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Confluent を使用した場合の節約効果と自己管理型 Kafka の導入による節約効果を比較
ユースケース
ソースでデータをクリーンアップし、管理して、Topics を Iceberg や Delta Lake テーブルに変換
リアルタイムのコンテキストに基づいた信頼できるデータを使用して RAG およびエージェント AI のユースケースを構築
データストリーミングを使用したイベントドリブン型マイクロサービスアプリケーションの構築方法を学ぶ
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業種
データストリーミングプラットフォームを使用して、リアルタイム AI エージェントを構築し、スケーリングする方法
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Confluent を使用した場合の節約効果と自己管理型 Kafka 導入による節約効果を比較
あなたは一人ではありません。多くの組織は今日のデータ環境に合わせてレガシーテクノロジーを進化させるのに苦労しています。ペースを落とす余裕がないときに、どうすれば追いつけるのでしょうか。その答えはシンプルです。ここから始めましょう。
Kafka management becomes risky and costly as it scales. Learn why Confluent reinvented Kafka as a cloud service for over 10X more elasticity, storage, and resiliency.
Taking Kafka to the cloud? Learn 3 best practices for building a cloud-native system that makes data streaming scalable, reliable, and cost-effective.
従来型メッセージングミドルウェアの課題、イノベーションの阻害、大規模なフォールトトレランスの低さ、分析へのデータ活用の制限となる一時的な永続性、技術的負債と運用コストの増大について説明します。
このホワイトペーパーでは、オープンソースの Kafka と MSK の真のコストを明らかにし、Confluent の使用で実現できる価値を示します。