Nouvelles fonctionnalités de Confluent Cloud pour Apache Flink®
Les nouvelles fonctionnalités de Confluent Cloud pour Apache Flink® simplifient le développement de l'IA en temps réel Flink Native Inference exécute sans effort des modèles d'IA directement dans Confluent Cloud pour un développement rationalisé. Flink Search offre une interface unifiée pour interroger les bases de données vectorielles, simplifiant ainsi le processus d'enrichissement des données. Les fonctions ML intégrées ouvrent le plein potentiel des analyses pilotées par l'IA aux non-spécialistes de la data science. - Produits
Confluent, Inc. ( annonce de nouvelles fonctionnalités dans Confluent Cloud pour Apache Flink® qui simplifient et rationalisent le processus de développement d'applications d'intelligence artificielle (IA) en temps réel. Flink Native Inference simplifie les workflows complexes en permettant aux équipes d'exécuter n'importe quel modèle d'IA open source directement dans Confluent Cloud. Flink Search unifie l'accès aux données à travers plusieurs bases de données vectorielles, simplifiant ainsi la découverte et la récupération au sein d'une interface unique. En outre, de nouvelles fonctions de machine learning (ML) intégrées apportent des cas d'utilisation pilotés par l'IA, tels que la prévision et la détection d'anomalies, directement dans Flink SQL, facilitant l'accès aux techniques avancées de data science. Ensemble, ces innovations redéfinissent la manière dont les entreprises peuvent exploiter l'IA pour l'engagement client en temps réel et la prise de décision.
La vague de l'IA est là. Selon McKinsey, 92% des entreprises prévoient d'augmenter leurs investissements en IA au cours des trois prochaines années. Ces entreprises veulent saisir cette opportunité et capitaliser sur les promesses de l'IA. Cependant, la route vers la construction d'applications d'IA en temps réel est compliquée. Les développeurs jonglent avec plusieurs outils, langages et interfaces pour incorporer des modèles de ML et tirer des informations pertinentes de sources de données disparates. Ce workflow fragmenté conduit à des inefficacités coûteuses, des ralentissements des opérations et des hallucinations de l'IA qui peuvent nuire à la réputation.
En tant que seule solution de traitement de flux sans serveur sur le marché qui unifie le traitement en temps réel et par batch, Confluent Cloud pour Apache Flink permet aux équipes de gérer sans effort des flux continus de données et des charges de travail par batch au sein d'une seule plateforme. Cela élimine la complexité et les frais généraux opérationnels de la gestion de solutions de traitement séparées. Avec ces nouvelles fonctionnalités d'IA, de ML et d'analytique, elle permet aux entreprises de rationaliser davantage de workflows et de libérer une plus grande efficacité. Ces fonctionnalités sont disponibles dans un programme d'accès anticipé, ouvert aux clients de Confluent Cloud.
• Flink Native Inference : Exécutez des modèles d'IA open source dans Confluent Cloud sans gestion d'infrastructure supplémentaire.
Lorsqu'ils travaillent avec des modèles de ML et des pipelines de données, les développeurs utilisent souvent des outils et des langages séparés, conduisant à des workflows complexes et fragmentés et à des données obsolètes. Flink Native Inference simplifie ces opérations en permettant aux équipes d'exécuter des modèles d'IA open source ou ajustés directement dans Confluent Cloud. Cette approche offre une plus grande flexibilité et des économies de coûts. Également, les données ne quittent jamais la plateforme pour l'inférence, ajoutant un niveau de sécurité supérieur.
• Flink search : Utilisez une seule interface pour accéder aux données de plusieurs bases de données vectorielles.
Les recherches vectorielles fournissent aux LLM le contexte nécessaire pour prévenir les hallucinations et assurer des résultats fiables. Flink Search simplifie l'accès aux données en temps réel à partir de bases de données vectorielles, telles que MongoDB, Elasticsearch et Pinecone. Cela élimine le besoin de processus ETL complexes ou de consolidation manuelle des données, économisant un temps et des ressources précieux tout en garantissant que les données sont contextuelles et toujours à jour.
• Built-in ML functions : Démocratiser l'accès à la data science
De nombreuses solutions de data science nécessitent une expertise pointue, ce qui crée des goulets d'étranglement dans les cycles de développement. Les nouvelles fonctions de machine learning intégrées simplifient les tâches complexes, telles que la prévision, la détection d'anomalies et la visualisation en temps réel, directement dans Flink SQL. Ces fonctionnalités permettent aux développeurs d'exploiter l'IA sans compétences avancées en data science, accélérant ainsi l'accès à des analyses pertinentes et offrant aux entreprises une prise de décision plus rapide et plus agile.
« L'intégration de données contextualisées et fiables dans les modèles d'IA et de machine learning donnera aux entreprises un avantage concurrentiel » explique Stewart Bond, Vice-président, Data Intelligence et Intégration chez IDC. « Les entreprises doivent unifier leurs processus de traitement des données et leurs workflows d'IA pour garantir des prédictions précises et des réponses fiables des modèles de langage. Flink offre une interface unique pour orchestrer l'inférence et la recherche vectorielle dans un environnement cloud-native entièrement géré, rendant l'analyse en temps réel et l'IA plus accessibles et stratégiques pour l'avenir de l'IA générative et agentique. »
Fonctionnalités additionnelles de Confluent Cloud
Confluent annonce de nouvelles avancées pour Confluent Cloud, facilitant l'accès et l'exploitation des données en temps réel, avec notamment Freight Clusters, Confluent pour Visual Studio (VS) Code, and le connecteur Oracle XStream CDC Source. Plus de détails sont disponibles dans ce billet de blog.
Comme notre feuille de route peut changer à l'avenir, les fonctionnalités mentionnées ici peuvent changer, ne pas être livrées à temps ou 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.
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