Echtzeit-Streaming für Telemetrie- & Observability-Pipelines
Steuere die Telemetrie, bevor sie deine Observability-Tools erreicht – reduziere die Kosten für die Datenaufnahme, bleibe auch bei Lastspitzen sichtbar und verwende Daten über Tools und Teams hinweg wieder.
Observability wird mit zunehmender Skalierung schwieriger
Mit wachsenden Telemetriedatenmengen steigen die Kosten, die Flexibilität sinkt, und die Transparenz kann genau dann versagen, wenn Teams sie am dringendsten brauchen.
Unkontrollierte Ingest-Kosten
Mit dem Wachstum der Observability-Daten können steigende Kosten für Datenaufnahme und Speicherung Teams dazu zwingen, Daten zu verwerfen, Aufbewahrungsfristen zu verkürzen oder die Menge der indexierten Daten zu begrenzen.
Tool-gekoppelte Pipelines
Proprietäre Agents und plattformspezifische Datenflüsse erschweren es, Tools hinzuzufügen, zu ersetzen oder parallel auszuführen, ohne Anwendungen erneut instrumentieren oder Daten-Pipelines neu aufbauen zu müssen.
Sichtbarkeitslücken bei Lastspitzen
Ausfälle können plötzliche Spitzen bei Observability-Daten auslösen, wodurch anfällige Pipelines überlastet werden und Engpässe oder Datenverluste entstehen, gerade wenn Teams am dringendsten Einblick benötigen.
Featured
5 Signs You're Carrying Observability Debt
Observability costs are often a symptom of deeper telemetry pipeline challenges, not just tooling decisions.
Aufbau einer Echtzeit-Grundlage für Observability
Wie Unternehmen mit einer Echtzeit-Datenbasis für den operativen Betrieb die Observability-Kosten senken und die Transparenz verbessern.
Data Streaming Report 2026: Die Lücke zwischen Daten und KI-Nutzen schließen
Erfahre, warum Daten-Streaming für Unternehmen, die KI skalieren, zu einer der wichtigsten Investitionsprioritäten geworden ist.
Übernimm die Kontrolle über deine Observability-Daten
Confluent bietet eine herstellerunabhängige Grundlage für Echtzeit-Streaming, die dazu beiträgt, Kosten zu senken, Transparenz zu bewahren und Observability-Daten flexibel und wiederverwendbar zu halten.
Observability-Kosten kontrollieren
Daten zur Observability filtern, transformieren, aggregieren und weiterleiten, bevor sie nachgelagerte Tools erreichen – so vermeidest du unnötige Dateneingabe und behältst gleichzeitig die Signale, die du brauchst.
Sichtbarkeit unter Druck aufrechterhalten
Große Mengen an Observability-Daten bei Lastspitzen puffern und weiterleiten, damit Teams auch dann Zugriff auf kritische Signale haben, wenn sie diese am dringendsten benötigen.
Observability-Daten flexibel und wiederverwendbar halten
Entkopple Observability-Daten von einzelnen Tools, damit du sie team-, system- und anwendungsfallübergreifend weiterleiten und wiederverwenden kannst – ohne Pipelines neu aufzubauen, wenn sich Anforderungen ändern.
Eine Streaming-Grundlage für Observability
Confluent stellt die Echtzeit-Streaming-Ebene zwischen Observability-Datenquellen und nachgelagerten Tools bereit, sodass du Daten in großem Umfang bewegen, verarbeiten, verwalten und weiterleiten kannst.
Streamen
Verarbeite große Mengen an Observability-Daten kosteneffizient mit Freight-Clustern in Confluent Cloud oder WarpStream in deiner Cloud.
Verbinden
Nimm Observability-Daten aus Anwendungen, Infrastruktur, Collectors und vorhandenen Tools in eine herstellerneutrale Streaming-Ebene auf, die mit deinem aktuellen Stack funktioniert.
Verarbeiten
Nutze Apache Flink®, um Observability-Daten in Echtzeit zu filtern, anzureichern, zu aggregieren und weiterzuleiten – und so unnötigen Downstream-Ingest zu reduzieren.
Verwalten
Schemas, Data Quality Rules und Zugriffskontrollen anwenden, um Observability-Daten über deinen gesamten Stack hinweg konsistent, vertrauenswürdig und ordnungsgemäß verwaltet zu halten.
Schritt 1 - Erfassen
Logs, Metriken, Traces und Events werden über OpenTelemetry-Exporter oder die Kafka-API in Confluent Cloud aufgenommen.
Schritt 2 – Streamen
Telemetrie wird dauerhaft gepuffert und über Kafka-Themen verteilt, wodurch Produzenten von der nachgelagerten Verarbeitung und den Konsumenten entkoppelt werden.
Schritt 3 – Verarbeiten
Logs und Metriken werden mit Apache Flink in Confluent Cloud in Echtzeit gefiltert, angereichert, in Zeitfenster unterteilt und aggregiert.
Schritt 4 – Bereitstellen
Telemetriedaten mit hohem Durchsatz werden an nachgelagerte Observability- und Monitoring-Plattformen übermittelt oder zur langfristigen Aufbewahrung und Analyse in den Objektspeicher ausgelagert.
Neue Entwickler erhalten Credits im Wert von 400 $ für die ersten 30 Tage – kein Kontakt zum Vertrieb erforderlich.
Confluent bietet alles Notwendige zum: – Entwickeln mit Client-Libraries für Sprachen wie Java und Python, Code-Beispielen, über 150 vorgefertigten Connectors und einer Visual Studio Code-Extension. – Lernen mit On-Demand-Kursen, Zertifizierungen und einer globalen Experten-Community. – Betreiben mithilfe einer CLI, IaC-Unterstützung für Terraform und Pulumi und OpenTelemetry-Observability.
Die Registrierung ist über das Cloud-Marketplace-Konto unten möglich oder direkt bei uns.