Confluent, Inc. ha annunciato la disponibilità generale di Confluent Cloud for Apache Flink, un servizio completamente gestito per Apache Flink che consente ai clienti di elaborare i dati in tempo reale e di creare flussi di dati di alta qualità e riutilizzabili. Confluent Cloud for Apache Flink è disponibile su Amazon Web Services (AWS), Google Cloud e Microsoft Azure. Sostenuto dallo SLA di Confluent del 99,99% di uptime, il servizio cloud-nativo di Confluent per Flink consente un'elaborazione di flussi affidabile e senza server. Le organizzazioni sono sottoposte a una pressione incredibile per offrire esperienze eccezionali ai clienti e semplificare le operazioni con casi d'uso all'avanguardia come il rilevamento delle frodi, la manutenzione predittiva e la gestione in tempo reale dell'inventario e della catena di approvvigionamento.

L'elaborazione dei flussi è una parte fondamentale per dare vita a queste esperienze in tempo reale, perché consente alle organizzazioni di agire sui dati man mano che arrivano, anziché aspettare di elaborarli in lotti, quando spesso i dati sono già stantii e non aggiornati. Come livello di calcolo nell'infrastruttura di streaming dei dati, l'elaborazione dei flussi aiuta i team a filtrare, unire e arricchire i dati in tempo reale per renderli più utilizzabili e preziosi da condividere con le applicazioni e i sistemi a valle. Crea flussi di dati di alta qualità che possono essere riutilizzati per più progetti e fornisce una maggiore agilità, coerenza dei dati e risparmi sui costi rispetto alle soluzioni tradizionali di elaborazione batch. Essendo lo standard de facto dell'elaborazione dei flussi, Flink viene utilizzato da aziende innovative come Airbnb, Uber, Netflix e Stripe per supportare carichi di lavoro di streaming mission-critical.

Con Confluent Cloud for Apache flink®?, i clienti possono: Filtrare, unire e arricchire senza problemi i flussi di dati con Flink, lo standard de facto per l'elaborazione dei flussi; abilitare un'elaborazione dei flussi efficiente e ad alte prestazioni su qualsiasi scala, senza le complessità della gestione dell'infrastruttura; sperimentare Kafka e Flink come una piattaforma unificata, con monitoraggio, sicurezza e governance completamente integrati. Flink alimenta i casi d'uso in tempo reale richiesti dai clienti. Flink consente ai clienti di creare pipeline di dati in streaming, applicazioni event-driven e analisi in tempo reale per alimentare casi d'uso come raccomandazioni personalizzate, prezzi dinamici e rilevamento di anomalie.

Confluent Cloud for Apache Flink® è un modo semplice per le aziende di iniziare a lavorare con questi casi d'uso dell'elaborazione dei flussi. Le pipeline di dati in streaming forniscono dati in tempo reale ai sistemi di dati critici di un'organizzazione, tra cui data warehouse, database e data lake, per garantire che riflettano sempre lo stato attuale dell'azienda. Poiché l'AI generativa diventa una priorità assoluta per molte aziende, i database vettoriali sono un altro sistema di dati che deve essere continuamente aggiornato con dati tempestivi e ben curati dalle pipeline di dati in streaming.

Se i dati in un database vettoriale diventano stantii o a bassa fedeltà a causa di pipeline che si basano su elaborazioni batch periodiche e su set di dati pubblici, l'affidabilità e la rilevanza dell'AI generativa diminuiscono. Flink può essere utilizzato per creare pipeline di dati in streaming per garantire che i database vettoriali siano forniti con dati puliti, contestualizzati al business e in tempo reale, per supportare le applicazioni di IA generativa. Confluent Cloud for Apache Flink® consente agli utenti di creare pipeline di dati in streaming per i database vettoriali con facilità, assicurando che le applicazioni di AI generativa abbiano accesso ai dati più rilevanti e preziosi della loro organizzazione in tempo reale.

Confluent si integra con i principali fornitori di database vettoriali, come Elastic, Pinecone, Rockset, SingleStore e Zilliz, per semplificare e accelerare ulteriormente lo sviluppo di iniziative critiche di AI generativa. Flink può analizzare flussi di dati e attivare immediatamente un avviso quando si verifica un evento o un modello particolare nelle applicazioni event-driven. Il tempo è spesso una parte critica di questa equazione e Flink offre funzionalità avanzate di windowing che consentono ai clienti di controllare il modo in cui i dati vengono raggruppati per l'elaborazione?

ad esempio, analizzando le transazioni in un periodo di tempo specifico per individuare eventuali anomalie. Con Confluent Cloud for Apache Flink®, i clienti possono costruire applicazioni event-driven di nuova generazione, che possono analizzare i dati delle transazioni e attivare avvisi per una più rapida individuazione delle frodi o aiutare i negozi a gestire meglio l'inventario e a condividere tempi di consegna precisi. A differenza delle sue controparti batch, Flink può analizzare flussi di dati in tempo reale per generare approfondimenti e aiutare le aziende ad accelerare il processo decisionale.

Flink è in grado di elaborare rapidamente enormi quantità di dati con una latenza bassa, inferiore al secondo, query interattive e funzioni avanzate di riconoscimento dei modelli. Confluent Cloud for Apache Flink® è in grado di gestire ed elaborare miliardi di punti di dati per ottenere raccomandazioni tempestive su film, spettacoli e musica, e di fornire informazioni aggiornate sui volumi degli ordini, sulle voci di menu più popolari e sui tempi di consegna del cibo. Confluent Cloud for Apache Flink® è ora generalmente disponibile su tutti e tre i principali fornitori di servizi cloud.

I clienti possono iscriversi a Confluent Cloud per accedere facilmente all'offerta completamente gestita di Confluent per Flink. Per aiutare i clienti a costruire e distribuire rapidamente le applicazioni Flink, Confluent dispone di una rete globale di integratori di sistema, tra cui Deloitte, Ness Digital Engineering, Somerford Associates, Improving, Psyncopate, Platformatory, Synthesis Software Technologies (Pty) Ltd. e iLink Digital. Questi integratori di sistema possono fornire assistenza ingegneristica e supporto tecnico in loco per aiutare i clienti ad accelerare i casi d'uso dell'elaborazione dei flussi.