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InfoQ ホームページ ニュース Confluent Cloud for Apache Flink が AI 機能を備えて一般提供開始
2024年5月5日 2分読了
Confluent は先月、Apache Flink 向け Confluent Cloud の一般提供 (GA) を発表しました。この完全に管理されたサービスにより、リアルタイムのデータ処理と、高品質で再利用可能なデータ ストリームの作成が可能になります。このサービスは、Amazon Web Services (AWS)、Google Cloud、Microsoft Azure で利用できます。
信頼性が高く、広く使用されているストリーム処理フレームワークである Apache Flink は、Airbnb、Uber、LinkedIn、Netflix などの企業に採用されています。同社によると、2023 年に 100 万回近くダウンロードされたことから、その人気は明らかです。Confluent は、ユーザーが運用を気にすることなくビジネス ロジックに集中できるように、Apache Flink のクラウド サービスを構築することを決定しました。昨年のオープン プレビューの後、GA リリースが利用可能になりました。
Confluent は、Flink と ANSI SQL 標準の統合を容易にし、リアルタイムのデータ探索とアプリケーション開発を簡素化します。開発者は、自動補完や効率的なワークフロー管理のためのグラフィカル インターフェイスなどの機能を備えた Confluent の CLI (SQL シェル) と SQL ワークスペースを通じて、Flink SQL クエリをすばやく作成して実行できます。
Confluent Cloud CLI の SQL クライアント (出典: Confluent ブログ投稿)
さらに、Confluent のデータ ポータルと最近導入された Flink アクションは、セルフサービスのデータ探索と事前に構築されたストリーム処理変換を提供するため、ユーザーは深い専門知識がなくても Flink のパワーを簡単に活用できます。
完全に管理された Flink サービスは、弾力的な自動スケーリング、自動更新、使用量ベースの課金などの機能を備えたサーバーレス サービスです。効率的なリソース利用と高い信頼性を保証します。
Confluent Cloud for Apache Flink を使用すると、自動更新によって、古いソフトウェアや脆弱性によるダウンタイムやデータ損失のリスクが軽減されます。さらに、当社のオートスケーラーにより、効率的なリソース割り当てが保証され、使用ピーク時のパフォーマンスのボトルネック、スロットリング、障害のリスクが軽減されます。
さらに、Kafka との統合とメタデータ管理およびセキュリティの強化により、操作がさらに効率化され、データの整合性が確保されます。
Confluent には、データのクリーニングと処理タスクを合理化して AI および ML アプリケーション開発を加速するように設計された AI モデル推論を備えた Apache Flink サービス向けの新しい機能も今後追加される予定です。この機能により、組織は使い慣れた SQL 構文を使用して AI/ML モデルと直接対話できるようになり、特殊なツールや言語の必要性が最小限に抑えられるため、AI 開発が簡素化されます。
同社は最近のブログ投稿で次のように書いている。
Confluent Cloud for Apache Flink の AI モデル推論を使用すると、組織はシンプルな SQL ステートメントを使用して、OpenAI、AWS Sagemaker、GCP Vertex、Azure などのリモート モデル エンドポイントを呼び出し、単一のプラットフォームでデータのクリーニングと処理のタスクを調整できます。
Confluent のプロダクトマネジメントディレクターの Jean-Sébastien Brunner 氏は、近日登場予定の AI モデル推論機能について InfoQ に次のように語った。
ユーザーは Flink SQL で AI/ML モデルを直接定義できるため、OpenAI などの LLM を呼び出すためのカスタム コードやユーザー定義関数が不要になり、AI/ML を Flink アプリケーションに簡単に統合できます。このアプローチにより、ユーザーは使い慣れた SQL 構文を使用してモデルを呼び出すことができるため、さまざまなアプリケーション間でシームレスに再利用でき、データと AI/ML タスクの言語やツールを切り替える必要がなくなります。
さらに、組織が実際にこの機能をどのように活用できるかについても次のように付け加えました。
データ エンジニアは、顧客とのやり取りや製品データを取り込んで、パーソナライズされた e コマースの推奨事項のためのデータ パイプラインを構築できます。リアルタイムのやり取りは推論のために LLM モデルに取り込まれ、ユーザーの行動に基づいてパーソナライズされた推奨事項が生成されます。これらすべては、コンテキストを切り替えたり外部チームに頼ったりすることなく、SQL でシームレスに管理されます。
最後に、同社は、柔軟なレイテンシー要件を持つ高スループットのユースケース向けにカスタマイズされたサービスに、Freight Clusters と呼ばれる新しい自動スケーリング クラスターを追加します。これにより、手動介入なしに需要に合わせてリソースをシームレスに調整できるため、コスト効率が向上します。
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元記事: https://www.infoq.com/news/2024/05/confluent-apache-flink-ga/