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Confluent presenta nuevas capacidades de la oferta de Apache Flink para simplificar la IA

Confluent, Inc., pionero en data streaming, ha anunciado la función AI Model Inference, que próximamente estará disponible en Confluent Cloud para Apache Flink®. Esta funcionalidad permitirá a los equipos integrar el aprendizaje automático en los data pipelines de manera sencilla. La empresa también ha lanzado Confluent Platform for Apache Flink®, una versión de Flink que facilita el procesamiento en tiempo real en entornos locales o híbridos, respaldada por sus expertos en Flink. Además, Confluent ha presentado Freight Clusters, un nuevo tipo de clústeres para Confluent Cloud que ofrece una gestión rentable para casos de uso de alto volumen que no requieren tiempos críticos, como el procesamiento de datos de registro o telemetría.

AI Model Inference simplifica la creación y el lanzamiento de aplicaciones de IA y Machine Learning (ML)

La IA generativa ayuda a las organizaciones a innovar más rápido y ofrecer experiencias de cliente más personalizadas. Los workloads de IA necesitan datos recientes y ricos en contexto para garantizar que los modelos subyacentes generen resultados precisos para que las empresas tomen decisiones informadas basadas en la información más actualizada disponible.

Sin embargo, los desarrolladores a menudo tienen que utilizar varias herramientas y lenguajes para trabajar con modelos de IA y data processing pipelines, lo que da lugar a workloads complejos y fragmentados. Esto puede dificultar el aprovechamiento de los datos más actuales y relevantes para la toma de decisiones, dando lugar a errores o incoherencias y comprometiendo la precisión y fiabilidad de los conocimientos basados en IA. Estos problemas pueden aumentar el tiempo de desarrollo y dificultar el mantenimiento y la ampliación de las aplicaciones de IA.

Con AI Model Inference en Confluent Cloud for Apache Flink®, las organizaciones pueden utilizar sencillas statements SQL desde Apache Flink para realizar llamadas a motores de IA, incluidos OpenAI, AWS SageMaker, GCP Vertex y Microsoft Azure. Ahora las empresas pueden orquestar tareas de limpieza y procesamiento de datos en una sola plataforma.

«Apache Kafka y Flink son los enlaces críticos para alimentar las aplicaciones de machine learning e inteligencia artificial con los datos más oportunos y precisos», dijo Shaun Clowes, Chief Product Officer de Confluent. «AI Model Inference de Confluent elimina la complejidad que conlleva el uso de datos en streaming para el desarrollo de IA permitiendo a las organizaciones innovar más rápido y ofrecer experiencias de cliente potentes.»

AI Model Inference permite a las organizaciones:

  • Simplificar el desarrollo de la IA al usar sintaxis SQL familiar para trabajar directamente con modelos IA/ML, reduciendo la necesidad de herramientas y lenguajes especializados.
  • Establecer una coordinación fluida entre los workflows de data processing y de IA para mejorar la eficiencia y reducir la complejidad operacional.
  • Permitir toma de decisiones precisa y orientada por la IA en tiempo real, aprovechandodatos enstreaming recientes y contextuales.

«Aprovechar los datos recientes y contextuales es fundamental para entrenar y refinar los modelos de IA, y para su uso en el momento de la inferencia para mejorar la precisión y relevancia de los resultados», afirmó Stewart Bond, Vicepresidente de Inteligencia de Datos y Software de Integración de IDC. «Las organizaciones necesitan mejorar la eficiencia del procesamiento de IA unificando la integración de datos y los pipelines de procesamiento con los modelos de IA. Flink puede ahora tratar los modelos fundacionales como recursos de primera clase, permitiendo la unificación del data processing en tiempo real con tareas de IA para agilizar los workflows, mejorar la eficiencia y reducir la complejidad operativa. Estas capacidades facultan a las organizaciones para tomar decisiones precisas y en tiempo real impulsadas por IA basadas en streaming de datos más actuales y relevantes, al tiempo que mejoran el rendimiento y el valor.»

El soporte para AI Model Inference ya está disponible en early access para clientes selectos. Los clientes ya se pueden inscribir para un acceso preferente y aprender más sobre esta oferta.

Confluent Platform for Apache Flink® permite el procesamiento de flujos en nubes privadas y entornos locales

Muchas organizaciones buscan soluciones híbridas para proteger los workloads más sensibles. Con Confluent Platform for Apache Flink®, una distribución de Flink totalmente compatible con Confluent, los clientes pueden aprovechar fácilmente el stream processing para workloads en la nube privada o local con soporte experto a largo plazo. Apache Flink se puede utilizar junto con Confluent Platform con cambios mínimos en los trabajos y la arquitectura de Flink existentes.

Confluent Platform for Apache Flink® puede ayudar a las organizaciones:

  • Minimizar los riesgos con el soporte unificado de Flink y Kafka y la orientación experta de los mayores expertos del sector del data streaming.
  • Reciba asistencia oportuna para solucionar y resolver problemas, reduciendo el impacto de cualquier interrupción operativa en las aplicaciones de misión crítica.
  • Garantizar que las aplicaciones de stream processing sean seguras y estén actualizadas con correcciones de errores y vulnerabilidades fuera de ciclo.

Con Kafka y Flink disponibles en la plataforma completa de data streaming de Confluent, las organizaciones pueden garantizar una mejor integración y compatibilidad entre tecnologías, y recibir un soporte completo para workloads de streaming en todos los entornos. A diferencia de Apache Flink de código abierto, que sólo mantiene las dos versiones más recientes, Confluent ofrece tres años de soporte para cada versión de Confluent Platform for Apache Flink® desde su lanzamiento, lo que garantiza operaciones ininterrumpidas y tranquilidad.

Confluent Platform for Apache Flink® estará disponible para los clientes de Confluent a finales de este año.

Los nuevos Freight clusters autoescalables ofrecen más rentabilidad a escala

Muchas organizaciones utilizan Confluent Cloud para procesar datos de registro y telemetría. Estos casos de uso implican grandes cantidades de datos críticos para la empresa, pero a menudo son menos sensibles a la latencia, ya que suelen alimentar motores de indexación o agregación por lotes. Para hacer que estos casos de uso comunes sean más rentables para los clientes, Confluent está presentando Freight clusters—un nuevo tipo de cluster serverless con un coste hasta un 90% inferior para casos de uso de alto rendimiento con requisitos de latencia relajados. Gracias a Elastic CKUs, los clústeres Freight se autoescalan sin problemas en función de la demanda, sin necesidad de planificación manual del tamaño o la capacidad, lo que permite a las organizaciones minimizar la sobrecarga operativa y optimizar los costes pagando sólo por los recursos que utilizan cuando los necesitan.

Los Freight clusters están disponibles en early access en algunas regiones AWS. Los clientes se pueden inscribir para un early access  y aprender más sobre esta oferta.

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