Confluent、AIを簡素化し多様なワークロードのストリーム処理を実現するApache Flinkの新機能を発表

[画像1]https://digitalpr.jp/simg/2342/88190/150_83_20240328161711660519779450b.pngConfluent が新たに提供する AI Model Inference で、AI と ML の機能をデータパイプラインにシームレスに統合Confluent の優れた Flink エキスパートが支援する Confluent Platform for Apache Flink&reg; がオンプレミスおよびプライベートクラウドのワークロードのストリーム処理を実現Freight クラスターは、レイテンシー要件が低くスループットの高いユースケースでコストを削減（本資料は2024年5月2日に米国で発表されたプレスリリースの抄訳版です。https://www.confluent.io/press-release/confluent-unveils-new-capabilities-to-apache-flink-offering-to-simplify-ai-and-expand-stream-processing/ ）インド ベンガルール &ndash; 2024年5月2日（現地時間）- データストリーミングのパイオニアであるConfluent, Inc. （https://www.confluent.io/ja-jp/）（本社：カリフォルニア州マウンテンビュー、NASDAQ：CFLT、以下 Confluent） は、Confluent Cloud for Apache Flink&reg; の新たな機能として、機械学習をデータ・パイプラインに簡単に組み込むことができる AI Model Inference を発表しました。Confluent Platform for Apache Flink&reg; は、オンプレミスまたはハイブリッド環境において、ストリーム処理を可能にする Flink のディストリビューションです。Confluent の Flink エキスパートによるサポートも提供されます。さらに、Confluent Cloud の新しいクラスタータイプである Freight クラスターを発表しました。Freight クラスターは、ロギングやテレメトリーデータなど、レイテンシーの制約が少なく大容量のユースケースを処理するコスト効率に優れた手法を提供するものです。AI Model Inference が AI および ML アプリケーションの開発とリリースを簡素化生成 AI は企業のイノベーションを加速させ、より一層カスタマイズされた顧客体験の提供を可能にします。AI ワークロードは、基礎となるモデルが正確な結果を生成し、ビジネスに利用可能な最新情報に基づいた意思決定をするために、新鮮であると同時にコンテキストが豊富なデータを必要とします。しかしながら、多くの場合、開発者は AI モデルやデータ処理パイプラインを扱うために複数のツールやプログラミング言語の使用しなければなりません。その結果、ワークロードは複雑かつ断片的になります。このため、意思決定に最新かつ適切なデータを活用することが難しくなり、エラーや不整合が生じ、 AI主導の洞察の正確性と信頼性が損なわれることにつながります。このような問題は開発時間を増加させ、AI アプリケーションの保守と拡張を難しくしています。Confluent Cloud for Apache Flink&reg;（https://www.confluent.io/ja-jp/product/flink/）の AI ModelInference により、顧客は Apache Flink 内からシンプルな SQL 構文を使用して、OpenAI、AWSSageMaker、GCP Vertex、Microsoft Azure などのAIエンジンを呼び出すことができます。この結果、組織が必要とするデータクリーニングと処理タスクを単一のプラットフォーム上で管理することが可能になります。Confluent の Chief Product Officer である Shaun Clowes は、次のように述べています。「ApacheKafkaとFlinkは、機械学習と人工知能アプリケーションに最もタイムリーで正確なデータを供給するための重要なリンクです。Confluent の AI Model Inference は、AI開発にストリーミングデータを使用する際の複雑さを取り除き、組織により速くイノベーションをもたらし、強力な顧客体験の提供を実現させるものです」AI Model Inference が可能にする主な点は以下のとおりです。使い慣れた SQL 構文を使用して AI および ML モデルを直接操作することで、AI 開発を簡素化し、専門的なツールやプログラミング言語の必要性を低減。データ処理と AI ワークフロー間のシームレスな連携を可能にし、効率性を高めつつ運用の複雑さを軽減。新鮮で文脈を持つストリーミングデータを活用した正確でリアルタイムの AI 主導の意思決定を実現。IDC のデータインテリジェンスおよび統合ソフトウェア担当バイスプレジデントである Stewart Bond氏は、次のように述べています。「AI モデルをトレーニングし洗練させるだけではなく、推論時により正確で適切な結果を得るために最も重要となるのが、新鮮で文脈を持つデータを活用することです。組織は、データ・インテグレーションと処理パイプラインをAIモデルに統一化することで、AI 処理を効率化する必要があります。Flink では、基盤モデルをファーストクラスのリソースとして扱うことができるようになります。リアルタイムのデータ処理とAIタスクを統合したワークフローの合理化できます。さらには、効率性を高め、運用の複雑性を軽減することができます。