Partenaire PopSink : des données de production répliquées en temps réel
PopSink en bref
Le Change Data Capture lit les modifications des bases sources (insertions, mises à jour, suppressions) sans les surcharger, puis les transmet en continu vers Snowflake, Databricks ou un lakehouse. PopSink permet aussi de transformer ces flux en SQL.
Modeo met en place les connecteurs CDC, choisit les tables à répliquer et intègre les flux aux modèles dbt existants. Les tableaux de bord et les agents disposent ainsi de données à jour sans traitement batch nocturne.
Ce que Modeo construit avec PopSink pour l'équipe data, les opérations et les métiers
Des pipelines d'ingestion CDC, y compris depuis les systèmes legacy
Les données des systèmes historiques (AS400, flux ODI…) n'arrivent dans la plateforme qu'une fois par nuit.
Des pipelines CDC qui répliquent chaque changement en continu, sans surcharger les systèmes sources.
Des cas d'usage opérationnels lancés depuis la plateforme data
Les équipes terrain attendent le lendemain pour suivre l'activité.
Des tableaux de bord et des alertes opérationnels alimentés par des données à jour en continu.
Des données transformées en temps réel
Les données brutes répliquées doivent encore être nettoyées avant d'être utilisables.
Des transformations appliquées au fil de l'eau : les données arrivent prêtes à l'emploi.
Nos projets PopSink en France
GLS : la réplication CDC des données d'exploitation vers Snowflake
- Enjeu
- Disposer de données d'exploitation fraîches sans impacter la production.
- Stack
- PopSink, Snowflake, dbt
- Durée
- 3 mois
- Gains
- Latence de mise à jour passée de 24 h à quelques minutes
SETF : des données de courses et de paris répliquées en temps réel
- Enjeu
- Croiser rapidement des données issues de plusieurs bases opérationnelles.
- Stack
- PopSink, data warehouse, outil de BI
- Durée
- 2 mois
- Gains
- Indicateurs disponibles en quasi temps réel
Le témoignage de PopSink
« Popsink réplique en temps réel les données des bases sources de nos clients. Pour en tirer toute la valeur, ces flux doivent alimenter une plateforme data bien conçue. Les équipes de Modeo construisent ces fondations et intègrent Popsink au cœur de l'architecture. Leur expertise technique permet à nos clients de passer rapidement de la mise en place à l'exploitation des données. »
Nos formats d'intervention sur PopSink
Cadrage
Choix des bases et des tables à répliquer, analyse des volumes et de la latence attendue.
- Durée type
- 2 à 3 semaines
- Budget
- 8 à 15 k€ HT
Build
Mise en place des connecteurs CDC, transformations en flux et intégration aux modèles dbt existants.
- Durée type
- 2 à 4 mois
- Budget
- 40 à 120 k€ HT selon le périmètre
TMA
Supervision des flux, ajout de nouvelles tables et gestion des évolutions de schéma.
- Durée type
- Engagement mensuel, sans durée minimale
- Budget
- 2 à 6 k€ HT par mois
L'équipe PopSink de Modeo
Data engineer streaming
Analytics engineer
Data engineer
DataOps engineer
PopSink ou Debezium : critères de choix
| Critère | PopSink | Debezium |
|---|---|---|
| Mise en œuvre | Plateforme managée, connecteurs prêts à l'emploi | Brique open source à installer et opérer |
| Connecteurs | Connecteurs clés maintenus en open source par PopSink, avec une longueur d'avance | Connecteurs open source à déployer et à opérer soi-même |
| Infrastructure | Aucune à gérer | Kafka ou équivalent à maintenir |
| Transformations | Transformations des flux en SQL | À développer à côté |
| Coût | Abonnement | Gratuit, coût humain d'exploitation |
| Cas typique | Équipe data sans expertise streaming | Équipe plateforme déjà outillée Kafka |
Questions fréquentes sur PopSink
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