Confluent lanceert Streamhouse-architectuur voor realtime AI

Traditionele datalakes, warehouses en lakehouses zijn primair gebouwd voor rapportages en batchverwerkingen, waarbij gegevens op verschillende momenten worden bijgewerkt. Wanneer autonome AI-agenten beslissingen nemen op basis van losstaande systemen, ontstaat het risico dat zij handelen op basis van verouderde of tegenstrijdige informatie. De Streamhouse-architectuur lost dit op door veranderingen in bedrijfsprocessen continu vast te leggen, te verwerken, te beheren en direct te ontsluiten als een gezamenlijk en actueel totaalbeeld.

Als praktijkvoorbeeld noemt Confluent de wereldwijde zakelijke dienstverlener Accenture. De organisatie gebruikt de Streamhouse-architectuur om data over meer dan 120 landen heen te ontkoppelen van verouderde punt-naar-puntintegraties. Hoge volumes aan eventstreams worden omgezet in herbruikbare, realtime dataproducten. Volgens Accenture is de tijd om tot inzichten te komen hierdoor teruggebracht van maanden naar dagen en zijn rapportagetijden drastisch verkort voor de 800.000 medewerkers.

Technisch rust het platform op Apache Kafka voor data-streaming en Apache Flink voor het verwerken en verrijken van gegevens. De nieuwe toevoeging Lightning Tables fungeert als een leesbare opslaglaag binnen Confluent Cloud. Deze laag zet streamingdata direct om in actuele tabellen met lage responstijden, waardoor bedrijven geen aparte databases of ETL-pijplijnen hoeven in te richten om applicaties en AI-agenten van de nieuwste status te voorzien.

Met het initiatief versterkt Confluent de datastrategie van moederbedrijf IBM. Door realtime data-streaming te combineren met integratie- en governance-functionaliteiten, krijgen organisaties een operationele laag om besluitvorming door AI-systemen in hybride cloudomgevingen te versnellen.