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- Data Ingestion: NiFi, Airbyte, Kafka, Flink, dlt - Workflow Automation: Airflow, Kestra, n8n, OpenFN, Dagster - Analytics & Transformation: dbt, Spark, RisingWave, Druid, ClickHouse - BI & Visualization: Grafana, Superset, DataHub, Great Expectations - Storage: MinIO, PostgreSQL/TimescaleDB, CrateDB, Iceberg, InfluxDB - Architecture MVP et Enterprise pour Smart City Martinique
7.8 KiB
7.8 KiB
Modern Data Stack (MDS) - Smart City Digital Twin
Vue d'ensemble
Stack moderne pour l'ingestion, le traitement, l'orchestration et la visualisation des données IoT du jumeau numérique Smart City (Martinique).
1. Data Ingestion (Ingestion de données)
Objectif
Ingérer les données des capteurs IoT (AirQualityObserved, TrafficFlowObserved, WeatherObserved, etc.) depuis les brokers MQTT et les Context Brokers (Orion-LD, Stellio, FROST).
Outils identifiés
| Outil | Rôle | Avantage Smart City | Skill disponible |
|---|---|---|---|
| Apache NiFi | Ingestion visuelle, routage, transformation | Drag-and-drop flows, gestion erreurs, replay | apache-nifi / apache-nifi-workflow |
| Airbyte | ELT open-source, 300+ connecteurs | Connecteurs FIWARE, MQTT, PostgreSQL, InfluxDB | airbyte-data-ingestion |
| Kafka / Redpanda | Event streaming, buffer de messages | Découplage producteurs/consommateurs IoT | apache-kafka, redpanda |
| Flink | Stream processing (real-time) | Windowing, agrégations temporelles capteurs | apache-flink, apache-kafka-flink-streaming |
| dlt (data load tool) | ETL Python simple | Léger, transformation inline, pas de lourdeur | dlt |
Architecture proposée (Ingestion)
MQTT Brokers (EMQX, BunkerM)
↓
Apache NiFi (routage, nettoyage, validation)
↓
Kafka / Redpanda (buffer, replay)
↓
Context Brokers (Orion-LD, Stellio, FROST)
↓
Data Lake (MinIO) / Data Warehouse (ClickHouse)
2. Workflow Automation (Orchestration)
Objectif
Orchestrer les pipelines de données, les tâches de maintenance, et les synchronisations entre les différents composants.
Outils identifiés
| Outil | Rôle | Avantage Smart City | Skill disponible |
|---|---|---|---|
| Apache Airflow | Orchestration DAGs, scheduling | Standard industrie, Python, monitoring | apache-airflow |
| Kestra | Event-driven orchestration | YAML-native, UI moderne, moins de code | kestra |
| n8n | Workflow automation no-code/low-code | Intégration rapide, Webhooks, API | n8n |
| OpenFN | DPG pour automation gouvernementale | Alignement DPI, services publics | openfn |
| Dagster | Modern orchestration, assets-focused | Lineage, testabilité, modern alt to Airflow | dagster |
Architecture proposée (Workflows)
Triggers (Timer, Webhook, MQTT Event)
↓
Kestra / Airflow (DAG orchestration)
├→ Data Ingestion (NiFi / Airbyte)
├→ Context Broker Sync (Orion ↔ Stellio)
├→ Data Quality Checks (Great Expectations)
├→ Transformation (dbt)
└→ Notification (Telegram, Email)
3. Data Analytics & Transformation
Objectif
Transformer, nettoyer, et modéliser les données pour l'analyse (SQL, Python).
Outils identifiés
| Outil | Rôle | Avantage Smart City | Skill disponible |
|---|---|---|---|
| dbt (data build tool) | SQL transformations, tests, documentation | Standard MDS, versioning, modularité | dbt-core, dbt-transformation |
| Apache Spark | Batch/Stream processing distribué | Gros volumes, ML préparation | apache-spark |
| RisingWave | Streaming database (PostgreSQL-compatible) | Requêtes SQL sur streams temps réel | risingwave |
| Apache Druid | Real-time OLAP analytics | Sub-second queries, séries temporelles | apache-druid |
| ClickHouse | Columnar OLAP database | Analytics rapide, compression, IoT | clickhouse-analytics-db |
Architecture proposée (Analytics)
Raw Data (Kafka / Context Brokers)
↓
dbt (staging → intermediate → marts)
↓
Analytics DB (ClickHouse / Druid / RisingWave)
↓
Dashboards (Grafana / Superset)
4. Data Visualization & BI (Business Intelligence)
Objectif
Créer des tableaux de bord pour monitorer la qualité de l'air, le trafic, la météo, et l'état du jumeau numérique.
