Confluent Hadirkan Cloud untuk Apache Flink, Sederhanakan Pemrosesan Streaming Terkelola
jpnn.com, JAKARTA - Confluent, Inc, pelopor streaming data, mengumumkan ketersediaan umum Confluent Cloud untuk Apache Flink, sebuah layanan terkelola penuh untuk Apache Flink.
Layanan ini memungkinkan pelanggan untuk memproses data secara real time dan membuat aliran data berkualitas tinggi yang dapat digunakan kembali.
Confluent Cloud untuk Apache Flink tersedia di Amazon Web Services (AWS), Google Cloud, dan Microsoft Azure. Didukung oleh 99,99 persen uptime SLA Confluent, layanan cloud-native Confluent untuk Flink memungkinkan pemrosesan streaming tanpa server yang dapat diandalkan.
Perusahaan saat ini berada di bawah tekanan yang besar untuk memberikan pengalaman pelanggan yang luar biasa dan merampingkan operasi dalam menghadapi kasus penggunaan yang canggih seperti deteksi penipuan, pemeliharaan prediktif dan inventaris secara real-time serta manajemen rantai pasokan.
Pemrosesan streaming adalah bagian penting dalam mewujudkan pengalaman real-time ini karena memungkinkan organisasi untuk bertindak berdasarkan data yang masuk seketika untuk memprosesnya secara bertahap, tanpa menunggu ketika data tersebut sering kali sudah basi dan tidak dapat digunakan lagi.
Sebagai lapisan komputasi dalam infrastruktur data streaming, pemrosesan streaming membantu tim menyaring, menggabungkan, dan memperkaya data secara real time agar lebih dapat digunakan dan bernilai untuk dibagikan dengan aplikasi dan sistem hilir. Ini menciptakan aliran data berkualitas tinggi yang dapat digunakan kembali untuk berbagai proyek dan memberikan kelincahan yang lebih meningkat, konsistensi data, dan penghematan biaya dibandingkan dengan solusi pemrosesan batch tradisional.
Sebagai standar pemrosesan streaming de facto, Flink diandalkan oleh perusahaan-perusahaan inovatif seperti Airbnb, Uber, Netflix, dan Stripe untuk mendukung beban kerja streaming yang sangat penting. Hal inilah yang memicu lonjakan popularitas Flink. Pada tahun 2023, Flink diunduh hampir satu juta kali.
"Pemrosesan streaming sangat penting untuk mendapatkan wawasan yang tepat waktu dari aliran data yang terus menerus untuk mendukung berbagai kasus penggunaan penting termasuk deteksi penipuan, penetapan harga dinamis, dan inventaris secara real time serta manajemen rantai pasokan," kata Stewart Bond, Research VP, Data Integration and Data Intelligence Software IDC.