Apache Kafka e Apache Flink: un incontro open source perfetto

Nell’era della costante trasformazione digitale, le organizzazioni dovrebbero definire strategie per aumentare il ritmo del proprio business 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, ritengo che l’accesso ai dati in tempo reale sia una base necessaria per sviluppare l’agilità aziendale e migliorare il processo decisionale.

L’elaborazione del flusso è al centro dei dati in tempo reale. Consente alla tua azienda di acquisire flussi di dati continui man mano che si verificano e di portarli in primo piano per l’analisi, consentendoti di tenere il passo con i cambiamenti costanti.

Apache Kafka e Apache Flink lavorano insieme

Chiunque abbia familiarità con l’ecosistema di elaborazione dei flussi conosce Apache Kafka: lo standard aziendale di fatto per lo streaming di eventi open source. Apache Kafka vanta molte potenti funzionalità, come fornire un throughput elevato e mantenere un’elevata tolleranza agli errori in caso di guasto dell’applicazione.

I flussi di Apache Kafka portano i dati dove devono andare, ma queste funzionalità non vengono massimizzate quando Apache Kafka viene distribuito in modo isolato. Se utilizzi Apache Kafka oggi, Apache Flink dovrebbe essere un elemento cruciale 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 streaming di eventi open source diventano esponenziali. Apache Flink crea una bassa latenza consentendoti di rispondere in modo rapido e accurato alla crescente esigenza aziendale di azioni tempestive. Insieme, la capacità di generare automazione e approfondimenti 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 tutto è necessariamente utilizzabile e alcuni rimangono bloccati nelle code o nell’elaborazione batch di big data. È qui che entra in gioco Apache Flink: si passa da eventi grezzi a lavorare con eventi rilevanti. Inoltre, Apache Flink contestualizza i tuoi dati rilevando modelli, permettendoti di capire come accadono le cose una accanto all’altra. Questo è fondamentale perché gli eventi hanno una durata di conservazione e l’elaborazione dei dati storici potrebbe annullarne il valore. Considera l’idea di lavorare con eventi che rappresentano ritardi di volo: richiedono un’azione immediata e l’elaborazione di questi eventi troppo tardi comporterà sicuramente alcuni clienti molto insoddisfatti.

Apache Kafka agisce come una sorta di manichetta antincendio degli eventi, comunicando ciò che accade sempre nella tua azienda. La combinazione di questa manichetta antincendio per eventi con il rilevamento di schemi, basato su Apache Flink, colpisce nel segno: una volta rilevato lo schema rilevante, la risposta successiva può essere altrettanto rapida. Attira i tuoi clienti presentando l’offerta giusta al momento giusto, rafforzando il loro comportamento positivo o addirittura prendendo decisioni migliori nella tua catena di fornitura, solo per citare alcuni esempi delle funzionalità estese che ottieni quando utilizzi Apache Flink insieme ad Apache Kafka.

Innovare su Apache Flink: Apache Flink per tutti

Ora che abbiamo stabilito l’importanza della collaborazione tra Apache Kafka e Apache Flink, ti ​​starai chiedendo: chi può sfruttare questa tecnologia e lavorare con gli eventi? Oggi normalmente sono gli sviluppatori. Tuttavia, i progressi possono essere lenti in attesa di sviluppatori esperti con carichi di lavoro 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. Ad aumentare la complessità, c’è la carenza di trovare le persone giuste con le giuste competenze per affrontare progetti di sviluppo o di scienza dei dati.

Questo è il motivo per cui è importante consentire a più professionisti aziendali di trarre vantaggio dagli eventi. Quando semplifichi il lavoro con gli eventi, altri utenti come analisti e ingegneri dei dati possono iniziare a ottenere informazioni approfondite 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 elaborazione dei dati evitando che informazioni importanti rimangano bloccate in un data warehouse.

L’approccio di IBM allo streaming di eventi e alle applicazioni di elaborazione dei flussi innova le capacità di Apache Flink e crea una soluzione aperta e componibile per affrontare queste preoccupazioni del settore su larga scala. Apache Flink funzionerà con qualsiasi Apache Kafka e la tecnologia IBM si basa su ciò che i clienti già possiedono, evitando vincoli al fornitore. Con Apache Kafka come standard di settore per la distribuzione degli eventi, IBM ha preso l’iniziativa e ha adottato Apache Flink come punto di riferimento per l’elaborazione degli eventi, sfruttando al meglio questa unione perfetta.

Immagina se potessi avere una visione continua dei tuoi eventi con la libertà di sperimentare le automazioni. In questo spirito, IBM ha introdotto IBM Event Automation con un formato intuitivo, facile da usare e senza codice che consente agli utenti con poca o nessuna formazione in SQL, Java o Python di sfruttare gli eventi, indipendentemente dal loro ruolo. Eileen Lowry, VP of Product Management per IBM Automation, Integration Software, parla dell’innovazione che IBM sta portando avanti con Apache Flink:

“Ci rendiamo conto che investire in progetti di architettura event-driven può essere un impegno notevole, ma sappiamo anche quanto siano necessari affinché le aziende siano competitive. Li abbiamo visti bloccarsi del tutto a causa di vincoli di costi e competenze. Con questa consapevolezza, abbiamo progettato IBM Event Automation per semplificare l’elaborazione degli eventi con un approccio senza codice ad Apache Flink. Ti dà la possibilità di testare rapidamente nuove idee, riutilizzare eventi per espanderli in nuovi casi d’uso e contribuire ad accelerare il time-to-value. ”

Questa interfaccia utente non solo mette Apache Flink a disposizione di chiunque possa aggiungere valore aziendale, ma consente anche una sperimentazione che ha il potenziale per promuovere l’innovazione e accelerare l’analisi dei dati e le pipeline di dati. Un utente può configurare eventi dai dati in streaming e ottenere feedback direttamente dallo strumento: mettere in pausa, modificare, aggregare, premere Riproduci e testare immediatamente le soluzioni rispetto ai dati. Immagina l’innovazione che può derivare da questo, come il miglioramento dei tuoi modelli di e-commerce o il mantenimento del controllo di qualità in tempo reale sui tuoi prodotti.

Scopri i vantaggi in tempo reale

Cogli l’opportunità di saperne di più sull’innovazione di IBM Event Automation su Apache Flink e iscriviti a questo webinar. Hai fame di più? Richiedi una demo dal vivo per scoprire come lavorare con eventi in tempo reale può apportare vantaggi alla tua attività.

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