Outils identifiés
| Outil | Rôle | Avantage Smart City | Skill disponible |
|---|---|---|---|
| Grafana | Metrics, monitoring, alerting | Déjà utilisé (digital-twin stack), séries temporelles | grafana-superset-dashboards |
| Apache Superset | BI moderne, SQL Lab, charts | Open-source, self-hosted, pas de licence | superset, grafana-superset-dashboards |
| DataHub | Data catalog, metadata management | Traçabilité données, lineage, découverte | datahub, openmetadata |
| Great Expectations | Data quality testing | Tests automatisés, profilage, alerting | great-expectations-data-quality |
Architecture proposée (BI)
Analytics DB (ClickHouse / PostgreSQL + Timescale)
↓
Grafana (temps réel, alerting) + Superset (analyse ad-hoc)
↓
Data Catalog (DataHub) pour gouvernance
5. Data Storage (Stockage)
Outils identifiés
| Outil | Type | Usage Smart City |
|---|---|---|
| MinIO | S3-compatible object storage | Data Lake (raw, processed) |
| PostgreSQL + PostGIS + TimescaleDB | RDBMS + Spatial + Time-series | Stockage relationnel, géospatial, IoT |
| CrateDB | Distributed SQL (IoT/time-series) | Requêtes distribuées IoT |
| Apache Iceberg / Delta Lake | Open table formats | ACID transactions, time travel |
| InfluxDB | Time-series DB | Déjà utilisé dans le projet |
6. Recommandation d'architecture MDS (Smart City Martinique)
Stack minimale (MVP)
1. Ingestion → Apache NiFi (visual flows, MQTT → Context Brokers)
2. Orchestration → Kestra (YAML, event-driven, moins de code)
3. Transformation → dbt (SQL, versioning, tests)
4. Analytics DB → ClickHouse (rapide, colonnaire, IoT-friendly)
5. Visualization → Grafana (existant) + Apache Superset (BI)
6. Storage → MinIO (Data Lake) + PostgreSQL/TimescaleDB (relationnel)
7. Data Catalog → DataHub (métadonnées, lineage)
8. Quality → Great Expectations (tests qualité)
Stack complète (Enterprise)
+ Apache Kafka / Redpanda (Event streaming backbone)
+ Apache Flink (Real-time stream processing)
+ Apache Airflow (Complex DAG orchestration)
+ Apache Spark (Big data processing)
+ Apache Druid (Real-time OLAP)
+ OpenMetadata (Data governance)
+ MindsDB (ML in database)
7. Alignement avec l'existant (digitribe.fr)
Réutilisation
- Traefik : Reverse proxy pour tous les composants MDS (NiFi, Airflow, Superset, etc.)
- Docker Compose : Containerisation de la stack MDS
- PostgreSQL : Déjà utilisé (Orion-LD, Stellio, FROST, OpenRemote) → Ajouter TimescaleDB
- InfluxDB : Déjà utilisé → Compléter avec ClickHouse ou Druid
- MQTT (EMQX) : Source d'ingestion principale
- Grafana : Déjà utilisé → Étendre avec Superset
Intégration Context Brokers
Context Brokers (Orion-LD, Stellio, FROST)
↓ (HTTP API / NGSI-LD)
Airbyte (connector custom) ou NiFi (InvokeHTTP)
↓
Kafka (topic par type d'entité: airquality, traffic, weather)
↓
dbt (modélisation)
↓
ClickHouse (analytics)
↓
Grafana / Superset (dashboards)
8. Prochaines étapes
- Choisir les composants MVP : NiFi vs Airbyte, Kestra vs Airflow, ClickHouse vs Druid
- Déployer un POC : Docker Compose avec 2-3 composants clés
- Créer les pipelines : MQTT → Context Broker → Analytics DB → Dashboard
- Documentation : Guides d'installation, configurations Traefik, tests
9. Ressources
- MDS Landscape : https://datatechnologylifecycle.com/modern-data-stack-landscape/
- Airbyte Docs : https://docs.airbyte.com/
- Apache NiFi Docs : https://nifi.apache.org/docs.html
- dbt Docs : https://docs.getdbt.com/
- ClickHouse Docs : https://clickhouse.com/docs
- Grafana Stack : https://grafana.com/docs/
- Apache Superset : https://superset.apache.org/docs/
Document créé le 2026-05-05 pour le projet Smart City Digital Twin (Martinique)