Apache Kafka e Apache Flink: uma combinação de código aberto perfeita

Na era da constante transformação digital, as organizações devem criar estratégias para acelerar o ritmo dos negócios para acompanhar e, de preferência, superar a concorrência. Os clientes estão se movendo rapidamente e está ficando difícil acompanhar suas demandas dinâmicas. Como resultado, vejo o acesso a dados em tempo real como uma base necessária para criar agilidade nos negócios e aprimorar a tomada de decisão.

O processamento em fluxo é essencial para dados em tempo real. Ele permite que sua empresa absorva fluxos contínuos de dados em tempo real e os coloque em destaque para análise, possibilitando acompanhar mudanças constantes.

Qualquer pessoa familiarizada com o ecossistema de processamento de fluxo conhece o Apache Kafka: o padrão corporativo de fato para fluxo de eventos de código aberto. O Apache Kafka possui muitos recursos sólidos, como fornecer uma alta taxa de transferência e manter uma alta tolerância a falhas em caso de falha da aplicação.

Os fluxos do Apache Kafka levam os dados para onde eles precisam ir, mas esses recursos não são maximizados quando o Apache Kafka é implementado de forma isolada. Se você está usando o Apache Kafka atualmente, o Apache Flink deve ser uma parte crucial de seu stack de tecnologia para garantir que você esteja extraindo o que precisa de seus dados em tempo real.

Com a combinação do Apache Flink e do Apache Kafka, as possibilidades de fluxo de eventos de código aberto se tornam exponenciais. O Apache Flink cria baixa latência, permitindo que você responda com rapidez e precisão à crescente necessidade da empresa por ações oportunas. Juntos, a capacidade de gerar automação e insights em tempo real está ao seu alcance.

Com o Apache Kafka, você obtém um fluxo bruto de eventos de tudo o que está acontecendo em sua empresa. No entanto, nem tudo é necessariamente praticável e alguns ficam presos em filas ou no processamento em lote de big data. É aqui que o Apache Flink entra em ação: você vai de eventos brutos para trabalhar com eventos relevantes. Além disso, o Apache Flink contextualiza seus dados detectando padrões, permitindo que você entenda como as coisas acontecem lado a lado. Isso é fundamental porque os eventos têm uma vida útil, e o processamento de dados históricos pode anular seu valor. Considere a possibilidade de trabalhar com eventos que representem atrasos nos voos: eles exigem ação imediata, e processar esses eventos tarde demais certamente deixará alguns clientes muito insatisfeitos.

O Apache Kafka atua como uma espécie de bombardeiro de eventos, comunicando o que está sempre acontecendo em sua empresa. A combinação desse incêndio de eventos com a detecção de padrões, com tecnologia Apache Flink, atinge o ponto ideal: depois de detectar o padrão relevante, sua próxima resposta pode ser igualmente rápida. Cative seus clientes fazendo a oferta certa no momento certo, reforce o comportamento positivo deles ou até mesmo tome melhores decisões em sua cadeia de suprimentos, só para citar alguns exemplos da ampla funcionalidade que você obtém quando usa o Apache Flink ao lado do Apache Kafka.

Agora que estabelecemos a relevância do Apache Kafka e do Apache Flink trabalhando juntos, você deve estar se perguntando: quem pode aproveitar essa tecnologia e trabalhar com eventos? Hoje, normalmente são desenvolvedores. No entanto, o progresso pode ser lento enquanto você espera por desenvolvedores experientes com cargas de trabalho intensas. Além disso, os custos são sempre uma consideração importante: as empresas não podem se dar ao luxo de investir em todas as oportunidades possíveis sem evidência de valor agregado. Para aumentar a complexidade, há uma falta de encontrar as pessoas certas com as habilidades certas para assumir projetos de desenvolvimento ou ciência de dados.

É por isso que é importante capacitar mais profissionais de negócios para se beneficiarem de eventos. Quando você facilita o trabalho com eventos, outros usuários como analistas e engenheiros de dados podem começar a obter insights em tempo real e trabalhar com conjuntos de dados quando for mais importante. Como resultado, você reduz a barreira das habilidades e aumenta a velocidade do processamento de dados, evitando que informações importantes fiquem presas em um data warehouse.

A abordagem da IBM para aplicações de fluxo de eventos e processamento de fluxo inova nos recursos do Apache Flink e cria uma solução aberta e combinável para lidar com essas preocupações do setor em grande escala. Apache Flink funcionará com qualquer Apache Kafka e a tecnologia da IBM se baseia no que os clientes já têm, evitando o lock-in com fornecedor. Com o Apache Kafka como padrão do setor para distribuição de eventos, a IBM assumiu a liderança e adotou o Apache Flink como a referência para o processamento de eventos, aproveitando ao máximo essa combinação perfeita.

Imagine se você pudesse ter uma visão contínua dos seus eventos com a liberdade de experimentar as automações. Com esse espírito, a IBM lançou o IBM® Event Automation com um formato intuitivo, fácil de usar e no-code que permite aos usuários com pouco ou nenhum treinamento em SQL, Java ou python aproveitar os eventos, independentemente da função. Eileen Lowry, VP de Gerenciamento de Produtos do IBM Automation, Software de Integração, comenta a inovação que a IBM está fazendo com o Apache Flink:

Essa interface de usuário não apenas torna o Apache Flink para qualquer pessoa que possa agregar valor comercial, mas também permite a experimentação com o potencial de impulsionar a inovação, acelerar suas análises e pipelines de dados. Um usuário pode configurar eventos a partir de dados de streaming e obter feedback diretamente da ferramenta: pausar, alterar, agregar, pressionar play e testar suas soluções em relação aos dados imediatamente. Imagine a inovação que pode vir disso, como melhorar seus modelos de e-commerce ou manter o controle de qualidade em tempo real de seus produtos.