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Il était une fois…
API + TEMPS RÉEL = <3 ?
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mon voyage théorique »
UN BESOIN CENTRAL : LE TEMPS RÉEL
« Je réalise mon voyage sans
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• VS •
Un voyage sans perturbation reste possible
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API + TEMPS RÉEL = <3 ?
Besoin de bousculer tout ou partie de l’offre
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API + TEMPS RÉEL = <3 ?
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OK. ON COMPREND LES FLUX.
IL NE RESTE PLUS QU’À LES INTÉGRER
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API + TEMPS RÉEL = <3 ?
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« Cache intelligent »
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ET MAINTENANT ?
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et ce, sur tous les services
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API + TEMPS RÉEL = <3 ?
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Merci.
#kinou
Tant que ça marche…
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pypy, C++11, généricité, Hateoas…
ok, mais j’veux pas faire de front
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Tu vois, le monde se divise en deux catégories:
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Meetup OpenTransport "gestion du temps réel dans l'API SNCF"

  • 1. APIs + temps réel = ?
  • 2. Il était une fois… API + TEMPS RÉEL = <3 ?
  • 3. « Je planifie mon voyage théorique » UN BESOIN CENTRAL : LE TEMPS RÉEL « Je réalise mon voyage sans encombres » • VS • Un voyage sans perturbation reste possible Mais on veut toujours vérifier… API + TEMPS RÉEL = <3 ?
  • 4. Besoin de bousculer tout ou partie de l’offre PAS SI VITE ! VOUS AVEZ DIT TEMPS RÉEL ? Besoin d’adapter un « mobile » Tempête de neige de la veille Travaux de maintenance Avance / Retard Panne de matériel API + TEMPS RÉEL = <3 ?
  • 5. API NAVITIA Plan de transport théorique CE QUE L’ON PLANIFIE Plan de transport partiellement redéfini CE QUE L’ON PRÉVOIT Modifications en temps réel du parcours d’un train CE QUE L’ON CONSTATE MISE À JOUR TOUTES LES NUITS MISE À JOUR DANS LA JOURNÉE PLUSIEURS FOIS MISE À JOUR PLUSIEURS FOIS PAR SECONDES API + TEMPS RÉEL = <3 ?
  • 6. DES PROBLÉMATIQUES DE FLUX A B C D E API + TEMPS RÉEL = <3 ?
  • 7. (Presque trop facile sauf que) Plus il y a de perturbations Plus il y a de consultations Ce qui signifie… OK. ON COMPREND LES FLUX. IL NE RESTE PLUS QU’À LES INTÉGRER API + TEMPS RÉEL = <3 ?
  • 8. API NAVITIA API + TEMPS RÉEL = <3 ? RÉ-UTILISATEURS DE L’API ALIMENTATION HORAIRES RÉCONCILIATION DONNÉES THÉORIQUES DONNÉES REDÉFINIES Moteur de calcul
  • 9. API NAVITIA API + TEMPS RÉEL = <3 ? RÉ-UTILISATEURS DE L’API ALIMENTATION HORAIRES FLUX FIL DE L’EAU Moteur de calcul STOCKAGEQUEUING INTERPRÉTATION
  • 10. API NAVITIA API + TEMPS RÉEL = <3 ? RÉ-UTILISATEURS DE L’API ALIMENTATION HORAIRES RÉCONCILIATION DONNÉES THÉORIQUES DONNÉES REDÉFINIES FLUX FIL DE L’EAU Moteur de calcul STOCKAGEINTERPRÉTATIONQUEUING
  • 11. « Cache intelligent » L’INTÉRÊT ? API + TEMPS RÉEL = <3 ? • Désynchronisation entre les flux et la consultation • Performance • Simplicité d’intégration dans les média
  • 12. Navitia sait supprimer un train en temps réel sur api.sncf.com ET MAINTENANT ? Navitia saura rapidement proposer des itinéraires tirant parti de l’avance / retard Navitia présentera ensuite plus d’information (des messages, la valeur des retards) et ce, sur tous les services Navitia saura proposer des itinéraires qui intégrent des détournements API + TEMPS RÉEL = <3 ?
  • 13. APIs + temps réel = ? Merci. #kinou Tant que ça marche… #XL Rabbitmq, zmq, flask, BOOST, gcc, pypy, C++11, généricité, Hateoas… ok, mais j’veux pas faire de front #stifoon Tu vois, le monde se divise en deux catégories: ceux qui font rouler des trains et ceux qui présentent des tranches. Dans Navitia, on creuses des tranches

Notes de l'éditeur

  1. CONTEXTE > Navitia, SIV Itinéraires Horaires Recherche de proximités Framework / Boite à outil pour fournir IV dans des contextes divers, par des acteurs non familiers avec la mobilité http://ophtalmos.fr HomeNow Motorise navio et SNCF (Mais aussi petit à petit TISSEO) Multi-modal, ici on ne parlera que du TC
  2. Mise en openSource il y a 1 an et demi (avril 2014) Du monde intéressé ? Faisons un workshop ! (juin 2014) Et puis le premier meet-up openTransport le 20/06/2014 ANNIVERSAIRE
  3. Conception / achat du voyage : théorique (GTFS du STIF) Juste avant et pendant le trajet : besoin de valider le trajet, de vérifier quand je pars et quand j’arriverais 70% de voyageur avec smartphone dans les transports (explorer.transdev.com) On veut vérifier, pour cela on veut des itinéraires en temps réel > Peut-être pas dans l’urbain, mais sur son trajet longue distance savoir que son arrêt de bus est déplacé > Pour pouvoir aller le chercher à 300m Se rassurer avec la carte de la position des véhicules (à la Uber) La vrai vie est perturbée on doit s’adapter en temps réel > le Temps réel doit être intégré dans le moteur de calcul
  4. Plusieurs significations pour le voyageur et le transporteur Mais aussi mouvements sociaux, des ruptures de caténaires
  5. Quelques exemples Des flux sur l’ensemble du périmètre de données vs des flux sur un jour donné, ou sur un sous-ensemble du réseau (mais souvent, les 2 combinés ) Des flux annule et remplace vs des flux différentiel dont l’état précédent est nécessaire Des flux basés sur des référentiels différents Des flux ne représentant pas tous la même chose: illustration par l’exemple, les trains et les tranches !
  6. On vend des places prévues dans des voitures On exploite des motrices que l’on suit avec des SAE On informe le voyageur toujours par rapport à sa place Problématiques métiers Réconciliation entre SIV / système de production / système d’exploitation Différentes méthodes de mise à jour et différentes fréquences On parle de train supprimé en temps réel, mais qui circulent quand même, mais sans voyageur…. (BOA SUP + IRE Roule) Prenons par exemple l’intercité Nice > Reims, présentant un problème en gare de Châlons en champagne, après Culmont-Challaindrey
  7. Proverbe interne issu de l’expérience d’infoligne Perturbations en cours = besoin de savoir ce qui se passe, comment m’adapter
  8. Interprétation Mise en cohérence Rapprochement avec les données théoriques Stockage du temps réel Reprise sur incident Analyse de données Queuing des informations temps réel pour intégration par paquets
  9. Interprétation Mise en cohérence Rapprochement avec les données théoriques Stockage du temps réel Reprise sur incident Analyse de données Queuing des informations temps réel pour intégration par paquets
  10. Interprétation Mise en cohérence Rapprochement avec les données théoriques Stockage du temps réel Reprise sur incident Analyse de données Queuing des informations temps réel pour intégration par paquets