Kit de Démarrage Utilisateur¶

Bienvenue sur AKKO. Ce guide vous accompagne dans vos premiers pas sur la plateforme -- de la connexion à l'exécution de votre première requête.

Première Connexion via Keycloak SSO¶

Tous les services AKKO utilisent l'authentification unique (SSO) via Keycloak. Vous n'avez besoin de vous connecter qu'une seule fois.

Ouvrez le portail Cockpit dans votre navigateur : https://cockpit.<domaine>
Vous serez redirigé vers la page de connexion Keycloak
Saisissez vos identifiants (fournis par votre administrateur)
Après authentification, vous êtes redirigé vers le Cockpit

Une connexion, tous les services

Une fois authentifié via Keycloak, vous pouvez accéder à JupyterHub, Superset, Airflow, Grafana et tous les autres services sans vous reconnecter.

Le Cockpit est votre point d'entrée central. Il affiche tous les services disponibles sous forme de cartes avec des indicateurs de santé en temps réel.

Catégories de Services¶

Données & Analytique -- Superset (tableaux de bord), Trino (requêtes SQL), Spark (calcul)
Notebooks -- JupyterHub (notebooks Python, R, Julia)
IA / ML -- Ollama (LLM local), LiteLLM (passerelle IA), MLflow (suivi d'expériences)
Gouvernance -- OpenMetadata (catalogue de données), OPA (politiques d'accès)
Infrastructure -- MinIO (stockage objets), PostgreSQL (bases de données), Keycloak (SSO)
Supervision -- Grafana (tableaux de bord), Prometheus (métriques), Alertmanager (alertes)

Chaque carte affiche :

Nom et version du service
État de santé (vert = sain, rouge = hors service)
Lien direct vers l'interface du service

Premier Notebook dans JupyterHub¶

Cliquez sur JupyterHub dans le Cockpit
Votre serveur de notebooks personnel démarre automatiquement
Vous arrivez dans JupyterLab avec les kernels pré-installés : Python 3, R, Julia

Exemple Rapide avec Spark Connect¶

Créez un nouveau notebook Python et exécutez :

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .remote("sc://spark-connect:15002") \
    .getOrCreate()

# Lire une table Iceberg
df = spark.sql("SELECT * FROM polaris.banking.transactions LIMIT 10")
df.show()

Exemple Rapide avec Trino¶

from trino.dbapi import connect

conn = connect(
    host="trino",
    port=8080,
    user="alice",
    catalog="iceberg",
    schema="banking"
)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM transactions LIMIT 10")
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
    print(row)

Notebooks de démonstration pré-chargés

Consultez le dossier shared/ dans JupyterHub pour des démos prêtes à l'emploi : analyse bancaire, pipeline RAG et exemples Spark Iceberg.

Première Requête SQL dans Superset SQL Lab¶

Cliquez sur Superset dans le Cockpit
Naviguez vers SQL Lab > SQL Editor
Sélectionnez la connexion base de données Trino (pré-configurée)
Choisissez le schéma banking dans le menu déroulant
Exécutez votre première requête :

SELECT
    account_type,
    COUNT(*) AS num_transactions,
    ROUND(AVG(amount), 2) AS avg_amount,
    ROUND(SUM(amount), 2) AS total_amount
FROM iceberg.banking.transactions
GROUP BY account_type
ORDER BY total_amount DESC

Sauvegarder des Requêtes¶

Cliquez sur Save pour enregistrer votre requête
Utilisez Share pour envoyer le lien à vos collègues

Première Exploration de Dashboard¶

Dans Superset, naviguez vers Dashboards
Ouvrez le dashboard AKKO Banking Overview (pré-provisionné)
Explorez les 8 graphiques pré-construits :
- Volume de transactions dans le temps
- Répartition par type de compte
- Distribution géographique
- Analyse des scores de risque

Interagir avec les Dashboards¶

Filtrer -- Utilisez la barre de filtre pour affiner par date, type de compte ou région
Explorer -- Cliquez sur les éléments des graphiques pour voir les données sous-jacentes
Exporter -- Téléchargez les données en CSV ou en image

Liens Utiles¶

Tous les services sont accessibles via votre navigateur. Remplacez <domaine> par le domaine de votre déploiement AKKO.

Service	URL	Usage
Cockpit	`https://cockpit.<domaine>`	Portail central
JupyterHub	`https://jupyter.<domaine>`	Notebooks (Python, R, Julia)
Superset	`https://superset.<domaine>`	Tableaux de bord & SQL Lab
Airflow	`https://airflow.<domaine>`	Orchestration de pipelines
Grafana	`https://grafana.<domaine>`	Tableaux de bord de supervision
Console MinIO	`https://minio.<domaine>`	Navigateur de stockage objets
Keycloak	`https://keycloak.<domaine>`	Gestion de compte
OpenMetadata	`https://openmetadata.<domaine>`	Catalogue & gouvernance des données
MLflow	`https://mlflow.<domaine>`	Suivi d'expériences ML

Besoin d'aide ?

Contactez votre administrateur plateforme ou consultez la page Dépannage.