Les batchs ont longtemps été la norme pour gérer des traitements de calcul ou de données. Sur Kubernetes, l’écosystème open-source regorge d’outils puissants pour les orchestrer : Jobs, CronJobs, Argo Workflows, YuniKorn, Volcano, ou encore Kueue offrent chacun leur approche pour planifier, prioriser et exécuter efficacement ces tâches.

Mais à mesure que les architectures applicative deviennent plus distribuées et orientées événements, une question se pose : faut-il continuer à tout traiter en batch ? Ou peut-on faire évoluer nos pipelines vers des modèles event-driven, plus réactifs et continus ?

Cette présentation propose un état des lieux des outils liés aux batchs sur Kubernetes, puis explore des pistes pour amorcer la transition vers des traitements déclenchés par événements, via Knative Eventing, Kafka, ou des systèmes de messaging légers. L’idée n’est pas d’opposer batch et flux, mais de comprendre quand et pourquoi passer à l’un ou combiner les deux.

En dix minutes, on passe du batch classique à une réflexion pratique sur l’adoption de modèles de traitement en continu dans un environnement cloud-native.