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Procesamiento en streaming simple y serverless

Crea streams de datos reutilizables y de alta calidad con total facilidad: aprovecha el único servicio serverless de Apache Flink® en el sector, totalmente integrado con Apache Kafka® en Confluent Cloud para las tres principales nubes.

Confluent Platform para Apache Flink® ya está disponible para cargas de trabajo on-prem y en la nube privada. Consulta los detalles aquí.

Flink Hero

Los casos de uso en tiempo real necesitan procesamiento en tiempo real

Facilita la gestión de tus datos en tiempo real, para que sea posible transformarlos, analizarlos y tratarlos a medida que fluyen por tu empresa:

  • Pipelines de datos «Shift-Left»: limpia y da forma a los datos a medida que se crean, con lo que proporcionas datos nuevos, fiables y reutilizables a tu almacén de datos o data lake.
  • Vistas materializadas en tiempo real: sincroniza los sistemas y aplicaciones derivados con productos de datos universales en tiempo real que se actualizan gradualmente.
  • Procesamiento clásico de eventos: captura y procesa los eventos a medida que suceden, agregándolos y analizándolos a lo largo del tiempo para detectar tendencias, patrones y anomalías.

Accelerate Real-Time AI Pipelines

Use Flink AI Model Inference with familiar SQL syntax to work directly with LLMs and vector databases to make accurate, real-time AI-driven decisions based on the most current and relevant streaming data.

genaidiagram@2x-min

Filtra. Une. Enriquece.

Filtra, une y enriquece sin esfuerzo tus streams de datos con Flink, el estándar de facto para el procesamiento de streams.

Procesamiento en tiempo real

Pon en marcha aplicaciones y pipelines de baja latencia que reaccionan a eventos en tiempo real y proporcionan información de forma rápida y ágil

Reutilización de datos

Comparte streams de datos consistentes y reutilizables a gran escala con tus aplicaciones y sistemas

Enriquecimiento de datos

Selecciona, filtra y aumenta los datos sobre la marcha y en función del contexto para mejorar la integridad, la precisión y el cumplimiento normativo

Eficiencia

Evita el procesamiento redundante entre silos para mejorar la rentabilidad y el uso de recursos

Illustration of the interplay between data streams and applications

Experiencia cloud-native

Consigue un procesamiento de streams eficiente y de alto rendimiento a cualquier escala, sin las complejidades que conlleva gestionar la infraestructura.

Totalmente gestionado

Desarrolla fácilmente aplicaciones de Flink con una experiencia de SaaS, serverless, disponible al instante y sin cargas operativas adicionales

Escalabilidad elástica

Escala automáticamente, tanto ampliando como reduciendo los recursos, y cumple las exigencias de las cargas de trabajo más complejas sin sobreaprovisionamiento

Infraestructura como código

Automatiza el despliegue de Flink en Kubernetes para cargas de trabajo on-prem y en la nube privada

Actualizaciones continuas

Desarrolla desde una plataforma que se mantiene siempre actualizada con mejoras automáticas

Graphical illustration of throughput/data traffic over time

Kafka + Flink, de la mano

Aprovecha las ventajas de usar Kafka y Flink unificados como una plataforma completa de streaming de datos a nivel enterprise.

Seguridad a nivel enterprise

Procesamiento en streaming seguro que integra la gestión de identidad y acceso, RBAC y registros de auditoría detallados

Stream Governance

Define y aplica normas de datos universales que hacen posible la compatibilidad de los datos de forma escalable

Monitorización

Asegúrate de que las aplicaciones de Flink se ejecuten de manera fiable, eficiente y sean fáciles de mantener

Conectores

Conéctate a y desde cualquier aplicación y sistema con más de 120 conectores preconstruidos

confluent flink kafka

«El procesamiento de streams es fundamental para identificar y proteger los riesgos de seguridad en tiempo real. Confluent nos da acceso Flink de forma totalmente gestionada, por lo que ahora podemos acceder, agregar y enriquecer datos de sensores IoT, cámaras inteligentes y análisis de wifi para tomar medidas sobre posibles amenazas en tiempo real, como la detección de intrusiones. Esto nos permite procesar los datos de los sensores en el momento que se producen los eventos y dar una respuesta más rápida a los incidentes de seguridad: todo ello, sin ninguna carga operativa adicional».

Vinay Krishna Patnana
Engineering Manager en Cisco Meraki

Recursos