Name: Meetup ElasticFR #92 - Rades, Kafka, ES|QL
Start: 2024-10-03T19:00:00+02:00
End: 2024-10-03T21:00:00+02:00
Location: Radès

**Merci de penser à libérer vos places minimum la veille de l'évènement, si vous ne pouvez pas venir.**

**Agenda**

* Ouverture des portes
* Update sur Elastic (5 minutes)
* Talk1: Supervision des paiements de bout en bout avec Elastic (20 minutes)
* Talk2: Visualizing Realtime Stock Data with Streamlit, Apache Kafka®, and Apache Flink®
* Talk3: Elasticsearch Query Language: ES\|QL in action \(20 minutes\)
* Food & drinks

**Supervision des paiements de bout en bout avec Elastic**
*Par Valentin Costet et Roland Ramanantsoa, Radès*

Utilisation de la suite Elastic afin de superviser des paiements de bout en bout et les logiques métiers complexes associées.

**Visualizing Realtime Stock Data with Streamlit, Apache Kafka®, and Apache Flink®**
*Par Lucia Cerchie, Confluent*

Let’s say you want to create a realtime visualization of a Kafka data stream. Maybe you want to process it with FlinkSQL before visualizing it.

Your keyboard clatters, “mkdir data_viz_with_kafka_and_flinksql”. You cd in, activate your virtual environment, crack your knuckles, and… the complexities hit. How to create open connections to your data stream? Feed the data into a frontend component? What happens when multithreading rears its ugly head? Your feelings of bravado slowly dissipate… Don’t worry, I’ve got you covered!

In this session, we’ll cover how to take a stream of data in Kafka and visualize it with Streamlit. It’s sourced from the Alpaca API, before being sent to Kafka and processed with FlinkSQL for surfacing the Streamlit component. We’ll go through the ins and outs of creating Kafka producers and consumers in python, processing realtime data via windowing using FlinkSQL in Confluent Cloud, and visualizing that data clearly for an audience using a component built with Streamlit.

By the end of the talk, attendees will be confident in creating live data visualizations using Kafka, FlinkSQL, and Streamlit and be equipped to take their realtime use cases to the next level.

**Elasticsearch Query Language: ES\|QL in action**
*Par David Pilato, Elastic*

Dans cette session sans slides, nous découvrirons par la pratique ce qu'apporte le nouveau language `ES|QL` pour aller fouiller dans nos données indexées dans Elasticsearch et ce, de façon interactive et visuelle.
`ES|QL` et surtout le nouveau moteur derrière l'API `_query` apportent à la fois une syntaxe simplifiée permettant d'affiner vos résultats, étape par étape et ajouter de nouvelles fonctionnalités comme par exemple l'enrichissement de données et la transformation à la volée, directement dans votre requête, mais également des performances inégalées.

David Pilato

Elastic Meetup Team

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Elastic

Technology

Software Development

New Technology

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New Product Development: Software & Tech

Elasticsearch

**Valentin Costet, Consultant Supervision Senior, Radès**
Consultant en supervision des processus complexes chez RADèS depuis 2017, Valentin s'est spécialisé dans la supervision des paiements de bout en bout.

**Roland Ramanantsoa, Consultant Supervision Senior, Radès**
Depuis plus de 20 ans, Roland accompagne les sociétés des secteurs banque et assurance dans la transformation digitale de leurs services. Il s'est spécialisé depuis 2013 dans le BAM (Business Activity Monitoring) et l'Hypervision.

**Lucia Cerchie, Confluent**
Lucia Cerchie is a [developer advocate](http://luciacerchie.dev/) from the Southwestern US. She believes in a human-centered developer experience, in the teaching responsibility of developer advocates, and in the joy of learning.

**David Pilato\, Developer \| Evangelist\, Elastic**
Depuis 2013, David Pilato est développeur et évangéliste chez elastic.co, après avoir passé les deux années précédentes à promouvoir le projet open-source Elasticsearch. Il en anime la communauté française et organise des [BBLs](https://david.pilato.fr/blog/2024-08-01-free-lunches-for-opensource-engineers/) au sein des entreprises. Egalement auteur du projet [FSCrawler](https://fscrawler.readthedocs.io/) qui permet d'indexer des documents pdf, open office, etc. dans elasticsearch en utilisant Apache Tika.

Valentin Costet, Roland Ramanantsoa, Lucia Cerchie et David Pilato

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