NERACA

Jakarta – Confluent, Inc. pelopor streaming data, mengumumkan ketersediaan umum Confluent Cloud untuk Apache Flink®, sebuah layanan terkelola penuh untuk Apache Flink® yang memungkinkan pelanggan untuk memproses data secara real time dan membuat aliran data berkualitas tinggi yang dapat digunakan kembali. Confluent Cloud untuk Apache Flink® tersedia di Amazon Web Services (AWS), Google Cloud, dan Microsoft Azure. Didukung oleh 99,99% uptime SLA Confluent, layanan cloud-native Confluent untuk Flink memungkinkan pemrosesan streaming tanpa server yang dapat diandalkan.

Perusahaan saat ini berada di bawah tekanan yang besar untuk memberikan pengalaman pelanggan yang luar biasa dan merampingkan operasi dalam menghadapi kasus penggunaan yang canggih seperti deteksi penipuan, pemeliharaan prediktif dan inventaris secara real-time serta manajemen rantai pasokan. Pemrosesan streaming adalah bagian penting dalam mewujudkan pengalaman real-time ini karena memungkinkan organisasi untuk bertindak berdasarkan data yang masuk seketika untuk memprosesnya secara bertahap, tanpa menunggu ketika data tersebut sering kali sudah basi dan tidak dapat digunakan lagi.

Sebagai lapisan komputasi dalam infrastruktur data streaming, pemrosesan streaming membantu tim menyaring, menggabungkan, dan memperkaya data secara real time agar lebih dapat digunakan dan bernilai untuk dibagikan dengan aplikasi dan sistem hilir. Ini menciptakan aliran data berkualitas tinggi yang dapat digunakan kembali untuk berbagai proyek dan memberikan kelincahan yang lebih meningkat, konsistensi data, dan penghematan biaya dibandingkan dengan solusi pemrosesan batch tradisional. Sebagai standar pemrosesan streaming de facto, Flink diandalkan oleh perusahaan-perusahaan inovatif seperti Airbnb, Uber, Netflix, dan Stripe untuk mendukung beban kerja streaming yang sangat penting. Hal inilah yang memicu lonjakan popularitas Flink. Pada tahun 2023, Flink diunduh hampir satu juta kali.

"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 rantai pasokan," kata Stewart Bond, Research VP, Data Integration and Data Intelligence Software IDC, seperti dikutip dalam keterangannya, Rabu (27/3). 

"Apache Flink menjadi kerangka kerja pemrosesan aliran data yang menonjol dalam pergeseran menuju wawasan real-time. Flink dan Apache Kafka® biasanya digunakan bersama untuk pemrosesan data real-time, tetapi format data yang berbeda dan skema yang tidak konsisten dapat menyebabkan tantangan integrasi dan menghambat kualitas streaming data untuk sistem hilir dan konsumen. Platform Kafka dan Flink yang dikelola secara terpadu dan terkelola dengan kemampuan pemantauan, keamanan, dan tata kelola yang terintegrasi dapat memberikan cara yang lancar dan efisien bagi organisasi untuk memastikan aliran data yang berkualitas tinggi dan konsisten untuk mendorong aplikasi dan kasus penggunaan real-time, sekaligus mengurangi beban dan biaya operasional," jelasnya. 

Sebagai penawaran Flink tanpa server yang berasal dari cloud terkemuka, Confluent Cloud untuk Apache Flink® memungkinkan pelanggan untuk dengan mudah membangun aliran data berkualitas tinggi dan dapat digunakan kembali untuk mendukung semua aplikasi real-time dan kebutuhan analisis mereka.

"Pemrosesan streaming memungkinkan organisasi untuk mengubah aliran data mentah menjadi wawasan yang kuat," kata Shaun Clowes, Chief Product Officer Confluent. "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."

Dengan Confluent Cloud untuk Apache Flink®, pelanggan dapat:

· Memfilter, menggabungkan, dan memperkaya aliran data dengan mudah menggunakan Flink, standar de facto untuk pemrosesan aliran data.

· Memungkinkan pemrosesan streaming berkinerja tinggi dan efisien dalam skala apa pun, tanpa kerumitan manajemen infrastruktur.

· Rasakan pengalaman Kafka dan Flink sebagai platform terpadu, dengan pemantauan, keamanan, dan tata kelola yang terintegrasi penuh.  

"Kondisi di industri logistik otomotif bisa berubah dengan cepat, sehingga membutuhkan tindakan segera untuk mengatasi penundaan, mengubah rute kendaraan, serta memperbarui sistem dan pelanggan," ujar Jeffrey Jennings, Sr. Consultant, Data and Integration Services di ACERTUS. "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."

