Un calcul terminé dans Databricks doit pouvoir servir à vos équipes : actualiser une prévision, enrichir un dossier ou alimenter un outil de pilotage. Dawap développe les échanges qui déclenchent les traitements et transmettent leurs résultats aux logiciels concernés.
Plateforme data et applications
Nous raccordons vos applications aux jobs et aux données Databricks, avec votre DSI et vos équipes data. Le connecteur transmet les paramètres, suit l’exécution et contrôle la sortie attendue avant de la restituer. Les connecteurs natifs sont examinés en premier ; le développement complète les besoins propres à votre activité.
Situations à résoudre
Nous précisons ce que le logiciel doit demander, attendre et recevoir, au-delà de l’appel technique.
Une action dans votre back-office peut préparer les paramètres et demander l’exécution, avec les droits et les contrôles nécessaires.
Une requête acceptée peut correspondre à un traitement en attente ou en cours. L’application doit afficher le bon état et conserver la référence du lancement.
La sortie doit couvrir le périmètre demandé, respecter les règles métier et arriver dans le système qui doit l’utiliser.
Développements Databricks
Le périmètre se construit avec les responsables des applications et de la plateforme data.
Lancer les traitements existants depuis un logiciel ou un événement. Valider les paramètres et associer chaque demande à son exécution.
Raccorder vos sources aux mécanismes d’ingestion retenus. Définir les formats, les périodes couvertes et les contrôles avant traitement.
Restituer l’attente, l’exécution, la réussite ou l’échec. Conserver les références nécessaires au diagnostic et aux notifications.
Interroger les données autorisées et récupérer les résultats nécessaires. Traiter les réponses volumineuses et les limites de restitution avant leur utilisation.
Définir les identités de service et les permissions avec la DSI. Limiter les opérations exposées par le connecteur aux besoins de l’application.
Distinguer un lancement non effectué, un traitement échoué et une transmission incomplète. Documenter la reprise adaptée à chaque étape.
Méthode
Nous choisissons un traitement existant et un logiciel destinataire. Avec vos équipes, nous fixons les paramètres, le périmètre des données, les délais et les contrôles de sortie. La recette vérifie ensuite le parcours complet, y compris une réponse perdue ou une restitution partielle.
Job, paramètres et application demandeuse.
Référence du lancement et état réel.
Période, complétude et règles métier.
Résultat reçu et reprise documentée.
Premier périmètre
Présentez le job ou les données à utiliser, l’application concernée et l’opération attendue. Nous définirons les interfaces, les contrôles et la restitution à développer avec vos équipes data.
À examiner ensemble
Traitement Entrées, dépendances et sortie disponible.
Application Déclenchement, suivi et restitution attendus.
Droits Identités de service et données autorisées.
Exploitation Délais, alertes, consommation et reprise.
Scénarios de recette
Ces essais vérifient les situations que vos utilisateurs et vos équipes d’exploitation doivent pouvoir comprendre.
Le connecteur conserve la référence de la demande. Lorsque le lancement utilise un jeton d’idempotence Databricks, une nouvelle tentative réutilise ce jeton pour retrouver la même exécution.
La recette compare la sortie avec le périmètre demandé. Un état technique de réussite ne suffit pas à autoriser une mise à jour métier lorsque les contrôles prévus échouent.
Le connecteur examine le manifeste, les portions de résultat et une éventuelle troncature. Il récupère les éléments nécessaires ou signale que la réponse ne couvre pas la demande.
Logiciels à raccorder
L’intégration tient compte des usages et des interfaces disponibles de chaque côté.
Questions fréquentes
Les points à préciser avec vos équipes applicatives et data.
Oui. Le connecteur transmet les paramètres autorisés et conserve la référence de l’exécution. Le back-office peut ensuite présenter son état et le résultat attendu. Les droits de lancement et les règles métier sont définis avec les responsables de la plateforme.
Pas nécessairement. Le lancement et la fin d’exécution sont deux étapes distinctes. Le connecteur suit le traitement jusqu’à son état final, puis contrôle la sortie avant de la transmettre au logiciel destinataire.
La Jobs API propose un jeton d’idempotence pour certains appels de lancement. Le connecteur conserve et réutilise le même jeton pour une même demande. Cette protection du lancement ne remplace pas les contrôles sur les écritures et effets externes produits par le job.
Oui. Nous examinons leurs paramètres, leurs dépendances et leurs sorties avec votre équipe data. L’intégration peut s’appuyer sur ces traitements, en ajoutant le suivi et les contrôles nécessaires au logiciel qui les utilise.
L’intégration soumet une requête autorisée, suit son état et récupère les résultats disponibles. Elle tient compte du découpage en portions et des limites appliquées. Une réponse tronquée doit être détectée et traitée selon le besoin de l’application.
Non. Nous examinons les connecteurs maintenus et les interfaces disponibles avant de proposer un développement. Le sur-mesure concerne les opérations, les règles ou les reprises que les mécanismes existants ne couvrent pas.
La DSI définit les identités et permissions nécessaires aux traitements et aux données. La supervision relie chaque demande à son exécution, ses erreurs et sa restitution. Les délais et seuils utiles sont établis avec les équipes qui exploitent la plateforme.
Les échanges convenus, leur configuration, les contrôles de sortie et les scénarios de recette. Les règles de reprise et les responsabilités sont documentées. Les évolutions des traitements data, les coûts de plateforme et la maintenance sont précisés dans le périmètre du projet.
Intégration API IA et données
Présentez le résultat attendu, le traitement disponible et le logiciel concerné. Nous définirons les échanges et les contrôles nécessaires avec vos équipes.
Étudier mon projet
