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Diese Forrester-Studie zum Herunterladen enthält Informationen über die wirtschaftlichen Vorteile von Confluent Cloud.

Mehr Informationen über die Herausforderungen herkömmlicher Messaging-Middleware: Innovationshemmung, geringe Fehlertoleranz bei der Skalierung, ephemere Persistenz als Einschränkung der Datennutzung für Analysen sowie steigende technische Schulden und Betriebskosten.

Wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) für Echtzeit-GenAI-Anwendungen mit der Daten-Streaming-Plattform von Confluent effektiv aufgebaut und skaliert werden kann. Connectors, Flink und Stream Governance können für vier Grundbausteine von RAG genutzt werden: Datenanreicherung, Inferenz, Workflows und Post-Processing.

So gelingt die erfolgreiche Implementierung eines Data Mesh und die Erstellung von Datenprodukten mit der Daten-Streaming-Plattform von Confluent, unter Verwendung von Connectors, Stream Processing und Stream Governance.

Warum ein Event-getriebenes, auf Apache Kafka entwickeltes Datennetz die beste Möglichkeit bietet, auf wichtige Geschäftsdaten zuzugreifen und die betriebliche und analytische Ebene in Einklang zu bringen.

Wie BMW, Michelin und Siemens Apache Kafka für Event-getriebene Systeme nutzen und Fertigungsbetriebe mit Daten-Streaming Event-getriebene Microservices einsetzen können.

Eine Cloud-native Daten-Streaming-Plattform aufbauen bedeutet nicht nur, Kafka in der Cloud zu hosten. Wir dokumentierten unser Design von Kora, der Apache Kafka-Engine für die Cloud, und wurden auf der renommierten Tech-Konferenz Very Large Data Bases (VLDB) mit „Best Industry Paper“ ausgezeichnet.

Durch die Skalierung von Kafka wird auch dessen Verwaltung riskanter und kostspieliger. Daher hat Confluent Kafka neu entwickelt. Der Cloud-Service bietet 10-mal mehr Elastizität, Speicherplatz und Ausfallsicherheit.

Mit Kafka in die Cloud? Mehr über die drei Best Practices für den Aufbau Cloud-nativer Systeme, die Daten-Streaming skalierbar, zuverlässig und kostengünstig machen.