Des flux de données connectés
01Le nom du connecteur n'est que le début de la conception.
Reliez les systèmes existants par un modèle commun d’orchestration et de traitement. Flower intègre planification, transformation, validation, reprise et preuves opérationnelles pour gérer l’échange comme un flux cohérent.
Connectez les sources
Déterminez l'interaction entre liste, pagination, instantanés, curseurs de changement et mutations concurrentes. Le parcours exige une position durable et une règle pour les objets ou lignes créés, modifiés, renommés ou supprimés pendant le balayage.
Livrez vers vos destinations
Vérifiez atomicité, succès partiel, écrasement ou upsert, délai de visibilité et idempotence à la cible. Définissez la confirmation qui clôt l'unité et le rapprochement requis avant de répéter une écriture expirée.
Concevez identité et rotation des secrets
Testez moindre privilège, rotation des identifiants et certificats, exigences proxy ou réseau privé et expiration pendant un travail long. Décidez comment les runtimes déconnectés obtiennent et renouvellent les secrets sans les intégrer aux flux ni bloquer la reprise.
Définissez le contrat de données
Précisez évolution de schéma, précision des types, valeurs nulles, fuseaux, encodage, ordre et conversion de format. Décidez quels changements sont compatibles, lesquels exigent une quarantaine et comment la preuve de validation suit les données transformées.
Placez traitement et chemins réseau
Consignez où les octets traversent régions, réseaux publics, passerelles, proxys ou limites de sortie, et où s'exécutent filtrage, agrégation, compression et chiffrement. Intégrez résidence, latence, isolation des pannes et fonctionnement hors ligne.
Alignez la sémantique de cycle de vie
Cartographiez suppression, renommage, archivage, conservation, gel juridique, immutabilité, remplacement cible et nettoyage. Le transfert n'est complet qu'une fois les cycles de vie des points et les preuves avant action destructive alignés.
Transportez la preuve de reprise
Reliez identité source, point, transformation, validation, résultat cible, tentatives, rapprochement, quarantaine et action finale dans une trace. Les alertes doivent exposer cette chaîne sans corrélation manuelle de journaux isolés.
Testez débit et coût total
Mesurez tailles d'objet, lots de lignes, concurrence, quotas API, transactions, compression, rattrapage et effets des petits fichiers. Chiffrez ensemble calcul, stockage, requêtes, sortie, passerelles, supervision, support et travail d'exploitation.
Connectez l'existant
02Stockage et transfert
Utilisez le stockage objet cloud, HDFS, les partages SMB, les services de fichiers, les protocoles sécurisés, les fichiers locaux et les API spécialisées comme sources ou destinations. Chaque route peut hériter de la planification, des reprises, de la réconciliation, de la validation, de la traçabilité, des politiques de cycle de vie et des alertes proactives, sans reconstruire ces contrôles pour chaque connecteur.
Étendez les parcours à MinIO, Backblaze B2, Huawei Cloud OBS, Tencent Cloud COS, Volcano Engine TOS et UPYUN, ou transférez des fichiers via Koofr et pCloud. Les adaptateurs natifs intègrent stockage privé et régional au même flux déclaratif, avec orchestration, traitement et visibilité opérationnelle communs.
Intégrez les fichiers des équipes aux flux gouvernés avec Box, Egnyte, Files.com, ShareFile et Seafile. MongoDB GridFS ajoute stockage de fichiers en streaming, métadonnées natives et conservation des révisions, reliant les livraisons documentaires au même modèle d’orchestration et de traitement.
Réutilisez dossiers et services de fichiers d’équipe comme sources et destinations. Flower intègre planification, traitement des enregistrements, contrôles de livraison et politiques de cycle de vie, pour automatiser les tâches récurrentes avec les outils collaboratifs déjà adoptés.
Amazon S3
Stockage objet
En savoir plus →
Azure Blob
Stockage objet
En savoir plus →Azure Files
Stockage de fichiers
Azure Data Lake
Stockage de lac de données
Google Cloud Storage
Stockage objet
En savoir plus →
Oracle Cloud
Stockage objet
Alibaba OSS
Stockage objet
OpenStack Swift
Stockage objet
MinIO
Stockage objet
Backblaze B2
Stockage objet
Huawei Cloud OBS
Stockage objet
Tencent Cloud COS
Stockage objet
Volcano Engine TOS
Stockage objet
UPYUN
Stockage objet
Apache Hadoop HDFS
Système de fichiers distribué
Google Drive
Disque cloud
Dropbox
Disque cloud
Koofr
Disque cloud
pCloud
Disque cloud
Microsoft OneDrive
Disque cloud
SharePoint libraries
Bibliothèque de documents
Box
Fichiers et dossiers natifs
Egnyte
Fichiers et dossiers natifs
Files.com
Fichiers et dossiers natifs
ShareFile
Fichiers et dossiers natifs
Seafile
Bibliothèque de documents
MongoDB GridFS
Stockage de fichiers dans MongoDB
Databricks Volumes
Stockage lakehouse
App Store Connect
API de reporting
SFTP / SSH
Transfert sécurisé
En savoir plus →FTP / FTPS
Transfert de fichiers
WebDAV
Stockage web
HTTP / HTTPS
Transfert web
SMB 2 / 3
Partage de fichiers réseau
Fichiers locaux
Stockage de l'appareil
IMAP
Source e-mail
03Bases et moteurs de requête
Connectez Snowflake, bases transactionnelles, moteurs analytiques, entrepôts, lakehouses, bases distribuées et protocoles SQL avec un modèle d’orchestration commun. Flower prend en charge lectures, écritures et transactions explicites gouvernées, avec contrôles d’intégrité et preuves opérationnelles tout au long du flux.
