{"id":144089,"date":"2024-08-08T07:00:00","date_gmt":"2024-08-08T05:00:00","guid":{"rendered":"http:\/\/e3mag.com\/?p=144089"},"modified":"2024-11-15T11:49:03","modified_gmt":"2024-11-15T10:49:03","slug":"echtzeit-in-datasphere","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3mag.com\/de\/echtzeit-in-datasphere\/","title":{"rendered":"Echtzeit in Datasphere"},"content":{"rendered":"\n

Datenl\u00f6sungen m\u00fcssen \u00fcber eine ganze Reihe komplement\u00e4rer Funktionen verf\u00fcgen, um effektiv zu sein. Daten sind eine wertvolle Ressource f\u00fcr jedes \u00adUnternehmen. Sie nutzen Daten, um Entscheidungen zu treffen sowie Abl\u00e4ufe intelligenter und effizienter zu gestalten. Allzu oft verf\u00fcgen Unternehmen jedoch nicht \u00fcber die passende Datenstrategie. H\u00e4ufig befinden sich hochwertige Daten in Datenspeichern und Silos, was den Zugriff erschwert. Viele SAP-Kunden verf\u00fcgen dar\u00fcber hinaus nicht \u00fcber die Infrastruktur, um in Echtzeit auf ihre ERP-Daten zuzugreifen. Das erschwert es, Anwendungsf\u00e4lle wie moderne Echtzeitanalysen und generative KI zu unterst\u00fctzen.<\/p>\n\n\n\n

Daher wenden sich SAP-Bestandskunden h\u00e4ufig an die Experten von Confluent. Die Daten-Streaming-Plattform von Confluent, entwickelt von den Programmierern hinter Apache Kafka, ist direkt in SAP Datasphere integriert. Sie hilft Unternehmen beim Zugriff auf ihre wertvollsten Daten innerhalb von S\/4 Hana und ERP\/ECC 6.0 und erm\u00f6glicht dadurch, dass nachgelagerte Anwendungen fortw\u00e4hrend mit Echtzeitdaten versorgt werden. Vollst\u00e4ndig verwaltete Daten-Streaming-Pipelines in Confluent Cloud bieten einen kontinuierlichen Datenfluss f\u00fcr jeden Unternehmensbereich. Benutzer k\u00f6nnen dadurch sofort auf ben\u00f6tigte Informationen zugreifen.<\/p>

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Confluent unterst\u00fctzt Unternehmen bei der Modernisierung und Bew\u00e4ltigung allgemeiner Herausforderungen, die mit Legacy-Datenarchitekturen und Datenintegrations-Pipelines verbunden sind. Beispielsweise k\u00f6nnen im Laufe der Zeit benutzerdefinierte Integrationsmuster, wie Punkt-zu-Punkt-Integrationen, den Betrieb verlangsamen und die Gesch\u00e4ftsf\u00e4higkeit eines Unternehmens beeintr\u00e4chtigen.<\/p>\n\n\n\n

Kein Punkt-zu-Punkt<\/h2>\n\n\n\n

\u201eEine Punkt-zu-Punkt-Integrationsstrategie, die alle Anwendungen oder Datensysteme im gesamten Unternehmen zusammenf\u00fcgt, schafft schnell ein monolithisches Vogelnest. Das blockiert Innovationen, beeintr\u00e4chtigt die Kundenzufriedenheit und birgt unn\u00f6tige Risiken f\u00fcr das Unternehmen\u201c, sagt Greg Murphy, Product Marketing Manager bei Confluent. Diese Legacy-Integrationsmethoden, bei denen Daten in der Regel in Batches verarbeitet werden, erh\u00f6hen die Anwendungs- oder Analyse-Latenz.<\/p>\n\n\n\n

Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen gr\u00f6\u00dfere Unternehmen einen Schneeballeffekt erleben, bei dem immer mehr kundenspezifische Verbindungen den Betrieb verz\u00f6gern. Diese Verz\u00f6gerungen k\u00f6nnen sich auf Dauer anh\u00e4ufen und den t\u00e4glichen Betrieb des Unternehmens erheblich st\u00f6ren. Unternehmen k\u00f6nnen sich solche Risiken nicht leisten. Um die Erwartungen ihrer Kunden zu erf\u00fcllen, m\u00fcssen sie Datenstr\u00f6me m\u00f6glichst in Echtzeit verarbeiten.<\/p>\n\n\n\n

