[Workshop] Stream-Verarbeitung leicht gemacht mit Flink | Jetzt registrieren
Angereicherte Echtzeit-Daten in der Cloud-Datenbank nutzen
Daten von überall in Cloud-Datenbanken streamen, damit mit Echtzeitdaten gearbeitet werden kann. Verbinden, verarbeiten und verwalten von geschäftskritischen, sich ändernde Daten für alle Datenbanken.
Mit Echtzeit-Streaming den vollen Wert von Cloud-Datenbanken ausschöpfen
Echtzeit-Datenerfassung und -verarbeitung aus heterogenen Datenquellen in jeder Umgebung über die Cloud-Datenbank skalieren, damit Anwendungen immer die aktuellsten Daten nutzen können.
Leistungsstarke Echtzeitanwendungen mit Daten-Streaming
Anwendungsteams den Zugriff auf konsistente, aktuelle und erweiterte Daten aus der bevorzugten Cloud-Datenbank ermöglichen.
Risiken und Kosten der Modernisierung minimieren
Eine schrittweise und kosteneffiziente Cloud-Strategie ohne Ausfallzeiten oder Datenverlust einführen. Alle Risiken bei der Verlagerung bestehender Anwendungen in die Cloud eliminieren.
Senkung der Gesamtbetriebskosten (TCO) von hybriden und Multi-Cloud-Daten-Pipelines
Daten-Streaming-Pipelines minutenschnell in jeder Umgebung bereitstellen und so die TCO und die Komplexität der Datenintegration reduzieren.
In bester Gesellschaft
Automatisierung vormals statischer Prozesse mit Streaming-Daten
„Unseren Schätzungen zufolge würde unsere Architektur der nächsten Generation – unterstützt von Confluent und betrieben auf Azure – uns Einsparungen in Höhe von 500.000 $ pro Monat sowie eine gleichzeitige Effizienzsteigerung um 10 % ermöglichen.“
Chris Varro, Senior Managing Director, Systems Development
Confluent + Google beschleunigen die digitale Transformation
„Nach dem Wechsel zu Echtzeit-Streaming auf einer Cloud-basierten modernen Architektur können wir unseren Kunden jetzt neue Funktionen und Möglichkeiten sowie die Gewissheit, dass sie nicht von einer veralteten Architektur behindert werden, bieten.“
Jason Mattioda, Head of Enterprise Platforms & Data Engineering
360-Security in Echtzeit und TCO-Einsparungen von über 1 Mio. $
„Wir konnten über eine Million Dollar einsparen bei den Kosten, die wir für andere Lösungen hatten, ganz zu schweigen vom zusätzlichen operativen Overhead, den wir reduzieren konnten. Das macht einen gewaltigen Unterschied. Ausfallsicherheit, Customer Value, all das wird durch ein System wie Confluent ermöglicht.“
Jared Smith, Senior Director of Threat Intelligence
Daten-Streaming-Pipelines zu Cloud-Datenbanken aufbauen
From APIs to drag-and-drop UI, fully managed connectors, change data capture (CDC), and stream processing, Confluent simplifies building streaming pipelines to cloud databases. Empower your developers to build innovative real-time applications faster and your IT teams to confidently pave a path to cloud migration and transformation.
Verbinden
Einen der über 120 vorgefertigten Connectors und Cluster Linking verwenden, um Daten aus hybriden und Multi-Cloud-Quellen zu Cloud-Datenbanken wie MongoDB Atlas, Amazon Aurora, Cosmos DB und mehr zu streamen. On-Premise-Systeme wie Oracle nach Belieben migrieren und gleichzeitig Anwendungsteams konsistente Echtzeitdaten für die Entwicklung zur Verfügung stellen.
Verarbeiten
Natives Stream Processing ermöglicht die kontinuierliche Anpassung von Daten aus mehreren Quellen, laufend aktualisierte Ansichten der Daten anzubieten und Streaming-Anwendungen schnell zu erstellen. Datenströme werden während der Verarbeitung verknüpft, angereichert und aggregiert, bevor sie die Cloud-Datenbanken erreichen.
Verwalten
Governance auf Streaming-Daten anwenden, um Risiken zu reduzieren und die Datenqualität sicherzustellen. Mit Stream-Catalog, Stream Lineage und Stream Quality können verschiedene Teams die Datenströme finden, sie verstehen und ihnen vertrauen. Dies steigert die Zusammenarbeit und die Agilität der Entwickler bei gleichzeitiger Wahrung der Unternehmenssicherheit und Compliance.
Einfacher Einstieg mit dem bevorzugten Cloud-Anbieter
Ressourcen
- Whitepaper: Implementierung von Datenbank-Streaming-Pipelines
- So geht’s: Streaming-Pipelines von SQL Server zu MongoDB erstellen für Customer 360
- Demo: Streamen von Daten-Pipelines zu MongoDB für Betrugserkennung in Echtzeit
- Webinar: Vollständig verwaltete Daten-Streaming-Pipelines mit MongoDB Atlas und Confluent
- Blog: So nutzt Bolt CDC und Datenstromverarbeitung
- Blog: Cloud-Datenbankmigrationen mit Confluent beschleunigen
- Customer Case Study: Homepoint
- Customer Case Study: Rodan + Fields
- Customer Case Study: SecurityScorecard
- GitHub-Repo: Demo zum Ausprobieren