Intégrez les données SQL opérationnelles au même flux gouverné. Flower fournit des adaptateurs natifs Firebird et Huawei GaussDB, relie MariaDB via son adaptateur MySQL, et CockroachDB par compatibilité PostgreSQL. Ces connexions prennent en charge lectures, écritures et transactions explicites ; le client Firebird n’exige pas l’installation séparée d’une bibliothèque cliente native.
Combinez extraction SQL, chargement et validation dans un parcours déclaratif. Appliquez planification, gestion des identifiants et suivi communs aux systèmes opérationnels et analytiques, en accord avec votre architecture de bases de données.
Pour les déploiements standardisés sur ODBC, Flower offre un accès adapté au moteur de sa base d’état applicatif, en complément de la connectivité de données ODBC. Les profils SQL couvrent PostgreSQL, GaussDB, CockroachDB, MySQL, Microsoft SQL Server et SQLite, valorisant les bases et l’infrastructure de pilotes existantes.
PostgreSQL
Base de données SQL
En savoir plus →
MySQL
Base de données SQL
En savoir plus →
Microsoft SQL Server
Base de données SQL
En savoir plus →Oracle Database
Base de données SQL
En savoir plus →
SQLite
Base embarquée
ClickHouse
Base analytique
Databricks SQL
Stockage lakehouse
Snowflake
Plateforme de données cloud
SAP HANA
Base de données SQL
Cloud Spanner
Base distribuée
Trino
Moteur de requête
Presto
Moteur de requête
Exasol
Base analytique
Vertica
Base analytique
IBM Netezza
Entrepôt de données
Arrow Flight SQL
Protocole de requête
ODBC / Avatica
Accès SQL générique
Firebird
Base de données SQL
Huawei GaussDB
Base de données SQL
MariaDB
SQL via compatibilité MySQL
CockroachDB
SQL distribué via PostgreSQL
04Caches partagés
Réutilisez l’état intermédiaire entre composants Flower grâce aux services clé-valeur gérés, collections persistantes ou maps distribuées. Les intégrations de cache ci-dessous apportent organisation des clés, expiration et délais adaptés au moteur dans le même flux gouverné.
Partagez un état réutilisable entre composants avec expiration et organisation des clés adaptées au moteur. Baux etcd, collections MongoDB et éléments DynamoDB accompagnent le cycle de vie des caches dans le flux, avec configuration cohérente et visibilité opérationnelle apportées par Flower.
Redis, Valkey et Dragonfly partagent l’adaptateur Redis de Flower pour les endpoints RESP2/RESP3, avec expiration des clés et opérations par préfixe. Réutilisez un modèle clé-valeur familier et intégrez l’état du cache à la configuration déclarative du flux.
etcd
Cache clé-valeur distribué
MongoDB
Cache persistant sur collections
Amazon DynamoDB
Cache sur tables gérées
Couchbase
Cache persistant sur collections
Aerospike
Cache clé-valeur distribué
Hazelcast
Cache sur maps distribuées
Oracle Coherence
Cache nommé via gRPC
Infinispan
Cache distribué via REST
TiKV
Cache RawKV distribué
Redis
Cache clé-valeur distribué
Valkey
Cache via compatibilité Redis
Dragonfly
Cache via compatibilité Redis
05IA et classification locale
Enrichissez et classez les enregistrements dans le flux. Flower relie OpenAI et Anthropic Claude pour les transformations structurées, propose une inférence locale optionnelle GGUF avec llama.cpp et utilise ONNX pour la classification locale de texte et zero-shot. Choisissez le lieu de traitement selon la confidentialité, le matériel et les coûts.
Contrôlez les champs transmis aux modèles externes et définissez le schéma de sortie dans la configuration. Flower coordonne les requêtes, préserve l’ordre des enregistrements et applique vos politiques, intégrant l’enrichissement IA au même parcours gouverné que validation, transformation et livraison.
