Confluent named a Leader in the Forrester Wave: Streaming Data Platforms | Access the report
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フルマネージド型の クラウドネイティブな Apache Kafka® サービスでよりスマートにストリーミングしましょう
完全なデータストリーミングプラットフォームをオンプレミスで運用・管理
オンプレミスの制御とクラウドサービスの自動化を連携
Kafka 互換のデータストリーミングプラットフォームをプライベートクラウドにデプロイ
データストリーミングのジャーニーのどの段階にいても、スキルを向上させるために必要な説明ビデオやチュートリアルが揃っています。
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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
ソースでデータをクリーンアップし、管理して、Topics を Iceberg や Delta Lake テーブルに変換
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
Build trusted data products with fresh,high-quality operational data
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
一般的なリソース
ホワイトペーパー、電子書籍、レポートなどを閲覧する
ベストプラクティス、業界のトレンド、ニュース
専門家による今後のライブセッション
データストリーミングの基本概念を学ぶ
アドバイザリーと実装サービスで成功を確実に
開発者向けリソース
Current から Data Streaming World Tour、ローカル開発者ミートアップまで、Confluent のエキスパートと共にデータの真価を解き放ちましょう。
フルマネージド型のクラウドネイティブな Apache Kafka® サービスでよりスマートにストリーミングしましょう
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
Confluent を使用した場合の節約効果と自己管理型 Kafka 導入による節約効果を比較
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生成 AI はすでに私たちの働き方を変えています。では生成 AI の働き方はどのように変えることができるのでしょうか?大規模言語モデル (LLM) と生成 AI の現状と、そしてより良いデータがこれらを今後導く方向性をご覧ください。
In this GenAI tutorial webinar by Confluent and MongoDB, you’ll learn how to build retrieval-augmented generation (RAG) in 4 key steps: data augmentation, inference, workflows, and post-processing. See a step-by-step walkthrough of vector embedding and get all your questions answered in a live Q&A.
Britton LaRoche, Databricks
Vasanth Kumar, MongoDB
In this demo webinar, you’ll learn about building a real-time knowledge base for RAG architecture. We’ll show you how to configure a source connector to bring in data from various sources, Flink SQL for vector embedding, and sink connector to send data to vector stores like MongoDB Atlas Vector search.
Mac Khajuria, Confluent
Erick Lee, Confluent
AI の可能性を最大限に引き出しましょう!🚀この電子ブックでは、データをビジネスの価値に変える方法と、Confluent データストリーミングプラットフォームが AI スタックを強化して、スマートな意思決定、迅速なイノベーション、競争上の優位性を促進する方法について学びます。
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。