Drasi Microsoft Open Sources
Microsoft a annoncé la disponibilité open source de Drasi, un système de traitement de données conçu pour simplifier la détection et la réaction aux événements critiques au sein d’infrastructures complexes pilotées par les événements.
Drasi est conçu pour être utilisé dans des systèmes événementiels tels que les intégrations Internet des objets (IoT) ou les applications complexes. Le logiciel a été développé jusqu’à présent par l’équipe Microsoft Azure Incubations.
Drasi peut être utilisé pour créer des solutions qui détectent et réagissent aux modifications de données qui se produisent dans les bases de données et les systèmes logiciels existants. Cela inclut les systèmes existants ainsi que les nouveaux systèmes construits à l’aide de Drasi. Les développeurs affirment que les capacités de détection des modifications de Drasi vont au-delà du simple rapport sur les opérations d’ajout, de mise à jour et de suppression, comme vous le feriez généralement à partir des journaux de transactions et de modifications de bases de données et des solutions de notification de modifications basées sur des messages.
L’approche basée sur les requêtes de Drasi peut être utilisée pour écrire des requêtes graphiques riches contenant des règles décrivant les types de changements que vous souhaitez détecter et les données que vous souhaitez distribuer sur ces changements. L’équipe Drasi indique que certains exemples d’utilisation pourraient consister à observer les données des capteurs du bâtiment et à ajuster automatiquement les paramètres CVC pour maintenir un environnement confortable pour les occupants du bâtiment ; ou optimiser la livraison des commandes aux clients lorsqu’ils arrivent dans une zone de retrait en bordure de rue. Un autre exemple donné serait la détection des menaces d’infrastructure, où le système Drasi pourrait déclencher une alerte lorsqu’un conteneur présentant des menaces de sécurité connues est déployé sur un cluster Kubernetes.
Drasi est construit autour de composants simples : sources, requêtes continues et réactions. Les données partent d’une source et transitent par des requêtes jusqu’aux réactions. Un seul environnement Drasi peut héberger de nombreuses sources, requêtes continues et réactions.
Les sources sont souvent des bases de données relationnelles ou graphiques, mais peuvent être n’importe quel système fournissant un flux de modifications de bas niveau et un moyen d’interroger les données actuelles du système. Le schéma d’entrée Source de Drasi est modélisé par la plateforme open source de capture de données de modification Debezium.
Les requêtes continues sont des requêtes qui s’exécutent en continu. Les requêtes ponctuelles « normales » fournissent un résultat basé sur une base de données à un moment donné, essentiellement un instantané. Les requêtes continues, une fois lancées, continuent de s’exécuter jusqu’à ce qu’elles soient arrêtées, et les résultats restent précis en intégrant toutes les modifications apportées à la base de données source au fur et à mesure qu’elles se produisent. Au fur et à mesure que des changements se produisent, la requête continue détermine quels éléments de résultat ont été ajoutés, mis à jour et supprimés, et distribue une description précise des modifications à toutes les réactions abonnées à la requête. Les requêtes sont implémentées sous forme de requêtes graphiques écrites dans le langage de requête Cypher.
Les réactions reçoivent un flux de modifications des résultats de requête générés par une ou plusieurs requêtes continues et prennent des actions en fonction du résultat. Drasi fournit des réactions standard qui effectuent des actions, notamment le transfert des modifications des résultats de requête vers Azure Event Grid ou SignalR afin qu’elles puissent être traitées par le code spécifique à la solution dans les applications, services et fonctions. Les modifications des résultats de la requête peuvent également être envoyées en entrée à des procédures stockées ou à des commandes Gremlin configurables pour mettre à jour les bases de données sans qu’il soit nécessaire d’intégrer des services logiciels intermédiaires supplémentaires.
Drasi prend en charge plusieurs systèmes sources, notamment l’API Azure Cosmos Gremlin, PostgreSQL et Kubernetes. Drasi est désormais disponible sur GitHub et sur le site Web de Drasi.
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