Schneller entwickeln.
Smarter skalieren.

Beim Daten-Streaming werden Informationen als kontinuierlicher Strom von Events statt als statische Batches behandelt. Anstatt darauf zu warten, dass sich Daten vor der Verarbeitung ansammeln, können neue Events unmittelbar Erkenntnisse und Aktionen auslösen. Apache Kafka® hat sich als Standardtechnologie dafür etabliert.

Confluent entwickelt Kafka mit einer speziell für die Cloud konzipierten Architektur weiter. Sowohl Confluent Cloud als auch Confluent Platform bieten leistungsstarke, für den Unternehmenseinsatz geeignete Daten-Streaming-Funktionen, die nahtlose Skalierung ermöglichen, den Betriebsaufwand reduzieren und schnellere Ergebnisse liefern. Confluent Cloud basiert auf Kora, unserer Cloud-nativen Engine, die automatische Skalierung und Einsparungen von 20 bis über 90 % beim Durchsatz ermöglicht.

Herkömmliche APIs basieren auf einem Request-Response-Modell, bei dem Anwendungen Daten aktiv anfordern müssen, um sie zu erhalten. Daten-Streaming kehrt dieses Modell um: Producers veröffentlichen kontinuierlich Events in einem zentralen Log, während Consumers die benötigten Streams in Echtzeit abonnieren. Dieser Event-getriebene Ansatz ermöglicht besser skalierbare, entkoppelte Architekturen.

Eine Daten-Streaming-Plattform ermöglicht es Unternehmen, Daten kontinuierlich in Echtzeit zu streamen, Systeme über verschiedene Umgebungen hinweg zu verbinden, Events unmittelbar bei ihrem Auftreten zu verarbeiten und durch Data Governance Zuverlässigkeit und Compliance sicherzustellen. Sie bildet die Grundlage für Analysen, KI und Event-getriebene Anwendungen und gewährleistet gleichzeitig vertrauenswürdige, skalierbare und sichere Datenströme im gesamten Unternehmen.

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

Jede Anwendung, die auf schnell verfügbare, vertrauenswürdige Daten angewiesen ist, kann von Confluent profitieren. Beispiele sind Streaming-Analytics-Dashboards, Betrugserkennungssysteme, Echtzeitpersonalisierung, Cybersicherheitssysteme und Event-getriebene KI wie RAG oder Multi-Agenten-Systeme. Für Anwendungen, die unmittelbar und zuverlässig reagieren müssen, bietet Confluent die Grundlage.

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

• Echtzeitanalysen und Dashboards, die schnellere, datengestützte Entscheidungen ermöglichen.
• Event-getriebene Anwendungen, die sofort auf Geschäfts-Events reagieren.
• KI und maschinelles Lernen, unterstützt durch aktuelle, kontextbezogene und vertrauenswürdige Daten.
• Datenintegration in Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen für einen reibungslosen Betrieb.
• Data Governance und Zuverlässigkeit, um Compliance und Datengenauigkeit systemübergreifend sicherzustellen.
• Und viele weitere Anwendungsfälle.

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

• Finanzdienstleistungen: Betrugserkennung, Risikoanalyse und Echtzeitzahlungen.
• Einzelhandel und E-Commerce: Bestandstransparenz, Nachfrageprognosen und personalisierte Empfehlungen.
• Fertigung und Automotive: Vorausschauende Wartung, intelligente Produktion und Lieferkettenoptimierung.
• Telekommunikation: Netzwerk-Monitoring, IoT-Datenintegration und Optimierung von 5G-Diensten.
• Gesundheitswesen: Patienten-Monitoring, klinische Echtzeitanalysen und systemübergreifende Datenintegration.
• Software und Technologie: Event-getriebene Anwendungen, SaaS-Integrationen und Telemetrie für den Betrieb.
• Und viele weitere branchenspezifische Anwendungsfälle.

Confluent unterstützt gängige Formate wie Avro, Protobuf und JSON Schema mithilfe von Schema Registry. Schema Registry ist Teil von Stream Quality innerhalb von Stream Governance, der vollständig verwalteten Governance-Suite von Confluent. Mit einem Portfolio von über 120 vorgefertigten Connectors ermöglicht Confluent die schnelle Anbindung von Datenbanken, Data Warehouses, SaaS-Apps und Cloud-Diensten, sodass sich Daten im gesamten Ökosystem einfach integrieren lassen.

Ja. Confluent ist vollständig mit Apache Kafka kompatibel. Mit Features wie Cluster Linking lassen sich Topics in Echtzeit spiegeln, Daten und Metadaten replizieren sowie bestehende Workloads zu Confluent migrieren – ganz ohne Downtime.

Auf jeden Fall. Die Kora-Engine von Confluent Cloud bietet enorme Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit, abgesichert durch ein SLA mit 99,99 % Verfügbarkeit für Produktions-Workloads. Sie kann Workloads im GBps+-Bereich verarbeiten und skaliert dabei 10-mal schneller als herkömmliches Kafka. Confluent Platform basiert ebenfalls auf einer Cloud-nativen Kafka-Distribution und bietet Funktionen für eine einfachere Skalierung in selbstverwalteten Umgebungen, darunter Confluent for Kubernetes und Ansible-Playbooks. Sicherheit ist bereits integriert, mit Features auf Enterprise-Niveau und Compliance-Zertifizierungen wie 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 Schritt für Schritt, wie sich in wenigen Minuten ein Cluster starten, eine Datenquelle anbinden und Schema Registry nutzen lässt. Unser Demo Center und die Confluent Developer‑Website bieten außerdem Anleitungen und Ressourcen, die einen schnellen und souveränen Einstieg in die Entwicklung ermöglichen.

Diese Verwechslung kommt häufig vor! Bei Confluent dreht sich alles um Daten-Streaming in Echtzeit. Die Plattform unterstützt Unternehmen dabei, Daten in großem Maßstab zu übertragen, zu verknüpfen, zu verarbeiten und zu verwalten. Confluence hingegen ist ein webbasierter Workspace für die Zusammenarbeit im Team und die Dokumentation. Beide Lösungen helfen Teams dabei, effizienter zu arbeiten. Allerdings stellt nur Confluent die Daten bereit, die moderne Anwendungen, KI und Analysen antreiben.