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엔터프라이즈급 STREAM GOVERNANCE

데이터 검색, 이해 및 신뢰

Stream Governance는 애플리케이션, 분석, AI 전반에 걸쳐 데이터의 구조, 품질, 흐름에 대한 가시성과 제어 기능을 제공합니다.

Acertus는 TCO를 절감하고 데이터 품질을 보장합니다.

Vimeo는 며칠이나 몇 주가 아닌, 몇 시간 만에 데이터 제품을 큐레이션합니다.

SecurityScorecard는 가장 중요한 데이터를 보호합니다.

__Stream Governance는 데이터 품질, 검색 및 계보를 통합합니다. __ 데이터 계약을 한 번 정의하고, 데이터가 일괄 처리된 후가 아니라 데이터가 생성될 때마다 이를 적용하여 실시간으로 데이터 제품을 만들 수 있습니다.

Schema Registry padded icon

Schema Registry와 데이터 계약을 사용하여 Apache Kafka®에서 PII를 보호하는 방법

민감한 데이터를 보호하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.

블로그 읽기
Stream Governance로 어떤 작업을 할 수 있을까요?

일괄 처리 후가 아닌, 소스에서 데이터 품질 적용

__스트림 품질은 잘못된 데이터가 데이터 스트림에 유입되는 것을 방지__합니다.

프라이빗 네트워크 내에서 producers와 consumers 간의 데이터 계약(스키마, 메타데이터, 품질 규칙)을 관리하고 시행합니다.

Schema registry

버전이 관리되는 리포지토리에서 모든 데이터 스트리밍 토픽에 대한 범용 표준을 정의하고 적용합니다.

데이터 계약

데이터 스트림에 시맨틱 규칙과 비즈니스 로직을 적용합니다.

Schema Validation

브로커는 메시지가 특정 토픽에 할당될 때 유효한 스키마를 사용하는지 확인합니다.

Schema Linking

클라우드 및 하이브리드 환경 전반에서 실시간으로 스키마를 동기화합니다.

클라이언트 측 필드 수준 암호화(CSFLE)

클라이언트 수준에서 메시지 내 특정 필드를 암호화하여 가장 민감한 데이터를 보호합니다.

A Stream Quality diagram, depicting how Confluent Cloud users can apply data contracts and manage schema for Kafka topics using Schema Registry

몇 분 안에 데이터 흐름 모니터링 및 문제 해결

여러 데이터 producers가 공유 로그에 이벤트를 기록할 수 있으며, 여러 consumers가 독립적이고 병렬적으로 해당 이벤트를 읽을 수 있습니다. __의존성 없이 producers 또는 consumers를 추가하고, 발전시키며, 복구하고, 확장 가능__합니다.

__Confluent는 레거시 시스템과 최신 시스템을 통합__합니다.

A graphic visualization of Stream Catalog, a component of Confluent’s Stream Governance suite, which allows you to use Data Portal to tag data and make it discoverable

셀프 서비스 액세스로 시장 출시 기간 단축

Stream Catalog는 데이터 스트리밍 토픽을 운영, 분석 또는 AI 시스템이 액세스할 수 있는 데이터 제품으로 구성합니다.

A graphic visualization of Stream Lineage, a component of Confluent’s Stream Governance suite that allows you to map and track data from source to destination, inspect data lineage, and analyze historical performance and impact of potential changes to data pipelines

모든 환경 또는 아키텍처에 맞도록 미래에 대비된 데이터

애플리케이션, 분석 또는 AI를 위한 __다운스트림 워크로드를 손상시키지 않으면셔 변화하는 비즈니스 요구 사항에 대응__할 수 있습니다.

기존 대시보드, 보고서, ML 모델과의 호환성을 유지하면서 새로운 필드를 추가하고, 데이터 구조를 수정하며, 형식을 업데이트할 수 있습니다.

자동 호환성 검사

배포 전에 스키마 변경 사항을 검증하여 다운스트림 분석 애플리케이션 및 AI 파이프라인의 중단을 방지합니다.

