Confluent a célébré à San Francisco (EE.UU.) sa conférence Current 2026 où la société récemment acquise par IBM a fourni les capacités du clavier d’architecture Streamhouse, conçue pour le contexte commercial continuellement mis à jour aux agents d’intelligence artificielle et aux applications critiques. Avec la disponibilité générale de Lightning Tables, la société complète sa plate-forme unifiée de cinq piliers : Transmitir, Conectar, Procesar, Gobernar et Consultar.
Au cours de l’événement, il se peut que la numérisation des entreprises ait atteint un point d’inflexion dans le volume d’informations traitées, car ce n’est pas le seul facteur qui influence l’issue ou le fracas d’une organisation, si l’immédiat et la cohérence sont à l’ordre du jour de la décision. autonomie.
Ainsi, le scénario technologique actuel est décrit comme étant caractérisé par l’adoption accélérée de systèmes techniques qui peuvent permettre de découvrir les limites structurelles des modèles traditionnels d’exploitation et d’intégration de données. Dans ce scénario, les lacs de données, les almacènes de données (entrepôts) oui maisons au bord du lacconçu historiquement pour la génération d’informations par lot (lot) et l’analyse rétrospective, il n’a pas la capacité de répondre aux demandes des agents numériques qui ont besoin d’interpréter l’état du commerce au niveau militaire. Oui, il s’agit d’un problème avec Confluent qui souhaite trouver une solution avec son architecture Streamhouse, une proposition qui consiste à résoudre le problème entre la création des données et votre consommation opérationnelle en temps réel.
La fin de la latence pour beaucoup
De l’exposition réalisée par Shaun Clowes, directeur général de Confluent et Data de Confluent, « la cause du problème architectural des grandes entreprises se trouve dans la fragmentation de l’information à travers des systèmes hétérogènes qui actualisent leurs états dans des moments différents. À ce moment-là, il y a un agent d’intelligence artificielle qui a l’intention d’agir. » réaliser une tâche complexe, la divergence entre les visions contradictoires du même commerce provoque des erreurs d’exécution, des décisions erronées ou la propagation d’incohérences opérationnelles ».
Pour dépasser cette trame de latence, l’architecture Streamhouse s’appuie sur trois principes irréductibles : elle doit être continuellement actuelle, de mission critique et décentralisée. À la différence des initiatives de consolidation massives du passé, il n’est pas nécessaire de déplacer préalablement toutes les données vers un référentiel centralisé, si celui-ci fonctionne comme une capacité opérationnelle active en temps réel qui coexiste de forme transparente avec les almacènes et maisons au bord du lac existant.
Dans le cadre de la rueda de prensa postérieure à l’événement, où l’assistance de Byte TI, Clowes, a souligné l’urgence de ce changement de paradigme pour analyser l’évolution de l’entreprise logicielle. Le directif des agents intelligents modifie radicalement les exigences de l’infrastructure de données en affirmant que «la prochaine ère de l’entreprise IA sera créée par les agents qui se sont succédés dans le commerce en ce moment».
Pour expliquer la relation entre l’information continue et les algorithmes opérationnels, Clowes a utilisé une analogie avec la raffinement des ressources primaires : « Si les gens disent que les données sont sur le nouveau pétrole, ce qui veut vraiment dire est que tout le monde doit être raffiné pour les utilisateurs. Ce n’est pas possible. quemar petróleo crudo y obtener algo útil de él”. À mon avis, l’infrastructure de streaming est une raffinerie qui convertit le pétrole brut en essence, qui est donc une véritable vente compétitive.
Dans ce cadre, les agents de l’IA ne se contentent pas de consulter des experts, si les moteurs sont de haut rendement. Le principal problème est maintenant celui des bouchons de bouteille qui sont produits précisément par l’intervention humaine. Clowes a été catégorique dans la description de l’inefficacité des processus manuels hérités avant l’automatisation en temps réel : « Dans de nombreux cas, l’intervention humaine est une supervision inutile. C’est un limiteur de vitesse qui fait que tout va plus lentement, par conséquent, aux entreprises d’une infrastructure. continue, les problèmes opérationnels peuvent être détectés et résolus de manière autonome, libérant le talent humain pour les domaines de l’innovation stratégique ».
La plate-forme de cinq piliers et l’innovation de Lightning Tables
Le pilier technologique qui permet à l’architecture Streamhouse d’être la plate-forme de streaming de données, la plate-forme de streaming de données ou le DSP, conçue pour Apache Kafka et le moteur Kora. La solution a évolué jusqu’à intégrer cinq capacités fondamentales unifiées : Transmettre (Flux), Connecter (Connecter), Processus (Processus), Gobernar (Gouverner) et la réception a incorporé la capacité de consultant (Requête).
