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Qu’est-ce qu’Apache NiFi ?
Apache NiFi est un outil open source de traitement et de transfert de données.
Il permet d’automatiser les flux de données entre différents systèmes informatiques.
Son interface graphique facilite le suivi, la gestion et la modification de ces flux.
À quoi sert Apache NiFi ?
Apache NiFi est utilisé pour collecter, transformer et transférer des données en temps réel.
Il est utile lorsqu’une organisation manipule de grandes quantités de données venant de sources diverses.
Par exemple : bases de données, capteurs connectés, fichiers ou APIs.
Les entreprises s’en servent pour centraliser les données, les préparer avant analyse ou les envoyer vers le cloud.
Comment fonctionne Apache NiFi ?
Apache NiFi repose sur des “flux de données” configurables via une interface web.
Un flux est composé de trois étapes : l’entrée, le traitement et la sortie des données.
Chaque étape est représentée par un composant graphique appelé “processeur”.
L’utilisateur relie les processeurs entre eux pour créer un circuit de traitement sur mesure.
Le système est basé sur le concept de “FlowFiles”, qui sont des conteneurs pour les données traitées.
Différences avec des notions proches
Apache NiFi est parfois comparé à des ETL classiques (Extract, Transform, Load).
Mais il se distingue par sa capacité à gérer les flux en temps réel plutôt qu’en mode lot.
Contrairement à des outils comme Talend ou Informatica, NiFi privilégie la vitesse et la flexibilité.
Par rapport à Kafka, NiFi ne sert pas à la diffusion massive de messages, mais au pilotage de flux ciblés.
Exemples ou cas d’usage concrets
Une entreprise logistique utilise Apache NiFi pour suivre le trajet de ses camions en temps réel.
Les données GPS sont collectées toutes les minutes, filtrées et envoyées vers un outil de visualisation.
Dans le secteur bancaire, NiFi peut collecter les transactions en direct, appliquer des règles simples, et déclencher une alerte en cas de fraude suspectée.
Dans un hôpital, il peut centraliser les données venant des appareils de surveillance médicale pour les analyser dans un tableau de bord unique.
Des équipes DevOps peuvent l’utiliser pour interconnecter plusieurs systèmes sans avoir à programmer des scripts complexes.