La columna vertebral de eventos que tu negocio necesita para operar en tiempo real
Llevamos 7 años implementando Confluent en América Latina, desde clústeres de Apache Kafka en centros de datos propios hasta Confluent Cloud en las tres grandes nubes. Hoy, como partners de IBM, esa misma plataforma es la base sobre la que corren los agentes.
Sin compromiso · 30 minutos · Con un arquitecto senior
- 7 años implementando Confluent en la región
- Banca, telecomunicaciones y retail en producción
- AWS, GCP, Azure y on-premise
El lote nocturno ya no alcanza
La mayoría de las organizaciones mueve datos copiándolos: un proceso lee una base, escribe en otra y espera a la noche siguiente. Ese modelo funcionó mientras las decisiones podían esperar. Cuando el fraude, el inventario o la experiencia del cliente se resuelven en segundos, copiar datos deja de ser una arquitectura y pasa a ser el problema.
Integraciones que se multiplican
Cada sistema nuevo agrega conectores punto a punto. Con diez sistemas hay noventa integraciones posibles, y todas hay que mantenerlas.
Datos que llegan tarde
Cuando el reporte se genera, el cliente ya colgó, la transacción ya pasó y el inventario ya se agotó.
Nadie sabe qué versión es la buena
Sin esquemas ni linaje, cada equipo interpreta los mismos campos de forma distinta y las cifras nunca cuadran.
Los agentes heredan el problema
Un agente conectado a un almacén que se actualiza cada noche razona sobre un pasado que ya no existe.
Del primer topic al gobierno completo
Cubrimos el ciclo de vida entero de la plataforma de streaming, no solo la instalación.
Plataforma
- Confluent Cloud en AWS, GCP y Azure
- Confluent Platform on-premise e híbrida
- Dimensionamiento, alta disponibilidad y recuperación
- Multirregión y replicación con Cluster Linking
Migración
- Desde Apache Kafka open source a Confluent
- Desde colas tradicionales como MQ o JMS
- Migración sin ventana de indisponibilidad
- Convivencia y corte progresivo por dominio
Procesamiento
- Apache Flink SQL y aplicaciones de streaming
- Streaming Agents que ejecutan dentro del flujo
- Real-Time Context Engine para RAG
- Tableflow hacia el lakehouse
Gobierno
- Schema Registry y evolución de contratos
- Catálogo, linaje y calidad de datos en movimiento
- Seguridad, RBAC y cifrado extremo a extremo
- Observabilidad y control de costos
Tres formas de trabajar con nosotros
Desde una evaluación corta hasta la operación continua de tu plataforma.
- 2 a 4 semanas
Evaluación de plataforma
Revisamos tu arquitectura de datos actual, tus casos de uso y tu madurez en streaming. Identificamos dónde el tiempo real cambia un resultado de negocio y qué hace falta para llegar.
Informe de diagnóstico y hoja de ruta
- 6 a 16 semanas
Implementación y migración
Desplegamos Confluent en tu nube o en tu centro de datos, migramos las cargas existentes e integramos tus sistemas. Tu equipo participa en cada sprint.
Plataforma en producción y equipo capacitado
- Mensual recurrente
Operación y evolución
Monitoreo, ajuste de rendimiento, control de costos y evolución de la plataforma a medida que crecen los casos de uso y el volumen.
Reporte mensual y soporte prioritario
Dónde el streaming cambia el resultado
Patrones que hemos implementado en producción con clientes de la región.
Detección de fraude en la transacción
Los eventos de pago se evalúan contra el comportamiento histórico y el contexto del momento antes de autorizar. La decisión ocurre dentro de la transacción, no en un reporte del día siguiente.
Modernización del core sin reemplazarlo
El core publica sus cambios como eventos y los canales digitales consumen de ahí. La banca en línea y la app dejan de golpear el core directamente, y la migración puede hacerse por dominios.
Calidad de servicio y experiencia del suscriptor
La telemetría de red alimenta la detección de degradación y la atención al cliente con el mismo flujo. El agente que atiende ya sabe que hubo una caída en la zona del suscriptor.
Inventario y precios sincronizados entre canales
Tienda física, comercio electrónico y centro de distribución trabajan sobre el mismo estado de inventario. Se acaban las ventas de producto agotado y los precios que difieren entre canales.
Contexto en tiempo real para agentes IA
Flink construye y mantiene el contexto que los agentes consultan, así que responden con el estado actual del negocio sin reconstruir índices ni esperar a un proceso por lotes.
Los agentes que corren sobre esta plataforma
¿Tu arquitectura de datos está lista para operar en tiempo real?
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