Echtzeit-Datenerfassung und -verarbeitung aus heterogenen Datenquellen in jeder Umgebung über die Cloud-Datenbank skalieren, damit Anwendungen immer die aktuellsten Daten nutzen können.
Anwendungsteams den Zugriff auf konsistente, aktuelle und erweiterte Daten aus der bevorzugten Cloud-Datenbank ermöglichen.
Eine schrittweise und kosteneffiziente Cloud-Strategie ohne Ausfallzeiten oder Datenverlust einführen. Alle Risiken bei der Verlagerung bestehender Anwendungen in die Cloud eliminieren.
Daten-Streaming-Pipelines minutenschnell in jeder Umgebung bereitstellen und so die TCO und die Komplexität der Datenintegration reduzieren.
„Unseren Schätzungen zufolge würde unsere Architektur der nächsten Generation – unterstützt von Confluent und betrieben auf Azure – uns Einsparungen in Höhe von 500.000 $ pro Monat sowie eine gleichzeitige Effizienzsteigerung um 10 % ermöglichen.“
Chris Varro, Senior Managing Director, Systems Development
„Nach dem Wechsel zu Echtzeit-Streaming auf einer Cloud-basierten modernen Architektur können wir unseren Kunden jetzt neue Funktionen und Möglichkeiten sowie die Gewissheit, dass sie nicht von einer veralteten Architektur behindert werden, bieten.“
Jason Mattioda, Head of Enterprise Platforms & Data Engineering
„Wir konnten über eine Million Dollar einsparen bei den Kosten, die wir für andere Lösungen hatten, ganz zu schweigen vom zusätzlichen operativen Overhead, den wir reduzieren konnten. Das macht einen gewaltigen Unterschied. Ausfallsicherheit, Customer Value, all das wird durch ein System wie Confluent ermöglicht.“
Jared Smith, Senior Director of Threat Intelligence
Mit APIs, Drag-and-Drop-UI, vollständig verwalteten Connectors, Change Data Capture (CDC) und kontinuierlicher SQL-basierter Verarbeitung vereinfacht Confluent den Aufbau von Streaming-Pipelines zu Cloud-Datenbanken. Entwickler können innovative Echtzeit-Anwendungen schneller entwickeln und IT-Teams die Cloud-Migration und -Transformation vorantreiben.
Einen der über 120 vorgefertigten Connectors und Cluster Linking verwenden, um Daten aus hybriden und Multi-Cloud-Quellen zu Cloud-Datenbanken wie MongoDB Atlas, Amazon Aurora, Cosmos DB und mehr zu streamen. On-Premise-Systeme wie Oracle nach Belieben migrieren und gleichzeitig Anwendungsteams konsistente Echtzeitdaten für die Entwicklung zur Verfügung stellen.
Natives Stream Processing ermöglicht die kontinuierliche Anpassung von Daten aus mehreren Quellen, laufend aktualisierte Ansichten der Daten anzubieten und Streaming-Anwendungen schnell zu erstellen. Datenströme werden während der Verarbeitung verknüpft, angereichert und aggregiert, bevor sie die Cloud-Datenbanken erreichen.
Governance auf Streaming-Daten anwenden, um Risiken zu reduzieren und die Datenqualität sicherzustellen. Mit Stream-Catalog, Stream Lineage und Stream Quality können verschiedene Teams die Datenströme finden, sie verstehen und ihnen vertrauen. Dies steigert die Zusammenarbeit und die Agilität der Entwickler bei gleichzeitiger Wahrung der Unternehmenssicherheit und Compliance.