Im Mittelpunkt der Plattform von Confluent steht Apache Kafka. Die Open-Source-\u00adDaten-Streaming-Technologie versorgt Unternehmen mit Event-basierten Daten und schafft so Kundenerlebnisse in Echtzeit. Kafka wird von mehr als 80 Prozent der Fortune-100-Unternehmen verwendet und ist ein De-facto-Standard f\u00fcr Daten-Streaming-Technologie in der Branche. Es erm\u00f6glicht Unternehmen, eine elegante L\u00f6sung f\u00fcr Echtzeit-Datenanforderungen zu entwickeln.<\/p>\n\n\n\n

Mit der Kombination aus Daten-Streaming und Echtzeit-Stream-Processing k\u00f6nnen Unternehmen Datenpunkte wie einen Verkauf oder eine Sendung erfassen, Informationen sammeln, sie zusammenf\u00fchren, ihnen den richtigen Kontext geben und sie da abrufen, wo sie ben\u00f6tigt werden.<\/p>\n\n\n\n

Kafka ist zwar eine weitverbreitete und sehr leistungsf\u00e4hige Daten-Streaming-\u00adTechnologie, aber die Selbstverwaltung ist ein herausforderndes, ressourcenintensives Unterfangen. Es dauert mitunter mehrere Jahre, bis sich die Investition f\u00fcr Unternehmen lohnt. Umgekehrt ist die Daten-Streaming-Plattform von Confluent Cloud-nativ, umfassend und \u00fcberall dort verf\u00fcgbar, wo sie ben\u00f6tigt wird: Confluent Cloud bietet einen vollst\u00e4ndig verwalteten Apache-Kafka-Service, der auf der Kora Engine basiert, einschlie\u00dflich elas\u00adtischer GBps-Skalierung, unbegrenztem Speicher, einem SLA mit einer Betriebszeit von 99,99 Prozent, einer hochgradig vorhersehbaren und niedrigen Latenz und vielem mehr \u2013 und das alles bei gleichzeitiger Senkung der Gesamtbetriebskosten (TCO) f\u00fcr Kafka um bis zu 60 Prozent. Confluent hat die Architektur von Kafka f\u00fcr die Cloud komplett neu gestaltet, sodass Teams mehr Zeit f\u00fcr Innovationen mit Echtzeitdaten aufwenden k\u00f6nnen und sich weniger auf Infrastrukturmanagement konzentrieren m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n

Kafka und 120 Konnektoren<\/h2>\n\n\n\n

Neben dem Cloud-nativen Kafka bietet Confluent alle Tools, die f\u00fcr die Erstellung von Echtzeit-Datenprodukten erforderlich sind. Kunden k\u00f6nnen neue Anwendungsf\u00e4lle schnell, sicher und zuverl\u00e4ssig bereitstellen. Mit Confluent arbeiten sie mit einer vollst\u00e4ndigen Daten-Streaming-Plattform mit 120 Konnektoren, \u00adintegriertem Stream-Processing mit serverlosem Apache Flink, unternehmens\u00adgerechten Security-Funktionen, der branchenweit einzigen vollst\u00e4ndig verwal\u00adteten Governance-Suite f\u00fcr Kafka, vorgefertigten \u00dcberwachungsoptionen und vielem mehr.<\/p>\n\n\n\n

Mit Confluent k\u00f6nnen Kunden eine flexible Bereitstellung f\u00fcr Daten-Streaming-Workloads aufrechterhalten, indem sie in der Cloud (AWS, Azure und Google Cloud), cloud\u00fcbergreifend, lokal oder in hybriden Umgebungen ausgef\u00fchrt werden. Confluent ist \u00fcberall dort verf\u00fcgbar, wo sich Anwendungen mit Clustern befinden. Diese werden in Echtzeit \u00fcber Umgebungen hinweg synchronisiert, um ein global konsistentes zentrales Nervensystem mit Echtzeitdaten zu schaffen, das ein Unternehmen antreibt.<\/p>\n\n\n\n

