Build Predictive Machine Learning with Flink | Workshop on Dec 18 | Register Now
ストリーミングデータパイプライン
データを適切な場所、形式とタイミングで取得して、データ製品をより迅速に構築し、無限のユースケースを可能にします。
データパイプラインを適切に実行
中断のないストリーミング、継続的な処理、管理されたセルフサービスのデータアクセスにより、迅速な意思決定とアジャイルな開発を実現します。
ストリーミング
あらゆるユースケースで、継続的に流れ、進化する忠実度の高いリアルタイムデータを活用
分散型
データに最も近いチームが企業全体にわたるデータストリームを作成・共有可能に
宣言的
データフローと処理ロジックを分離して、コストとパフォーマンスを大規模に最適化
開発者指向
ソフトウェア配信プラクティスをパイプラインに導入して、アジャイルに実験、テスト、展開
確固たるガバナンス
エンドツーエンドでのガバナンスでセルフサービスアクセスとセキュリティ・コンプライアンスルールのバランスを確保
Confluent を選ぶ理由
最新のデータフローを構築してデータの再利用性、エンジニアリングのアジリティ、コラボレーションの向上を促進し、より多くのチームが整形されたデータを使用してその可能性を最大限に引き出すことができます。
データの分断を解消
高品質のリアルタイムデータストリームで、運用、分析、SaaSのすべてのユースケースを強化
市場投入までの時間を短縮
データコントラクトを維持し、信頼できるデータ製品に対するセルフサービスの検索と検出を可能に
パフォーマンスと拡張性を考慮した設計
データフローロジックを表現し、インフラストラクチャを自動で調整して大規模なデータを処理可能に
アジャイルに開発
DevOpsツールチェーンの統合とオープンプラットフォームにより、データフローを簡単に反復、進化、再利用できます。
信頼とコンプライアンスを維持
エンドツーエンドのガバナンスにより、データの宛先や到達方法、アクセス可能なユーザーを追跡
ストリーミングデータパイプラインを迅速かつ簡単に構築する手順
データパイプラインを数分でセットアップ。リアルタイムデータフローを構築し、あらゆる場所でデータを共有する方法を簡素化します。
1. 接続
使いやすい UI と事前構築されたコネクタを使用してデータフローを作成・管理
2. ガバナンス
信頼できる高品質のデータストリームのポリシーを一元管理、タグ付け、監査、適用
3. 充実化
SQLを使用して、リアルタイムでデータを結合、集約、クリーンアップ、処理、整形
4. ビルド
下流のシステムとアプリ向けに適切にフォーマットされ、信頼できるデータ製品を作成
5. 共有
セルフサービスでのデータ発見と共有でライブストリームを安全に共同利用
Market trends are driving the adoption of data streaming — learn how Albertsons uses Confluent's data streaming platform to help implement a plethora of real-time use cases to deliver differentiated customer experiences.
