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Les applications d’entreprise modernes doivent traiter d’importants volumes de données, réagir aux événements métier en temps réel et permettre à chaque service d’évoluer indépendamment. Les communications REST synchrones restent parfaitement adaptées à de nombreux scénarios. Cependant, lorsqu’une architecture repose exclusivement sur des appels requête-réponse entre microservices, elle peut créer des dépendances fortes et propager les problèmes de performance ou de disponibilité d’un service vers les autres. Les microservices Event-Driven avec Apache Kafka et Spring Boot proposent une approche différente. Au lieu d’attendre la réponse immédiate d’un autre service, un microservice peut publier un événement dans Kafka. Les autres services intéressés consomment ensuite cet événement et le traitent de manière asynchrone. Dans ce tutoriel, nous allons découvrir Event-Driven Architecture (EDA) , Apache Kafka, Spring Boot, les producteurs, consommateurs, topics, partitions, consumer groups,...

🔹 Cet article se concentre sur la compréhension de la structure d’un projet Java entreprise et des principes d’architecture. 👉 Pour une structure pratique et des exemples concrets, consultez : https://shikhanirankari.blogspot.com/2026/04/java-enterprise-project-structure-best.html ## Introduction Dans les applications Java d’entreprise, une bonne organisation du projet est essentielle pour assurer la maintenabilité, la scalabilité et la collaboration entre équipes. Une structure bien définie permet de séparer les responsabilités et de rendre le code plus lisible et évolutif. ## 🔹 Scope de cet article Cet article couvre : - les principes de structuration d’un projet Java - l’architecture en couches (layered architecture) - la séparation des responsabilités - les bonnes pratiques conceptuelles 👉 Cet article ne fournit pas d’exemples détaillés de structure de dossiers. 👉 Cet article propose une vue conceptuelle de la structure d’un projet Java et ne couvre pas les détails pratiques. ...

🔹 This article focuses on scaling workflow and document processing systems from an architectural and system design perspective. 👉 For a conceptual and French explanation, read: https://shikhanirankari.blogspot.com/2026/04/scalabilite-des-workflows-systemes.html ## Introduction As enterprise applications grow, workflow and document systems must handle increasing volumes of data, users, and processes. Scaling such systems requires a combination of distributed architecture, asynchronous processing, and optimized data storage strategies. In this guide, you will learn: - How to design scalable workflow systems - How to handle high-volume document processing - Architecture patterns for scaling Camunda and Alfresco - Best practices for performance and reliability ## 🔹 Scope of this Article This article focuses on **technical architecture and scaling strategies** for workflow and document systems. It covers: - distributed system design - asynchronous processing - scaling patterns 👉 Concept...

Introduction Upgrading Alfresco from 7.x to 25.x is not just a technical upgrade — it is a strategic transformation , especially when combined with modern workflow engines like Camunda. Organizations today are: Moving from embedded workflows → external workflow engines Adopting microservices architecture Modernizing infrastructure (Docker, cloud, APIs) 👉 This guide covers upgrade + workflow migration strategy together . 1. Why Upgrade Alfresco 7.x → 25.x? Key Benefits: Modern tech stack (JDK 17, Tomcat 10) Improved performance & scalability Better API support Cloud readiness Enhanced security 👉 Upgrade is not optional for long-term sustainability. 2. Key Challenges Large data migration (TB scale) AMP/JAR compatibility Workflow migration (Activiti → Camunda) Downtime planning Integration impact 3. Migration Strategy Overview Phases: Assessment → Planning → Environment Setup → Data Migration → Workflow Migration → Testing → Go-Live 4. Environment Setup Target Stack: OS: RHEL 9 JDK...