Streamhouse: a arquitetura de dados que atende à IA na velocidade dos negócios
A Streamhouse captura, processa, governa e disponibiliza continuamente o estado atual dos negócios para agentes, aplicativos e análises, para que todos operem com base na mesma fonte de verdade atualizada e governada.
Sempre em dia: mantenha o contexto da sua empresa continuamente atualizado
Capture, valide e enriqueça continuamente os dados assim que eles mudarem, para garantir que os agentes operem com base no estado atual da sua empresa.
Missão crítica: coloque dados em tempo real no caminho crítico
Garanta zero tempo de inatividade para aplicações em produção e agentes autônomos sobre uma base resiliente e tolerante a falhas, projetada para evitar interrupções dispendiosas.
Descentralizado: forneça contexto consistente em qualquer lugar
Disponibilize contexto consistente e confiável em todas as nuvens, aplicativos e ferramentas analíticas, em qualquer estrutura ou formato, sem cópias redundantes de dados nem pipelines frágeis.
Antes limitados por arquiteturas legadas de processamento em lote e altos custos operacionais, migrar para uma arquitetura Streamhouse baseada na Confluent transformou nossos fluxos de eventos em produtos de dados governados, reutilizáveis e em tempo real, que fluem perfeitamente entre sistemas operacionais e analíticos. A Confluent eliminou os entraves das integrações personalizadas, reduzindo nosso tempo até obter insights de meses para dias e permitindo que nossas equipes se concentrassem em entregar soluções de IA de alto valor para nossos 800.000 funcionários.
Como uma plataforma de comércio nativa de IA, a Extend exige adaptabilidade excepcional para integrar lojistas rapidamente, definir preços em tempo real e detectar fraudes instantaneamente. A implementação de uma arquitetura Streamhouse 100% sem servidor, baseada no Confluent Cloud, transforma o Kafka em nossa fonte operacional da verdade e permite que os Microservices subsequentes consumam e consultem dados em tempo real de forma assíncrona, sem quebrar contratos. Essa base de streaming desacoplada oferece a flexibilidade e a capacidade de resposta necessárias para ampliar as operações e viabilizar fluxos de trabalho de IA agêntica em tempo real.
A IA agêntica está transformando os dados em tempo real de uma conveniência em uma necessidade. Na pesquisa da IDC de 2026 sobre automação e análise orientadas a eventos, dois terços das organizações estão investindo fortemente em IA agêntica ou já a utilizam, e 83% afirmam que os dados em tempo real aumentam a confiança, a precisão e a capacidade de tomada de decisão da IA. A combinação de dados atuais e governança da Streamhouse exemplifica o futuro da arquitetura de dados corporativa, com IBM e Confluent posicionadas para atender a essa demanda.
O principal gargalo da IA empresarial hoje não é a inteligência dos modelos de fundação. É, antes, fornecer dados operacionais atualizados a agentes autônomos na velocidade das máquinas. Mais de 90% dos líderes de dados relatam enfrentar graves gargalos arquiteturais ao implementar agentes capazes de agir; dados em lote desatualizados causam diretamente alucinações e falhas de execução. Com o lançamento do Streamhouse, a IBM elimina esse obstáculo ao fornecer memória de trabalho orientada a eventos em menos de um segundo diretamente aos mecanismos de raciocínio. Ao substituir pipelines rígidos e centrados em lotes por contexto de streaming em tempo real, o Streamhouse oferece a base factual de que os agentes precisam para tomar decisões confiáveis, prontas para produção.
Recursos
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Streamhouse | Perguntas frequentes
O que é um Streamhouse?
Um Streamhouse é uma arquitetura de dados que captura, processa, governa e disponibiliza continuamente o estado atual de uma empresa. Ela fornece aos aplicativos de produção, às análises e aos agentes de IA um contexto atualizado e confiável que eles podem usar à medida que os eventos acontecem.
Por que as organizações precisam de um Streamhouse?
Aplicações e agentes de IA precisam cada vez mais tomar decisões enquanto os eventos de negócios estão acontecendo. Quando os dados chegam por meio de atualizações em lote programadas ou pipelines desconectados, esses sistemas podem agir com base em informações desatualizadas ou conflitantes. Uma Streamhouse mantém o contexto de negócios atualizado e reutilizável entre os sistemas que precisam dele.
Qual é a diferença entre um Streamhouse e um lakehouse?
Um lakehouse é desenvolvido para armazenar e analisar dados históricos, enquanto um Streamhouse mantém o estado atual dos negócios continuamente disponível para aplicações operacionais e agentes de IA. As arquiteturas atendem a cargas de trabalho diferentes e podem funcionar em conjunto, inclusive por meio de formatos de dados abertos.
Um Streamhouse substitui nosso data warehouse ou lakehouse existente?
Uma Streamhouse complementa seu data warehouse ou lakehouse existente; não exige uma substituição completa. Continue usando esses sistemas para relatórios, análises históricas e outras cargas de trabalho em que a atualização em lote seja suficiente, e use uma Streamhouse para cargas de trabalho que dependam do contexto empresarial atual.
A Streamhouse está vinculada a um fornecedor específico? Podemos construir uma com tecnologia de código aberto?
Streamhouse é uma categoria de arquitetura aberta e independente de fornecedores, não um produto pertencente a uma única empresa. As organizações podem criar uma usando tecnologias de código aberto, produtos comerciais, como Kafka, Flink ou Iceberg gerenciados, ou uma combinação de ambos.
O que a Confluent tem a ver com a Streamhouse?
A Streamhouse descreve a arquitetura; a Plataforma de Streaming de Dados da Confluent oferece a base mais unificada, de alto desempenho e aberta para criar uma. Ela reúne recursos para transmitir, conectar, processar, governar e consultar dados em tempo real, reduzindo a necessidade de montar e operar ferramentas separadas para cada recurso.
Quais capacidades compõem um Streamhouse?
Uma Streamhouse combina recursos para capturar e conectar dados, transmitir e armazenar eventos, processar alterações, governar dados e disponibilizar ou consultar o estado atual. Em conjunto, esses recursos tornam o contexto de negócios disponível para aplicações, análises e agentes de IA, sem exigir que cada consumidor crie um pipeline de dados separado.
Como a governança se encaixa em um Streamhouse?
A governança faz parte da arquitetura, não é algo a ser considerado apenas posteriormente. As práticas de esquema, qualidade dos dados, acesso e linhagem ajudam a manter os dados confiáveis à medida que mudam e são reutilizados entre consumers. Os controles específicos dependem das tecnologias e políticas da sua implementação.
Com que rapidez os dados ficam disponíveis em um Streamhouse?
Uma Streamhouse é projetada para manter os dados continuamente atualizados à medida que os eventos de negócio ocorrem, em vez de esperar por uma atualização em lote programada. O grau real de atualização dos dados de ponta a ponta depende dos sistemas de origem, do processamento e do caminho de disponibilização; a própria categoria Streamhouse não promete uma latência única para todas as implementações.
Para que podemos usar um Streamhouse?
Use um Streamhouse quando aplicações, análises ou agentes de IA precisarem de contexto empresarial atualizado para responder ou agir. Alguns exemplos são detecção de fraudes, atualizações de estoque, monitoramento operacional, suporte ao cliente e fundamentação de agentes de IA com informações atualizadas.