Confluent, Inc. gab die allgemeine Verfügbarkeit von Confluent Cloud für Apache Flink bekannt, einem vollständig verwalteten Service für Apache Flink, der es Kunden ermöglicht, Daten in Echtzeit zu verarbeiten und hochwertige, wiederverwendbare Datenströme zu erzeugen. Confluent Cloud für Apache Flink ist über Amazon Web Services (AWS), Google Cloud und Microsoft Azure verfügbar. Der Cloud-native Service von Confluent für Flink wird durch die 99,99%ige Betriebszeit-SLA von Confluent unterstützt und ermöglicht eine zuverlässige, serverlose Stream-Verarbeitung. Unternehmen stehen unter einem unglaublichen Druck, außergewöhnliche Kundenerlebnisse zu bieten und ihre Abläufe mit innovativen Anwendungsfällen wie Betrugserkennung, vorausschauender Wartung und Echtzeit-Bestands- und Lieferkettenmanagement zu optimieren.

Die Stream-Verarbeitung ist ein entscheidender Faktor bei der Umsetzung dieser Echtzeit-Erlebnisse, denn sie ermöglicht es Unternehmen, auf die Daten zu reagieren, sobald sie eintreffen, anstatt darauf zu warten, sie in Stapeln zu verarbeiten, wenn die Daten oft schon veraltet sind. Als Rechenschicht in der Daten-Streaming-Infrastruktur hilft die Stream-Verarbeitung den Teams, Daten in Echtzeit zu filtern, zusammenzuführen und anzureichern, um sie für die Weitergabe an nachgelagerte Anwendungen und Systeme nutzbar und wertvoll zu machen. Sie erzeugt qualitativ hochwertige Datenströme, die für mehrere Projekte wiederverwendet werden können, und bietet im Vergleich zu herkömmlichen Stapelverarbeitungslösungen mehr Flexibilität, Datenkonsistenz und Kosteneinsparungen. Als De-facto-Standard für die Stream-Verarbeitung wird Flink von innovativen Unternehmen wie Airbnb, Uber, Netflix und Stripe zur Unterstützung geschäftskritischer Streaming-Workloads eingesetzt.

Mit Confluent Cloud für Apache flink®? können Kunden: Mühelose Filterung, Zusammenführung und Anreicherung von Datenströmen mit Flink, dem De-facto-Standard für die Stream-Verarbeitung; Ermöglichung einer leistungsstarken und effizienten Stream-Verarbeitung in jeder Größenordnung, ohne die Komplexität der Infrastrukturverwaltung; Erleben Sie Kafka und Flink als eine einheitliche Plattform mit vollständig integrierter Überwachung, Sicherheit und Governance. Flink ermöglicht die von Kunden geforderten Echtzeitanwendungen. Mit Flink können Kunden Streaming-Data-Pipelines, ereignisgesteuerte Anwendungen und Echtzeitanalysen erstellen, um Anwendungsfälle wie personalisierte Empfehlungen, dynamische Preisgestaltung und Anomalieerkennung zu unterstützen.

Confluent Cloud für Apache Flink® ist ein einfacher Weg für Unternehmen, mit diesen Anwendungsfällen der Stream-Verarbeitung zu beginnen. Streaming Data Pipelines liefern Echtzeitdaten an kritische Datensysteme im gesamten Unternehmen, einschließlich Data Warehouses, Datenbanken und Data Lakes, um sicherzustellen, dass sie immer den aktuellen Stand des Unternehmens widerspiegeln. Da generative KI für viele Unternehmen zu einer der wichtigsten Prioritäten wird, sind Vektordatenbanken ein weiteres Datensystem, das kontinuierlich mit zeitnahen und gut kuratierten Daten aus Streaming Data Pipelines aktualisiert werden muss.

Wenn die Daten in einer Vektordatenbank aufgrund von Pipelines, die auf regelmäßiger Batch-Verarbeitung und öffentlichen Datensätzen beruhen, veraltet oder wenig zuverlässig sind, nimmt die Zuverlässigkeit und Relevanz der generativen KI ab. Mit Flink können Sie Streaming-Daten-Pipelines erstellen, um sicherzustellen, dass Vektordatenbanken mit bereinigten, kontextualisierten Echtzeitdaten versorgt werden, die generative KI-Anwendungen unterstützen. Mit Confluent Cloud for Apache Flink® können Benutzer mühelos Streaming Data Pipelines für Vektordatenbanken erstellen und so sicherstellen, dass generative KI-Anwendungen in Echtzeit auf die wichtigsten und wertvollsten Daten ihres Unternehmens zugreifen können.

Confluent lässt sich mit führenden Anbietern von Vektordatenbanken wie Elastic, Pinecone, Rockset, SingleStore und Zilliz integrieren, um die Entwicklung wichtiger generativer KI-Initiativen weiter zu vereinfachen und zu beschleunigen. Flink kann Datenströme analysieren und sofort einen Alarm auslösen, wenn ein bestimmtes Ereignis oder Muster in ereignisgesteuerten Anwendungen auftritt. Zeit ist oft ein kritischer Teil dieser Gleichung, und Flink bietet fortschrittliche Windowing-Funktionen, die den Kunden die Kontrolle darüber geben, wie die Daten für die Verarbeitung gruppiert werden ?

zum Beispiel die Analyse von Transaktionen über einen bestimmten Zeitraum auf Anomalien. Mit Confluent Cloud for Apache Flink® können Kunden ereignisgesteuerte Anwendungen der nächsten Generation erstellen, die Transaktionsdaten analysieren und Warnmeldungen auslösen können, um Betrug schneller zu erkennen oder Geschäften zu helfen, ihren Bestand besser zu verwalten und genaue Lieferzeiten mitzuteilen. Im Gegensatz zu seinen Batch-Pendants kann Flink Datenströme in Echtzeit analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen und Unternehmen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Flink kann riesige Datenmengen schnell verarbeiten, und zwar mit einer niedrigen Latenzzeit von weniger als einer Sekunde, interaktiven Abfragen und fortschrittlichen Funktionen zur Mustererkennung. Confluent Cloud for Apache Flink® kann Milliarden von Datenpunkten für zeitnahe Film-, Show- und Musikempfehlungen verwalten und verarbeiten und aktuelle Informationen über Bestellmengen, beliebte Menüpunkte und Lieferzeiten für die Essenslieferung bereitstellen. Confluent Cloud für Apache Flink® ist jetzt allgemein bei allen drei großen Cloud-Anbietern verfügbar.

Kunden können sich für Confluent Cloud anmelden, um einfach auf das vollständig verwaltete Angebot von Confluent für Flink zuzugreifen. Um Kunden bei der schnellen Erstellung und Bereitstellung von Flink-Anwendungen zu unterstützen, verfügt Confluent über ein globales Netzwerk von Systemintegratoren, darunter Deloitte, Ness Digital Engineering, Somerford Associates, Improving, Psyncopate, Platformatory, Synthesis Software Technologies (Pty) Ltd. und iLink Digital. Diese Systemintegratoren können vor Ort technische Unterstützung bieten, um Kunden bei der Beschleunigung ihrer Stream-Processing-Anwendungsfälle zu helfen.