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Confluent を使用した場合の節約効果と自己管理型 Kafka の導入による節約効果を比較
ユースケース
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リアルタイムのコンテキストに基づいた信頼できるデータを使用して RAG およびエージェント AI のユースケースを構築
データストリーミングを使用したイベントドリブン型マイクロサービスアプリケーションの構築方法を学ぶ
一般的なデータストリーミングのユースケースにおけるベストプラクティスを発見
業種
データストリーミングプラットフォームを使用して、リアルタイム AI エージェントを構築し、スケーリングする方法
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データストリーミングプラットフォームを使用して、リアルタイム AI エージェントを構築し、スケーリング する方法
すべてのリソースを1か所にまとめました。検索で探しているものを正確に見つけるか、トピックやコンテンツの種類でフィルタリングして開始します。
データストリーミングプラットフォームを使用して優れた ROI を実現し、AI の導入を加速し、市場投入までの時間を短縮しながら、データの価値を最大限に引き出す方法について、4,175人の IT リーダーから得られた洞察を掘り下げます。
Apache Kafka 上に構築されたイベントドリブン型のデータメッシュが、重要なビジネスデータへのアクセスと運用面と分析面の統合に最良な方法を提供する理由。
従来型メッセージングミドルウェアの課題、イノベーションの阻害、大規模なフォールトトレランスの低さ、分析へのデータ活用の制限となる一時的な永続性、技術的負債と運用コストの増大について説明します。
こちらの Forrester の調査をダウンロードして Confluent Cloud の経済的メリットを確認しましょう。
Confluent のデータストリーミングプラットフォームを使用して、リアルタイム生成 AI アプリケーション用の検索拡張生成 (RAG) を効果的に構築し、拡張する方法。Connectors、Flink、Stream Governance をデータ拡張、推論、ワークフロー、後処理の4つのステップで活用します。
電子ブック『データパイプラインの変革でビジネスの変革を実現：対応を始めるための3つの方法』をダウンロードして、従来のデータパイプラインに関連する課題と、ストリーミングパイプラインが組織のデータのフローとアクセス方法の再考にどう役立つかを詳細に確認しましょう。
Learn how to successfully implement a data mesh and build data products using Confluent’s data streaming platform, leveraging connectors, stream processing, and Stream Governance.
BMW、Michelin、Siemens がイベントドリブン型システムに Apache Kafka® を使用している方法と、製造組織がデータストリーミングを使用してイベントドリブン型マイクロサービスを実行する方法をご覧ください。
靴小売業者の NewLimits は分散型データ処理の課題に悩まされており、近々発売される重要な製品のために管理しやすくコスト効率の高いストリーム処理ソリューションを必要としています。開発者の Ada とアーキテクトの Jax と一緒に、Apache Kafka® と Apache Flink を組み合わせてパワーアップを図る方法を学びましょう。