Apache Flink di Confluent Cloud Permudah Pembuatan Aplikasi Real-Time

Confluent, Inc, pelopor data streaming, hari ini memperkenalkan Apache Flink di Confluent Cloud, sebuah layanan terkelola penuh untuk pemrosesan streaming yang memudahkan perusahaan untuk memfilter, bergabung, dan memperkaya aliran data dengan Flink. Dengan aliran data yang diproses dengan cepat, organisasi dapat bereaksi dan berinovasi lebih cepat dengan wawasan yang akurat dan tepat waktu. Selain itu, Confluent juga mengumumkan Portal Data untuk membantu perusahaan menemukan semua aliran data real-time dalam organisasi mereka, Enterprise Cluster untuk memangkas biaya Apache Kafka pada severless jaringan privat dan mengurangi biaya penyimpanan untuk Confluent Cloud.

Menurut laporan Data streaming 2023, data streaming merupakan kebutuhan bisnis yang sangat penting, sebesar 72% pemimpin TI menggunakannya untuk mendukung sistem perusahaan yang kritikal. Namun, data streaming hanyalah sebagian dari tantangan perusahaan. Untuk mendapatkan nilai penuh dari aliran data, organisasi perlu menggabungkan, memperkaya dan membentuk kembali aliran tersebut dengan data lain dari seluruh organisasi mereka. Dalam platform data streaming, pemrosesan aliran bertindak sebagai lapisan komputasi yang mengubah data menjadi wawasan dan nilai yang berharga.

Sebagai salah satu proyek utama Apache Software Foundation, Flink telah muncul sebagai standar de facto untuk pemrosesan streaming. Performa tinggi, set fitur yang kaya dan komunitas pengembang yang kuat menjadikan Flink sebagai salah satu pilihan paling populer untuk pemrosesan streaming berskala besar, kecepatan yang tinggi dan latensi rendah. Karena Kafka telah menjadi teknologi standar untuk data streaming, Flink sering digunakan bersama-sama dengan Kafka untuk mendukung beban kerja yang sangat penting bagi perusahaan.

"Perusahaan-perusahaan di seluruh dunia memanfaatkan data streaming dengan Apache Kafka untuk mendukung pengalaman real-time," ujar Shaun Clowes, Chief Product Officer di Confluent, dalam keterangan media, Selasa (3/10/2023).

Dikatakan, meskipun data streaming menghubungkan data di seluruh organisasi, alat pemrosesan streaming seperti Apache Flink memungkinkan untuk menindaklanjuti data tersebut secara real-time dan mempercepat pengembangan kasus penggunaan baru. Penawaran Kafka dan Flink yang kami kelola saling melengkapi untuk menjalankan data streaming. Keduanya bekerja lebih baik dalam sebuah platform terpadu untuk menghubungkan dan memperkaya data sehingga perusahaan dapat menemukan lebih banyak wawasan dan memberikan pengalaman yang berdampak, sehingga dapat mengubah keadaan. 

Flink memungkinkan perusahaan seperti layanan transportasi untuk mencocokkan pengemudi dan pengendaranya, bagi bank untuk memperingatkan pengguna tentang aktivitas penipuan dan bagi perusahaan media sosial untuk menawarkan rekomendasi konten yang dipersonalisasi secara real-time.

"Pemrosesan aliran data sangat penting untuk mengidentifikasi dan melindungi dari risiko keamanan secara real time," ujar Vinay Krishna Patnana, Engineering Manager di Cisco Meraki. 

Dengan penawaran Flink yang dikelola sepenuhnya oleh Confluent, kami bisa mengakses, menggabungkan dan memperkaya data dari sensor IoT, kamera pintar, dan analitik Wi-Fi untuk segera mengambil tindakan terhadap potensi ancaman secara real time, seperti deteksi penyusupan. Hal ini memungkinkan kami untuk memproses data sensor segera setelah kejadian terjadi, sehingga memungkinkan deteksi dan respons yang lebih cepat terhadap insiden keamanan tanpa menambah beban operasional. 

Namun, seperti Kafka dan teknologi open source lainnya, Flink yang dikelola sendiri secara operasional menjadi rumit, memiliki kurva pembelajaran yang curam dan dilengkapi dengan biaya infrastruktur dan manajemen yang mahal.

Apache Flink di Confluent Cloud memungkinkan perusahaan untuk membuat aliran data berkualitas tinggi dan dapat digunakan kembali serta dapat dikirim ke mana saja secara real time. Dengan layanan Flink yang dikelola sepenuhnya dan dapat diskalakan secara elastis dari Confluent, perusahaan dapat mengurangi kompleksitas arsitektur dan beban operasional pada pemrosesan streaming untuk memperkaya data streaming dan mendukung penggunaan yang inovatif.

"Pemrosesan streaming melibatkan integrasi real-time dan transformasi aliran data dari peristiwa, yang menggerakkan sistem di seluruh industri mulai dari deteksi penipuan di bidang keuangan hingga rekomendasi yang dipersonalisasi di e-commerce," kata Matt Aslett, Vice President and Research Director di Ventana Research. 

Ketika digunakan secara bersamaan, Apache Flink dan Apache Kafka dapat memungkinkan penggunaan kembali data dan menghindari pemrosesan hilir yang berlebihan. Penyediaan Flink dan Kafka sebagai layanan yang terkelola secara penuh memberikan pemrosesan streaming tanpa kerumitan pada pengelolaan infrastruktur, sehingga memungkinkan organisasi untuk fokus membangun aplikasi streaming real-time dan pipeline yang membedakan bisnis mereka.