Einfache, serverlose Stream-Verarbeitung

"To meet rising customer demands in a volatile energy market, we need to deliver near real-time data to our client-facing applications. Relying on batch processing can cause performance issues and result in poor decision-making based on outdated data. By using Kafka and Flink together in a unified platform, our teams will be able to easily build intelligent streaming data pipelines that can extract data from various sources, process it in real time, and feed it to our downstream consumers for timely analysis without any operational challenges. We’re excited about Confluent’s fully managed Flink service, because it will help make stream processing accessible to everyone by creating high quality, reusable data streams to fuel innovation and data exploration across our lines of business.”

„Bedingungen in der Automobillogistikbranche können sich schnell ändern und erfordern sofortige Maßnahmen, um Verzögerungen zu verhindern, Fahrzeuge umzuleiten, Systeme zu aktualisieren und Kunden zu informieren. Der serverlose Flink-Service von Confluent ermöglicht uns die sofortige und effiziente Transformation, Integration und Anreicherung von riesigen Datenmengen in unserem Transportmanagementsystem und gibt sowohl unseren Systemen als auch den Kunden Echtzeiteinblick in den Status und Standort der Fahrzeuge.“

„Bei der Umstellung auf Echtzeit-Erkenntnisse wird Apache Flink als Framework für die Stream-Verarbeitung immer wichtiger. Flink und Apache Kafka werden häufig gemeinsam für die Echtzeit-Datenverarbeitung verwendet, aber unterschiedliche Datenformate und inkonsistente Schemata können Integrationsprobleme verursachen und die Qualität von Streaming-Daten für Downstream-Systeme und Consumer beeinträchtigen. Eine vollständig verwaltete, vereinheitlichte Kafka- und Flink-Plattform mit integrierten Funktionen für Monitoring, Sicherheit und Governance ermöglicht es Unternehmen, nahtlos und effizient qualitativ hochwertige und konsistente Datenströme für Echtzeitanwendungsfälle bereitzustellen und gleichzeitig den operativen Aufwand und die Kosten zu senken.“

„Die Stream-Verarbeitung umfasst die Integration und Umwandlung von Event-Datenströmen in Echtzeit, um Systeme in verschiedensten Branchen, von der Betrugserkennung im Finanzwesen bis zu personalisierten Empfehlungen im E-Commerce, zu unterstützen. In Kombination ermöglichen Apache Flink und Apache Kafka die Wiederverwendbarkeit von Daten und redundante nachgelagerte Verarbeitungen können vermieden werden. Die Bereitstellung von Flink und Kafka als vollständig verwaltete Services ermöglicht die Datenstromverarbeitung ohne die Komplexität der Infrastrukturverwaltung, so dass sich die Teams auf die Entwicklung von Echtzeit-Streaming-Anwendungen und -Pipelines konzentrieren können, die das Unternehmen von anderen abheben.“