Les composants de transmission captent et distribuent les événements commerciaux avec des latences inférieures au pistolet dans les essais internes. Le pilier de connexion facilite l’entrée et la sortie au milieu de plus de 150 connecteurs entièrement gérés par les systèmes d’origine et de destination. Pour sa part, la capacité de processus utilisée par Apache Flink pour enriquecer, transformer et combiner des flux continus à proximité de la source d’alimentation, pendant que le pilier de contrôle assure la qualité, la ligne, le cifrage et le remplissage normatif des données dans l’ensemble de votre cycle de vie au milieu du Stream Catalog.
La grande nouveauté annoncée en Courant 2026 est le cinquième pilier, Consultar (Requête), conçu pour envoyer les données en streaming au service immédiat d’applications, d’analyses et de modèles d’IA. Cette capacité est disponible à travers trois interfaces spécialisées : Confluent Tableflow, qui alimente maisons au bord du lac en formats de tableau ouvert; le moteur de contexte en temps réel, connecté aux agents intermédiaires du protocole de contexte de modèle (MCP) ; y Tableaux Lightning.
Lightning Tables est présenté comme un service de lecture solo entièrement géré qui matérialise la forme des événements de Kafka dans des tableaux consultables via SQL et les API directes. Les essais internes de Confluent accréditent un temps d’actualisation d’environ 100 millisecondes depuis la création de l’information, avec des délais de consultation situés entre 10 et 100 millisecondes et un rendu supérieur à 1.000 consultations par seconde. Merci à cela de simplifier l’architecture TI en éliminant la nécessité de construire des canalisations ETL complètes, des bases de données intermédiaires ou des capacités cachées dédiées. De plus, il s’agit d’un ensemble de caractéristiques en temps réel pour la personnalisation et l’apprentissage automatique.
Au cours de sa principale mission dans l’événement, Shaun Clowes a estimé que Streamhouse n’était pas un produit ciblé ni une invention pratique, mais un patron architectural émergent dans l’industrie actuelle :
La disponibilité de Lightning Tables marque un changement en ce qui concerne la consultation analytique et l’événement opérationnel convergent définitivement. Comme Clowes a repris lors de la présentation, « avec Lightning Tables, notre plate-forme de diffusion de données en continu à chaque agent et application d’une vision en direct et gestion du commerce. Cela signifie que les entreprises peuvent agir sur les signaux de fraude le plus rapidement possible, assister les clients en ce moment et exécuter les opérations. basándose en lo que es verdad hoy frente a lo que era verdad ayer».
Intégration chez IBM
La présentation de Streamhouse offre une dimension corporative la plus pertinente grâce à l’intégration de Confluent dans la structure globale d’IBM. Dans l’esquema stratégique de la multinationale, Confluent est positionné dans le centre neurologique de la stratégie de données d’IBM, combinant la transmission en temps réel avec la suite d’intégration, de gouvernement et d’IA d’IBM. Cette synergie ne répond pas à un empaqueté commercial artificiel, mais à la complémentarité naturelle entre les technologies comme Apache Kafka, Apache Flink, Red Hat, HashiCorp et Watsonx.
Face aux hommes de l’industrie sur la perte d’une technologie géante qui pourrait restreindre l’interopérabilité avec d’autres fournisseurs, Shaun Clowes a été en mesure de ratifier la vocation ouverte et sans restriction de la plate-forme. Clowes a conceptualisé le papier de Confluent à l’intérieur des écosystèmes commerciaux comme un élément fonctionnel du blocage des données (verrouillage du fournisseur). » Tenemos llamamos » antigravedad de datos « . Nous sommes au contraire d’un endroit où l’on a vos données et nunca salen. Notre travail est d’entrer les données à l’endroit dans ce qui est possible. Littéralement, nous distribuons les données ; nous sommes un intermédiaire d’informations en cierto sentido « .
Cette vision d’échange continue de renvoyer la position de Confluent à l’action comme un automate de données qui élimine la duplication inutile et l’intégration fragmentée. Clowes a expliqué comment l’architecture a amélioré la charge de l’infrastructure de l’entreprise, affirmant que « Confluent est au centre de la stratégie de données d’IBM. La mission de Confluent a toujours permis aux personnes d’obtenir de la valeur de leurs données sans qu’elles soient retranscrites une et d’autres fois. superautopiste d’information entre tous ces systèmes différents, éliminant la nécessité de duplications, le manuel d’intégration des applications et les silos ».
Assimismo, le compromis avec le desarrollo de code ouvert est siendo un pilier innégociable. Confluent et IBM sont les principaux contributeurs aux projets communautaires emblématiques comme Apache Kafka et Apache Flink. Clowes était convaincu que « le code ouvert n’est pas un ennemi ; il aide à déplacer les données et la forme unique d’aborder un problème à l’échelle mondiale est de connaître les projets de code ouvert de grand succès qui sont utilisés dans tout l’écosystème ».
