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Herkömmliche Messaging-Middleware wie Message Queues (MQs), Enterprise Service Buses (ESBs) sowie ETL-Tools (Extract, Transform und Load) werden seit Jahrzehnten weithin zur Bewältigung der Nachrichtenverbreitung und serviceübergreifenden Kommunikation für verteilte Anwendungen verwendet. Allerdings kann sie mit den Anforderungen moderner Anwendungen in hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen in Bezug auf Asynchronität, heterogene Datensätze und hohen Durchsatz nicht mehr Schritt halten.
In diesem Whitepaper werden die Herausforderungen herkömmlicher Messaging-Middleware aufgezeigt: das Fehlen einer gemeinsamen Methode zum einfachen Austausch von Daten, wodurch Innovationen erschwert werden; die geringe Fehlertoleranz im großen Umfang, die zu Leistungsengpässen führt; ephemere Persistenz, welche die Datennutzung für Analysen einschränkt; die langsamen Consumers, die die Systemleistung beeinträchtigen; das Fehlen von Datenanreicherung für Echtzeitanwendungen sowie die steigenden technischen Schulden und Betriebskosten. Zugleich wird die Lösung präsentiert: Data in Motion mit Confluent basierend auf einem Cloud-nativen Apache Kafka®-Service.
Im Einzelnen wird Folgendes erläutert:
– Modernisierung von Messaging-Workloads im gewünschten Zeitrahmen, um über Queues und Pub/Sub hinauszugehen – Vereinfachung und vollständige Entkopplung von Systemen innerhalb der Messaging- und Integrationsinfrastruktur – Entlastung von Entwicklerteams zur Implementierung neuer Echtzeitanwendungen mit Datenstromverarbeitung innerhalb weniger Tage – Bereitstellung eines dauerhaften Aufzeichnungssystems für neue Anwendungen und Analysen – Bereitstellung einer fehlertoleranten Plattform mit einem Höchstmaß an Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit – Beseitigung von Verzögerungen und Ausfällen aufgrund langsamer Consumers – Reduzierung von technischen Schulden und Gesamtbetriebskosten mit einer zukunftssicheren Cloud-First-Architektur.
Wenn sich die Abkehr von veralteter Messaging-Middleware nach einer attraktiven Lösung anhört, empfiehlt sich der Download dieses Whitepapers für mehr Informationen.