[ Stack technique ]
Apache Spark
Le moteur d'analyse distribué pour traiter des téraoctets.
Spark traite des volumes massifs de données en mémoire à travers un cluster distribué. Ses APIs (DataFrame, SQL, Streaming, MLlib) couvrent batch, stream et machine learning. Couplé à Delta Lake, c'est la fondation des lakehouses modernes.
[ Pourquoi Apache Spark chez Dexon ]
Ce que cette techno fait bien,
et pourquoi nous la mobilisons.
Usage typique : ETL grosse volumétrie, lakehouse, ML training distribué.
- 01
Traitement distribué en mémoire : ordres de magnitude vs Hadoop.
- 02
APIs Python, Scala, SQL, R : équipes hétérogènes accommodées.
- 03
Structured Streaming pour le near-real-time.
- 04
Databricks, EMR, Dataproc : managé chez les trois clouds.
[ Technologies complémentaires ]
Les briques que nous mobilisons
souvent en parallèle.
Une stack n'existe rarement seule. Voici les technologies que Dexon associe le plus souvent à celle-ci, par habitude de pipeline, similarité d'usage ou maîtrise interne. Cliquez sur une brique pour voir son périmètre.
[ Réassurance ]
- 0+
- projets livrés sur mesure
- 30
- ingénieurs, designers, chefs de projet
- 80 %
- issus des meilleures écoles FR
- 24 h
- délai moyen de réponse
[ Notre posture IA ]
Une approche augmentée par l'IA,
supervisée par des experts.
Nous intégrons l'intelligence artificielle comme levier d'accélération et d'optimisation au sein de nos processus techniques, tout en maintenant une supervision humaine forte sur l'ensemble des phases stratégiques du projet.
L'IA améliore la productivité. Elle ne remplace pas :
- l'expérience terrain
- l'expertise d'architecture
- la compréhension des enjeux métier
- la gouvernance technique
- les arbitrages complexes
- la cybersécurité
- la responsabilité opérationnelle
Nos équipes interviennent comme couche de validation, de contrôle qualité, de sécurisation et de pilotage, pour garantir des livrables fiables, scalables et exploitables en environnement réel.