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La nouvelle fonction AI Model Inference de Confluent intègre de manière transparente les capacités d'IA et de machine learning (ML) dans les pipelines de données.
Confluent Platform for Apache Flink® permet le traitement de flux pour les charges de travail on-premise et dans les cloud privés avec le support des experts Flink de Confluent.
Les nouveaux clusters Freight de Confluent permettent de réduire les coûts pour les cas d'utilisation à haut débit avec des exigences de latence réduites.
Confluent, Inc. (NASDAQ:CFLT), pionnier du streaming de données, annonce aujourd’hui AI Model Inference, une fonctionnalité à venir sur Confluent Cloud for Apache Flink®, pour permettre aux équipes d'incorporer facilement le machine learning dans les pipelines de données. Confluent présente également Confluent Platform for Apache Flink®, une distribution Flink pour le traitement de flux dans des environnements sur site ou hybrides avec le support des experts Flink de l'entreprise. Enfin, Confluent dévoile Freight clusters, un nouveau type de cluster pour Confluent Cloud qui offre un moyen économique de gérer les cas d'utilisation de gros volumes qui ne sont pas sensibles à la latence, tels que les données de journalisation ou de télémétrie.
AI Model Inference simplifie la création et le déploiement d'applications d'IA et de ML
L'IA générative aide les entreprises à innover plus rapidement et à offrir des expériences client plus personnalisées. Les charges de travail IA ont besoin de données fraîches et riches en contexte pour s'assurer que les modèles sous-jacents génèrent des sorties et des résultats précis permettant aux entreprises de prendre des décisions éclairées sur la base des informations disponibles les plus récentes.
Cependant, les développeurs doivent souvent utiliser plusieurs outils et langages pour travailler avec des modèles d'IA et des pipelines de traitement de données, ce qui conduit à des charges de travail complexes et fragmentées. Cela peut rendre difficile l'exploitation des données les plus récentes et les plus pertinentes pour la prise de décision, entraînant des erreurs ou des incohérences et compromettant la précision et la fiabilité des informations issues de l'IA. Ces problèmes peuvent entraîner une augmentation du temps de développement et des difficultés dans la maintenance et la mise à l'échelle des applications d'IA.
Avec AI Model Inference dans Confluent Cloud for Apache Flink®, les entreprises peuvent utiliser de simples instructions SQL à partir d'Apache Flink pour appeler des moteurs d'IA, notamment OpenAI, AWS SageMaker, GCP Vertex et Microsoft Azure. Elles ont la possibilité désormais d’orchestrer les tâches de nettoyage et de traitement des données sur une plateforme unique.
« Apache Kafka et Flink sont les liens essentiels pour alimenter les applications de machine learning et d'intelligence artificielle avec les données les plus opportunes et les plus précises » déclare Shaun Clowes, Chief Product Officer chez Confluent. « AI Model Inference de Confluent supprime la complexité liée à l'utilisation de données en streaming pour le développement de l'IA en permettant aux organisations d'innover plus rapidement et d'offrir des expériences client bien plus évoluées. »
AI Model Inference permet aux entreprises de :
« L'exploitation de données fraîches et contextuelles est primordiale pour l'entraînement et le perfectionnement des modèles d'IA, ainsi que pour l'utilisation au moment de l'inférence afin d'améliorer la précision et la pertinence des résultats » explique Stewart Bond, vice-président, Data Intelligence and Integration Software, IDC. « Les entreprises doivent améliorer l'efficacité du traitement de l'IA en unifiant l'intégration des données et les pipelines de traitement avec les modèles d'IA. Flink peut désormais traiter les modèles fondamentaux comme des ressources de premier ordre, ce qui permet d'unifier le traitement des données en temps réel avec les tâches d'IA pour rationaliser les workflows, améliorer l'efficacité et réduire la complexité opérationnelle. Ces capacités permettent aux organisations de prendre des décisions précises, en temps réel, basées sur l'IA, à partir des données en continu les plus récentes et les plus pertinentes, tout en améliorant les performances et la valeur. »
Le support d'AI Model Inference est actuellement disponible en accès anticipé pour certains clients. Ces clients peuvent s'inscrire en savoir plus sur cette offre.
