Payer pour des données du monde réel n'aide un agent que si la chaîne de traitement des données peut survivre aux interruptions de connexion. Une activité récente de @vangrid_io aujourd'hui suggère que des agents paient pour des données afin d'accomplir des tâches concrètes. La couche de streaming révèle un problème plus complexe sous-jacent à cette idée. Vangrid peut maintenir une connexion ouverte pour une zone géographique donnée et transmettre de nouveaux événements de vérité terrain dès leur arrivée. Chaque événement contient son propre horodatage, géométrie, type d'observation, niveau de confiance, nombre de nœuds et hachage de provenance. Lorsqu'aucun nouvel événement n'arrive, le serveur envoie un heartbeat toutes les 30 secondes. Mais le flux ne conserve pas de tampon de relecture. Si la connexion est interrompue, les observations arrivées pendant cette interruption ne reviennent pas automatiquement. Le client doit se reconnecter, puis utiliser le point de terminaison de requête spatiale pour récupérer ce qui s'est produit pendant l'interruption du flux. Cela crée un modèle d'intégration différent pour les robots et les agents physiques. Streamez le monde tant que vous êtes connecté. Détectez l'interruption. Interrogez la fenêtre manquante. Fusionnez les observations manquantes. Puis reprenez à partir du flux en direct. Pour un tableau de bord, une courte déconnexion peut entraîner une zone vide sur un graphique. Pour une machine se déplaçant dans le monde physique, la même interruption peut cacher un véhicule, un chemin bloqué ou un environnement modifié. Les données en temps réel seules ne peuvent pas résoudre ce problème. Le système qui les consomme doit également disposer d'un moyen de reconstituer son état après une rupture de connectivité. Vangrid place clairement cette responsabilité à la frontière de l'API. Les événements en direct transitent par le flux. La récupération historique passe par des requêtes spatiales. Deux chemins vers le même état physique. Cette distinction devient encore plus importante lorsque des agents logiciels commencent à utiliser la vérité terrain pour accomplir des tâches concrètes, et non plus seulement pour la consulter.