Confluent f\u00fchrt neue Funktionen f\u00fcr Confluent Cloud ein, um Stream Processing und Daten-Streaming zug\u00e4nglicher und sicherer zu machen. Der neue Support von Confluent f\u00fcr Table API stellt Apache Flink\u00ae f\u00fcr Java- und Python-Entwickler bereit; Confluent Private Networking f\u00fcr Flink bietet Schutz auf Enterprise-Level f\u00fcr sensible Daten; Confluent Extension for Visual Studio Code beschleunigt die Entwicklung von Echtzeit-Anwendungsf\u00e4llen; und Client-Side-Verschl\u00fcsselung auf Field Level verschl\u00fcsselt sensible Daten f\u00fcr mehr Sicherheit und Datenschutz.<\/p>\n
\u201eDie wahre St\u00e4rke von Apache Flink f\u00fcr Stream Processing besteht darin, dass Entwickler Anwendungen erstellen k\u00f6nnen, die Echtzeitdaten sofort analysieren und darauf reagieren. Das verbessert die Reaktionsf\u00e4higkeit und das Benutzererlebnis erheblich\u201c, sagt Stewart Bond, Research Vice President bei IDC. \u201eVerwaltete Apache-Flink-L\u00f6sungen k\u00f6nnen die Komplexit\u00e4t der Infrastrukturverwaltung eliminieren und gleichzeitig Zeit und Ressourcen sparen. Unternehmen ben\u00f6tigen eine Flink-L\u00f6sung, die sich nahtlos in die Tools, Programmiersprachen und Datenformate integrieren l\u00e4sst, die sie bereits verwenden. Das erleichtert die Implementierung in die Arbeitsabl\u00e4ufe des Unternehmens.\u201d<\/p>\n
Immer mehr Unternehmen setzen auf Stream Processing, um Echtzeitanwendungen und Pipelines f\u00fcr verschiedene Anwendungsf\u00e4lle wie maschinelles Lernen, Predictive Maintenance, personalisierte Empfehlungen und Betrugserkennung zu erstellen. Mit Stream Processing k\u00f6nnen Unternehmen ihre Daten mit Informationen aus ihrem gesamten Unternehmen mischen und anreichern. Apache Flink ist der De-facto-Standard f\u00fcr Stream Processing. Viele Teams sto\u00dfen bei Flink jedoch auf Hindernisse, da es betrieblich komplex, schwer abzusichern und mit teuren Infrastruktur- und Verwaltungskosten verbunden ist.<\/p>\n
\u201eTausende von Teams auf der ganzen Welt nutzen Apache Flink als ihre zuverl\u00e4ssige Stream-Processing-L\u00f6sung. Um au\u00dfergew\u00f6hnliche Kundenerlebnisse zu liefern und Abl\u00e4ufe zu optimieren, verlagern sie die Verarbeitung n\u00e4her an die Quelle. Dort sind die Daten frisch und sauber\u201c, sagt Shaun Clowes, Chief Product Officer bei Confluent. \u201eUnsere neuen Innovationen verschieben die Grenzen weiter und machen es Entwicklern aller Qualifikationsstufen leichter, diese leistungsstarke Technologie f\u00fcr noch mehr gesch\u00e4ftskritische und komplexe Anwendungsf\u00e4lle zu nutzen.\u201d<\/p>\n
Confluent Cloud f\u00fcr Apache Flink beinhaltet die SQL-API, ein leistungsstarkes und benutzerfreundliches Tool f\u00fcr die Verarbeitung von Datenstr\u00f6men. W\u00e4hrend Flink SQL f\u00fcr das schnelle Schreiben und Ausf\u00fchren von Abfragen geeignet ist, bevorzugen einige Teams Programmiersprachen wie Java oder Python, die eine bessere Kontrolle \u00fcber ihre Anwendungen und Daten erm\u00f6glichen. Dies kann besonders wichtig sein, wenn komplexe Gesch\u00e4ftslogik oder benutzerdefinierte Verarbeitungsaufgaben entwickelt werden.<\/p>\n
Durch das Einbinden des Supports f\u00fcr die Table API in Confluent Cloud f\u00fcr Apache Flink k\u00f6nnen Java- oder Python-Entwickler Streaming-Anwendungen mit vertrauten Tools erstellen. Durch die Unterst\u00fctzung sowohl von Flink SQL als auch der Table API k\u00f6nnen Entwickler mit Confluent Cloud f\u00fcr Apache Flink die beste Sprache f\u00fcr ihre Anwendungsf\u00e4lle w\u00e4hlen.<\/p>\n
Die Flexibilit\u00e4t der Programmiersprache zu verbessern, indem Entwickler ihre bevorzugten Programmiersprachen verwenden und die Vorteile sprachspezifischer Funktionen und benutzerdefinierter Operationen nutzen k\u00f6nnen.
