IOT, timeseries et prediction avec Android, Cassandra et Spark par Amira Lakhal

Les conférences

Amira Lakhal, membre active de Duchess France, va proposer un talk sur IOT, timeseries et prediction avec Android, Cassandra et Spark, tout d’abord au Lyon JUG le 20 octobre, puis à Devoxx Morocco et Devoxx Be en novembre.

IOT a un énorme potentiel et son impact dans notre vie quotidienne est important.
Dans sa présentation, Amira va montrer un exemple d’utilisation d’un objet connecté, analyser ses données et prédire l’activité avec Spark. Allons lui poser queqlues questions pour nous donner envie d’aller plus loin et de voir son talk.

 

Amira Lakhal

 

Cette interview a été préparée par une partie de la team du Lyon JUG : Agnès CREPET, Alexis HASSLER, Cédric EXBRAYAT et Marion FELIX de la team du Lyon JUG.

 

L’équipe du Lyon JUG : Peux-tu te présenter? Tes activités pro., tes engagements associatifs…

Amira : Je m’appelle Amira LAKHAL, je suis développeur Java chez Valtech Paris depuis plus de 6 ans. Je fais aussi partie des membres dirigeants de Duchess France, une association ayant pour objectif de mettre en avant les femmes avec des profils techniques et les aider à devenir plus visible.

 

Tu vas donner un talk sous peu, notamment à Devoxx Anvers, Devoxx Maroc et au Lyon JUG dont le résumé comporte plein de buzz words genre IOT Prediction, Spark. L’idée c’était quoi : d’être retenue à tout prix 😉 ? Ou plus sérieusement, pourquoi avoir orchestré toutes ces technos?

Amira : Je suis passionnée de Big Data: les problématiques liées au stockage et au traitement des données volumineuses. Avec l’explosion des objets connectés autour de nous, je me suis toujours posée la question: comment faire interagir les différents outils liés au traitement de données et réaliser un système interconnecté?
En plus, on assiste toujours à des présentations techniques sur chacun des outils mais rarement à la présentation d’un système qui combine plusieurs solutions, d’où mon envie de partager une expérience un peu plus riche et pourquoi pas inspirer les autres.
L’idée de la présentation est de montrer un exemple concret d’un objet connecté, comment traiter ses données et quel usage peut on faire de l’analyse de ces dernières.
Etant une sportive accro à la course à pied, l’exercice de prédiction de l’activité physique m’a beaucoup intéressé et c’est pour cela que je l’ai choisi.

Quelle expérience as-tu sur chacune d’entre elles?

Amira : #Android: J’ai fait de l’Android dans mon temps libre avec mon copain ou on s’amusait à créer une application pour la gestion de nos listes de courses. L’IDE d’Android est tellement bien fait qu’il est très intuitif pour un développeur de démarrer dessus.

#Cassandra: J’ai eu l’occasion lors d’une précédente mission de mettre en place la solution Cassandra. Depuis, j’ai continué à m’y intéresser et suivre l’actualité.

#Spark: Je suis novice avec Spark. Ayant fait du Scala dans le cadre d’un projet open source, j’ai été initié au map reduce et les diverses manipulations possibles avec les collections.
J’ai aussi participé à certains ateliers Spark animés par des experts en la matière.

Quelles difficultés as-tu rencontrer à toutes les faire marcher ensemble… “en harmonie” ?

Amira : La plus grande problématique était lié au temps réel: récupérer les données depuis mon téléphone, les stocker directement dans Cassandra et en même temps lancer leur analyse via Spark.
Le challenge était difficile et passionnant en même temps. Je vous rassure, ça n’a pas fonctionné du premier coup. J’ai procédé par étape et dès qu’une partie fonctionnait correctement, je passais à l’étape suivante.

Tu es très impliquée dans les causes qui permettent de promouvoir les femmes dans l’IT. Qu’est-ce qui t’a donné envie de devenir développeuse? Penses tu qu’un jour on arrivera à un ratio 50/50 ? ;

Amira : J’ai toujours été une bricoleuse passionnée d’électronique et je passais beaucoup de temps dans le garage de mes parents. A mes 12 ans j’ai eu droit à mon premier ordinateur et ce fût la révélation.
Je me souviens encore des commandes DOS que je faisais pour jouer à Prince Of Persia depuis ma disquette.

J’espère partager ma passion avec les Duchesses et susciter des vocations auprès des lycéens et surtout les lycéennes. Le ratio 50/50 est un objectif réalisable et j’y crois!

On a déjà posé une question similaire à un speaker précédent, mais on voulait avoir ton avis. Est-ce que Spark est fait pour Scala, ou est-ce qu’on peut faire du bon code avec son API Java ?

Amira : Je pense qu’on peut faire du bon code en Java et d’ailleurs toute ma démo utilise l’API Java 🙂

Merci Amira! Rendez-vous notamment au Lyon JUG mardi prochain!

Tags : , , ,

Agnès CREPET est Duchess France Leader, et fait partie de l'équipe fondatrice et organisatrice de la conférence Mix-IT. Elle a été également Lyon JUG Leader pendant plusieurs années. Elle a co-fondé avec trois autres développeurs passionnés Ninja Squad, et habite aujourd'hui à Amsterdam, et est en charge de l'IT de Fairphone qui conçoit des smartphones modulables, réparables et éthiques. Suivez-là sur Twitter!

Commentaires

  • Hello !

    D’ailleurs en parlant de la partie analyse, pour ceux qui sont intéressés, je pense qu’il s’agit de celle là :
    http://www.duchess-france.org/analyze-accelerometer-data-with-apache-spark-and-mllib/

  • Yawo dit :

    Excellent article.
    Ceci pourrait vous intéresser
    https://aws.amazon.com/fr/documentation/iot/

  • Laisser un commentaire

    Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *

    Nom*

    Email

    Website

    17 + 5 =

    *

    Ce site utilise Akismet pour réduire les indésirables. En savoir plus sur comment les données de vos commentaires sont utilisées.

    En continuant à utiliser le site, vous acceptez l’utilisation des cookies. Plus d’informations

    Les paramètres des cookies sur ce site sont définis sur « accepter les cookies » pour vous offrir la meilleure expérience de navigation possible. Si vous continuez à utiliser ce site sans changer vos paramètres de cookies ou si vous cliquez sur "Accepter" ci-dessous, vous consentez à cela.

    Fermer