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Eine agentenfähige Datenplattform: Redpanda im Einsatz

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Die zentralen Herausforderungen der KI Governance Die Integration von KI, insbesondere von Large Language Models (LLMs), ist mit Herausforderungen verbunden. Ein bekanntes Problem ist die Tendenz zur sogenannten „Over-Generalization”, bei der Modelle zu stark verallgemeinern und den notwendigen Kontext verlieren. Weitere kritische Schwachstellen, besonders im Enterprise-Kontext, sind die fehlende Validierung der Antworten und die unzureichenden […]

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Dein Blueprint für eine agentenfähige Datenplattform

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AI-Agenten ohne Kontrolle sind ein Risiko. AI-Agenten versprechen Effizienz – doch ohne Kontrolle werden sie schnell zum Risiko.Viele Unternehmen stehen aktuell vor der gleichen Herausforderung: Sensible Unternehmensdaten sollen AI-Agenten in Echtzeit zur Verfügung stehen – sicher, nachvollziehbar und performant. Klassische Datenarchitekturen und Legacy-Stacks stoßen dabei schnell an ihre Grenzen und schaffen eher neue Silos als

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Redpanda – die moderne Kafka-Alternative

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Warum Event-Streaming an Bedeutung gewinnt Unternehmen erzeugen heute riesige Mengen an Echtzeitdaten: Maschinen senden Sensordaten im Sekundentakt, digitale Plattformen generieren Millionen von Log-Einträgen und KI-Systeme benötigen kontinuierlich aktuelle Informationen. Klassische Batch-Verfahren reichen für diese Anforderungen nicht mehr aus – es braucht Systeme, die Datenströme sofort verfügbar machen.  Apache Kafka hat sich dafür als De-facto-Standard etabliert.

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Redpanda: Die moderne Kafka-Alternative

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Dieses Webinar stellt Redpanda als leistungsstarke Alternative zu Apache Kafka vor. Nach der Einführung von Alexander Keidel (it-novum) zeigt Stefan Dollberg (Redpanda) die Architektur in C++ mit Fokus auf Effizienz und Kafka-API-Kompatibilität. Themen sind praxisnahe Anwendungsfälle wie IoT, KI-Training und Realtime-ETL. Zudem werden Funktionen wie Tiered Storage für kostengünstige Cloud-Speicherung und die Integration mit Apache

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Apache Kafka kompatibel Redpanda vereinfacht den Wechsel von Apache Kafka drastisch. Die Plattform spricht das Kafka Protokoll nahezu vollständig, sodass vorhandene Producer und Consumer Anwendungen meist ohne Codeänderung weiterlaufen. Damit behalten Teams ihre vertrauten Clients, Frameworks und Workflows – gewinnen jedoch moderne Performance, geringeren Hardwarebedarf und ein schlankes Betriebsmodell. Ob Sie bestehende Streaming Workloads migrieren oder

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