Wir stellen vor: Scalytics Connect für KI-fähiges Streaming

Wenn datengesteuerte Produkte skalieren, wird Kafka oft zum Rückgrat für die Verteilung von Ereignissen in Echtzeit. Confluent Event Streaming, das auf Apache Kafka basiert, bietet Unternehmensfunktionen wie Schemaverwaltung, Konnektoren und SQL-basierte Analysen. Doch selbst mit diesen Verbesserungen verfügt Kafka nicht über Funktionen wie gezielte Suche, umfangreiche Indexierung oder Echtzeitmodellierung — wichtige Anforderungen für Teams, die sofortige Geschäftseinblicke benötigen. Scalytics Connect schließt diese Lücke, indem Rohereignisse auf Stream-Ebene in umsetzbare Informationen umgewandelt werden.

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1. Intelligente Topics: Mehr als nur einfaches Publizieren — abonnieren

Ein Standardthema von Kafka eignet sich hervorragend für Nachrichten mit hohem Durchsatz und niedriger Latenz, ist jedoch auf Interaktionen zwischen Schreiben und Lesen beschränkt. Scalytics Connect erweitert dieses Modell um die Einführung des Konzepts kluge Themen. Diese erweiterten Themen verhalten sich aus Sicht des Produzenten und Verbrauchers wie die Standardthemen von Kafka, bieten jedoch zusätzliche Datenoperationen. Insbesondere können Sie:

• CRUD-Operationen ausführen: Anstatt nur Nachrichten anzuhängen, können Sie auch Datensätze aktualisieren oder entfernen — wichtig für Compliance oder Datenkorrekturen.
• Abfragen für benutzerdefinierte Indizes ausführen: Wenn Sie alle Käufe benötigen, die innerhalb einer bestimmten Region oder eines bestimmten Zeitfensters getätigt wurden, müssen Sie sich nicht auf externe Indexierungslösungen wie Elasticsearch verlassen. Stattdessen integriert Scalytics Connect die Indexierung direkt in die Themenebene, wodurch die Zeit bis zur Gewinnung von Erkenntnissen verkürzt wird.

Diese Architektur hilft Ihnen dabei, in Ihrer gewohnten Streaming-Umgebung zu bleiben und ermöglicht gleichzeitig eine tiefere Datenanalyse. Es gibt keine separate Suchplattform, die konfiguriert werden muss, keine speziellen Konnektoren, die verwaltet werden müssen, und es müssen keine Daten dupliziert werden. Indem Sie einfach die „intelligenten“ Funktionen zusätzlich zu Ihrem Kafka- oder Confluent-Cluster aktivieren, erhalten Sie sofort einen Überblick über Ereignisse in Echtzeit.

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2. Kontinuierliches Lernen: Feedback zu Datenströmen in Echtzeit

Scalytics Connect bietet auch kontinuierliches Lernen an zwei Fronten:

1. Analytik des Nachrichtenflusses: Erfassung wichtiger Kennzahlen wie Durchsatzraten, Durchschnittswerte der Nachrichtengröße und Leistung auf Partitionsebene. Auf diese Weise können Sie schnell Spitzen oder Muster erkennen, die auf betriebliche Engpässe oder Möglichkeiten zur Kapazitätsplanung hinweisen könnten.
2. Einblicke in die Nutzlast: Analysiert den Inhalt jeder Nachricht nahezu in Echtzeit, um Trends (z. B. ein Anstieg bestimmter Benutzeraktionen) oder Anomalien (z. B. unerwartete Werte in einem ansonsten konsistenten Datenstrom) zu erkennen.

Während Vanilla Kafka oder Confluent für tiefere Analysen in der Regel auf Zusatzdienste (z. B. ksqlDB, benutzerdefinierte Spark-Jobs) angewiesen sind, stellt Scalytics Connect diese Erkenntnisse als Teil des Streams selbst zur Verfügung. Daten fließen ein, die Plattform lernt kontinuierlich, und Sie können auf Änderungen reagieren, sobald sie eintreten. Es ist ein flüssiger Kreislauf aus Datenaufnahme und -analyse, alles innerhalb der Streaming-Ebene, die Sie bereits haben.

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3. Autodiscovery: Themen mit den zugrunde liegenden Ressourcen verknüpfen

Eine Herausforderung, vor der viele Teams stehen, besteht darin, Durchsatzdaten und Nachrichtenmuster mit der tatsächlichen Ressourcenauslastung (CPU, Speicher, I/O) zu verknüpfen. Kafka stellt einige dieser Metriken zur Verfügung, aber sie themenübergreifend zu korrelieren, kann umständlich sein — vor allem, wenn Sie mehrere Cluster oder Hybrid-Setups haben. Scalytics Connect behebt dieses Problem durch Autodiscovery:

• Es verfolgt den Ressourcenfußabdruck jedes Themas nahezu in Echtzeit.
• Es zeigt, wie sich die Hochskalierung eines Streams (z. B. während einer Produkteinführung) auf die Ressourcenverfügbarkeit für andere Dienste oder Pipelines auswirken kann.
• Es hilft Ihnen bei der Planung der Hardwarezuweisungen auf der Grundlage der tatsächlichen Nutzungsmuster und nicht auf der Grundlage von Vermutungen.

