Architecture distribuée FastAPI intégrée (`core_v1` & `crypto_router`). Haute performance et zéro fuite de données.
Testez en direct les endpoints exposés par vos modules `core_v1` et `crypto_router`
{
"message": "Console prête. Sélectionnez un endpoint et cliquez sur 'Envoyer'..."
}Découvrez la philosophie et l'architecture qui font de Crystal Data Protocol le réacteur de confiance des industriels exigeants.
Nous éditons Crystal Data Protocol, un moteur de calcul scientifique haute performance et d'audit cryptographique B2B. Notre plateforme expose des modules mathématiques critiques (filtres de Kalman, analyse spectrale FFT, simulations Monte Carlo) et des outils de sécurité de pointe directement intégrés via des API FastAPI ultra-rapides.
Face à la dépendance croissante aux géants du cloud extra-européens et aux risques de fuites de données industrielles sensibles, nous garantissons une souveraineté absolue. Aucun flux de télémétrie ne doit quitter le territoire ni être stocké à l'insu de ses propriétaires. La sécurité des données des usines et des infrastructures critiques n'est pas négociable.
Grâce à une architecture distribuée Edge Computing. Les requêtes et matrices transmises à nos modules (`core_v1` & `crypto_router`) sont traitées exclusivement en mémoire vive (RAM) pendant la durée exacte du calcul (politique Zero Data Retention). Dès la réponse transmise, les signaux bruts sont immédiatement purgés.
Une infrastructure cloud souveraine hébergée en France chez Scaleway. Le moteur offre des performances de pointe validées sur banc de test : une latence moyenne de 3.8 ms, un débit stable dépassant les 300 RPS par nœud, et un taux d'échec nul sur des dizaines de milliers de requêtes continues.
Chaque payload transmis à nos modules (core_v1 & crypto_router) fait l'objet d'un typage strict et d'une validation instantanée en mémoire.
from pydantic import BaseModel, Field
class KalmanRequest(BaseModel):
measurement: float = Field(..., description="Mesure brute")
process_variance: float = Field(0.001, description="Bruit Q")
measurement_variance: float = Field(0.1, description="Bruit R")from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List
class FourierRequest(BaseModel):
values: List[float] = Field(..., description="Échantillons")from pydantic import BaseModel, Field
class MonteCarloRequest(BaseModel):
n_paths: int = Field(500, description="Trajectoires")
n_steps: int = Field(30, description="Pas de temps")
mu: float = Field(0.05, description="Dérive")
sigma: float = Field(0.2, description="Volatilité")from pydantic import BaseModel, Field
class CryptoAuditRequest(BaseModel):
key_string: str = Field(..., description="Clé / Secret")Gestion transparente des jetons d'accès et facturation via Stripe
1 site / 10 machines
Pour grands comptes / industriels
docker run -d -p 8000:8000 --env-file .env --name crystal-core-engine crystaldataprotocol/core:latest