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Einfache, serverlose Stream-Verarbeitung

Mühelos hochwertige, wiederverwendbare Datenströme erstellen mit dem branchenweit einzigen Cloud-nativen, serverlosen Apache Flink® Service, der vollständig mit Apache Kafka® in Confluent Cloud in allen drei großen Clouds integriert ist.

Confluent Platform für Apache Flink® ist jetzt nur noch eingeschränkt für On-Premise- und Private-Cloud-Workloads verfügbar – Details dazu gibt es hier.

confluent loves flink

Keine Echtzeitdaten ohne Echtzeit-Verarbeitung

Die Stream-Verarbeitung ist eine Voraussetzung für den Daten-Streaming-Stack, um Echtzeitanwendungen und Pipelines zu unterstützen. Durch das Zusammenführen und Anreichern von Datenströmen während der Verarbeitung ermöglicht die Datenstromverarbeitung eine größere Datenportabilität, eine optimierte Ressourcennutzung und ein besseres Kundenerlebnis.

stream processing flink

Filtern. Verbinden. Anreichern.

Mit Flink, dem De-facto-Standard für die Datenstromverarbeitung, Datenströme mühelos filtern, verbinden und anreichern.

Echtzeitverarbeitung

Anwendungen und Pipelines mit geringer Latenz nutzen, die auf Echtzeit-Events reagieren und zeitnahe Erkenntnisse liefern.

Wiederverwendbarkeit von Daten

Konsistente und wiederverwendbare Datenströme im großen Umfang mit nachgelagerten Anwendungen und Systemen teilen.

Datenanreicherung

Daten im Handumdrehen kuratieren, filtern und mit zusätzlichem Kontext ergänzen, um Vollständigkeit, Genauigkeit und Compliance zu verbessern.

Effizienz

Verbesserte Ressourcennutzung und Kosteneffektivität, indem redundante Verarbeitung zwischen Silos vermieden werden.

filter data enrich

Serverlose Erfahrung

Leistungsstarke und effiziente Datenstromverarbeitung in jeder Größenordnung, ohne komplexes Infrastrukturmanagement.

Vollständig verwaltet

Ganz einfach Flink-Anwendungen mit einer serverlosen, SaaS-basierten Lösung entwickeln, die sofort verfügbar ist und keinen operativen Aufwand verursacht.

Elastische Skalierbarkeit

Automatisches Hoch- oder Herunterskalieren, um die Anforderungen der komplexesten Workloads zu erfüllen und eine Überprovisionierung zu vermeiden.

Nutzungsbasierte Abrechnung

Nur für die genutzten Ressourcen und nicht für die bereitgestellte Infrastruktur zahlen, dank Scale-to-Zero-Preisstruktur.

Kontinuierliche, No-Touch-Updates

Stets auf der aktuellsten Plattform entwickeln mit deklarativen, versionslosen APIs und Schnittstellen.

easily meet any demand

Kafka + Flink, vereint

Kafka und Flink vereint als umfassende Daten-Streaming-Plattform nutzen.

Sicherheit auf Enterprise-Niveau

Sichere Datenstromverarbeitung mit integrierter Identitäts- und Zugriffsverwaltung, RBAC und Audit-Logs

Stream Governance

Datenrichtlinien durchsetzen und duplizierte Metadaten vermeiden durch native Integration mit Stream Governance

Monitoring

Qualität und Zuverlässigkeit der Flink-Abfragen in der Confluent-Benutzeroberfläche oder über Monitoring Services von Drittanbietern gewährleisten.

Connectors

Über 70 vollständig verwaltete Connectors ermöglichen die Verbindung jeder beliebigen App und jedes Systems.

confluent flink kafka

„Die Stream-Verarbeitung ist ein entscheidender Faktor, um Sicherheitsrisiken in Echtzeit zu erkennen und sich gegen sie zu schützen. Mit dem vollständig verwalteten Flink-Angebot von Confluent können wir auf Daten von IoT-Sensoren, intelligenten Kameras und WLAN-Analytics zugreifen, diese aggregieren und anreichern, um auf potenzielle Bedrohungen in Echtzeit reagieren zu können, z. B. bei der Erkennung von Eindringlingen. Dadurch können wir Sensordaten verarbeiten, sobald die Ereignisse eintreten, was eine schnellere Erkennung und Reaktion auf Sicherheitsvorfälle ohne zusätzlichen Betriebsaufwand ermöglicht.“

Vinay Krishna Patnana
Engineering Manager bei Cisco Meraki

Ressourcen