Les filtres sémantiques utilisent OpenAI, Claude ou des modèles GGUF locaux pour sélectionner des enregistrements selon des critères en langage naturel. Conservez ou excluez les correspondances en préservant champs, valeurs et ordre. Sélection des champs, politiques de traitement et métriques inscrivent ces décisions dans un flux observable et configurable.
Classez le texte localement avec des modèles ONNX et ajoutez étiquettes et scores aux enregistrements, ou utilisez les catégories pour guider les filtres. Choisissez modèle et tokenizer adaptés à vos langues et données. Flower exécute cette classification sans bibliothèque partagée ONNX Runtime, au plus près des données.
Choisissez l’inférence locale optionnelle GGUF avec llama.cpp pour traiter les données dans votre infrastructure. Flower charge le modèle à la demande et exécute l’inférence dans le runtime, rapprochant transformations et filtres sémantiques des données avec contrôle direct du modèle et de l’exécution.
Repérez les noms de personnes probables localement grâce à un dictionnaire intégré. Étiquetez ou filtrez les enregistrements dans le flux avec seuils de score et politiques configurables. Le traitement reste dans Flower, sans appels à des modèles externes ni téléchargements.
OpenAI
Réponses structurées des modèles
Anthropic Claude
Réponses structurées des modèles
llama.cpp / GGUF
Inférence locale optionnelle de modèles de langage
ONNX
Classification locale de texte et zero-shot
Détection de noms de personnes
Classification locale par dictionnaire
06Secrets et certificats
Réunissez secrets et certificats issus de coffres cloud, de magasins de cluster, de fichiers chiffrés ou de répertoires locaux dans une configuration unifiée. Flower prépare un instantané cohérent en lecture seule avant de démarrer les composants concernés, intégrant la configuration sécurisée au cycle de vie des flux.
Azure Key Vault
Secrets et certificats cloud
Google Cloud Secret Manager
Secrets et certificats cloud
AWS Secrets Manager + KMS
Gestionnaire de secrets et service de clés
AWS Systems Manager Parameter Store
Magasin de paramètres géré
Oracle Cloud Infrastructure Vault
Coffre cloud et secrets
HashiCorp Vault / OpenBao
Coffre de secrets d’entreprise
Alibaba Cloud KMS Secrets Manager
Secrets et certificats cloud
Huawei Cloud CSMS
Secrets et certificats cloud
IBM Cloud Secrets Manager
Secrets et certificats cloud
Kubernetes Secrets
Magasin de secrets du cluster
SOPS encrypted files
Fichiers de configuration chiffrés
Fichiers locaux
Source locale de secrets restreinte
07Runtimes de traitement optionnels
Les flux standard de Flower sont déclaratifs et ne nécessitent aucune programmation. Les runtimes optionnels JavaScript, Lua, WebAssembly, Starlark et AWK ajoutent des traitements personnalisés au flux, sans service de calcul externe. Utilisez Starlark pour les règles déterministes et AWK pour les enregistrements texte, CSV et TSV en mouvement.
JavaScript
Traitement JavaScript
Lua
Runtime Lua isolé
WebAssembly
Modules WebAssembly isolés
Starlark
Traitement de règles déterministes
AWK
Traitement de texte, CSV et TSV
08Formats en mouvement
Décodez, transformez, agrégez, validez, chiffrez, compressez, transcodez et réencodez les formats opérationnels et analytiques pendant leur déplacement. Traitez les données en mouvement pour livrer la forme requise sans chaîne superflue de services externes.
Intégrez les livraisons de feuilles de calcul au même flux que les fichiers et les bases. En plus d’Excel, Flower lit OpenDocument Spreadsheet (ODS) et crée des classeurs ODS 1.3. Sélectionnez feuille et plage de cellules, mappez les colonnes et validez les en-têtes, puis convertissez les données en CSV, JSON, Parquet ou vers une autre destination prise en charge. Le traitement s’exécute directement dans Flower, sans application bureautique.
Pour les formules ODS, choisissez résultats enregistrés, expressions originales ou recalcul OpenFormula selon le flux. Intégrez valeurs et résultats des formules à la validation, la transformation et la livraison analytique avec le même modèle de traitement déclaratif.
Protégez les échanges de feuilles de calcul avec le chiffrement ODS par mot de passe. Flower prend en charge AES-CBC et AES-GCM en entrée et en sortie, intégrant la protection des données au même flux déclaratif que traitement et livraison.
CSV
Format en mouvement
JSON
Format en mouvement
Avro
Format en mouvement
Parquet
Format en mouvement
Excel
Format en mouvement
ODS
Feuilles de calcul OpenDocument
XML
Format en mouvement
CBOR
Format en mouvement
MessagePack
Format en mouvement
Fixed-width
Format en mouvement