Développez l'apprentissage automatique prédictif avec Flink | Atelier du 18 déc. | S'inscrire
Modernisez les workloads de messagerie pour aller au-delà des modèles de file d'attente et pub/sub
Simplifiez le mouvement des données en temps réel et mettez-les en mouvement à l'aide d'une plateforme de messagerie moderne. Évitez les problèmes liés au couplage des données et au manque de tolérance aux défaillances à l'échelle des intergiciels de messagerie existants. Augmentez et modernisez vos intergiciels existants grâce à une plateforme de données évolutive et flexible pensée pour le cloud.
Challenges with legacy middleware
Traditional messaging systems like Message Queues (MQs), Enterprise Service Buses (ESBs), and Extract, Transform and Load (ETL) tools have been widely used for decades to handle message distribution and inter-service communication across distributed applications. However, they can no longer keep up with the needs of modern applications across hybrid and multi cloud environments for asynchronicity, heterogeneous datasets and high volume throughput.
Designed as monolithic systems, they are riddled with many challenges: they lack persistence or the ability to efficiently handle highly scalable, efficient and reliable message delivery. They don’t handle the real-time interactions and in-flight stream processing that modern applications demand.
This has left organizations with significant technical debt, demanding the need for a modern approach to messaging middleware.
Comment Confluent peut-il vous aider ?
Confluent offre une plateforme évolutive basée sur Apache Kafka pour diffuser des données dans des environnements hybrides et multicloud ; flexible et à la demande, elle constitue un système d'archivage persistant. Éliminez la complexité opérationnelle grâce à une infrastructure découplée et axée sur les événements, afin que vos développeurs puissent se concentrer sur une élaboration plus rapide de la logique métier à l'aide d'un écosystème de connectors riche et de fonctionnalités de traitement de flux sophistiquées. Migrez à votre propre rythme vers une architecture privilégiant le cloud.
Élaborez une architecture moderne
Transformez vos infrastructures pour prendre en charge des workloads et des applications en temps réel. Développez de nouveaux cas d'utilisation avec un délai de mise sur le marché rapide, en quelques jours et non en plusieurs mois.
Réussissez quelle que soit l'échelle
Assurez l'évolutivité de vos infrastructures de données pour maintenir un haut niveau de disponibilité et de performance tout en restant flexible. Nos clients utilisent régulièrement Confluent afin de gérer plus de 10 milliards de messages par jour.
Facilitez vos migrations de données
Commencez à accéder aux données héritées de nouveaux cas d'utilisation hybrides et multi-cloud et migrez facilement vos charges de travail de messagerie existantes, à votre propre rythme.
Pourquoi choisir Confluent ?
Service de messagerie multi-cloud en temps réel pour les entreprises de toutes tailles.
Avec Confluent, vous pouvez intégrer vos différents systèmes de messagerie à des banques de données modernes, sur site et dans le cloud. Faites radicalement évoluer votre capacité de messagerie et intégrez facilement vos outils existants grâce à la plateforme de données en mouvement de Confluent.
Lancez en quelques jours de nouvelles applications en temps réel grâce à l'API Streams en natif
Tirez parti de Flink ou des API de streaming Kafka-native, notamment pour le traitement des données en temps réel, le traitement d'événements complexes ou les applications nécessitant des opérations stateful et du fenêtrage.
Découplez, standardisez et gérez pleinement les données sur l'ensemble de vos systèmes
Le Schema Registry permet de partager des données propres et régies entre producers et consumers en toute simplicité, et ce, même si vos schémas évoluent avec le temps. Un riche écosystème de plus de 120 connectors vous permet de connecter IBM MQ, TIBCO, HiveMQ, RabbitMQ et ActiveMQ à des applications tierces grand public (notamment Snowflake et MongoDB).
Concevez un système d'archivage persistant avec relecture dans l'ordre et créez des applications contextuelles à états
Le stockage hiérarchisé facilite le stockage de larges volumes de données dans Kafka en allégeant le fardeau et le coût opérationnel. La recherche d'événements recrée facilement des vues matérialisées. La sémantique « Exactly-Once » garantit que tous les messages sont diffusés au moins une fois. Les applications avec état éliminent les conséquences sur les performances des requêtes supplémentaires aux bases de données.
Exploitez une plateforme tolérante aux défaillances avec une mise à l'échelle élastique
Garantissez les niveaux de disponibilité et de fiabilité les plus élevés avec Cluster Linking pour les sauvegardes de données dans plusieurs zones et régions. Surveillez la santé de vos clusters, topics et consumers dans Confluent Control Center. Le contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) fournit un partage multiple et une mise à l'échelle de l'entreprise dans une infrastructure commune.
Éliminez les ralentissements et les pannes dus aux consommateurs lents ou hors ligne
Des partitions de topics fournissent une persistance haute performance, évolutive et déterministe. Des clusters auto-équilibrés, ainsi que le stockage hiérarchisé offrent un équilibrage des charges entièrement automatisé. Confluent pour Kubernetes simplifie le déploiement et les opérations en tirant parti de nos bonnes pratiques afin d'exécuter une plateforme de données en mouvement sécurisée, fiable et prête pour la production.
Modernisez les charges de travail de manière incrémentielle au fil du temps pour réduire le coût total de possession et la complexité opérationnelle
Avec la prise en charge des modèles de messagerie traditionnels (sémantique de routage point à point et publication/abonnement) dans Confluent, migrez à votre rythme sans perturber vos activités. Exploitez un écosystème de connecteurs riche et des applications intégrant Kafka en natif. Grâce à la facturation basée sur l'utilisation réelle, vous ne payez que ce que vous consommez.
Ready to get started?
Getting started is easy. Sign up today for a live demo or check out one of our whitepapers on this topic.
Top 6 reasons to Modernize Legacy Middleware
Join us for a live demo on modernizing your messaging workloads
Compare Confluent to Traditional Middleware
Messaging Integration with Confluent
Why Customers Love Confluent
Nord/LB
« La technologie de Confluent offre continuellement la possibilité de développer des produits compétitifs et originaux pour l’avenir, et c’est avec cette technologie que nous allons franchir nos prochaines étapes. »
Sven Wilbert, NORD/LB
Ressources supplémentaires
Voici quelques ressources connexes qui vous permettront d'en savoir plus sur les systèmes de messagerie, les flux et l'analyse de données en temps réel, le traitement des événements et le fonctionnement de Confluent
Blogs et études de cas
- Modernisation de la messagerie avec Confluent
- La messagerie comme source unique de référence
- Analyse comparative des systèmes de messagerie - Lequel est le plus rapide ?
- Découvrez les avantages d'une architecture orientée événements
- Amyway accélère la modernisation de sa messagerie avec Confluent
- Rodan+Fields passe d'un paradigme axé sur les lots à un paradigme axé sur les données en mouvement avec Confluent
Livres blancs et démonstrations
- 6 principales raisons de moderniser les intergiciels existants
- Comparaison entre Confluent et les intergiciels traditionnels
- Comment Confluent s'intègre aux intergiciels de messagerie
- Démo : Évolution de la messagerie vers les données en mouvement
- Fiche technique : Évolution de la messagerie vers les données en mouvement
Webinaires et documentation
- Webinar : Modernisez vos charges de travail de messagerie avec le streaming de données
- Webinar : Comment UC San Diego a transformé le système universitaire par le biais de données en temps réel ?
- Webinar : L'entreprise Advance Auto Parts connaît une véritable transformation grâce aux données en temps réel
- Qu'est-ce que Confluent Cloud ?
- Le guide du développeur Kafka Streams
- Créer des pipelines de données