Ce projet consiste en une API qui permet le traitement des données d'entrée de différentes entités (applications, équipements physiques et virtuels) et la gestion de leur état. Il utilise Spring Boot pour le développement de l'API, Spring Data pour l'accès aux données, Spring Framework pour le support général de l'application, Kafka Streams pour le traitement des données en temps réel, PostgreSQL comme base de données et Testcontainers pour les tests d'intégration.

Ce projet est un démonstrateur et un modèle pour la configuration correcte de Quarkus et Kafka Streams, avec une intégration dans dev-stack. Il permet d'agréger des données météorologiques en temps réel et de traiter des flux de données avec Kafka Streams.

Le projet flink-kafka est un exemple de traitement de données en temps réel avec Apache Flink et Apache Kafka. Il permet de compter les clics sur un site web en utilisant des flux de données et de les afficher dans un tableau de bord.

Le projet udata-event-orchestration est une solution d'orchestration d'événements conçue pour gérer les workflows de données et l'intégration de services via Kafka. Il permet de faciliter l'analyse de données et le traitement des informations en temps réel.