Confluent Hadirkan Cloud untuk Apache Flink, Sederhanakan Pemrosesan Streaming Terkelola

"Untuk memenuhi permintaan pelanggan yang terus meningkat di pasar energi yang bergejolak, kami perlu mengirimkan data yang real-time ke aplikasi yang berhadapan langsung dengan klien," ujar Sami AlAshabi, Solutions Architect di Essent. 

Mengandalkan pemrosesan batch dapat menyebabkan masalah kinerja dan menghasilkan pengambilan keputusan yang buruk berdasarkan data yang sudah ketinggalan zaman. Dengan menggunakan Kafka dan Flink bersama-sama dalam platform terpadu, tim kami akan dapat dengan mudah membangun pipa data streaming cerdas yang dapat mengekstrak data dari berbagai sumber, memprosesnya secara real-time dan mengumpankannya ke konsumen hilir kami untuk analisis yang tepat waktu tanpa tantangan operasional apa pun. 

 
"Kami sangat senang dengan layanan Flink yang dikelola sepenuhnya oleh Confluent, karena layanan ini akan membantu membuat pemrosesan streaming dapat diakses oleh semua orang dengan menciptakan aliran data berkualitas tinggi yang dapat digunakan kembali untuk mendorong inovasi dan eksplorasi data di seluruh lini bisnis kami," ujarnya.

Apache Flink mendukung kasus penggunaan secara real-time dan pengalaman generasi selanjutnya

Flink mendukung kasus penggunaan real-time yang diminta pelanggan. Flink memungkinkan pelanggan untuk membangun pipeline data streaming, aplikasi berbasis peristiwa dan analitik real-time untuk mendukung kasus penggunaan seperti rekomendasi yang dipersonalisasi, penetapan harga dinamis dan deteksi anomali. Confluent Cloud untuk Apache Flink adalah cara mudah bagi perusahaan untuk memulai pemrosesan aliran kasus penggunaan ini.

Pengembangan AI yang lebih mudah dengan pipeline data streaming

Streaming data pipelines memasok data real-time ke sistem data penting di seluruh organisasi, termasuk data warehouses, databases dan data lakes, untuk memastikan bahwa data tersebut selalu mencerminkan kondisi bisnis saat ini. Karena AI generatif menjadi prioritas utama bagi banyak perusahaan, database vektor adalah sistem data lain yang harus terus diperbarui dengan data yang tepat waktu dan terkurasi dengan baik dari saluran data streaming.

Jika data dalam basis data vektor menjadi basi atau memiliki ketepatan yang rendah karena pipeline yang mengandalkan pemrosesan batch berkala dan kumpulan data publik, keandalan dan relevansi AI generatif akan berkurang. Flink dapat digunakan untuk membuat pipeline data streaming untuk memastikan basis data vektor dipasok dengan data yang telah dibersihkan, disesuaikan dengan konteks bisnis dan real-time untuk mendukung aplikasi AI generatif.