Забезпечте роботу AI-навантажень на основі актуальних даних за допомогою Confluent Cloud в AWS

Моделі ШІ демонструють найкращі результати, коли працюють з актуальними, постійно оновлюваними даними. Це особливо критично для агентних AI-систем, які самостійно планують, ухвалюють рішення та діють. Коли дані надходять із затримкою, є неповними або застарілими, якість висновків моделі знижується, а бізнес-дії стають ненадійними.

Після завершення придбання Confluent компанією IBM клієнти AWS отримали більш прямий шлях від живих операційних даних до AI-інференсу. Побудована на базі Apache Kafka та Apache Flink, платформа Confluent забезпечує корпоративний рівень потокової обробки даних і безшовно інтегрується з сервісами AWS, такими як Amazon S3, AWS Lambda та Amazon Bedrock.

Разом із Softprom, офіційним партнером AWS, організації можуть проєктувати архітектури, у яких дані в реальному часі безпосередньо живлять AI-навантаження.

Чому дані в реальному часі критично важливі для AI

Традиційні пакетні (batch) конвеєри створюють затримку між подією та реакцією моделі. У таких сценаріях, як виявлення шахрайства, динамічне ціноутворення, оптимізація ланцюгів постачання або предиктивне обслуговування, ця затримка безпосередньо впливає на бізнес-результати.

Confluent Cloud дозволяє використовувати Streaming Agents, які споживають живі потоки подій замість статичних наборів даних. Це дає змогу рішенням ШІ відображати поточну операційну реальність.

Однак дані в реальному часі також мають бути керованими. Фреймворк Stream Governance від Confluent забезпечує:

• Походження потоків даних (звідки надходять дані)
• Каталог потоків (що означають дані)
• Якість потоків (надійність даних)

Це гарантує, що контекст, який надходить у моделі ШІ в Amazon Bedrock, є точним, відповідним вимогам і надійним.

Як організації використовують Confluent Cloud в AWS

У різних галузях організації використовують Confluent Cloud для з’єднання операційних систем із хмарними застосунками та AI-моделями в реальному часі:

• Виробництво — видимість запасів у реальному часі в глобальних ланцюгах постачання
• Ритейл — синхронізація даних про товари та попит у реальному часі
• Автомобілебудування — потокова передача IoT-даних із виробничих ліній у хмарну аналітику
• Фінансові послуги — виявлення шахрайства та моніторинг транзакцій

Формується типовий патерн: операційні події надходять у Confluent Cloud, де вони обробляються та збагачуються перед використанням застосунками та AI-системами.

Приклад: виявлення шахрайства в реальному часі

В архітектурі фінансової організації:

1. Події транзакцій надходять у Confluent Cloud.
2. Apache Flink збагачує дані контекстом клієнта з Amazon RDS.
3. Виконується векторний пошук схожості за історичними даними в Amazon S3.
4. Багатовимірний аналіз аномалій оцінює кілька сигналів одночасно.
5. Streaming Agents викликають моделі в Amazon Bedrock для ухвалення рішень.
6. Результати повертаються в операційні системи через конектори Confluent.

Це створює замкнений цикл, у якому рішення ШІ приймаються на основі живого, збагаченого контексту.

Як IBM, Confluent та AWS доповнюють одне одного

Оскільки Confluent стала частиною екосистеми IBM, стають доступними додаткові інтеграції:

• Потокова передача даних в IBM watsonx.data у поєднанні з AI-сервісами AWS
• Інтеграція з IBM MQ та webMethods для гібридних подієво-орієнтованих архітектур
• Потокова передача транзакційних даних із середовищ IBM Z в аналітичні та AI-процеси AWS

Це особливо цінно для підприємств із гібридними або застарілими системами, яким потрібна інтеграція в реальному часі з сучасними AI-сервісами.

Confluent Intelligence в AWS

Confluent Intelligence — це керована можливість у складі Confluent Cloud, спеціально призначена для AI-навантажень.

Вона включає:

• Безпечне підключення через AWS PrivateLink
• Підтримку оркестрації кількох агентів (протокол Agent2Agent)
• Вбудовані ML-функції, такі як виявлення аномалій і векторний пошук
• Нативну інтеграцію з Amazon Bedrock для RAG та AI-інференсу
• Збагачення потоків за допомогою Apache Flink

Ці можливості гарантують, що AI-агенти працюють із даними в реальному часі, збагаченими та керованими.

З чого почати

Організації можуть розпочати з:

1. Розгортання Confluent Cloud безпосередньо з AWS Marketplace для єдиного білінгу.
2. Підключення сервісів AWS через вбудовані інтеграції.
3. Створення Streaming Agents і AI-процесів із використанням Confluent Intelligence та Amazon Bedrock.

Як допомагає Softprom

Softprom підтримує клієнтів у таких напрямках:

• Проєктування архітектури потоків даних у реальному часі для AI
• Інтеграція Confluent Cloud із сервісами AWS
• Проєктування керування та безпеки потокових даних
• Реалізація AI- та RAG-процесів на основі живих даних

Висновок

AI-системи настільки ефективні, наскільки якісні дані вони споживають. Поєднуючи потокову обробку даних у реальному часі від Confluent Cloud із AI-сервісами AWS, такими як Amazon Bedrock, організації можуть забезпечити роботу AI-навантажень на основі актуальної, керованої та контекстної інформації.

Це забезпечує швидші рішення, точніші результати та справжню операційну інтелектуальність на основі даних у реальному часі.