Confluent, Inc. kündigte AI Model Inference an, eine kommende Funktion von Confluent Cloud for Apache Flink, die es Teams ermöglicht, maschinelles Lernen einfach in Datenpipelines einzubinden. Confluent stellte Confluent Platform for Apache Flink® vor, eine Flink-Distribution, die die Stream-Verarbeitung in lokalen oder hybriden Umgebungen mit Unterstützung durch die Flink-Experten des Unternehmens ermöglicht. Confluent stellte außerdem Freight Cluster vor, einen neuen Clustertyp für Confluent Cloud, der eine kosteneffiziente Möglichkeit bietet, großvolumige Anwendungsfälle zu verarbeiten, die nicht zeitkritisch sind, wie z.B. Protokollierung oder Telemetriedaten.

AI Model Inference vereinfacht die Erstellung und den Start von KI- und ML-Anwendungen: Generative KI hilft Unternehmen, schneller Innovationen zu entwickeln und maßgeschneiderte Kundenerlebnisse zu liefern. KI-Workloads benötigen frische, kontextreiche Daten, um sicherzustellen, dass die zugrundeliegenden Modelle akkurate Ausgaben und Ergebnisse generieren, damit Unternehmen fundierte Entscheidungen auf der Grundlage der aktuellsten verfügbaren Informationen treffen können. Entwickler müssen jedoch oft mehrere Tools und Sprachen verwenden, um mit KI-Modellen und Datenverarbeitungspipelines zu arbeiten, was zu komplexen und fragmentierten Workloads führt.

Dies kann es schwierig machen, die aktuellsten und relevantesten Daten für die Entscheidungsfindung zu nutzen, was zu Fehlern oder Inkonsistenzen führt und die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der KI-gestützten Erkenntnisse beeinträchtigt. Diese Probleme können zu einem erhöhten Entwicklungsaufwand und zu Schwierigkeiten bei der Wartung und Skalierung von KI-Anwendungen führen. Mit AI Model Inference in Confluent Cloud for Apache Flink® können Unternehmen einfache SQL-Anweisungen aus Apache Flink verwenden, um KI-Engines wie OpenAI, Amazon SageMaker, GCP Vertex und Microsoft Azure aufzurufen.

Jetzt können Unternehmen Datenbereinigungs- und -verarbeitungsaufgaben auf einer einzigen Plattform orchestrieren. AI Model Inference ermöglicht es Unternehmen,: Vereinfachung der KI-Entwicklung durch Verwendung der vertrauten SQL-Syntax für die direkte Arbeit mit KI/ML-Modellen, wodurch der Bedarf an spezialisierten Tools und Sprachen reduziert wird; Einrichtung einer nahtlosen Koordination zwischen Datenverarbeitung und KI-Workflows, um die Effizienz zu verbessern und die betriebliche Komplexität zu verringern; Ermöglichung präziser, KI-gesteuerter Entscheidungen in Echtzeit durch Nutzung frischer, kontextbezogener Streaming-Daten. Confluent Platform for Apache Flink® ermöglicht die Stream-Verarbeitung in privaten Clouds und lokalen Umgebungen: Viele Unternehmen suchen nach hybriden Lösungen, um sensiblere Workloads zu schützen.

Mit Confluent Platform for Apache Flink®, einer Flink-Distribution, die vollständig von Confluent unterstützt wird, können Kunden die Stream-Verarbeitung für On-Premise- oder Private-Cloud-Workloads mit langfristigem Experten-Support problemlos nutzen. Apache Flink kann mit minimalen Änderungen an den bestehenden Flink-Jobs und der Architektur zusammen mit Confluent Platform verwendet werden. Confluent Platform for Apache Flink® kann Unternehmen helfen: Risikominimierung durch einheitlichen Flink- und Kafka-Support und fachkundige Anleitung durch die führenden Experten der Daten-Streaming-Branche; zeitnahe Unterstützung bei der Fehlersuche und -behebung, um die Auswirkungen von Betriebsunterbrechungen auf geschäftskritische Anwendungen zu reduzieren; Gewährleistung, dass Stream-Processing-Anwendungen sicher und durch Bug- und Schwachstellenbehebungen außerhalb des Zyklus auf dem neuesten Stand sind.

Mit der Verfügbarkeit von Kafka und Flink in der kompletten Daten-Streaming-Plattform von Confluent können Unternehmen eine bessere Integration und Kompatibilität zwischen den Technologien sicherstellen und erhalten umfassende Unterstützung für Streaming-Workloads in allen Umgebungen. Im Gegensatz zu Open Source Apache Flink, das nur die beiden letzten Versionen pflegt, bietet Confluent drei Jahre lang Support für jede Version von Confluent Platform for Apache Flink® ab der Markteinführung und garantiert so einen unterbrechungsfreien Betrieb. Confluent Platform for Apache Flink® wird für Confluent-Kunden ab 2024 verfügbar sein.

Neue automatisch skalierende Freight-Cluster bieten mehr Kosteneffizienz bei der Skalierung: Viele Unternehmen nutzen Confluent Cloud, um Protokollierungs- und Telemetriedaten zu verarbeiten. Diese Anwendungsfälle umfassen große Mengen an geschäftskritischen Daten, sind aber oft weniger latenzempfindlich, da sie in der Regel in Indizierungs- oder Batch-Aggregations-Engines einfließen. Um diese häufigen Anwendungsfälle für Kunden kosteneffizienter zu machen, führt Confluent Freight-Cluster ein?ein neuer serverloser Clustertyp mit bis zu 90% geringeren Kosten für Anwendungsfälle mit hohem Durchsatz und geringen Latenzanforderungen.

Freight-Cluster basieren auf Elastic CKUs und skalieren nahtlos je nach Bedarf, ohne dass eine manuelle Größenbestimmung oder Kapazitätsplanung erforderlich ist. So können Unternehmen den betrieblichen Aufwand minimieren und die Kosten optimieren, indem sie nur für die Ressourcen zahlen, die sie bei Bedarf nutzen. Freight-Cluster sind in ausgewählten AWS-Regionen als Early Access verfügbar.