MakoOpen source
Des pipelines de données en temps réel, décrits en YAML.
Framework déclaratif pour orchestrer des pipelines de données. Décrivez vos sources, vos transformations et vos destinations en YAML : Mako se charge d'exécuter, de surveiller et d'alerter.
Ce que contient l'édition
La donnée en mouvement, sans la glue.
Déclaratif
Tout se configure en YAML. Aucun code à écrire pour les pipelines standards.
Temps réel
Support natif de Kafka, du CDC PostgreSQL et du streaming HTTP.
Transforms WASM
Des plugins Go, Rust ou TinyGo compilés en WebAssembly pour des transformations rapides.
Observabilité
Métriques Prometheus, dashboards Grafana et alertes Slack intégrés.
Pourquoi Mako ?
Déplacer de la donnée d'un point A à un point B paraît simple, jusqu'à ce qu'il faille gérer la pagination, le CDC, la validation de schéma, le masquage des données personnelles et les alertes. La plupart des équipes finissent par écrire et maintenir des montagnes de code de plomberie.
Mako remplace ce code par un fichier YAML. Sources, transformations, destinations : tout est déclaré, versionné, relu. Les transformations lourdes passent par des plugins WebAssembly, et l'observabilité Prometheus est intégrée. Sous licence MIT, fait pour la production.
En bref
Qu'est-ce que Mako ?
Mako est un framework open source de pipelines de données en temps réel, configuré en YAML. Il connecte des sources (Kafka, CDC PostgreSQL, API HTTP), applique des transformations en WebAssembly et écrit vers des destinations comme Snowflake, BigQuery ou ClickHouse. L'observabilité Prometheus et les alertes Slack sont intégrées. Sous licence MIT.
Lire le guide : Pipelines de donnees en temps reel : l'approche declarative YAML sans ecrire de codeQuestions fréquentes
Tout ce qu'on nous demande.
Mako est-il une alternative à Kafka Streams, Flink ou Airflow ?
Mako se positionne entre Kafka Streams ou Flink (streaming) et Airflow ou Dagster (DAG). Il définit des pipelines temps réel en YAML, avec des transformations WASM et de l'observabilité Prometheus, sous licence MIT.
Quelles sources Mako supporte-t-il ?
Kafka, le Change Data Capture (Postgres, MySQL) et HTTP comme sources ; des transformations en WASM ; des destinations configurables (Snowflake, BigQuery, ClickHouse, S3 et plus).
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Autres éditions du catalogue.
Décrivez votre pipeline.
Open source, sous licence MIT. Un fichier YAML, et Mako s'occupe du reste.