En la era de la transformación digital constante, las organizaciones deben diseñar estrategias para aumentar su ritmo de negocios para mantenerse al día (e idealmente superar) a su competencia. Los clientes se mueven rápidamente y cada vez resulta más difícil mantenerse al día con sus demandas dinámicas. Como resultado, considero que el acceso a datos en tiempo real es una base necesaria para desarrollar la agilidad empresarial y mejorar la toma de decisiones.

El procesamiento de transmisiones es el núcleo de los datos en tiempo real. Le permite a su empresa incorporar flujos de datos continuos a medida que ocurren y ponerlos en primer plano para su análisis, lo que le permite mantenerse al día con los cambios constantes.

Apache Kafka y Apache Flink trabajando juntos

Cualquiera que esté familiarizado con el ecosistema de procesamiento de transmisiones está familiarizado con Apache Kafka: el estándar empresarial de facto para la transmisión de eventos de código abierto. Apache Kafka cuenta con muchas capacidades sólidas, como ofrecer un alto rendimiento y mantener una alta tolerancia a fallas en caso de falla de la aplicación.

Los flujos de Apache Kafka llevan los datos a donde deben ir, pero estas capacidades no se maximizan cuando Apache Kafka se implementa de forma aislada. Si está utilizando Apache Kafka hoy, Apache Flink debería ser una pieza crucial de su pila de tecnología para garantizar que está extrayendo lo que necesita de sus datos en tiempo real.

Con la combinación de Apache Flink y Apache Kafka, las posibilidades de transmisión de eventos de código abierto se vuelven exponenciales. Apache Flink crea una baja latencia al permitirle responder con rapidez y precisión a la creciente necesidad empresarial de tomar medidas oportunas. En conjunto, la capacidad de generar información y automatización en tiempo real está a su alcance.

Con Apache Kafka, obtiene un flujo sin procesar de eventos de todo lo que sucede dentro de su negocio. Sin embargo, no todo es necesariamente procesable y algunos se atascan en colas o en el procesamiento por lotes de big data. Aquí es donde entra en juego Apache Flink: se pasa de eventos sin procesar a trabajar con eventos relevantes. Además, Apache Flink contextualiza sus datos detectando patrones, lo que le permite comprender cómo suceden las cosas entre sí. Esto es clave porque los eventos tienen una vida útil y el procesamiento de datos históricos podría anular su valor. Considere trabajar con eventos que representan retrasos en los vuelos: requieren una acción inmediata y procesar estos eventos demasiado tarde seguramente resultará en algunos clientes muy descontentos.

Apache Kafka actúa como una especie de manguera de eventos, comunicando lo que siempre sucede dentro de su negocio. La combinación de esta manguera contra incendios de eventos con detección de patrones, impulsada por Apache Flink, da en el blanco: una vez que detecta el patrón relevante, su próxima respuesta puede ser igual de rápida. Cautive a sus clientes haciendo la oferta correcta en el momento adecuado, refuerce su comportamiento positivo o incluso tome mejores decisiones en su cadena de suministro, solo por nombrar algunos ejemplos de la amplia funcionalidad que obtiene cuando utiliza Apache Flink junto con Apache Kafka.

Innovando en Apache Flink: Apache Flink para todos

Ahora que hemos establecido la relevancia de que Apache Kafka y Apache Flink trabajen juntos, quizás se pregunte: ¿quién puede aprovechar esta tecnología y trabajar con eventos? Hoy en día, normalmente son los desarrolladores. Sin embargo, el progreso puede ser lento mientras se espera a desarrolladores expertos con cargas de trabajo intensas. Además, los costos son siempre una consideración importante: las empresas no pueden darse el lujo de invertir en todas las oportunidades posibles sin evidencia de valor agregado. Para aumentar la complejidad, existe una escasez de encontrar a las personas adecuadas con las habilidades adecuadas para asumir proyectos de desarrollo o ciencia de datos.

Por eso es importante capacitar a más profesionales de negocios para que se beneficien de los eventos. Cuando facilita el trabajo con eventos, otros usuarios, como analistas e ingenieros de datos, pueden comenzar a obtener información en tiempo real y trabajar con conjuntos de datos cuando más importa. Como resultado, reduce la barrera de las habilidades y aumenta la velocidad de procesamiento de datos al evitar que información importante quede atrapada en un almacén de datos.  

El enfoque de IBM para las aplicaciones de procesamiento y transmisión de eventos innova en las capacidades de Apache Flink y crea una solución abierta y componible para abordar estas preocupaciones de la industria a gran escala. Apache Flink funcionará con cualquier Apache Kafka y la tecnología de IBM se basa en lo que los clientes ya tienen, evitando la dependencia del proveedor. Con Apache Kafka como estándar de la industria para la distribución de eventos, IBM tomó la iniciativa y adoptó Apache Flink como opción para el procesamiento de eventos, aprovechando al máximo esta combinación perfecta.

Imagínese si pudiera tener una vista continua de sus eventos con la libertad de experimentar con automatizaciones. Con este espíritu, IBM presentó IBM Event Automation con un formato intuitivo, fácil de usar y sin código que permite a los usuarios con poca o ninguna formación en SQL, Java o Python aprovechar los eventos, sin importar su función. Eileen Lowry, vicepresidenta de gestión de productos de IBM Automation, software de integración, se refiere a la innovación que IBM está haciendo con Apache Flink:

“Sabemos que invertir en proyectos de arquitectura basados ​​en eventos puede suponer un compromiso considerable, pero también sabemos lo necesarios que son para que las empresas sean competitivas. Los hemos visto quedarse estancados debido a limitaciones de costos y habilidades. Sabiendo esto, diseñamos IBM Event Automation para facilitar el procesamiento de eventos con un enfoque sin código para Apache Flink. Le brinda la capacidad de probar rápidamente nuevas ideas, reutilizar eventos para expandirlos a nuevos casos de uso y ayudar a acelerar su tiempo de generación de valor. "

Esta interfaz de usuario no solo acerca Apache Flink a cualquiera que pueda agregar valor comercial, sino que también permite la experimentación que tiene el potencial de impulsar la innovación y acelerar el análisis y las canalizaciones de datos. Un usuario puede configurar eventos a partir de la transmisión de datos y obtener comentarios directamente desde la herramienta: pausar, cambiar, agregar, presionar reproducir y probar sus soluciones con los datos de inmediato. Imagina la innovación que puede surgir de esto, como mejorar tus modelos de comercio electrónico o mantener el control de calidad en tiempo real de tus productos.

Experimente los beneficios en tiempo real

Aproveche la oportunidad para conocer más sobre la innovación de IBM Event Automation en Apache Flink y regístrese este seminario web. ¿Hambriento de más? Solicite una demostración en vivo para ver cómo trabajar con eventos en tiempo real puede beneficiar a su negocio.

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