Apache Kafka e Apache Flink: un'accoppiata open-source perfetta

Nell'era della continua trasformazione digitale, le organizzazioni dovrebbero pianificare modi per aumentare il ritmo di attività per tenere il passo e, idealmente, superare la concorrenza. I clienti si muovono rapidamente e sta diventando difficile tenere il passo con le loro richieste dinamiche. Di conseguenza, vedo l'accesso ai dati in tempo reale come una base necessaria per costruire agilità aziendale e migliorare il processo decisionale.

L'elaborazione dei flussi è la chiave di volta per ottenere dati in tempo reale. Essa consente alla tua azienda di acquisire i flussi di dati continui man mano che vengono generati e di isolarli per l'analisi, consentendoti di stare al passo con i cambiamenti.

Chiunque conosca l'ecosistema dell'elaborazione dei flussi conosce Apache Kafka: l'ecosistema standard per l'event streaming open source. Apache Kafka vanta molte potenti funzionalità, come fornire un throughput elevato e mantenere un'elevata tolleranza ai guasti in caso di errore dell'applicazione.

I flussi di Apache Kafka portano i dati dove devono andare, ma queste funzionalità non sono sfruttate al massimo quando Apache Kafka viene distribuito in isolamento. Se oggi utilizzi Apache Kafka, Apache Flink dovrebbe essere un pezzo fondamentale del tuo stack tecnologico per assicurarti di estrarre ciò di cui hai bisogno dai tuoi dati in tempo reale.

Con la combinazione di Apache Flink e Apache Kafka, le possibilità di event streaming open source diventano esponenziali. Apache Flink garantisce una bassa latenza consentendoti di rispondere in modo rapido e preciso alla crescente esigenza aziendale di azioni tempestive. Insieme, la capacità di generare automazione e insight in tempo reale è a portata di mano.

Con Apache Kafka ottieni un flusso grezzo di eventi da tutto ciò che accade nella tua azienda. Tuttavia, non tutti questi eventi sono necessariamente fruibili e alcuni restano bloccati nelle code o nei processi batch dei big data. È qui che entra in gioco Apache Flink: si passa dagli eventi grezzi al lavoro con gli eventi rilevanti. Inoltre, Apache Flink contestualizza i tuoi dati rilevando pattern, consentendoti di comprendere come le cose accadono insieme. Questo è fondamentale perché gli eventi hanno una durata di vita, e l'elaborazione dei dati storici potrebbe annullarne il valore. Consideriamo eventi che rappresentano ritardi dei voli: richiedono un intervento immediato, e un'elaborazione troppo tardiva porterà sicuramente a clienti molto insoddisfatti.

Apache Kafka agisce come una sorta di focolare di eventi, comunicando ciò che accade sempre all'interno della tua azienda. La combinazione di questo flusso massivo di eventi con il rilevamento dei pattern, abilitato da Apache Flink, è la soluzione ideale: una volta identificato il pattern rilevante, la risposta può essere immediata. Conquista i tuoi clienti facendo l'offerta giusta al momento giusto, rafforza il loro comportamento positivo o prendi decisioni migliori nella tua supply chain, solo per citare alcuni esempi delle ampie funzionalità che ottieni usando Apache Flink insieme ad Apache Kafka.

Ora che abbiamo stabilito l'importanza della collaborazione tra Apache Kafka e Apache Flink, potresti chiederti: chi può utilizzare questa tecnologia e lavorare con gli eventi? Oggi, di solito, sono gli sviluppatori. Tuttavia, i progressi possono essere lenti, in quanto si attendono sviluppatori esperti con workload intensi. Inoltre, i costi sono sempre una considerazione importante: le aziende non possono permettersi di investire in ogni possibile opportunità senza prove di valore aggiunto. A complicare ulteriormente la situazione, manca trovare le persone giuste con le competenze giuste per affrontare progetti di sviluppo o data science.

Ecco perché è importante dare la possibilità a un maggior numero di professionisti aziendali di trarre beneficio dagli eventi. Quando si semplifica il lavoro con gli eventi, altri utenti come analisti e ingegneri dei dati possono iniziare ad acquisire insight in tempo reale e lavorare con i set di dati quando è più importante. Di conseguenza, riduci la barriera delle competenze e aumenti la velocità di trattamento dei dati impedendo che informazioni importanti rimangano bloccate in un data warehouse.

L'approccio di IBM all'event streaming e alle applicazioni di elaborazione degli stream innova sulle funzionalità di Apache Flink e crea una soluzione aperta e componibile per affrontare queste grandi preoccupazioni dei settori. Apache Flink funzionerà con qualsiasi Apache Kafka e la tecnologia di IBM si basa su ciò che i clienti già possiedono, evitando il blocco da fornitore. Con Apache Kafka come standard di settore per la distribuzione degli eventi, IBM ha preso l'iniziativa e ha adottato Apache Flink come riferimento per l'elaborazione degli eventi, sfruttando al massimo questa combinazione perfetta.

Immagina di poter avere una visione continua dei tuoi eventi con la libertà di sperimentare automazioni. In questo spirito, IBM ha introdotto IBM Event Automation con un formato intuitivo, facile da usare e no-code che consente agli utenti con poca o nessuna formazione in SQL, java, o python di utilizzare gli eventi, indipendentemente dal loro ruolo. Eileen Lowry, VP of Product Management for IBM Automation, Integration Software, accenna all'innovazione che IBM sta facendo con Apache Flink:

Questa interfaccia utente non solo offre Apache Flink a chiunque possa aggiungere valore aziendale, ma consente anche sperimentazioni che hanno il potenziale di stimolare l'innovazione e velocizzare i tuoi analytics e le pipeline dati. Un utente può configurare eventi a partire dai dati in streaming e ricevere feedback direttamente dallo strumento: mettere in pausa, modificare, aggregare, riprendere e testare immediatamente le proprie soluzioni sui dati. Immagina l'innovazione che ne può derivare, come ad esempio il miglioramento dei tuoi modelli di e-commerce o il mantenimento del controllo di qualità in tempo reale dei tuoi prodotti.