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Kai Waehner
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Kai Wähner ist als Field CTO bei Confluent tätig. Seine Schwerpunkte liegen in den Bereichen Event-Streaming, Integration, Analytics und Internet of Things. Außerdem hält er Vorträge auf internationalen Konferenzen und berichtet in seinem Blog über neuen Technologien.
Alle Artikel von Kai Waehner
Softwarearchitektur
Interviews
„Unternehmen nutzen Kafka als moderne Middleware, die ETL und Messaging über die Zeit ersetzen kann“
BI-Spektrum sprach mit Kay Wähner, Technology Evangelist bei Confluent, der Firma, die von den ursprünglichen Entwicklern von Apache Kafka gegründet wurde. Er sieht Event-Streaming in digitalen Zeiten als eine essenzielle Infrastruktur, die es Unternehmen erst möglich macht, Daten in großem Stil in Echtzeit und über verschiedene Systeme hinweg integriert zu verarbeiten. Darüber hinaus prädestinier..
IoT kombiniert mit Daten-Streaming auf Basis von Apache Kafka und darauf aufbauenden Plattformen stecken heute im Kern vieler IT-gestützter Produktionsprozesse. Doch mit welchen
Protokollen lassen sich diese realisieren? Ein Überblick über mögliche Anwendungen und die dazu passende Enterprise-Architektur bietet dieser Artikel.
Kafka-Cluster gibt es in vielfältigen Bereitstellungsvarianten für nahezu jedes Anwendungsumfeld. Beispiele sind Disaster Recovery, hybride Umgebungen oder die Integration zwischen Mainframe und Cloud-Services. Der folgende Artikel bietet einen Überblick über die Varianten, Gestaltungs- und Kopplungsmöglichkeiten.
Bislang setzten Unternehmen zur Entkopplung von Systemen auf Technologien und Integrationslösungen wie Extract–Transform–Load (ETL), Enterprise Service Bus (ESB) oder Message Queuing (MQ). Die Folge: Durch die komplizierte Verflochtenheit der Systeme, die durch die Vielzahl an Webservices und die monolithische Architektur entsteht, ergeben sich Abhängigkeiten von anderen Systemen. Eine Entkoppelun..
Development
AI
Anwendungssoftware
Kundenspezifische Systeme durch Generative AI und Daten-Streaming aufbauen
Algorithmen beherrschen die digitale Welt – zumindest, wenn sich Generative AI in den nächsten Jahren als massentauglich zeigt. Bisher stehen alle Vorzeichen darauf, denn Generative Artificial Intelligence ist nicht nur für viele unterschiedliche Datentypen einsetzbar, sondern auch je nach Anwendungsfall ohne großes technisches Know-how.