Kafka Topics를 Apache Iceberg® 또는 Delta Lake 테이블로 쉽게 표현

“실시간 데이터에 대한 액세스는 고객이 빠르고 정확한 결정을 내리는 데 매우 중요합니다. 이제 Microsoft Azure에서 Confluent의 Tableflow를 사용할 수 있으므로 고객이 Kafka 이벤트를 OneLake에 Apache Iceberg 또는 Delta Lake 테이블로 스트리밍하고, Microsoft Fabric 및 인기 있는 타사 엔진을 통해 OneLake 테이블 API를 사용하여 즉시 쿼리할 수 있으므로 복잡성을 줄이고 의사 결정 속도를 높일 수 있습니다."

"실시간으로 신뢰할 수 있는 데이터에 접근하는 것은 AI 이니셔티브를 더 빠르게 확장하는 핵심 요소이며, 분석 플랫폼에 있어서도 필수 요건입니다. Tableflow를 사용하면 사용자들은 Kafka Topics와 그에 연결된 스키마를 클릭 몇 번만으로 Apache Iceberg™ 테이블로 손쉽게 표현할 수 있으므로 오늘날 비즈니스에 필요한 AI 기반 인사이트를 빠르게 제공할 수 있습니다. Apache Polaris™(인큐베이팅)를 위한 관리형 서비스인 Snowflake Open Catalog와의 네이티브 통합을 통해, 두 회사의 공동 고객은 AI, 분석, 협업을 위한 실시간 운영 데이터를 그 어느 때보다 쉽게 활용하고, 더 통합된 거버넌스 아래 관리할 수 있습니다. 개방형 표준을 활용해 운영 환경과 분석 환경 간의 격차를 해소할 수 있는 솔루션을 제공하게 되어 매우 기쁩니다."

“버스 회사들이 저희를 좋아하는 이유는 영업, 운영, 배차를 간편하게 만들어주기 때문입니다. 하지만 모든 것은 실시간 데이터 분석을 통해서만 가능한 일이죠.” Tableflow는 Kafka의 운영 데이터를 Apache Iceberg 테이블 형태로 실시간으로 분석 엔진에서 손쉽게 활용할 수 있도록 해주며, 추가 전처리 작업 없이도 가능하게 해주는 유망한 솔루션입니다. Tableflow를 데이터 웨어하우스와 통합함으로써 복잡성과 저장 비용을 줄이면서 깨끗하지 않은 원시 데이터가 수집되는 것을 방지할 수 있었습니다. 이 접근 방식은 워크플로를 간소화하고 인사이트 도출 시간을 단축하는 동시에, 보다 효율적이고 비용 효과적인 데이터 아키텍처를 보장해 줄 것입니다."

"Attune은 스마트 빌딩 IoT 데이터에서 실시간 인사이트를 제공하는 것을 사명으로 삼고 있습니다. Confluent Tableflow를 사용하면 몇 번의 클릭 만으로 주요 Kafka 토픽을 신뢰할 수 있고 분석 가능한 테이블로 구체화할 수 있습니다. 이를 통해 실시간 데이터 스트림에서 직접 고객 참여, 기기 행동, 테넌트별 플랫폼 활용도를 정확하게 파악할 수 있습니다. 또한 Confluent 데이터 스트리밍 플랫폼은 중복 센서 이벤트와 같은 데이터 품질 문제를 신속하게 식별하고 해결하여 시간을 절약하고 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다. Tableflow는 데이터 아키텍처를 간소화하는 동시에 데이터 활용 방식에 대한 새로운 가능성을 열어주었습니다."

“요즘과 같은 AI 시대에는 운영 시스템과 분석 시스템 모두에서 신뢰할 수 있는 실시간 데이터를 통합하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 기업은 대규모 사전 처리나 수동 개입 없이 레이크하우스, AI 모델, 분석 엔진에 실시간 스트리밍 데이터를 제공하는 솔루션을 찾아야 합니다. 푸시 버튼 방식으로 브론즈 및 실버 표준 테이블 준비를 자동화하는 제품을 사용하면 더 빠른 실시간 의사 결정을 내리고, AI 이니셔티브를 크게 가속화하며, 데이터 신뢰성, 무결성 및 신뢰도를 향상시킬 수 있습니다."