Confluent Platform for Apache Flink® permet le traitement de flux dans les clouds privés et les environnements sur site.
De nombreuses entreprises recherchent des solutions hybrides pour protéger les charges de travail les plus sensibles. Avec Confluent Platform for Apache Flink®, une distribution Flink entièrement prise en charge par Confluent, les clients peuvent facilement tirer parti du traitement des flux pour les charges de travail sur site ou dans des clouds privés, tout en bénéficiant d'un support expert à long terme. Apache Flink peut être utilisé en tandem avec Confluent Platform avec un minimum de modifications des tâches et de l'architecture Flink existantes.
Confluent Platform for Apache Flink® peut aider les entreprises à :
Avec Kafka et Flink disponibles dans la plateforme complète de streaming de données de Confluent, les entreprises peuvent assurer une meilleure intégration et compatibilité entre les technologies, et bénéficier d'un support complet pour les workloads de streaming dans tous les environnements. Contrairement à l'open source Apache Flink qui ne maintient que les deux versions les plus récentes, Confluent offre trois ans de support pour chaque version de Confluent Platform for Apache Flink® à partir du lancement, garantissant des opérations ininterrompues et une tranquillité d'esprit.
Confluent Platform for Apache Flink® sera disponible pour les clients de Confluent dans le courant de l'année.
Les nouveaux clusters Freight à mise à l'échelle automatique offrent un meilleur rapport coût-efficacité à l'échelle
De nombreuses entreprises utilisent Confluent Cloud pour traiter les données de journalisation et de télémétrie. Ces cas d'utilisation impliquent de grandes quantités de données critiques pour l'entreprise, mais sont souvent moins sensibles à la latence puisqu'ils alimentent généralement des moteurs d'indexation ou d'agrégation par lots. Pour rendre ces cas d'utilisation courants plus rentables pour les clients, Confluent introduit les clusters Freight - un nouveau type de cluster sans serveur avec un coût jusqu'à 90% inférieur pour les cas d'utilisation à haut débit avec des exigences de latence moins strictes. Alimentés par Elastic CKUs, les clusters Freight s'auto-échelonnent de manière transparente en fonction de la demande, sans dimensionnement manuel ni planification de la capacité, ce qui permet aux entreprises de minimiser les frais généraux opérationnels et d'optimiser les coûts en ne payant que pour les ressources qu'elles utilisent au moment où elles en ont besoin.
Les clusters Freight sont disponibles en l'accès anticipé dans certaines régions AWS. Les clients peuvent s'inscrire à l'accès anticipé pour en savoir plus sur cette offre.
Ressources complémentaires :
Notre roadmap pouvant évoluer à l'avenir, les fonctionnalités mentionnées dans le présent document sont susceptibles de changer, de ne pas être livrées à temps ou de ne pas être livrées du tout. Ces informations ne constituent pas un engagement à fournir une quelconque fonctionnalité et les clients doivent prendre leurs décisions d'achat sur la base des fonctionnalités actuellement disponibles.
A propos de Confluent
Confluent est la plateforme de streaming de données à l’avant-garde d’une catégorie fondamentalement nouvelle d’infrastructure de données qui met les données en mouvement. L’offre cloud-native de Confluent est la principale plateforme pour les données en mouvement, conçue pour être un réseau intelligent permettant aux données en temps réel provenant de plusieurs sources de circuler en continu dans toute l’organisation. Avec Confluent, les organisations peuvent répondre aux nouveaux impératifs commerciaux consistant à offrir des expériences client front-end plus riches et à passer à des opérations back-end sophistiquées, automatisées et en temps réel. https://www.confluent.io/fr-fr/
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