Mit Autodiscovery erhalten Produktmanager und DevOps-Teams einen einheitlichen Überblick. Wenn eine neue Funktion zu einem höheren Durchsatz als erwartet führt, werden Sie sehen, wie sich dies auf die Speichernutzung und die Partitionsverteilung im gesamten Ökosystem auswirkt — ähnlich wie ein erweiterter Blueprint, der mit der Entwicklung des Datenverkehrs aktualisiert wird.

4. Integration von AI-Agenten mit dem Model Context Protocol (MCP)

Scalytics Connect ist zwar weiterhin abwärtskompatibel mit den Kern-APIs von Kafka, beinhaltet aber auch Modellkontextprotokoll (MCP). Dieses Protokoll standardisiert, wie KI-Agenten Streaming-Daten konsumieren und produzieren:

• KI-fähiges Messaging: KI-Modelle oder Microservices können MCP-Themen abonnieren und Daten in genau dem Format empfangen, das für Inferenz oder Training benötigt wird.
• Dezentrale Architektur: Da MCP immer noch auf Kafka basiert, behalten Sie die gleiche Zuverlässigkeit und Fehlertoleranz, die Sie gewohnt sind.
• Low-Code-Integration: Für die Integration neuer KI-Modelle sind in der Regel nur wenige Konfigurationslinien in Scalytics Connect erforderlich, anstatt für jedes neue Modell oder jeden neuen Agenten eine separate Pipeline aufzubauen.

Für produktorientierte Teams bedeutet dies, dass fortgeschrittene Aufgaben (z. B. Anomalieerkennung, Vorhersage, NLP-basierte Klassifizierung) sofort einsatzbereit sind. Sie müssen keine separate ML-Pipeline verwalten oder Ihren Eventablauf neu gestalten.

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5. Anwendungsfälle: Von der Überwachung des Benutzerverhaltens bis zur Kapazitätsplanung

Die Funktionen von Scalytics Connect kommen einer Vielzahl von Szenarien zugute:

• Überwachung starten: Bei der Einführung einer neuen Funktion können Teams Benutzerinteraktionen in Echtzeit indexieren, Registrierungen und Nutzungsmuster verfolgen und bevorstehende Supportanforderungen vorhersagen.
• Erkennung von Anomalien: Wenn Benutzerereignisse unerwartet zunehmen, benachrichtigen integrierte Warnmeldungen die relevanten Beteiligten, bevor sich die Systemleistung verschlechtert.
• Einhaltung von Vorschriften und Datenbereinigung: Mithilfe der CRUD- und Indexierungsfunktionen können Sie personenbezogene Daten entfernen oder aktualisieren, um regulatorischen Verpflichtungen nachzukommen, ohne Ihre gesamte Pipeline zu unterbrechen.
• Leistungsoptimierung: Die Autodiscovery-Funktion ordnet die Leistung auf Partitionsebene zu und erleichtert so das Auffinden von Hotspots und die Neuverteilung der Ressourcen.

Da diese Aufgaben mit der laufenden Datenaufnahme synchronisiert werden, müssen Sie nicht ständig mehrere Systeme zusammenfügen — und Sie halten die Latenz auf ein Minimum.

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6. Erste Schritte mit Scalytics Connect

Scalytics hat das Onboarding so konzipiert, dass es für Confluent Cloud-Nutzer nahezu reibungslos abläuft:

1. Teile dein Thema über die Funktion „Thema teilen“ von Confluent Cloud.
2. Smart-Topic-Wrapper aktivieren: Scalytics Connect fügt Ihrem bestehenden Thema automatisch intelligente Funktionen hinzu und behält dabei das vertraute Produzenten-/Verbrauchermodell von Kafka bei.
3. Indizes und Schwellenwerte konfigurieren: Definieren Sie optional, wie Sie Ihre Daten aufteilen oder Benachrichtigungen einrichten möchten.
4. Integrieren Sie KI-Agenten: Wenn Sie Anomalieerkennung, Vorhersagen oder NLP-Klassifizierung wünschen, richten Sie einen MCP-Endpunkt ein und fügen Sie das Modell Ihrer Wahl ein.

Es sind keine zusätzlichen Server oder umfangreichen Konnektoren erforderlich, da Scalytics Connect mit Ihrer bestehenden Kafka-Infrastruktur koexistiert.

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Zusammenfassung

Scalytics Connect verbindet CRUD-Operationen, Indexierung, kontinuierliches Lernen und Ressourcenerkennung und macht Kafka so von einem Nachrichtenbus zu einem „Insight-Bus“ — ohne dass komplexe neue Dienste oder Datenpipelines erforderlich sind. Wenn Sie jemals KI-freundliche Analysen in Echtzeit direkt in Ihrem Streaming-Workflow benötigt haben, ist dies eine hervorragende Option, um Ihre Kafka- oder Confluent-Bereitstellung zu verbessern.

Für diejenigen, die an einer tieferen Erkundung interessiert sind, bietet Scalytics Demos an, die veranschaulichen, wie sich diese Funktionen nahtlos in Confluent Cloud integrieren lassen. Ganz gleich, ob Sie versuchen, das Nutzerverhalten zu analysieren, die Systemlast vorherzusagen oder einfach nur Ihre Datenflüsse im Griff zu behalten, Scalytics Connect zielt darauf ab, Ihrem Streaming-Stack Klarheit und Agilität zu verleihen und rohe Ereignisse in einer einheitlichen Umgebung in umsetzbare Signale umzuwandeln.