Mobile-Menu

Streaming wird strategisch: Datenarchitektur für KI-Agenten KI braucht Kontext – und Confluent soll ihn in Echtzeit liefern

Von Berk Kutsal 2 min Lesedauer

Anbieter zum Thema

Confluent Germany GmbH
Fsas Technologies GmbH
Board Deutschland GmbH
INFOMOTION GmbH

Confluent führt Snapshot-Abfragen für Apache Flink ein. Die Funktion verbinde historische und Echtzeitdaten in einem Fluss – und soll damit Stream Processing und Agentic AI erstmals auf gemeinsame technische Basis bringen. Neue Netzwerk- und Sicherheitsfeatures zielen auf hybride Szenarien in Unternehmen.

Confluent vereint mit Snapshot Queries historische und Echtzeitdaten in Apache Flink – ein Fundament für sichere Agentic-AI-Anwendungen.(Bild: KI-generiert)
Confluent vereint mit Snapshot Queries historische und Echtzeitdaten in Apache Flink – ein Fundament für sichere Agentic-AI-Anwendungen.
(Bild: KI-generiert)

Agentenbasierte KI reagiert nicht nur, sie handelt. Doch ohne Vergangenheit fehlt ihr der Kontext, ohne Echtzeit die Relevanz. Mit Snapshot Queries für Apache Flink möchte Confluent nun beide Datenwelten in seiner Cloud-Plattform verknüpfen. Unternehmen sollen dadurch Stream Processing neu denken können– weniger als Speziallösung, mehr als tragende Infrastruktur.

Laut Confluent sei die Funktion darauf ausgelegt, historische und aktuelle Daten mit einer gemeinsamen Sprache zu analysieren. Entwickler sollen damit explorativ arbeiten können, ohne eigene Batch-Jobs oder parallele Systeme aufzusetzen. Möglich werde das über Tableflow – ein integriertes Modell, das vergangene Zustände in laufende Flink-Workloads einblendet.

Die Idee: KI-Agenten sollen nicht nur auf aktuelle Daten zugreifen, sondern Entscheidungen auch auf Basis historischer Muster treffen. Die Snapshot Queries könnten so zum technischen Unterbau für Fraud Detection, medizinische Diagnostik oder personalisierte Recommendations werden.

Private Netze für Flink

Parallel zur Datenlogik hat Confluent die Netzwerkebene neu gedacht. Das bisher Kafka-exklusive Confluent Cloud Network (CCN) lässt sich nun auch mit Flink-Workloads koppeln. Das heißt: Streaming-Anwendungen und KI-Agenten in privaten Netzen lassen sich ohne Umweg anschließen – etwa bei sensiblen Datenströmen in der Finanz- oder Gesundheitsbranche.

Verfügbar ist das Routing ab sofort für AWS-Nutzer in Regionen mit Flink-Support.

IP-Filterung für hybride Sicherheit

Unternehmen mit hybriden Architekturen fordern gezielte Zugriffskontrolle. Confluent reagiert mit einer neuen IP-Filterfunktion für Flink: Der eingehende Datenverkehr lässt sich auf freigegebene Adressen begrenzen. Ergänzt wird das Feature durch ein Logging-System, das unautorisierte Zugriffe transparenter macht. Laut Anbieter ist die Funktion bereits in der gesamten Confluent Cloud freigeschaltet.

Snapshot Queries im Early Access

Die Kombination von Batch- und Stream-Verarbeitung auf einer Plattform verspricht eine neue Stufe operativer Intelligenz. Laut Confluent können Entwickler damit KI-Agenten trainieren, Daten analysieren oder Audit-Zwecke abbilden – ohne Systembrüche, ohne manuelle Exportschleifen. Snapshot Queries stehen ab sofort im Early Access bereit.

(ID:50433294)

Jetzt Newsletter abonnieren

Täglich die wichtigsten Infos zu Big Data, Analytics & AI

Mit Klick auf „Newsletter abonnieren“ erkläre ich mich mit der Verarbeitung und Nutzung meiner Daten gemäß Einwilligungserklärung (bitte aufklappen für Details) einverstanden und akzeptiere die Nutzungsbedingungen. Weitere Informationen finde ich in unserer Datenschutzerklärung. Die Einwilligungserklärung bezieht sich u. a. auf die Zusendung von redaktionellen Newslettern per E-Mail und auf den Datenabgleich zu Marketingzwecken mit ausgewählten Werbepartnern (z. B. LinkedIn, Google, Meta).

Aufklappen für Details zu Ihrer Einwilligung

Weiterführende Inhalte