Stream Processing, simple et serverless

"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 Relying on batch processing can cause performance issues and result in poor decision-making based on outdated data.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.”

« Les conditions du secteur de la logistique automobile peuvent évoluer rapidement, et nécessitent donc des mesures immédiates pour remédier aux retards, réacheminer les véhicules et mettre à jour les systèmes et les clients. Le service Flink sans serveur de Confluent nous permettra de transformer, d’intégrer et d’enrichir instantanément et efficacement des volumes massifs de données dans notre système de gestion des transports pour offrir une visibilité en temps réel sur l’état et la localisation des véhicules, tant pour les systèmes que pour les clients. »

« Alors que l’information en temps réel gagne du terrain, Apache Flink devient un framework de traitement des flux incontournable. Flink et Apache Kafka sont souvent combinés pour le traitement des données en temps réel. Toutefois, des formats de données différents et des schémas incohérents peuvent entraîner des problèmes d’intégration et nuire à la qualité des données en streaming pour les systèmes et les consumers en aval. Une plateforme Kafka et Flink entièrement gérée et unifiée avec des fonctionnalités de surveillance, de sécurité et de gouvernance intégrées peut garantir aux entreprises des flux de données cohérents et de qualité, capables d’alimenter les applications et les cas d'usage en temps réel tout en réduisant les charges et les coûts opérationnels.

« Le traitement de flux implique l'intégration et la transformation en temps réel de flux de données événementielles afin d'alimenter des systèmes dans tous les secteurs, allant de la détection de la fraude financière aux recommandations personnalisées dans l'e-commerce. Utilisés conjointement, Apache Flink et Apache Kafka permettent de réutiliser les données et d'éviter les traitements redondants en aval. Lorsqu'ils sont fournis en tant que services entièrement gérés, Flink et Kafka offrent des fonctionnalités de traitement de flux sans les difficultés habituellement liées à la gestion d'une infrastructure. Cela permet aux équipes de se concentrer sur la création de pipelines et d'applications de streaming en temps réel, et ainsi d'aider leur entreprise à se démarquer. »