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Streamen , verbinden , verarbeiten und verwalten von Daten mit einer All-in-One-Echtzeitplattform von den Pionieren des Daten-Streamings. Schneller entwickeln, intelligenter skalieren und das Datenchaos in sofort zugängliche und nutzbare Datenprodukte umwandeln mit der marktführenden Daten-Streaming-Plattform.
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Gegründet von den ursprünglichen Mitentwicklern von Apache Kafka®
in Confluent Cloud betriebene Cluster
geschriebene Messages pro Tag
verarbeitete Daten pro Jahr
Beim Shift-Left-Ansatz wird die Verarbeitung und Governance mithilfe einer umfassenden Daten-Streaming-Plattform näher an die Quelle verschoben. Egal woher die Daten stammen, wohin sie müssen und wofür sie genutzt werden. Die Daten-Streaming-Plattform von Confluent treibt Innovationen im gesamten Unternehmen voran, mit angereicherten, zuverlässigen und kontextualisierten Echtzeitdaten in jedem Umfang.
„Confluent Cloud hat es uns ermöglicht, unseren straffen Zeitplan für unseren Einführungstermin mit begrenzten Ressourcen einzuhalten. Durch das verwaltete Event-Streaming waren für uns keine kostspieligen Neuanstellungen notwendig, um unsere Cluster zu verwalten, und wir mussten uns keine Gedanken über rund um die Uhr gegebene Zuverlässigkeit machen.“
„Confluent bietet eine umfassende, End-to-End-Daten-Streaming-Plattform mit allen Funktionen, die wir für geschäftskritische Anwendungsfälle benötigen. Wir schätzen, dass wir in den vergangenen zwei Jahren die Einführung von Apache Kafka mithilfe von Confluent um acht bis neun Monate beschleunigen konnten.“
„Für Kafka-Babysitting haben wir keine Zeit. Dabei fällt hier durchaus einiges an Arbeit an. Dass wir die an Confluent auslagern können, hilft uns enorm. So können wir uns auf unsere Unternehmensziele konzentrieren, statt uns mit zu viel Infrastruktur-Admin aufzuhalten.“
Jetzt erfahren, wie Kora Confluent Cloud zu einem Cloud-nativen, skalierbaren, zuverlässigen und leistungsfähigen Service macht.
Die Selbstverwaltung von Open-Source-Kafka ist mit hohem Aufwand verbunden, der wertvolle Ressourcen bindet und die Kosten für Technik erhöht. Die Kosteneinsparungs-Challenge von Confluent zeigt, wie die Kosten für den Betrieb von Kafka gesenkt werden können mit einer Daten-Streaming-Plattform, die Entwickler lieben und der Unternehmen vertrauen.
Elastisch skalierbare Cluster, automatisches Daten-Balancing und ein optimierter Rechenleistungs-, Speicher- und Netzwerk-Stack reduzieren den Infrastrukturbedarf und die Cloud-Ausgaben.
Eine umfassende Daten-Streaming-Plattform eliminiert den operativen Aufwand, der durch die Selbstverwaltung von Kafka entsteht und vermeidet kostspielige Ressourceninvestitionen in Tools für Low-Level-Infrastruktur.
Ausfallzeiten und Betriebsunterbrechungen werden mit Multi-AZ-Cluster und einer Uptime-SLA von 99,99 %, die sowohl Kafka als auch die zugrunde liegende Infrastruktur abdeckt, verringert.
Der Support wird von Confluent's Committer-geführten Experten übernommen, mit mehr als 1 Million Stunden Erfahrung mit der Bereitstellung von Kafka in der Cloud, on-prem und überall dazwischen.
KI-Modelle sind nur so gut, wie die ihnen bereitgestellten Daten. KI-Systemen und -Anwendungen kontextbezogene, streng kontrollierte und vertrauenswürdige Daten in Echtzeit zur Verfügung stellen und KI-gestützte Anwendungen schneller für die Produktionsphase liefern.
Flexibel miteinander verknüpfte Microservices erhöhen die Flexibilität und beschleunigen Innovationen. Mit Confluent können Microservices vollständig entkoppelt und die Kommunikation zwischen den Services standardisiert werden. Die Pflege unabhängiger Datenzustände ist nicht mehr notwendig.
Mit Confluent können Cloud-Einführungen im eigenen Tempo durchführt und eine dauerhafte Datenbrücke aufrechterhalten werden, um Daten in allen lokalen, Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen zu synchronisieren Die Migration in die Cloud erfolgt schrittweise, Entwickler erhalten Zugriff auf die besten Cloud-Tools und können somit innovative Apps schneller entwickeln.
Mit Confluent können Kundeninteraktionen einfach erfasst und in Echtzeit verarbeitet werden. Dadurch entsteht ein mit Daten angereicherter Überblick über Kundenverhalten und -präferenzen, der wertvolle und personalisierte Echtzeit-Interaktion über alle Kanäle hinweg ermöglicht.
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