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Durch die vollständige Entkopplung der Architektur und die Beseitigung von Abhängigkeiten zwischen den Services können Entwickler schneller logische Zusammenhänge innerhalb des Unternehmens herstellen. Dies ermöglicht den Aufbau einer neuen Klasse hochskalierbarer, event-getriebener Microservices, die belastbar und kontextsensitiv sind.
Software applications are the secret sauce of success for modern businesses today. But legacy applications in the past, despite having a logical modular design, were built as a large monolith with a single code base, sharing access to a single database and deployed as a single unit. While this approach worked a decade ago, this kind of tightly coupled architecture has many drawbacks in today’s environment where agile development to accelerate continuous innovation is critical to competitive success.
These challenges with monolithic applications resulted in organizations adopting a microservices architecture but as is so often the case, new technologies that solve problems in one area introduce new problems in others. And these problems with REST APIs and Message Queues, used for inter-service communication are not dissimilar to the challenges from monoliths.
These challenges include slow release/update cycles for new features, a lack of reliability and scale, as well as high operational costs and mounting technical debt.
Confluent, das auf Apache Kafka aufbaut, ermöglicht eine neue Klasse von event-getriebenen Microservices, indem es Services vollständig voneinander entkoppelt und als Datengrundlage für Event-Streaming-Anwendungen dient. So können Unternehmen schnell und mit größerer Flexibilität hochmoderne Cloud-native Anwendungen entwickeln und bereitstellen und besser auf Kundenanforderungen reagieren. Die Bereitstellung kann über verschiedene Bereitstellungs-Frameworks vor Ort, in der Cloud oder in einer Kombination aus beidem erfolgen.
Eine event-getriebene Microservice-Architektur ermöglicht die Zusammenarbeit von getrennten Systemen aus verschiedenen Geschäftsbereichen bei minimaler Koordination.
Durch interne Umverteilungen werden Engineers und IT-Spezialisten frei, die sich sonst mit Überwachung, Konfigurationen und Wartung beschäftigen müssen. So lassen sich Entwicklungskosten sparen und die Effizienz in der Organisation verbessern.
Die Kommunikation zwischen den Diensten und das Event-Streaming in Echtzeit lassen sich umsetzen, ohne dass Qualität, Konsistenz und Sicherheit beeinträchtigt werden.
Eine nahtlose Kommunikation zwischen Containern und Anwendungen hilft dabei, maximale Ergebnisse zu erzielen, ohne dabei auf starre, veraltete Systeme angewiesen zu sein.
Daten können unabhängig von ihrem Speicherplatz integriert werden – in Datensilos vor Ort, auf Mainframes, in Cloud-Diensten oder in einer serverlosen Infrastruktur.
Um sowohl aktuelle als auch zukünftige Datenvolumen sowie Volumenspitzen mit voller Sicherheit, Widerstandsfähigkeit und Skalierbarkeit zu bewältigen, muss die Infrastruktur zukunftssicher sein.
Eine Data-in-Motion-Plattform, die als zentrales Nervensystem für das gesamte Unternehmen fungiert. Sie ermöglicht die Nutzung von All-Inclusive-Datenströmen und trägt durch logische Zusammenhänge innerhalb des Unternehmens zur Wertschöpfung bei.
Entwickler werden produktiver und agiler und Consumer bzw. Producer durch neue Datenformate erweitert, während bestehende Vertragsvereinbarungen beibehalten werden.
Skalierbare, elastische, fehlertolerante und einfache Stream-Verarbeitung für Microservice-Kommunikation. Leistungsstarke In-Flight-Datentransformationen gewährleisten die Interoperabilität zwischen den Diensten.
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Modernisierung der eigenen Messaging-Anforderungen mit der einzigen Multi-Cloud-basierten Data-in-Motion-Plattform der Branche. Bereitgestellt in der gewünschten Cloud – AWS, Azure, Google Cloud oder in der eigenen Infrastruktur.
Vollständig verwalteter Cloud-nativer Service für Apache Kafka
Einsatzbereit in wenigen Minuten. Unterstützung von Pay-as-you-go. Verfügbar überall dort, wo die Daten des Unternehmens sind.
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