\nDen Codierungsprozess zu optimieren, indem Kunden die integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) ihrer Wahl nutzen. IDE bietet Funktionen zur automatischen Vervollst\u00e4ndigung, Refactoring-Tools und Compile-Time-Checks, um eine h\u00f6here Codequalit\u00e4t zu gew\u00e4hrleisten und Laufzeitprobleme zu minimieren.<\/p>\n
\u201eWir sind dabei, unsere Finanzdienstleistungen neu zu gestalten. Dazu sind dringend neue Technologien n\u00f6tig, die nicht nur unsere Kunden sch\u00fctzen, sondern auch problemlos von unseren Teams genutzt werden k\u00f6nnen\u201c, sagt Shujahat Bashir, Director of Software Engineering bei Thrivent. \u201eDaten-Streaming und Stream Processing k\u00f6nnen dazu beitragen, Betrug in Echtzeit zu erkennen und Zahlungen zu verarbeiten, um ein au\u00dfergew\u00f6hnliches Kundenerlebnis zu schaffen. Wir freuen uns darauf, Confluents neue Funktionen f\u00fcr Apache Flink wie Private Networking, flexibles Schema-Management und Tabellen-APIs zu nutzen, um die Leistungsf\u00e4higkeit von Flink auf die Sprachen und Entwicklungsstile auszuweiten, die wir bereits heute verwenden.\u201d<\/p>\n
In Zeiten, in denen es mehr Daten als je zuvor gibt und immer mehr Teams Cloud- und Hybridl\u00f6sungen nutzen, sind private Netzwerke f\u00fcr den Schutz vor unbefugtem Zugriff und Cyber-Bedrohungen unerl\u00e4sslich. Confluent Cloud bietet jetzt Private-Networking-Support f\u00fcr Flink. Eine entscheidende Sicherheitsebene f\u00fcr Unternehmen, die Daten innerhalb strenger gesetzlicher Rahmenbedingungen verarbeiten m\u00fcssen.<\/p>\n
Die Unterst\u00fctzung privater Netzwerke ist auf AWS f\u00fcr Enterprise- und Dedicated-Cluster allgemein verf\u00fcgbar. Weitere Cloud-Plattformen sind in K\u00fcrze verf\u00fcgbar.<\/p>\n
Teams, die mit Echtzeitdaten-Plattformen wie Open Source Apache Kafka arbeiten, haben oft mit fragmentierten Tools, umst\u00e4ndlichen Arbeitsabl\u00e4ufen und dem st\u00e4ndigen Wechsel zwischen Umgebungen und anderen Schnittstellen zu k\u00e4mpfen. Diese uneinheitliche Erfahrung erschwert die Integration von Echtzeitdaten in Anwendungen und verlangsamt Produktivit\u00e4t und Innovation.<\/p>\n
Integrierte Entwicklungsumgebungen k\u00f6nnen diesen Prozess erheblich vereinfachen. 54 % der Entwickler weltweit verwenden Visual Studio Code (VS Code), die beliebteste Wahl f\u00fcr die Codebearbeitung. Die Confluent Erweiterung f\u00fcr Visual Studio Code vereinfacht den Entwicklungsprozess durch die direkte Integration von Confluent in die bevorzugte integrierte Entwicklungsumgebung von Teams.<\/p>\n
Die Confluent-Erweiterung f\u00fcr Visual Studio Code erm\u00f6glicht es Teams:<\/p>\n
Die Confluent-Erweiterung f\u00fcr Visual Studio Code unterst\u00fctzt Kafka-Clients und ist im Early Access verf\u00fcgbar. Neue Flink-Funktionen und allgemeine Verf\u00fcgbarkeit werden sp\u00e4ter im Jahr 2024 verf\u00fcgbar sein.<\/p>\n
Datensicherheit und Datenschutz haben f\u00fcr Unternehmen in regulierten Branchen wie Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und dem \u00f6ffentlichen Sektor h\u00f6chste Priorit\u00e4t. Diese Organisationen unterliegen Compliance-Vorschriften, die bestimmen, wie auf sensible Daten wie pers\u00f6nlich identifizierbare Informationen (PII) zugegriffen werden kann und wie sie verschoben und gespeichert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n
Die Teams k\u00f6nnen mit Client-Side-Verschl\u00fcsselung auf Field-Level ihre sensibelsten Daten sch\u00fctzen. Sie k\u00f6nnen einzelne Felder innerhalb ihrer Datenstr\u00f6me verschl\u00fcsseln, was die Sicherheit und Compliance erh\u00f6ht. Zus\u00e4tzlich zu den bestehenden Sicherheitsfunktionen von Confluent reduziert die Client-Side-Verschl\u00fcsselung auf Field-Level das Risiko eines unerw\u00fcnschten Zugriffs weiter, indem sie Daten auf Seite des Clients verschl\u00fcsselt. Das bedeutet, dass selbst Systemadministratoren und User mit hohen Zugriffsrechten die Nachrichten nicht im Klartext einsehen k\u00f6nnen.<\/p>\n
Mit Client-Side-Verschl\u00fcsselung auf Field-Level k\u00f6nnen Teams:<\/p>\n
Die Client-Side-Verschl\u00fcsselung auf Field-Level ist derzeit in begrenztem Umfang verf\u00fcgbar und wird voraussichtlich in K\u00fcrze f\u00fcr alle Confluent Cloud-Benutzer \u00fcber die Stream Governance Suite des Unternehmens allgemein verf\u00fcgbar sein.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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