Apache Kafka y Apache Flink: una pareja perfecta de código abierto

En la era de la constante transformación digital, las organizaciones deben elaborar estrategias para aumentar su ritmo de negocio para mantenerse al día e, idealmente, superar a su competencia. Los clientes se mueven con rapidez y cada vez es más difícil mantenerse al día con sus demandas dinámicas. Como resultado, veo el acceso a datos en tiempo real como una base necesaria para crear agilidad empresarial y mejorar la toma de decisiones.

El procesamiento de secuencias es el núcleo de los datos en tiempo real. Permite que su empresa ingiera secuencias de datos continuas a medida que se producen y las ponga en primer plano para su análisis, lo que le permite mantenerse al día de los cambios constantes.

Cualquiera que esté familiarizado con el ecosistema de procesamiento de flujos está familiarizado con Apache Kafka, el estándar empresarial de facto para la transmisión de eventos de código abierto. Apache Kafka cuenta con muchas capacidades sólidas, como ofrecer un alto rendimiento y mantener una alta tolerancia a fallos en caso de fallo de la aplicación.

Los flujos de Apache Kafka llevan los datos a donde deben ir, pero estas capacidades no se maximizan cuando Apache Kafka se implementa de forma aislada. Si usa Apache Kafka hoy en día, Apache Flink debería ser una pieza crucial de su pila para asegurarse de que extrae lo que necesita de sus datos en tiempo real.

Con la combinación de Apache Flink y Apache Kafka, las posibilidades de transmisión de eventos de código abierto se vuelven exponenciales. Apache Flink crea una baja latencia al permitirle responder con rapidez y precisión a la creciente necesidad empresarial de actuar a tiempo. Juntos, la capacidad de generar automatización y conocimiento en tiempo real está al alcance de su mano.

Con Apache Kafka, obtiene un flujo directo de eventos de todo lo que ocurre en su negocio. Sin embargo, no todo es necesariamente ejecutable y algunos se atascan en colas o en el procesamiento por lotes de big data. Aquí es donde entra en juego Apache Flink: se pasa de eventos sin procesar a trabajar con eventos relevantes. Además, Apache Flink contextualiza sus datos mediante la detección de patrones, lo que le permite entender cómo suceden las cosas una junto a la otra. Esto es clave porque los eventos tienen una vida útil, y procesar datos históricos podría anular su valor. Considere la posibilidad de trabajar con eventos que representen retrasos en los vuelos: requieren una acción inmediata, y procesar estos eventos demasiado tarde seguramente dará lugar a clientes muy descontentos.

Apache Kafka actúa como una especie de manguera de acontecimientos, comunicando lo que siempre ocurre en su negocio. La combinación de esta manguera de eventos con la detección de patrones, impulsada por Apache Flink, da en el clavo: una vez detecta el patrón relevante, su siguiente respuesta puede ser igual de rápida. Cautive a sus clientes haciendo la oferta adecuada en el momento adecuado, refuerce su comportamiento positivo o incluso tome mejores decisiones en su cadena de suministro, por nombrar solo algunos ejemplos de la amplia funcionalidad que obtiene cuando utiliza Apache Flink junto con Apache Kafka.

Ahora que hemos establecido la relevancia de que Apache Kafka y Apache Flink trabajen juntos, es posible que se pregunte: ¿quién puede aprovechar esta tecnología y trabajar con eventos? Hoy en día, normalmente son los desarrolladores. Sin embargo, el progreso puede ser lento mientras espera a desarrolladores expertos con cargas de trabajo intensas. Además, los costes son siempre una consideración importante: las empresas no pueden permitirse invertir en todas las oportunidades posibles sin pruebas de valor añadido. Para aumentar la complejidad, hay una escasez de personas adecuadas con las habilidades adecuadas para asumir proyectos de desarrollo o ciencia de datos.

Por eso es importante capacitar a más profesionales de negocios para que obtengan un beneficio de los eventos. Cuando facilita el trabajo con eventos, otros usuarios, como analistas e ingenieros de datos, pueden empezar a obtener conocimientos en tiempo real y trabajar con conjuntos de datos cuando más importa. Como resultado, reduce la barrera de habilidades y aumenta la velocidad del proceso de datos al evitar que la información importante quede atascada en un almacén de datos.

El enfoque de IBM para la transmisión de eventos y aplicaciones de procesamiento de flujos innova en las capacidades de Apache Flink y crea una solución abierta y componible para abordar estas preocupaciones de sectores a gran escala. Apache Flink funcionará con cualquier Apache Kafka y la tecnología de IBM se basa en lo que ya tienen los clientes, evitando el vendor lock-in. Con Apache Kafka como estándar del sector para la distribución de eventos, IBM tomó la delantera y adoptó Apache Flink como recurso para el procesamiento de eventos, aprovechando al máximo esta combinación perfecta.

Imagine que pudiera tener una visión continua de sus eventos con la libertad de experimentar con automatizaciones. Con este espíritu, IBM presentó IBM Event Automation con un formato intuitivo, fácil de usar y no-code que permite a los usuarios con poca o ninguna formación en SQL, Java o Python aprovechar los eventos, independientemente de su función. Eileen Lowry, vicepresidenta de gestión de productos de IBM Automation, un software de integración, habla de la innovación que IBM está haciendo con Apache Flink:

Esta interfaz de usuario no solo ofrece Apache Flink a cualquiera que pueda aportar valor empresarial, sino que también permite experimentaciones con potencial para impulsar la innovación y acelerar sus análisis y pipelines de datos. Un usuario puede configurar eventos a partir de la transmisión de datos y obtener comentarios directamente de la herramienta: pausar, cambiar, agregar, pulsar reproducir y probar sus soluciones con los datos inmediatamente. Imagina la innovación que puede surgir de esto, como mejorar sus modelos de comercio electrónico o mantener un control de calidad en tiempo real en sus productos.