Apache Kafka y Apache Flink: una combinación de código abierto hecha en el cielo

En la era de la transformación digital constante, 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 rápidamente y cada vez es más difícil mantenerse al día con sus demandas dinámicas. Como resultado, veo el acceso a los datos en tiempo real como una base necesaria para crear agilidad empresarial y mejorar la toma de decisiones.

El procesamiento de transmisiones es el núcleo de los datos en tiempo real. Permite a su compañía ingerir flujos de datos continuos a medida que ocurren y llevarlos a la vanguardia para su análisis, lo que le permite mantener al día con los cambios constantes.

Cualquiera que esté familiarizado con el ecosistema de procesamiento de transmisiones 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 fallas en caso de falla 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 despliega 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 de forma rápida y precisa a la creciente necesidad empresarial de tomar medidas oportunas. Juntos, la capacidad de generar automatización e insights en tiempo real está al alcance de su mano.

Con Apache Kafka, obtiene un flujo sin procesar de eventos de todo lo que sucede dentro de su negocio. Sin embargo, no todo es necesariamente procesable y algunos se atascan en colas o en el procesamiento por lotes de big data. Aquí es donde entra en juego Apache Flink: pasa de eventos sin procesar a trabajar con eventos relevantes. Además, Apache Flink contextualiza sus datos detectando patrones, lo que le permite comprender cómo suceden las cosas entre sí. Esto es clave porque los eventos tienen una vida útil, y procesar datos históricos podría anular su valor. Considere trabajar con eventos que representan retrasos en los vuelos: requieren una acción inmediata, y procesar estos eventos demasiado tarde seguramente dará como resultado algunos clientes muy descontentos.

Apache Kafka actúa como una especie de manguera de incendios de eventos, comunicando lo que siempre está sucediendo dentro de su negocio. La combinación de esta manguera de eventos con la detección de patrones, impulsada por Apache Flink, da en el clavo: una vez que 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, solo por nombrar 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 costos siempre son una consideración importante: las empresas no pueden permitirse invertir en todas las oportunidades posibles sin evidencia de valor agregado. 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 comenzar a obtener insights en tiempo real y trabajar con conjuntos de datos cuando más importa. Como resultado, reduce la barrera de las habilidades y aumenta la velocidad del procesamiento de datos al evitar que la información importante se 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 a gran escala de las industrias. Apache Flink funcionará con cualquier tecnología de Apache Kafka e IBM basada en lo que los clientes ya tienen, evitando el vendor lock-in (dependencia de proveedores). Con Apache Kafka como estándar de la industria para la distribución de eventos, IBM tomó la iniciativa y adoptó Apache Flink como la opción para el procesamiento de eventos, aprovechando al máximo esta combinación perfecta.

Imagine si pudiera tener una vista 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 sin código que permite a los usuarios con poca o ninguna capacitación en SQL, Java o Python aprovechar los eventos, independientemente de su función. Eileen Lowry, vicepresidenta de gestión de productos de IBM Automation, 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 tus analytics y pipelines de datos. Un usuario puede configurar eventos a partir de la transmisión de datos y obtener feedback directamente de la herramienta: pausar, cambiar, agregar, presionar reproducir y probar sus soluciones con los datos de inmediato. Imagine la innovación que puede derivarse de esto, como mejorar sus modelos de comercio electrónico o mantener el control de calidad en tiempo real en sus productos.