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Event Streams avec IBM Event Automation

Event Streams avec IBM Event Automation

Simplifiez Apache Kafka : gérez un réseau principal d’événements évolutif et résilient qui envoie les événements là où ils sont nécessaires.
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Construire des bases solides pour votre architecture orientée événements

Construire des bases solides pour votre architecture orientée événements

Event Streams fournit les éléments de base d’une entreprise orientée événements, en rendant les événements métier consommables par les applications qui en ont besoin, en temps réel et à l’échelle.

Construit sur des technologies open source comme Apache Kafka, Event Streams facilite l’exploitation de tout un écosystème pour les connecteurs, l’analytique, le traitement et bien plus encore. 

Il simplifie l’exploitation et la gestion de Kafka dans l’ensemble d’une entreprise en intégrant :

• des opérateurs afin de déployer une infrastructure en tant que code ;

• la prise en charge des schémas de données d’événements ;

• la géo-réplication pour synchroniser les données entre vos clusters ;

• l’équilibrage de la workload pour gérer des clusters à grande échelle ;

• des connecteurs prédéfinis pour accéder aux systèmes externes ;

• une API REST pour publier des événements où que vous soyez ;

• une interface utilisateur de gestion pour les déploiements hybrides.

Avantages

Avantages

Données disponibles résilientes

Ne laissez pas les temps d’arrêt perturber vos opérations métier. IBM Event Automation facilite la géo-réplication pour une reprise rapide après incident et fait évoluer automatiquement les clusters Kafka en fonction de la demande pour assurer la continuité des activités.

Déploiement et surveillance simplifiés

Gagnez du temps en automatisant le déploiement et la gestion des clusters grâce à une interface utilisateur simple. Permettez aux utilisateurs de parcourir facilement les messages, de surveiller les indicateurs clés et d’accéder rapidement aux problèmes à l’origine des données et d’accélérer l’identification des problèmes.

Événement sécurisé et protégé

Préservez la confidentialité des données en chiffrant les charges utiles des messages, les noms des sujets et les groupes de consommateurs. Sécurisez vos ressources Event Streams en établissant le niveau d’accès de chaque utilisateur et application à chaque ressource.

Fonctionnement d’Event Streams

Fonctionnement d’Event Streams

Déploiement généralisé Le déploiement d’Apache Kafka à l’aide des opérateurs Kubernetes permet des déploiements identiques, sécurisés en permanence et faciles à gérer dans toute votre entreprise. Basé sur l’opérateur Strimzi, l’opérateur IBM Event Streams vous aide à déployer, configurer et coordonner les nombreux composants d’Apache Kafka et à garantir la disponibilité au niveau de la production.

Une connexion totale IBM Event Streams est équipé de centaines de connecteurs prédéfinis pour connecter rapidement les applications et les sources de données cloud, SaaS et sur site, ce qui facilite le démarrage des événements de sourcing. Pour les sources de données qui ne prennent pas en charge un client Kafka natif, Event Streams propose une API REST HTTP évolutive à haut débit qui s’intègre parfaitement au réseau principal de vos événements. Afficher les connecteurs

Un accès fiable IBM Event Steams synchronise les données entre vos clusters qui se trouvent généralement dans des zones géographiques différentes. Basée sur le logiciel open source Kafka Mirror Maker 2, la géo-réplication fonctionne avec n’importe quel cluster Kafka OSS ou fournisseur et crée des copies des sujets sélectionnés pour faciliter la reprise après incident.

Une gestion exhaustive IBM Event Streams offre des capacités de surveillance et de gestion pour les producteurs, les consommateurs et la santé du système. Ainsi, vous pouvez explorer des sujets et des partitions spécifiques et afficher la vitesse à laquelle les messages ont été envoyés, publiés et consommés. Inspectez des messages individuels, y compris la charge utile et le schéma, pour accélérer l’identification des problèmes en accédant rapidement aux problèmes à l’origine des données.
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