動き続ける
データの活用へ

不正行為への対応は一分一秒を争いますが、対応に必要なデータがサイロ化され、未連携なデータベースに保管されていたり、データベース間で連携されている場合でもバッチ処理のため、リアルタイム表示や不正アクティビティ防止に活用できないことがしばしばあります。

Confluent を使えば、不正行為の分析、検知と防止に必要なすべてのデータを接続し、リアルタイムでのアクセスが可能となります。機械学習システムに継続的なデータストリームを供給してトランザクションのスコア付けを迅速化し、顧客のデジタルアイデンティティを最新の状態に保ち、異常なアクティビティに対して即座にアラートを生成することができます。

スピーディなイノベーション実現に必要なアジリティを備えた最新の開発手法として、疎結合のマイクロサービスの人気が高まっています。

ただ、こうしたサービスはどのようにデータを渡し、サービス対象のアプリと状態を共有するのでしょうか。1つのサービスがクラッシュした場合に他のサービスに影響が及ぶことや、サービス規模を数千件に拡大した場合にセキュリティが損なわれる危険はないのでしょうか。

Confluent を使ってマイクロサービスを完全に切り離し、サービス間の通信を標準化して、独立したデータ状態を維持する必要性を排除すれば、拡張性が高く、弾力性のある設計で、コンテキスト認識型の新たなクラスのマイクロサービスを構築することができます。

クラウドへのアプリケーションの移行は非常に複雑な作業です。アプリケーションの中にはレガシーシステムと複合的に結び付けられているものもあり、移行そのものが難しいこともあります。

Confluentであれば、クラウドをニーズに合わせて活用しながら、オンプレミス、ハイブリッド、マルチクラウド環境すべてにおいてデータの同期を保つ永続的なデータブリッジを維持することが可能に。クラウドへの段階的な移行により、開発者は優れたクラウドツールにアクセスして次世代アプリケーションを迅速に構築できるようになります。