Daten-Streaming ist die Praxis, Informationen als kontinuierlichen Fluss von Events statt als statische Batches zu behandeln. Anstatt zu warten, bis sich Daten anhäufen, bevor sie verarbeitet werden, können Erkenntnisse und Maßnahmen sofort ausgelöst werden, sobald neue Events entstehen. Apache Kafka® ist die Standardtechnologie, die das möglich macht.

Confluent geht einen Schritt weiter als Kafka – mit der Neukonzeption für die Cloud. Sowohl Confluent Cloud als auch Confluent Platform bieten leistungsstarke, Daten-Streaming-Fähigkeiten auf Enterprise-Niveau – entwickelt für nahtlose Skalierung, zur Reduzierung des operativen Aufwands und um schnellere Ergebnisse zu liefern. Confluent Cloud wird von Kora angetrieben, unserer Cloud-nativen Engine, die automatische Skalierung und Durchsatz-Einsparungen von über 20-90 % ermöglicht.

Herkömmliche APIs folgen einem Anfrage-Antwort-Modell, bei dem Apps Daten anfordern müssen, um sie zu erhalten. Daten-Streaming dreht das Modell um: Producers veröffentlichen kontinuierlich Events in einem zentralen Protokoll und Consumers abonnieren alle Streams, die sie in Echtzeit benötigen. Dieser Event-getriebene Ansatz ermöglicht skalierbarere, entkoppelte Architekturen.

Eine Daten-Streaming-Plattform ermöglicht es Unternehmen, Daten kontinuierlich in Echtzeit zu streamen, Systeme umgebungsübergreifend zu verbinden, Events zu verarbeiten, sobald sie entstehen, und Daten in Bezug auf Zuverlässigkeit und Compliance zu verwalten. Sie bietet die Basis für Analysen, KI und Event-getriebene Anwendungen und stellt gleichzeitig vertrauenswürdige, skalierbare und sichere Datenflüsse im gesamten Unternehmen sicher.

Unternehmen jeder Größe – von Startups bis hin zu globalen Konzernen– nutzen Confluent, um ihre Dateninfrastruktur zu modernisieren. Es ist besonders wertvoll für Unternehmen, die Event-getriebene Anwendungen entwickeln, Analysen und KI für Live-Daten nutzen oder anfällige, Batch-basierte ETL-Pipelines durch einen zuverlässigeren Echtzeitansatz ersetzen möchten.

Jede App, die sich auf schnelle und vertrauenswürdige Daten stützt, kann davon profitieren. Beispiele sind Streaming-Analytics-Dashboards, Betrugserkennungs-Engines, Echtzeit-Personalisierung, Cybersicherheitssysteme und Event-gesteuerte KI wie RAG oder Multi-Agenten-Systeme. Wenn eine Anwendung umgehend und zuverlässig reagieren können muss, bietet Confluent die Basis dafür.

Confluent ermöglicht eine breite Palette von branchenunabhängigen Anwendungsfällen für Daten-Streaming, darunter:

• Echtzeitanalysen und Dashboards, um schnellere, datengetriebene Entscheidungen zu treffen.
• Event-getriebene Anwendungen, die sofort auf Geschäfts-Events reagieren.
• KI und maschinelles Lernen, unterstützt durch aktuelle, kontextbezogene und zuverlässige Daten.
• Datenintegration in Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen für einen reibungslosen Betrieb.
• Data Governance und Zuverlässigkeit, um Compliance und Genauigkeit aller Systeme sicherzustellen.
• Und viele mehr.

Zu den branchenspezifischen Anwendungsfällen, die Confluent ermöglicht, gehören außerdem:

• Finanzdienstleistungen: Betrugserkennung, Risikoanalyse und Zahlungen in Echtzeit.
• Einzelhandel und E-Commerce: Bestandsüberblick, Nachfrageprognosen und personalisierte Empfehlungen.
• Fertigung und Automotive: Proaktive Wartung, intelligente Produktion und Lieferkettenoptimierung.
• Telekommunikation: Netzwerk-Monitoring, IoT-Datenintegration und Optimierung von 5G-Diensten.
• Gesundheitswesen: Patienten-Monitoring, klinische Analysen in Echtzeit und Datenintegration über Systeme hinweg.
• Software und Technologie: Event-getriebene Anwendungen, SaaS-Integrationen und operative Telemetrie.
• Und auch hier viele mehr.

Confluent unterstützt gängige Formate wie Avro, Protobuf und JSON Schema über sein Schema Registry, das Teil von Stream Quality in Stream Governance ist (die vollständig verwaltete Governance-Suite von Confluent). Mit Confluents Portfolio von über 120 vorgefertigten Connectors können schnell Verbindungen zu Datenbanken, Data-Warehouses, SaaS-Apps und Cloud-Diensten hergestellt werden und so Daten im gesamten Ökosystem mühelos integriert werden.

Ja. Confluent ist vollständig kompatibel mit Apache Kafka®. Mit Features wie Cluster Linking können Topics in Echtzeit gespiegelt, Daten und Metadaten repliziert oder vorhandene Workloads zu Confluent migriert werden – alles ohne Downtime.

Absolut. Die Kora-Engine von Confluent Cloud bietet enorme Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit, unterstützt durch ein Uptime-SLA von 99,99 % für Produktions-Workloads. Sie kann GBps+ Workloads verarbeiten, mit einer 10-mal schnelleren Skalierung als herkömmliches Kafka. Auch Confluent Platform wird auf einer Cloud-nativen Distribution von Kafka ausgeführt und bietet Funktionen für eine einfachere self-managed Skalierung, einschließlich Confluent für Kubernetes und Ansible-Playbooks. Sicherheit ist integriert, mit Features auf Enterprise-Niveau und Compliance-Zertifizierungen, einschließlich SOC 2, ISO 27001 und PCI DSS.

Jetzt für Confluent Cloud registrieren und Credits im Wert von 400 USD erhalten, um sofort loszulegen. Wir zeigen, wie ein Cluster in wenigen Minuten gestartet, eine Datenquelle verbunden und Schema Registry genutzt werden kann. Unser Demo Center und die Confluent Developer‑Seite bieten außerdem Anleitungen zur Unterstützung einer schnellen, sicheren Entwicklung.

Das ist eine häufige Verwechslung! Bei Confluent dreht sich alles um Daten-Streaming in Echtzeit, um Unternehmen zu helfen, Daten in großem Umfang zu bewegen, zu verbinden, zu verarbeiten und zu verwalten. Confluence hingegen ist ein webbasierter Workspace für Teamzusammenarbeit und Dokumentation. Beide unterstützen zwar Teams dabei, smarter zu arbeiten, aber nur Confluent liefert die Daten, die moderne Anwendungen, KI und Analysen antreiben.