Uwalnianie potencjału agnostycznego przesyłania strumieniowego dla korporacyjnej sztucznej inteligencji
Konkurencyjny krajobraz zarządzania danymi w przedsiębiorstwach przechodzi znaczącą zmianę po ogłoszeniu przez IBM planowanego przejęcia platformy Confluent do przesyłania strumieniowego danych. Umowa jest wyceniana na 11 miliardów dolarów — oszałamiającą kwotę, która docenia dwa kluczowe składniki nowoczesnej strategii danych:
- Przesyłanie strumieniowe danych w czasie rzeczywistym nie jest już luksusem, ale niezbędnym fundamentem nowej generacji agentów AI, inteligentnych aplikacji i prawdziwej automatyzacji biznesu.
- Dane w ruchu stanowią kluczową warstwę zintegrowanych platform danych i sztucznej inteligencji — Cloudera oferuje je swoim klientom już od wielu lat.
Ponadto przejęcie niezależnego dostawcy przez IBM sugeruje tendencję rynkową ku konsolidacji, w której dostawcy dążą do uzyskania kompleksowej kontroli nad cyklem życia danych — od pozyskiwania do obsługi. Co ważne, ten trend nie zawsze pokrywa się z potrzebami klientów: istnieje wiele przypadków użycia, w których organizacje potrzebują zwinnego, „błyskawicznego” rozwiązania do obsługi danych w ruchu, niezależnego od platformy danych i sztucznej inteligencji, które można wdrożyć wszędzie tam, gdzie potrzeba analityki na strumieniu danych w czasie rzeczywistym, analiz i wnioskowania.
Ta zmiana w kierunku konsolidacji ma wiele implikacji dla organizacji zainteresowanych niezależnym operatorem Kubernetes oraz rozwiązaniem do obsługi danych w ruchu. W tym wpisie na blogu przyjrzymy się kilku kluczowym kwestiom i temu, co zmiana w kierunku uzależnienia od dostawcy może oznaczać dla zasobów danych.
Ukryty koszt konsolidacji
Przed ogłoszeniem przejęcia Confluent był dobrze znany na rynku jako otwarte, autonomiczne i niezależne od chmury rozwiązanie do przesyłania strumieniowego danych. Dla organizacji, które potrzebują dostarczania danych w czasie rzeczywistym do miejsca, w którym sztuczna inteligencja może być zastosowana tak szybko, jak to możliwe, wdrożenie rozwiązania takiego jak Confluent było prostym wyborem.
Obecnie organizacje, które wybrały Confluent ze względu na jego otwartość i elastyczność, stają przed możliwością uzależnienia od dostawcy. Czy ten niegdyś niezależny dostawca usług przesyłania strumieniowego stanie się potokiem służącym przede wszystkim do tego, aby dostarczać danych do szerszej, cięższej platformy nowej firmy nadrzędnej? Czy niegdyś zwinne rozwiązanie do obsługi danych w ruchu nagle pojawi się z ciężkim bagażem całego stosu korporacyjnego, którego ani nie chcesz, ani nie potrzebujesz?
Ten strach jest uzasadniony: rzeczywistość jest taka, że gdy gigant technologiczny konsumuje mniejszego, bardziej skoncentrowanego dostawcę, nieuchronnie zmieniają się priorytety.
Nadszedł czas, aby zapytać: czy chcesz, aby Twoja strategia dotycząca danych w czasie rzeczywistym — siła napędowa przyszłości AI — była powiązana z jednym, zastrzeżonym ekosystemem? A może potrzebujesz rozwiązania stworzonego z myślą o otwartości, pozbawionego zależności od jakiejkolwiek konkretnej platformy dostawcy, które integruje się z istniejącym ekosystemem danych o pełnej niezależności platformy?
Potęga niezależnego rozwiązania do obsługi danych w ruchu
Jeśli wiadomości o IBM-Confluent sprawiły, że obawiasz się o przyszły kierunek, skupienie się na funkcjach lub ceny bieżącej inwestycji w dane w ruchu, rozważ niezależną, zarządzaną, skonteneryzowaną alternatywę.
Rozwiązanie Cloudera do obsługi danych w ruchu jest dostępne zarówno jako zintegrowany element naszej platformy, jak i jako niezależny operator dla Kubernetes. Chociaż Twój przypadek użycia będzie dyktować, która opcja jest dla Ciebie lepsza, oto kilka korzyści związanych ze stosowaniem niezależnego rozwiązania skoncentrowanego wyłącznie na danych w ruchu:
Niezależność platformy: Twoje dane, Twoja chmura. Operatory firmy Cloudera do obsługi danych w ruchu zostały zaprojektowane od podstaw tak, aby były niezależne od platformy. Krytyczne potoki w czasie rzeczywistym — Kafka, Flink i inne — można uruchamiać w dowolnej chmurze publicznej, lokalnym centrum danych lub środowisku hybrydowym bez żadnych kar. Oznacza to, że możesz skupić się na przenoszeniu i przetwarzaniu danych, a nie na migracji do preferowanego ekosystemu dostawcy.
Szybsze innowacje, mniej zbędnych elementów. Cloudera natywnie integruje trzy filary danych w ruchu — Apache Kafka, Flink i NiFi — zapewniając kompletne, wizualne środowisko typu „przeciągnij i upuść” do tworzenia i uruchamiania wydajnej analityki na strumieniu danych, przepływu danych, pozyskiwania i routingu. Na przykład, ponieważ sama usługa Kafka w przeszłości nie była najbardziej wydajna w przetwarzaniu przepływu danych, Cloudera dostarcza operatorów dla połączonego rozwiązania Kafka/Flink, a także operatora silnika opartego na przepływie NiFi, który łatwo integruje się z Kafka/Flink.
Dane w ruchu tak jak chcesz — nie jak dyktuje dostawca. Cloudera oferuje niezależnego operatora klasy korporacyjnej dla platformy Kubernetes przeznaczonego do obsługi danych w ruchu, który może zarządzać pełnym zestawem potrzeb w czasie rzeczywistym. Wszystko to można łatwo zintegrować z resztą platformy Cloudera, aby uzyskać opcję pełnego cyklu życia, bezpieczną i zarządzaną, od krawędzi po generatywną sztuczną inteligencję.
Wnioski
Jesteśmy tu dla klientów, którzy uważają, że ich strategia danych nie powinna być ograniczona przez zaborcze ambicje platformy jednego dostawcy. Oferujemy najszybszą ścieżkę do produkcji dla Twoich potoków w czasie rzeczywistym, opartą na oprogramowaniu typu open source i dostarczaną z możliwością swobodnego wdrażania i uruchamiania w dowolnym miejscu.
Jeśli obawiasz się, że firma IBM zmieni Twoje doświadczenie z Confluent lub po prostu uważasz, że Twoje rozwiązanie do obsługi danych w ruchu powinno działać wszędzie tam, gdzie masz dane, skontaktuj się z nami. Jesteśmy gotowi pomóc w poruszaniu się po tym zmieniającym się krajobrazie i przywrócić dane do ruchu na Twoich warunkach. Wypróbuj naszą pięciodniową wersję próbną na platformie AWS.