유연한 마이그레이션 경로

특정한 업그레이드 요구 사항과 조직의 제약 조건에 따라 하위 호환, 상위 호환 또는 전체 호환 모드를 선택할 수 있습니다.

Why Confluent image
Stream Governance를 어떻게 사용하고 있을까요?
무료이며 쉽게 시작할 수 있습니다.

신규 개발자는 첫 30일 동안 $400 상당의 크레딧을 받습니다(영업 담당자 불필요).

Confluent가 다음에 필요한 모든 것을 제공합니다.

  • Java, Python 같은 언어를 위한 클라이언트 라이브러리, 샘플 코드, 120개 이상의 사전 구축된 커넥터, Visual Studio Code 확장 프로그램을 사용하여 빌드
  • 주문형 학습과정, 증명서, 글로벌 전문가 커뮤니티에서 학습
  • CLI, Terraform 및 Pulumi에 대한 IaC 지원, OpenTelemetry 관측 가능성을 가지고 운영

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지역 시스템 통합업체

Stream Governance With Confluent | FAQS

What is Stream Governance?

Stream Governance is a suite of fully managed tools that help you ensure data quality, discover data, and securely share data streams. It includes components like Schema Registry for data contracts, Stream Catalog for data discovery, and Stream Lineage for visualizing data flows.

Why is Stream Governance important for Apache Kafka?

As Kafka usage scales, managing thousands of topics and ensuring data quality becomes a major challenge. Governance provides the necessary guardrails to prevent data chaos, ensuring that the data flowing through Kafka is trustworthy, discoverable, and secure. This makes it possible to democratize data access safely.

What components are included in Confluent’s Stream Governance?

While open source provides basic components like Schema Registry, Confluent offers a complete, fully managed, and integrated suite. Stream Governance combines data quality, catalog, and lineage into a single solution that is deeply integrated with the Confluent Cloud platform, including advanced features like a Data Portal, graphical lineage, and enterprise-grade SLAs.

How is Confluent’s approach different from open source Kafka governance?

Yes. Confluent Schema Registry supports Avro, Protobuf, and JSON Schema, giving you the flexibility to use the data formats that best suit your needs.

Does Stream Governance support industry standards like Avro and Protobuf?

Yes, Confluent Stream Governance provides robust support for industry-standard data serialization formats through its integrated Schema Registry.

Schema Registry centrally stores and manages schemas for your Kafka topics, supporting the following formats: Apache Avro, Protobuf, JSON Schema.

This ensures that all data produced to a Kafka topic adheres to a predefined structure. When a producer sends a message, it serializes the data according to the registered schema, which typically converts it into a compact binary format and embeds a unique schema ID. When a consumer reads the message, it uses that ID to retrieve the correct schema from the registry and accurately deserialize the data back into a structured format. This process not only enforces data quality and consistency but also enables safe schema evolution over time.

Can I use Stream Governance on-premises?

The complete Stream Governance suite, including the Data Portal and interactive Stream Lineage, is exclusive to Confluent Cloud. However, core components like Schema Registry are available as part of the self-managed Confluent Platform.

Is Stream Governance suitable for regulated industries?

Yes. Stream Governance is suitable for regulated industries and provides the tools you need to ensure data security and compliance with industry and regional regulations. Its Stream Lineage features help with audits, allowing you to use schema enforcement and data quality rules to ensure data integrity. Across the fully managed data streaming platform, Confluent Cloud also holds numerous industry certifications like PCI, HIPAA, and SOC 2.

How can I get started with Stream Governance?

You can get started with Stream Governance by signing up for a free trial of Confluent Cloud. New users receive $400 in cloud credit to apply to any of the data streaming, integration, governance, and stream processing capabilities on the data streaming platform, allowing you try Stream Governance features firsthand.

We also recommended exploring key Stream Governance concepts in Confluent documentation, as well as following the Confluent Cloud Quick Start, which takes you through how to deploy your first cluster, product and consume messages, and inspect them with Stream Lineage.