Confluent hat gemeinsam mit SAP eine direkte Integration mit Datasphere entwickelt, um SAP-Daten in Confluent Cloud in Echtzeit \u00fcberall zu streamen, wo sie ben\u00f6tigt werden. F\u00fcr SAP-Bestandskunden, die ihre Daten verbessern wollen, ist Data\u00adsphere eine der wichtigsten Komponenten. Datasphere ist praktisch der Hauptgravitationspunkt f\u00fcr Kunden, denn dort landen alle ihre Daten. Anwendungen, die Kundenerlebnisse in Echtzeit und moderne Gesch\u00e4ftsabl\u00e4ufe\/Analysen unterst\u00fctzen, ben\u00f6tigen Zugriff auf SAP-Daten in Echtzeit. Dar\u00fcber hinaus m\u00fcssen Daten aus SAP oft mit Drittanbieterquellen wie Benutzer-Clickstreams zusammengef\u00fchrt werden, um Downstream-Anwendungen vollst\u00e4ndig zu versorgen.<\/p>\n\n\n\n

\u201eMit dieser neuen Integration bieten wir SAP-Kunden die M\u00f6glichkeit, intelligente Echtzeitanwendungen und -analysen mit ihren wertvollsten Daten zu unterst\u00fctzen, die sich in der SAP Business Data Fabric befinden\u201c, sagt Greg Murphy. Die Kombination von SAP Datasphere mit dem vollst\u00e4ndig verwalteten, Cloud-nativen Kafka-Service von Confluent erm\u00f6glicht es Benutzern, Echtzeitanwendungen zu geringeren Kosten zu erstellen. Es dient als zentrale Autobahn f\u00fcr Echtzeitdaten und erm\u00f6glicht es SAP-Anwendern, ihre Daten zu streamen und in Echtzeit mit Daten von Drittanbietern zusammenzuf\u00fchren. Confluent stellt mehr als 120 vorgefertigte Source- und Sink-Konnektoren bereit. All dies ist mit Kontrollen zur Einhaltung strenger Sicherheits-, Gover\u00adnance- und Compliance-Standards verbunden. Confluent verschl\u00fcsselt Daten sowohl at rest als auch w\u00e4hrend der \u00dcbertragung, um eine ordnungsgem\u00e4\u00dfe Absicherung zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n\n\n\n

Daten werden jetzt ben\u00f6tigt. Unternehmen k\u00f6nnen nicht mehr auf Daten warten, die nicht auf dem neuesten Stand sind. In einer sich st\u00e4ndig ver\u00e4ndernden wirtschaftlichen Lage m\u00fcssen Unternehmen sofort auf die Entwicklungen im Markt reagieren k\u00f6nnen. Der Betrieb mit hohen Latenzen wirkt sich nicht nur negativ auf den Datenverkehr der Website aus, sondern auch auf die Einnahmen, die im Laufe eines Jahres verloren gehen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Komplettl\u00f6sungen nutzen. Datenl\u00f6sungen m\u00fcssen \u00fcber eine ganze Reihe komplement\u00e4rer Funktionen verf\u00fcgen, um effektiv zu sein. Dazu geh\u00f6ren Konnektoren, Stream Processing, Sicherheits\u00adtools, Governance-Tools und mehr. Unternehmen sollten nach L\u00f6sungen wie der Confluent Cloud suchen, die diese Optionen bieten, einfach installiert werden k\u00f6nnen und eine ganzheitliche Datenl\u00f6sung zur Verf\u00fcgung stellen. Datenschutz: Die Cybersicherheit darf nicht bei ihrer Entscheidung \u00fcber das Datenmanagement vernachl\u00e4ssigt werden. IT-F\u00fchrungskr\u00e4fte sollten nach Datenmanagement-Partnern suchen, die Sicherheit und Datenschutz priorisieren.<\/p>\n\n\n\n

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Unternehmen k\u00f6nnen nicht abwarten, bis die Daten auf dem neuesten Stand sind.
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