これらの機能により、組織はパフォーマンスと価値を向上させながら、最新かつ関連性の高いストリーミングデータに基づく、正確でリアルタイムなAI主導の意思決定を行うことができるようになります」AI Model Inference のサポートは現在、一部の顧客向けに早期アクセスプログラム（AI Model Inference Early Access Program）を提供しています。このサービスの詳細については、早期アクセスにサインアップ（https://events.confluent.io/ai-inference-early-access-program）することでご確認いただけます。プライベートクラウドとオンプレミスでストリーム処理を実現する Confluent Platform for ApacheFlink&reg;多くの組織が、より機密性の高いワークロードを保護するためのハイブリッドソリューションを求めています。Confluent がフルサポートする Flink ディストリビューションである Confluent Platform forApache Flink&reg; を採用することで、顧客は Flink エキスパートによる長期的なサポートを受けながら、オンプレミスまたはプライベートクラウドのワークロードについてストリーム処理を容易に活用することができます。Apache Flink は、既存の Flink ジョブやアーキテクチャに最小限の変更を加えるだけで、Confluent Platform と同時に使用することができます。Confluent Platform for Apache Flink&reg; は、以下のように顧客を支援します。Flink と Kafka の統合サポートとデータストリーミング業界の第一人者のエキスパートガイダンスにより、リスクを最小限に抑制。トラブルシューティングと問題解決においてタイムリーなサポートを提供し、ミッションクリティカルなアプリケーションに対する運用中断の影響を軽減。ストリーム処理アプリケーションの安全性を確保し、オフサイクルのバグや脆弱性の修正により最新の状態を保持。Confluent の機能が完備されたデータストリーミングプラットフォーム上で Kafka と Flink を使用することで、組織はテクノロジー間の統合と互換性を高め、あらゆる環境におけるストリーミングワークロードの包括的なサポートを受けることができます。オープンソースの Apache Flink が最新リリース2件のみを保守するのに対し、Confluent はすべての Confluent Platform for Apache Flink&reg; リリースに対して、発売から 3 年間のサポートを提供することで安心できる継続運用を保証します。Confluent Platform for Apache Flink&reg; は2024年後半に Confluent の顧客に提供を開始する予定です。新たなオートスケール型のFreight クラスターがスケール時のコスト効率を向上多くの顧客が ロギングやテレメトリーデータの処理に Confluent Cloud を使用しています。これらのユースケースには、大量のビジネスクリティカルなデータが含まれますが、一般的にインデックスまたはバッチ集約エンジンにフィードされるため、レイテンシーの影響をほとんど受けません。 これらの一般的なユースケースをよりコスト効率良く提供するため、Confluent は新しいサーバーレスクラスタータイプである Freight クラスター（https://www.confluent.io/blog/introducing-confluent-cloud-freight-clusters/）を実装しました。Freight クラスターは、レイテンシー要件を緩和することで高スループットのユースケースで最大90％のコスト削減を実現しています。Elastic CKUを採用した Freight クラスターは、手動によるサイジングやキャパシティプランニングを必要とせず、需要に応じてシームレスにオートスケールされます。顧客は必要な時に必要なリソースに対してのみコストを支払うことで、運用上のオーバーヘッドを最小限に抑え、コストの最適化を図れます。Freight クラスターは、一部のAWSリージョンで早期アクセスプログラム（Freight Clusters EarlyAccess Program）を提供しています。このサービスの詳細については、早期アクセスにサインアップ（https://events.confluent.io/freight-clusters-early-access-program）することでご確認いただけます。参考リンク：Confluent Cloud の無料トライアル開始https://www.confluent.io/ja-jp/get-started/リアルタイム AI のためのデータストリーミングに関する詳細ページhttps://www.confluent.io/ja-jp/use-case/artificial-intelligence/Apache Flink の詳細ページhttps://www.confluent.io/ja-jp/product/flink/ConfluentについてConfluentのデータストリーミングプラットフォームは、あらゆる場所から絶え間なく生成され、常に進化する躍動的なデータ（Data in Motion）に対する連続的なストリーム処理を行う新たなデータインフラストラクチャの分野を開拓しています。Confluentのクラウドネイティブなプラットフォーム製品はストリーム処理基盤として、復数のソースからのリアルタイムデータを有機的かつインテリジェントな接続を実現することで、組織全体としての瞬時な対応を可能にします。Confluentのプラットフォームは、組織がリッチでデジタルなフロントエンドのカスタマーエクスペリエンスを提供するだけではなく、洗練されたリアルタイムのソフトウェア主導のバックエンドオペレーションへの移行も支援しています。https://www.confluent.io/ja-jp/ConfluentとConfluentに関連するロゴマークは Confluent, Inc.の商標または登録商標です。