Confluent potencia el data streaming con Confluent Cloud para Apache Flink y con Tableflow

Las empresas están sometidas a una increíble presión para ofrecer experiencias de cliente excepcionales y agilizar las operaciones, siendo el stream processing un elemento fundamental para dar vida a estas experiencias en tiempo real, ya que permite a las empresas actuar sobre los datos a medida que llegan, en lugar de esperar a procesarlos por lotes cuando los datos ya suelen estar obsoletos y desactualizados. Para ayudar a los clientes a procesar datos en tiempo real y crear flujos de datos reutilizables de alta calidad, Confluent ha anunciado la llegada de Confluent Cloud para Apache Flink, un servicio cloud-native para Flink que permite un stream processing fiable y serverless.

"El stream processing permite a las empresas transformar data streams sin procesar en potentes conocimientos", afirma Shaun Clowes, director de Producto de Confluent. "El alto rendimiento, la baja latencia y la sólida base común de Flink lo convierten en la mejor opción para que los desarrolladores utilicen el stream processing. Con Kafka y Flink totalmente integrados en una plataforma unificada, Confluent elimina las barreras técnicas y proporciona las herramientas necesarias para que las empresas puedan centrarse en innovar en lugar de en la gestión de infraestructuras."

Disponible en Amazon Web Services (AWS) Google Cloud y Microsoft Azure, Confluent Cloud para Apache Flink permite a los clientes pueden filtrar, unir y enriquecer data streams sin esfuerzo con Flink, el estándar de facto para el stream processing; permitir un stream processing eficiente y de alto rendimiento a cualquier escala, sin las complejidades de la gestión de infraestructuras; y experimentar Kafka y Flink como una plataforma unificada, con supervisión, seguridad y gobernanza totalmente integradas.

Tableflow une análisis y operaciones con data streaming

Confluent ha anunciado asimismo una nueva función de Confluent Cloud que facilita a los clientes el streaming, la conexión, el control y el procesamiento de datos para ofrecer experiencias más fluidas e información siempre actual. Confluent Tableflow transforma fácilmente los tópicos de Apache Kafka y los esquemas asociados en tablas de Apache Iceberg con un solo clic para abastecer mejor a los lagos y almacenes de datos.

Muchas empresas recurren a Kafka como estándar para el data streaming en el ámbito operativo, y a Iceberg como formato de tabla abierta estándar para los conjuntos de datos en el ámbito analítico. Con Iceberg, las empresas pueden compartir datos entre equipos y plataformas y mantener las tablas actualizadas a medida que evolucionan los propios datos. Las empresas que utilizan Kafka quieren utilizar Iceberg para satisfacer la creciente demanda de análisis basados tanto en streaming como en lotes. Como resultado, muchas empresas deben ejecutar complejas migraciones que pueden consumir muchos recursos, lo que se traduce en datos obsoletos, poco fiables y en un aumento de los costes.

Con Tableflow, los clientes pueden hacer que los tópicos de Kafka estén disponibles como tablas de Iceberg en tan sólo un clic, junto con los esquemas asociados; garantizar que las tablas Iceberg se actualizan continuamente con el data streaming más reciente de la empresa y los correspondientes sistemas de origen; y proporcionar productos de datos de alta calidad aprovechando la potencia de la plataforma de data streaming con Stream Governance y Flink serverless para limpiar, procesar o enriquecer el data in-stream, de modo que sólo los productos de datos de alta calidad lleguen a su lago de dato.

Tableflow funciona junto con las capacidades existentes de la plataforma de data streaming de Confluent, incluidas las funciones de Stream Governance y el procesamiento de flujos con Apache Flink, para unificar el panorama operativo y analítico.