Apache Kafka and Apache Flink: An open-source match made in heaven

Di era transformasi digital yang konstan, organisasi harus menyusun strategi cara untuk meningkatkan kecepatan bisnis mereka untuk mengikuti, dan idealnya melampaui, persaingan mereka. Pelanggan bergerak cepat, sehingga makin sulit untuk mengikuti tuntutan dinamis mereka. Akibatnya, kami melihat akses ke data real-time sebagai fondasi yang diperlukan untuk membangun ketangkasan bisnis dan meningkatkan pengambilan keputusan.

Pemrosesan stream adalah inti dari data real-time. Pemrosesan ini memungkinkan bisnis Anda untuk menelan stream data yang terus menerus saat terjadi dan membawanya ke permukaan untuk dianalisis, sehingga Anda dapat mengikuti perubahan yang terjadi secara konstan.

Siapa pun yang akrab dengan ekosistem pemrosesan aliran akrab dengan Apache Kafka: standar perusahaan de-facto untuk streaming acara sumber terbuka. Apache Kafka menawarkan banyak kemampuan yang kuat, seperti memberikan throughput tinggi dan mempertahankan toleransi kesalahan yang tinggi jika terjadi kegagalan aplikasi.

Aliran Apache Kafka membawa data ke tempat yang diperlukan, tetapi kemampuan ini tidak dimaksimalkan ketika Apache Kafka diterapkan dalam isolasi. Jika Anda menggunakan Apache Kafka hari ini, Apache Flink harus menjadi bagian penting dari tumpukan teknologi Anda untuk memastikan Anda mengekstrak apa yang Anda butuhkan dari data real-time Anda.

Dengan kombinasi Apache Flink dan Apache Kafka, kemungkinan streaming acara sumber terbuka menjadi eksponensial. Apache Flink menciptakan latensi rendah dengan memungkinkan Anda merespons dengan cepat dan akurat terhadap meningkatnya kebutuhan bisnis untuk tindakan tepat waktu. Digabungkan bersama, kemampuan untuk menghasilkan otomatisasi dan insight real-time ada di ujung jari Anda.

Dengan Apache Kafka, Anda mendapatkan aliran peristiwa mentah dari segala sesuatu yang terjadi dalam bisnis Anda. Namun, tidak semuanya dapat ditindaklanjuti dan beberapa terjebak dalam antrian atau pemrosesan big data. Di sinilah Apache Flink berperan: Anda beralih dari acara mentah ke bekerja dengan acara yang relevan. Selain itu, Apache Flink mengontekstualisasikan data Anda dengan mendeteksi pola, memungkinkan Anda untuk memahami bagaimana hal-hal terjadi bersama satu sama lain. Hal ini penting karena peristiwa memiliki masa simpan, dan pemrosesan data historis dapat meniadakan nilainya. Bayangkan bekerja dengan acara yang merepresentasikan keterlambatan penerbangan: kondisi tersebut memerlukan tindakan segera, dan memprosesnya terlalu lambat pasti akan menghasilkan pelanggan yang sangat tidak puas.

Apache Kafka bertindak sebagai semacam firehose peristiwa, mengomunikasikan apa yang selalu terjadi dalam bisnis Anda. Kombinasi dari firehose acara ini dengan deteksi pola, didukung oleh Apache Flink, mencapai titik manis: setelah Anda deteksi pola yang relevan, respons Anda berikutnya bisa sama cepatnya. Buat pelanggan Anda terkesan dengan penawaran yang tepat pada waktu yang pas, dorong perilaku positif mereka, atau tingkatkan keputusan dalam supply chain—itu hanyalah beberapa contoh kemampuan luas yang tersedia saat Anda menggunakan Apache Flink bersama Apache Kafka.

Sekarang setelah kami menetapkan relevansi Apache Kafka dan Apache Flink bekerja bersama, Anda mungkin bertanya-tanya: siapa yang dapat memanfaatkan teknologi ini dan bekerja dengan acara? Saat ini, biasanya pengembang. Namun, kemajuan bisa lambat saat Anda menunggu pengembang cerdas dengan beban kerja yang intens. Selain itu, biaya selalu menjadi pertimbangan penting: bisnis tidak mampu berinvestasi di setiap peluang yang mungkin tanpa bukti nilai tambah. Untuk menambah kompleksitas, ada kekurangan menemukan orang yang tepat dengan keterampilan yang tepat untuk mengambil proyek pengembangan atau ilmu data.

Inilah sebabnya mengapa penting untuk memberdayakan lebih banyak profesional bisnis untuk mendapatkan manfaat dari acara. Ketika Anda membuatnya lebih mudah untuk bekerja dengan acara, pengguna lain seperti analis dan insinyur data dapat mulai mendapatkan wawasan real-time dan bekerja dengan kumpulan data saat yang paling penting. Akibatnya, Anda mengurangi hambatan keterampilan dan meningkatkan kecepatan pemrosesan data Anda dengan mencegah informasi penting terjebak di gudang data.

Pendekatan IBM® terhadap aplikasi streaming acara dan pemrosesan aliran berinovasi pada kemampuan Apache Flink dan menciptakan solusi terbuka dan dapat disusun untuk mengatasi masalah industri skala besar ini. Apache Flink akan bekerja dengan Kafka dan teknologi IBM yang dibangun di atas apa yang sudah dimiliki pelanggan, menghindari vendor lock-in. Dengan Apache Kafka sebagai standar industri untuk distribusi acara, IBM memimpin dan mengadopsi Apache Flink sebagai pilihan untuk pemrosesan acara, memanfaatkan pertandingan yang dibuat di surga ini sebaik-baiknya.

Bayangkan jika Anda dapat memiliki pandangan berkelanjutan tentang peristiwa Anda dengan kebebasan untuk bereksperimen pada otomatisasi. Dalam semangat ini, IBM® memperkenalkan IBM® Event Automation dengan format no-code intuitif, mudah digunakan, yang memungkinkan pengguna dengan sedikit atau tanpa pelatihan dalam SQL, java, atau python untuk memanfaatkan acara, apa pun peran mereka. Eileen Lowry, VP Manajemen Produk untuk IBM® Automation, Software Integrasi, menyentuh inovasi yang dilakukan IBM® dengan Apache Flink:

Antarmuka pengguna ini tidak hanya membawa Apache Flink kepada siapa saja yang dapat menambah nilai bisnis, tetapi juga memungkinkan eksperimen yang memiliki potensi untuk mendorong inovasi mempercepat analitik data dan pipeline data Anda. Pengguna dapat mengonfigurasi peristiwa dari data streaming dan mendapatkan masukan langsung dari alat: jeda, ubah, agregasikan, tekan putar, dan segera uji solusi Anda terhadap data. Bayangkan inovasi yang bisa datang dari ini, seperti meningkatkan model e-commerce Anda atau mempertahankan kontrol kualitas real-time dalam produk Anda.