Elevating Kafka: Driving operational excellence with Albertsons + Forrester | Watch Webinar

스트리밍 애플리케이션

데이터 헌팅, 데이터 API를 통한 대량 내보내기, 지점 간 통합 하드 코딩에 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다. 모듈식이고, 컨텍스트를 인식하고, 확장성과 복원력이 뛰어난 새로운 종류의 이벤트 기반 실시간 애플리케이션을 구축하세요.

데이터 및 서비스 처리 방식 재창조

데이터 통합 및 데이터 액세스의 복잡성을 극복하여 Microservices의 가능성을 실현하세요. 재사용 가능한 데이터 제품에 원활하게 액세스하여 애플리케이션 제공에 속도를 더하세요.

긴밀한 결합 및 API 확산 제거

모든 서비스가 전체 데이터에 대한 가장 정확한 최신 정보를 확보할 수 있도록 신뢰할 수 있는 공유 소스를 구축하세요.

개발자에게 데이터 자율성 부여

고품질 데이터 제품에 대한 셀프 서비스 데이터 액세스를 통해 팀이 데이터 요구 사항을 스스로 관리할 수 있도록 지원하세요.

원하는 속도로 현대화

기존 앱과 인프라에 연결된 상태를 유지하면서 모놀리스를 Microservices로 점진적으로 리팩터링합니다.

시장 출시 시간 단축

서버리스 스트리밍을 사용하여 경량 앱을 만들고 해체할 수 있습니다. 팀이 인프라와 씨름할 필요 없이 데이터 워크플로를 손쉽게 구축 및 테스트하고 재사용할 수 있도록 지원하세요.

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Confluent를 선택해야 하는 이유

컨텍스트에 맞는 Microservices를 구축하세요. 가장 안전하고 복원력이 뛰어나며, 확장성이 우수한 데이터 스트리밍 플랫폼에서 실시간 데이터로 운영 및 분석 사용 사례를 강화하세요.

이벤트 기반 아키텍처

실시간 이벤트를 캡처하여 비즈니스 로직을 즉시 적용하므로, 발생하는 모든 이벤트에 대해 애플리케이션이 작동하고 대응합니다.

변경할 수 없는 데이터 및 지속성

신뢰할 수 있는 단일 소스로 데이터를 무제한 저장 및 보관하므로 온디맨드 방식으로 검색, 결합, 재생할 수 있습니다.

분리형 설계

커뮤니케이션 병목 현상을 제거합니다. 모든 서비스가 이벤트 발생 시 반응할 수 있도록 재사용 가능한 데이터를 게시합니다.

사전 정의된 데이터 계약

스키마 호환성, 버전 제어, 무결성 및 품질을 보장하고 AsyncAPI를 사용하여 스트리밍 API를 선언적으로 지정합니다.

생성 시 데이터 처리

데이터 생성 시점에서 상태 저장 및 상태 비저장 처리를 수행하여 과거 및 실시간 데이터 스트림을 즉석에서 조인합니다.

속도, 안정성, 유연성

하루에 수조 개의 메시지를 처리합니다. 데이터 일관성과 무결성을 보장합니다. 원하는 언어로 작업할 수 있습니다.

Streaming Applications Why Confluent Image

Confluent 작동 방식

어디서나 데이터 스트리밍을 통해 애플리케이션 제공을 가속화하고 아키텍처의 미래 경쟁력을 확보하세요.

스트림

실시간 데이터 스트림을 일급 리소스로 만들고 실시간으로 데이터를 공유할 수 있습니다.

연결

기존 서비스 및 애플리케이션의 데이터를 사전 구축된 connectors 또는 custom connectors와 producer/consumer 지원으로 통합하고 활용합니다.

처리

비즈니스 전반의 다른 소스와 지속적으로 집계, 처리 및 보강하여 재사용 가능한 데이터 제품을 구축합니다.

관리

데이터, 메타데이터, 종속성을 쉽게 검색할 수 있습니다. 중앙에서 태그를 지정하고, 감사하고, 정책을 적용하여 신뢰할 수 있는 고품질 데이터 제품을 만듭니다.

공유

풍부하고 신뢰할 수 있는 최신 데이터 제품을 하이브리드 클라우드, 멀티 리전 또는 멀티 클라우드 환경에서 지속적으로 사용할 수 있습니다.

Streaming Applications How We Do It Image

"과거에는 구축하는 데에만 1년이 걸렸을 작동되고 프로덕션 준비가 된 애플리케이션을 한 달 만에 갖게 되었습니다. Kafka와 Confluent를 핵심으로 하는 미들웨어 계층은 가치 실현 시간을 개선하며, 이는 우리의 운영 모델에 매우 중요하고 비즈니스에도 매우 중요합니다."

사례 연구 보기

Scott Lee

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