Apache Kafka
Event-Streaming-Plattform für skalierbare Anwendungen mit Echtzeitdaten
HiveMQ und Apache Kafka optimal einsetzen: so verbesserst du deine IoT-Kommunikation
Das Whitepaper bringt genau auf den Punkt, wie du deine IoT-Kommunikation zuverlässig und streamingfähig umsetzen kannst. Unsere objektive Analyse der modernen HiveMQ-Plattform zeigt dir das effektive Verbindungsmanagement und erweiterbare System von HiveMQ. Auch die Herausforderungen und Grenzen der Plattform werden beleuchtet.
Mit Apache Kafka hast du zudem eine hilfreiche Open-Source-Streaming-Plattform zur Verfügung, um Anwendungen mit hohem Datendurchsatz und Event-Daten zu verarbeiten. Wir erklären dir, wie du mit HiveMQ und Apache Kafka als Dream-Team komplexe IoT-Szenarien umsetzen kannst.
Mit dem Wissen aus unserem Whitepaper stellst du Live-Datenanalysen bereit, um deinen Geschäftserfolg zu maximieren.
Von IIoT-Rohdaten zur visuellen Präsentation: Data Streaming mit MQTT und Kafka
Unser Whitepaper zeigt dir den Weg von der Datensammlung an den Datenquellen wie Anlagen und Geräten im IIoT bis zur visuellen Aufbereitung und Analyse deiner Daten. Der hilfreiche Guide geht dabei auf Open Source-Lösungen wie den MQTT Broker HiveMQ, die Streaming-Plattform Kafka, Sparkplug und die IoT-Plattform ThingsBoard ein.
Zentralisierter Data Mesh-Ansatz mit Starburst und Confluent
Wie implementierst du am besten die beiden Technologien Confluent und Starburst in ein Data Mesh? In diesem Video erhältst du darauf die Antwort. Neben einer Demo, die zeigt, wie du Confluent und Starburst in Data Mesh implementierst, wartet auf dich ein kleiner Überblick zu Confluent und Data Mesh.
Data in Motion – machen Sie Ihre Daten zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil
Die Ansprüche von Kunden und Bürgern in unserer digitalen Welt steigen stetig. Läuft Ihr Unternehmen oder Ihre Behörde der digitalen Revolution hinterher oder droht die digitale Dampfwalze Sie zu überrollen?
Der massive Anstieg des Datenvolumens von IoT-Geräten und -sensoren kann mit starren Technologien aus der digitalen Steinzeit unmöglich bewältigt werden. Bringen Sie daher mit Data in Motion Bewegung in Ihre Daten und verarbeiten Sie diese problemlos in Echtzeit. Streaming-Plattformen wie Confluent nutzen ihre Power, um die Echtzeit-Datenflut gekonnt zu verarbeiten.
Mit Confluent gelingen Ihnen innovative Smart-City-Projekte, Mobilitäts-Services, digitales Bürgerengagement und viele weitere Data In Motion Vorhaben.
In unserem Artikel erklären wir Ihnen, wie Ihnen Streaming-Plattformen wie Confluent den Weg ins moderne Big-Data-Zeitalter erleichtern.
Starburst und Confluent im Praxiseinsatz - Echtzeit-Plattform für Data Mesh-Architektur
Wie implementierst du am besten die beiden Technologien Confluent und Starburst in ein Data Mesh? In diesem Video erhältst du darauf die Antwort. Neben einer Demo, die zeigt, wie du Confluent und Starburst in Data Mesh implementierst, wartet auf dich ein kleiner Überblick zu Confluent und Data Mesh.
So machen Sie Ihr Data Warehouse fit fürs Echtzeit-Daten-Streaming
Ein Data Warehouse ist meisterhaft darin, historische Daten auszuwerten und zu analysieren. Im digitalen Zeitalter werden jedoch schnelle Entscheidungen benötigt, um zeitnah auf die sich ändernden Situationen zu reagieren. Herkömmliche Data Warehouse-Lösungen sind für Echtzeitdatenverarbeitung zunächst nicht geeignet. In unserem Artikel lesen Sie, wie Sie in 5 Schritten Ihr Data Warehouse um Data Streaming erweitern, damit Sie Ihre Prozesse in Echtzeit steuern, analysieren und optimieren können.
Schnelleinstieg in Kafka Streams: Ein Crashkurs in Echtzeitverarbeitung
Kafka Streams, eine leistungsstarke Open-Source Java Bibliothek, ist der Schlüssel zur Echtzeitverarbeitung im Apache Kafka Ökosystem. Mit ihr können Datenströme in Echtzeit analysiert und verarbeitet werden, ohne auf externe Frameworks oder Bibliotheken angewiesen zu sein. Doch oft bleibt Kafka Streams für viele ein Mysterium. Wir haben die Lösung! Entdecke unseren ganzheitlichen Quickstart-Demo, der dir in nur 10 Minuten zeigt, wie du Kafka Streams nutzen kannst, ohne aufwendige Konfigurationen vornehmen zu müssen.
HiveMQ und Kafka – so machst du deine IoT-Infrastruktur hochverfügbar
Kafka und HiveMQ sorgen dafür, dass deine IoT-Infrastruktur auch bei einer Vielzahl angeschlossener IoT-Geräte und Sensoren hochverfügbar bleibt. Wie du mit Kafka und HiveMQ eine hoch skalierbare und flexible Streaming-Lösung bekommst, zeigt dir das Video.
Mit Kafka und Confluent zum Realtime Business
Data-Streaming-Technologien sind für moderne Unternehmen essenziell, um Kundenwünsche besser zu verstehen und die Konkurrenz zu dominieren. Wir erklären dir im Whitepaper den Unterschied zwischen der Open Source-Lösung Kafka und der Enterprise-Solution Confluent. Use Cases aus der Praxis zeigen dir, welche der beiden Echtzeitdaten-Lösungen für dich die richtige ist.
Data Mesh – Confluent und Starburst FAQ
Es gibt die Möglichkeit, Data Mesh mit Confluent und Starburst in einem Prototypen zu verwenden. In diesem FAQ-Video beantworten wir dazu die entstandenen Fragen.
So gelingt Ihnen Streaming von Echtzeit-Daten
Wir zeigen Ihnen in unserem Whitepaper, wie Sie den Weg vom unbeweglichen Data Warehouse zum Streaming von Echtzeit-Daten mühelos gehen. Lernen Sie, ETL-Strecken streamingfähig zu machen und wie Ihnen das mit der zukunftssichere Event-Streaming-Architektur Kafka gelingt.
Mit Apache Kafka zu Realtime Analytics – Best Practices und Live-Demo
Gerade in der heutigen Zeit ist es für Unternehmen besonders wichtig, Daten in Echtzeit zu verarbeiten. Mit einem klassischen Data Warehouse stößt du deshalb schnell an die Grenzen. Apache Kafka entwickelt, speichert und verarbeitet als Streaming-Plattform deine Echtzeit-Datenströme. Im Video erfährst du, wie du eine Streaming-Infrastruktur in kurzer Zeit aufsetzt.
