Обеспечьте работу AI-нагрузок на основе актуальных данных с помощью Confluent Cloud в AWS

Модели ИИ демонстрируют наилучшие результаты, когда работают с актуальными, постоянно обновляемыми данными. Это особенно критично для агентных AI-систем, которые самостоятельно планируют, принимают решения и действуют. Когда данные поступают с задержкой, являются неполными или устаревшими, качество выводов модели снижается, а бизнес-действия становятся ненадёжными.

После завершения приобретения Confluent компанией IBM клиенты AWS получили более прямой путь от живых операционных данных к AI-инференсу. Построенная на базе Apache Kafka и Apache Flink, платформа Confluent обеспечивает корпоративный уровень потоковой обработки данных и бесшовно интегрируется с сервисами AWS, такими как Amazon S3, AWS Lambda и Amazon Bedrock.

С Softprom, официальным партнёром AWS, организации могут проектировать архитектуры, в которых данные в реальном времени напрямую питают AI-нагрузки.

Почему данные в реальном времени критичны для AI

Традиционные пакетные (batch) конвейеры создают задержку между событием и реакцией модели. В таких сценариях, как выявление мошенничества, динамическое ценообразование, оптимизация цепочек поставок или предиктивное обслуживание, эта задержка напрямую влияет на бизнес-результаты.

Confluent Cloud позволяет использовать Streaming Agents, которые потребляют живые потоки событий вместо статических наборов данных. Это позволяет решениям ИИ отражать текущую операционную реальность.

Однако данные в реальном времени также должны быть управляемыми. Фреймворк Stream Governance от Confluent обеспечивает:

• Происхождение потоков данных (откуда поступают данные)
• Каталог потоков (что представляют данные)
• Качество потоков (надёжность данных)

Это гарантирует, что контекст, поступающий в модели ИИ в Amazon Bedrock, является точным, соответствующим требованиям и заслуживающим доверия.

Как организации используют Confluent Cloud в AWS

В различных отраслях организации используют Confluent Cloud для соединения операционных систем с облачными приложениями и AI-моделями в реальном времени:

• Производство — видимость запасов в реальном времени по глобальным цепочкам поставок
• Ритейл — синхронизация данных о товарах и спросе в реальном времени
• Автомобилестроение — потоковая передача IoT-данных с производственных линий в облачную аналитику
• Финансовые услуги — выявление мошенничества и мониторинг транзакций

Формируется типовой паттерн: операционные события поступают в Confluent Cloud, где они обрабатываются и обогащаются перед использованием приложениями и AI-системами.

Пример: выявление мошенничества в реальном времени

В архитектуре финансовой организации:

1. События транзакций поступают в Confluent Cloud.
2. Apache Flink обогащает данные контекстом клиента из Amazon RDS.
3. Выполняется векторный поиск сходства по историческим данным, хранящимся в Amazon S3.
4. Многомерный анализ аномалий оценивает несколько сигналов одновременно.
5. Streaming Agents вызывают модели в Amazon Bedrock для принятия решений.
6. Результаты возвращаются в операционные системы через коннекторы Confluent.

Это создаёт замкнутый цикл, в котором решения ИИ принимаются на основе живого, обогащённого контекста.

Как IBM, Confluent и AWS дополняют друг друга

С учётом того, что Confluent стала частью экосистемы IBM, становятся доступны дополнительные интеграции:

• Потоковая передача данных в IBM watsonx.data в сочетании с AI-сервисами AWS
• Интеграция с IBM MQ и webMethods для гибридных событийно-ориентированных архитектур
• Потоковая передача транзакционных данных из сред IBM Z в аналитические и AI-процессы AWS

Это особенно ценно для предприятий с гибридными или устаревшими системами, которым требуется интеграция в реальном времени с современными AI-сервисами.

Confluent Intelligence в AWS

Confluent Intelligence — это управляемая возможность в составе Confluent Cloud, специально предназначенная для AI-нагрузок.

Она включает:

• Безопасное подключение через AWS PrivateLink
• Поддержку оркестрации нескольких агентов (протокол Agent2Agent)
• Встроенные ML-функции, такие как выявление аномалий и векторный поиск
• Нативную интеграцию с Amazon Bedrock для RAG и AI-инференса
• Обогащение потоков с помощью Apache Flink

Эти возможности гарантируют, что AI-агенты работают с данными в реальном времени, обогащёнными и управляемыми.

С чего начать

Организации могут начать с:

1. Развёртывания Confluent Cloud напрямую из AWS Marketplace для единого биллинга.
2. Подключения сервисов AWS через встроенные интеграции.
3. Создания Streaming Agents и AI-процессов с использованием Confluent Intelligence и Amazon Bedrock.

Как помогает Softprom

Softprom поддерживает клиентов в следующих направлениях:

• Проектирование архитектуры потоков данных в реальном времени для AI
• Интеграция Confluent Cloud с сервисами AWS
• Проектирование управления и безопасности потоковых данных
• Реализация AI- и RAG-процессов на основе живых данных

Заключение

AI-системы настолько хороши, насколько качественны данные, которые они потребляют. Объединяя потоковую обработку данных в реальном времени от Confluent Cloud с AI-сервисами AWS, такими как Amazon Bedrock, организации могут обеспечить работу AI-нагрузок на основе актуальной, управляемой и контекстной информации.

Это обеспечивает более быстрые решения, более точные результаты и настоящую операционную интеллектуальность на основе данных в реальном времени.