"Untuk memenuhi permintaan pelanggan yang terus meningkat di pasar energi yang bergejolak, kami perlu mengirimkan data yang real-time ke aplikasi yang berhadapan langsung dengan klien," ujar Sami AlAshabi, Solutions Architect di Essent. "Mengandalkan pemrosesan batch dapat menyebabkan masalah kinerja dan menghasilkan pengambilan keputusan yang buruk berdasarkan data yang sudah ketinggalan zaman. Dengan menggunakan Kafka dan Flink bersama-sama dalam platform terpadu, tim kami akan dapat dengan mudah membangun pipa data streaming cerdas yang dapat mengekstrak data dari berbagai sumber, memprosesnya secara real-time dan mengumpankannya ke konsumen hilir kami untuk analisis yang tepat waktu tanpa tantangan operasional apa pun. 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."

Apache Flink mendukung kasus penggunaan secara real-time dan pengalaman generasi selanjutnya

Flink mendukung kasus penggunaan real-time yang diminta pelanggan. Flink memungkinkan pelanggan untuk membangun pipeline data streaming, aplikasi berbasis peristiwa dan analitik real-time untuk mendukung kasus penggunaan seperti rekomendasi yang dipersonalisasi, penetapan harga dinamis dan deteksi anomali. Confluent Cloud untuk Apache Flink® adalah cara mudah bagi perusahaan untuk memulai pemrosesan aliran kasus penggunaan ini.

Pengembangan AI yang lebih mudah dengan pipeline data streaming

Streaming data pipelines memasok data real-time ke sistem data penting di seluruh organisasi, termasuk data warehouses, databases dan data lakes, untuk memastikan bahwa data tersebut selalu mencerminkan kondisi bisnis saat ini. Karena AI generatif menjadi prioritas utama bagi banyak perusahaan, database vektor adalah sistem data lain yang harus terus diperbarui dengan data yang tepat waktu dan terkurasi dengan baik dari saluran data streaming.

Jika data dalam basis data vektor menjadi basi atau memiliki ketepatan yang rendah karena pipeline yang mengandalkan pemrosesan batch berkala dan kumpulan data publik, keandalan dan relevansi AI generatif akan berkurang. Flink dapat digunakan untuk membuat pipeline data streaming untuk memastikan basis data vektor dipasok dengan data yang telah dibersihkan, disesuaikan dengan konteks bisnis dan real-time untuk mendukung aplikasi AI generatif.

Confluent Cloud untuk Apache Flink® memungkinkan pengguna untuk membangun pipeline data streaming untuk database vektor dengan mudah, memastikan aplikasi AI generatif memiliki akses ke data yang paling relevan dan berharga bagi organisasi mereka secara real-time. Confluent terintegrasi dengan vendor-vendor database vektor terkemuka, seperti Elastic, Pinecone, Rockset, SingleStore, dan Zilliz untuk lebih menyederhanakan dan mempercepat pengembangan inisiatif AI generatif yang penting.

Peringatan real-time yang lebih akurat untuk aplikasi event-driven. 

Flink dapat menganalisis aliran data dan segera memicu peringatan ketika peristiwa atau pola tertentu terjadi dalam aplikasi berbasis peristiwa. Waktu sering kali menjadi bagian penting dalam aplikasi ini dan Flink menawarkan kemampuan windowing tingkat lanjut yang memberikan pelanggan kontrol terhadap bagaimana data dikelompokkan untuk diproses - misalnya, menganalisis transaksi selama periode waktu tertentu untuk mencari anomali.

Dengan Confluent Cloud untuk Apache Flink®, pelanggan dapat membangun aplikasi event-driven generasi mendatang yang dapat menganalisis data transaksi dan memicu peringatan untuk deteksi penipuan yang lebih cepat atau membantu toko mengelola inventaris dengan lebih baik dan membagikan waktu pengiriman yang lebih akurat.

Keputusan yang lebih cepat untuk analitik real-time

Tidak seperti rekan-rekan batch-nya, Flink dapat menganalisis aliran data real-time untuk menghasilkan wawasan dan membantu bisnis mempercepat pengambilan keputusan. Flink dapat memproses data dalam jumlah besar dengan cepat dan latensi rendah sub-detik, kueri interaktif dan fungsi pengenalan pola tingkat lanjut.

Confluent Cloud untuk Apache Flink® dapat mengelola dan memproses miliaran titik data untuk rekomendasi film, acara dan musik yang tepat waktu serta memberikan informasi terkini tentang volume pesanan, item menu populer dan waktu pengiriman untuk pengiriman makanan.