Stage de fin d'études
il y a 4 jours
Sujet de stage : Traitement des données IoT en streaming dans une architecture Big Data
Encadrant : Dr. Emna CHEBBI
E-mail :
Contexte
DIHAIoT (Design and Implementation of an Hybrid Big Data Architecture over IoT) vise à traiter en continu des flux de données hétérogènes issus de capteurs (robots, météo, drones, etc.) au sein d'une architecture Big Data type Kappa basée sur Kafka et Spark. Le PoC actuel dispose déjà de producteurs Kafka et d'un cluster Spark conteneurisé.
Le stage consiste à concevoir et implémenter une chaîne de traitement en streaming robuste pour ces flux IoT, afin de calculer des indicateurs (KPIs) en temps quasi réel ou réel et de les exposer au dashboard existant.
Objectifs du stage
- Réaliser un état de l'art sur les méthodes de traitement de flux streaming pour l'IoT (spark streaming, flink, ...).
- Analyser les topics Kafka du projet DIHAIoT (RobotPosition, WeatherData, OdometryData, CropData, …) : structure des messages, fréquence, volumétrie.
- Etudier et choisir le cas d'usage le plus adéquat à DIHAIoT entre les solutions quasi temps réel et temps réel.
- Développer un job lisant les topics, normalisant les messages et appliquant des fenêtres temporelles pour calculer des KPIs par source de données en temps réel ou quasi temps réel.
- Adapter le dashboard.
Supports fournis
- Code source du PoC.
- Jeux de données simulés pour robots et météo, et images.
- Documentation interne de l'architecture et des conteneurs.
Livrables
- Job de streaming opérationnel intégré au cluster.
- Table analytique de KPIs.
- Dashboard enrichi avec les données ainsi les KPIs temps-réel.
- Rapport de stage et présentation.
Profil recherché
- Master 2 ou dernière année d'école d'ingénieurs (informatique, data engineering, systèmes d'information).
- Bon niveau en Python et traitement de données, intérêt pour le Big Data et le temps-réel.
Compétences
- Python Spark et Kafka.
- Bases en SQL et en modélisation de données.
- Connaissances de Docker/Linux.
- Expérience avec des dashboards web appréciée.
Rémunération :
Le montant de la gratification est fixé à 4,35 euros Net / heure(s)
Mots-clés
Big Data, IoT, Streaming, Spark Structured Streaming, Kafka, Kappa, Dashboard, DIHAIoT
Informations pratiques
- Durée : 5 à 6 mois, besoin immédiat
- Lieu : Boulogne-Billancourt (Laboratoire d'innovation Audensiel).
Type d'emploi : Stage
Durée du contrat : 6 mois
Rémunération : 4,35€ par heure
Avantages :
- Travail à domicile occasionnel
Lieu du poste : Télétravail hybride Boulogne-Billancourt)
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