In het tijdperk van voortdurende digitale transformatie moeten organisaties manieren bedenken om hun bedrijfstempo te verhogen om de concurrentie bij te houden – en idealiter te overtreffen –. Klanten veranderen snel en het wordt moeilijk om aan hun dynamische eisen te voldoen. Als gevolg hiervan zie ik toegang tot realtime gegevens als een noodzakelijke basis voor het opbouwen van zakelijke flexibiliteit en het verbeteren van de besluitvorming.

Streamverwerking vormt de kern van realtime gegevens. Het stelt uw bedrijf in staat om continue datastromen op te nemen zodra ze zich voordoen en deze naar de voorgrond te brengen voor analyse, zodat u constante veranderingen kunt bijhouden.

Apache Kafka en Apache Flink werken samen

Iedereen die bekend is met het ecosysteem voor stroomverwerking is bekend met Apache Kafka: de de facto bedrijfsstandaard voor open-source gebeurtenisstreaming. Apache Kafka beschikt over veel sterke mogelijkheden, zoals het leveren van een hoge doorvoer en het handhaven van een hoge fouttolerantie in het geval van applicatiestoringen.

Apache Kafka-streams brengen gegevens naar de plek waar deze naartoe moeten, maar deze mogelijkheden worden niet gemaximaliseerd wanneer Apache Kafka afzonderlijk wordt ingezet. Als u vandaag Apache Kafka gebruikt, zou Apache Flink een cruciaal onderdeel van uw technologiestapel moeten zijn om ervoor te zorgen dat u uit uw realtime gegevens haalt wat u nodig heeft.

Met de combinatie van Apache Flink en Apache Kafka worden de open-source mogelijkheden voor het streamen van evenementen exponentieel. Apache Flink zorgt voor een lage latentie doordat u snel en accuraat kunt reageren op de toenemende zakelijke behoefte aan tijdige actie. Gecombineerd is de mogelijkheid om realtime automatisering en inzichten te genereren binnen handbereik.

Met Apache Kafka krijgt u een ruwe stroom gebeurtenissen van alles wat er binnen uw bedrijf gebeurt. Niet alles is echter noodzakelijkerwijs uitvoerbaar en sommige lopen vast in wachtrijen of batchverwerking van big data. Dit is waar Apache Flink in het spel komt: je gaat van rauwe events naar het werken met relevante events. Bovendien contextualiseert Apache Flink uw gegevens door patronen te detecteren, zodat u kunt begrijpen hoe dingen naast elkaar gebeuren. Dit is van cruciaal belang omdat gebeurtenissen een houdbaarheidsdatum hebben en het verwerken van historische gegevens hun waarde teniet kan doen. Overweeg te werken met gebeurtenissen die vluchtvertragingen vertegenwoordigen: ze vereisen onmiddellijke actie, en het te laat verwerken van deze gebeurtenissen zal zeker resulteren in een aantal zeer ontevreden klanten.

Apache Kafka fungeert als een soort brandslang van evenementen en communiceert wat er altijd speelt binnen uw bedrijf. De combinatie van deze gebeurtenisbrandslang met patroondetectie – mogelijk gemaakt door Apache Flink – raakt de goede plek: zodra je het relevante patroon detecteert, kan je volgende reactie net zo snel zijn. Betover uw klanten door op het juiste moment het juiste aanbod te doen, versterk hun positieve gedrag of neem zelfs betere beslissingen in uw supply chain - om maar een paar voorbeelden te noemen van de uitgebreide functionaliteit die u krijgt als u Apache Flink naast Apache Kafka gebruikt.

