Confluent Hadirkan Confluent Cloud untuk Apache Flink

Confluent, Inc., perusahaan pionir dalam bidang streaming data, telah mengumumkan ketersediaan Confluent Cloud untuk Apache Flink, sebuah layanan terkelola penuh yang memungkinkan pemrosesan data secara real-time dan pembuatan aliran data berkualitas tinggi yang dapat digunakan kembali. Layanan ini dapat diakses melalui Amazon Web Services (AWS), Google Cloud, dan Microsoft Azure, dengan dukungan SLA Confluent yang menjamin uptime hingga 99,99 persen. Hal ini menjadikan layanan ini sebagai pilihan yang andal untuk pemrosesan streaming tanpa server.

Dalam era di mana perusahaan-perusahaan berada di bawah tekanan besar untuk memberikan pengalaman pelanggan yang luar biasa dan meningkatkan efisiensi operasional dalam menghadapi kasus penggunaan yang semakin kompleks, seperti deteksi penipuan, pemeliharaan prediktif, inventaris real-time, dan manajemen supply chain, pemrosesan streaming menjadi kunci utama dalam menghadirkan pengalaman real-time yang diinginkan.

Manfaat Pemrosesan Streaming dalam Dunia Bisnis

Pemrosesan streaming menjadi elemen penting dalam memberikan wawasan real-time yang dibutuhkan bagi perusahaan untuk bertindak cepat dan tepat. Dengan kemampuannya untuk memproses data secara bertahap dan tanpa menunggu data menjadi usang, pemrosesan streaming membantu organisasi menyaring, menggabungkan, dan memperkaya data secara real-time, menciptakan aliran data berkualitas tinggi yang dapat digunakan kembali untuk berbagai proyek dan aplikasi.

Sebagai standar pemrosesan streaming yang diandalkan oleh perusahaan-perusahaan inovatif seperti Airbnb, Uber, Netflix, dan Stripe, Apache Flink menjadi pilihan utama untuk mendukung workload streaming yang krusial. Peningkatan popularitas Flink juga tercermin dari jumlah unduhan yang mencapai hampir satu juta pada tahun 2023.

Menanggapi hal ini, Stewart Bond, Research VP, Data Integration and Data Intelligence Software IDC, mengatakan, "Pemrosesan streaming sangat penting untuk mendapatkan wawasan yang tepat waktu dari aliran data yang terus menerus untuk mendukung berbagai kasus penggunaan penting termasuk deteksi penipuan, penetapan harga dinamis, dan inventaris secara real-time serta manajemen supply chain."

Integrasi Flink dengan Apache Kafka dan Kontribusinya terhadap Pemrosesan Data Real-time

Flink biasanya digunakan bersama dengan Apache Kafka untuk pemrosesan data real-time. Namun, tantangan integrasi dan konsistensi data dapat timbul karena format data yang berbeda dan skema yang tidak konsisten. Untuk mengatasi hal ini, Confluent Cloud untuk Apache Flink hadir sebagai solusi terintegrasi yang menyederhanakan manajemen infrastruktur dan meningkatkan kualitas streaming data untuk sistem hilir dan konsumen.

Shaun Clowes, Chief Product Officer Confluent, menjelaskan, "Performa tinggi, latensi rendah, dan komunitas yang kuat dari Flink menjadikannya pilihan terbaik bagi para pengembang untuk digunakan dalam pemrosesan streaming. Dengan Kafka dan Flink yang terintegrasi penuh dalam sebuah platform terpadu, Confluent menghilangkan hambatan teknis dan menyediakan alat yang diperlukan sehingga organisasi dapat fokus pada inovasi bukan hanya manajemen infrastruktur."

Keuntungan Penggunaan Confluent Cloud untuk Apache Flink

Dengan menggunakan Confluent Cloud untuk Apache Flink, pelanggan dapat dengan mudah membangun aliran data berkualitas tinggi yang dapat digunakan kembali untuk mendukung aplikasi real-time dan kebutuhan analisis mereka. Beberapa keuntungan utama yang ditawarkan meliputi:

1. Memfilter, Menggabungkan, dan Memperkaya Aliran Data: Dengan standar de facto Flink untuk pemrosesan aliran data, pengguna dapat melakukan berbagai operasi pemrosesan data dengan mudah.
2. Pemrosesan Streaming Berkinerja Tinggi: Layanan ini menawarkan pemrosesan streaming yang efisien dalam skala apa pun tanpa kerumitan manajemen infrastruktur.
3. Integrasi Penuh dengan Kafka dan Flink: Dengan pemantauan, keamanan, dan tata kelola yang terintegrasi, Confluent Cloud menyediakan platform terpadu untuk memastikan aliran data berkualitas tinggi dan konsisten.

Studi Kasus Penggunaan Confluent Cloud untuk Apache Flink

Beberapa studi kasus dari pengguna layanan ini mencerminkan nilai dan manfaat yang diberikannya kepada berbagai industri. Jeffrey Jennings, Sr. Consultant, Data and Integration Services di ACERTUS, menyatakan,"Layanan Flink tanpa server dari Confluent akan memungkinkan kami untuk secara instan dan efisien mengubah, mengintegrasikan dan memperkaya volume data yang sangat besar dalam sistem manajemen transportasi kami, memberikan visibilitas secara real-time ke dalam status dan lokasi kendaraan untuk sistem dan pelanggan."

Sementara itu, Sami AlAshabi, Solutions Architect di Essent, menjelaskan, "Kami sangat senang dengan layanan Flink yang dikelola sepenuhnya oleh Confluent, karena layanan ini akan membantu membuat pemrosesan streaming dapat diakses oleh semua orang dengan menciptakan aliran data berkualitas tinggi yang dapat digunakan kembali untuk mendorong inovasi dan eksplorasi data di seluruh lini bisnis kami."

Pengembangan AI dan Analitik Real-time dengan Confluent Cloud untuk Apache Flink

Selain itu, Apache Flink juga mendukung pengembangan AI yang lebih mudah melalui pipeline data streaming. Streaming data pipelines memastikan data yang diperlukan oleh sistem data penting dalam organisasi selalu terkini dan relevan, mendukung aplikasi AI generatif dengan akses data real-time yang diperlukan.

Dengan fitur Confluent Cloud untuk Apache Flink yang memungkinkan pengguna untuk membangun pipeline data streaming untuk database vektor dengan mudah, aplikasi AI generatif memiliki akses ke data yang paling relevan dan berharga bagi organisasi mereka secara real-time.

Confluent Cloud untuk Apache Flink membawa pemrosesan streaming ke tingkat berikutnya, memberikan pelanggan kemudahan dalam memanfaatkan aliran data berkualitas tinggi untuk berbagai keperluan bisnis. Dukungan dari pelanggan dan ahli membuktikan nilai penting dari solusi ini dalam menghadapi tuntutan bisnis yang semakin kompleks dan bergerak cepat di era digital ini.