Contexte : Une plateforme IoT collecte des milliards d’événements par jour provenant de capteurs répartis mondialement. Le Problème : Les partitions deviennent instables et certaines requêtes de lecture historique sont trop lentes. Contraintes : Concevoir un modèle time-series avec partitionnement par fenêtre temporelle et identifiant de capteur. Limiter la taille des partitions. Optimiser pour les lectures récentes. Livrable attendu : Proposer un schéma Cassandra scalable permettant d’absorber un volume massif d’écritures tout en maintenant des performances de lecture acceptables.