Innoveren op Apache Flink: Apache Flink voor iedereen

Nu we de relevantie van de samenwerking tussen Apache Kafka en Apache Flink hebben vastgesteld, vraag je je misschien af: wie kan deze technologie benutten en met evenementen werken? Tegenwoordig zijn het normaal gesproken ontwikkelaars. De voortgang kan echter traag zijn omdat u wacht op slimme ontwikkelaars met een intense werklast. Bovendien zijn de kosten altijd een belangrijke overweging: bedrijven kunnen het zich niet veroorloven om in alle mogelijke kansen te investeren zonder bewijs van toegevoegde waarde. Om de complexiteit nog groter te maken, is er een tekort aan het vinden van de juiste mensen met de juiste vaardigheden om ontwikkelings- of datawetenschapsprojecten op zich te nemen.

Daarom is het belangrijk om meer zakelijke professionals in staat te stellen te profiteren van evenementen. Wanneer u het gemakkelijker maakt om met gebeurtenissen te werken, kunnen andere gebruikers, zoals analisten en data-ingenieurs, realtime inzichten verwerven en met datasets werken wanneer dat er het meest toe doet. Als gevolg hiervan verkleint u de vaardigheidsbarrière en verhoogt u de snelheid van gegevensverwerking door te voorkomen dat belangrijke informatie vastloopt in een datawarehouse.  

IBM's benadering van toepassingen voor het streamen van gebeurtenissen en het verwerken van streams innoveert op de mogelijkheden van Apache Flink en creëert een open en samen te stellen oplossing om deze grootschalige industriële problemen aan te pakken. Apache Flink werkt met elke Apache Kafka en de technologie van IBM bouwt voort op wat klanten al hebben, waardoor leverancierslock-in wordt vermeden. Met Apache Kafka als de industriestandaard voor de distributie van evenementen, nam IBM het voortouw en adopteerde Apache Flink als de go-to voor de verwerking van evenementen, waardoor het meeste uit deze match made in Heaven werd gehaald.

Stel je voor dat je continu zicht zou hebben op je evenementen, met de vrijheid om te experimenteren met automatiseringen. In deze geest introduceerde IBM IBM Event Automation met een intuïtief, gebruiksvriendelijk formaat zonder code waarmee gebruikers met weinig tot geen training in SQL, Java of Python gebeurtenissen kunnen benutten, ongeacht hun rol. Eileen Lowry, VP Product Management voor IBM Automation, Integration Software, gaat in op de innovatie die IBM doet met Apache Flink:

“We realiseren ons dat investeren in door gebeurtenissen gestuurde architectuurprojecten een aanzienlijke inspanning kan zijn, maar we weten ook hoe noodzakelijk deze zijn voor bedrijven om concurrerend te zijn. We hebben gezien dat ze allemaal vastliepen vanwege kosten- en vaardigheidsbeperkingen. Dit wetende, hebben we IBM Event Automation ontworpen om de verwerking van gebeurtenissen eenvoudig te maken met een no-code-benadering van Apache Flink. Het geeft u de mogelijkheid om snel nieuwe ideeën te testen, gebeurtenissen te hergebruiken om uit te breiden naar nieuwe gebruiksscenario's en uw time-to-value te helpen versnellen. ”

Deze gebruikersinterface brengt Apache Flink niet alleen naar iedereen die bedrijfswaarde kan toevoegen, maar maakt ook experimenten mogelijk die het potentieel hebben om innovatie te stimuleren en uw data-analyse en datapijplijnen te versnellen. Een gebruiker kan gebeurtenissen configureren op basis van streaminggegevens en rechtstreeks feedback krijgen van de tool: pauzeren, wijzigen, aggregeren, op play drukken en uw oplossingen onmiddellijk testen aan de hand van gegevens. Stelt u zich eens voor welke innovatie hieruit kan voortkomen, zoals het verbeteren van uw e-commercemodellen of het onderhouden van realtime kwaliteitscontrole van uw producten.

Ervaar de voordelen in realtime

Maak van de gelegenheid gebruik om meer te leren over de innovatie van IBM Event Automation op Apache Flink en meld u aan deze webinar. Honger naar meer? Vraag een live demo aan om te zien hoe het werken met realtime gebeurtenissen uw bedrijf ten goede kan komen.

Ontdek Apache Flink vandaag nog