A espinha dorsal de eventos que seu negócio precisa para operar em tempo real
Há 7 anos implementamos Confluent na América Latina, de clusters Apache Kafka em data centers próprios até Confluent Cloud nas três grandes nuvens. Hoje, como parceiros da IBM, essa mesma plataforma é a base sobre a qual os agentes rodam.
Sem compromisso · 30 minutos · Com um arquiteto sênior
- 7 anos implementando Confluent na região
- Bancos, telecomunicações e varejo em produção
- AWS, GCP, Azure e on-premise
O lote noturno já não é suficiente
A maioria das organizações move dados copiando-os: um processo lê uma base, escreve em outra e espera até a noite seguinte. Esse modelo funcionou enquanto as decisões podiam esperar. Quando fraude, estoque ou experiência do cliente se resolvem em segundos, copiar dados deixa de ser uma arquitetura e passa a ser o problema.
Integrações que se multiplicam
Cada sistema novo acrescenta conectores ponto a ponto. Com dez sistemas há noventa integrações possíveis, e todas precisam de manutenção.
Dados que chegam tarde
Quando o relatório fica pronto, o cliente já desligou, a transação já passou e o estoque já acabou.
Ninguém sabe qual versão é a correta
Sem esquemas nem linhagem, cada equipe interpreta os mesmos campos de um jeito diferente e os números nunca batem.
Os agentes herdam o problema
Um agente conectado a um data warehouse que se atualiza toda noite raciocina sobre um passado que já não existe.
Do primeiro topic à governança completa
Cobrimos todo o ciclo de vida da plataforma de streaming, não apenas a instalação.
Plataforma
- Confluent Cloud em AWS, GCP e Azure
- Confluent Platform on-premise e híbrida
- Dimensionamento, alta disponibilidade e recuperação
- Multirregião e replicação com Cluster Linking
Migração
- Do Apache Kafka open source para Confluent
- De filas tradicionais como MQ ou JMS
- Migração sem janela de indisponibilidade
- Convivência e corte progressivo por domínio
Processamento
- Apache Flink SQL e aplicações de streaming
- Streaming Agents que executam dentro do fluxo
- Real-Time Context Engine para RAG
- Tableflow para o lakehouse
Governança
- Schema Registry e evolução de contratos
- Catálogo, linhagem e qualidade de dados em movimento
- Segurança, RBAC e criptografia ponta a ponta
- Observabilidade e controle de custos
Três formas de trabalhar conosco
De uma avaliação curta até a operação contínua da sua plataforma.
- 2 a 4 semanas
Avaliação da plataforma
Revisamos sua arquitetura de dados atual, seus casos de uso e sua maturidade em streaming. Identificamos onde o tempo real muda um resultado de negócio e o que falta para chegar lá.
Relatório de diagnóstico e roteiro
- 6 a 16 semanas
Implementação e migração
Implantamos o Confluent na sua nuvem ou no seu data center, migramos as cargas existentes e integramos seus sistemas. Sua equipe participa de cada sprint.
Plataforma em produção e equipe capacitada
- Mensal recorrente
Operação e evolução
Monitoramento, ajuste de desempenho, controle de custos e evolução da plataforma conforme crescem os casos de uso e o volume.
Relatório mensal e suporte prioritário
Onde o streaming muda o resultado
Padrões que já implementamos em produção com clientes da região.
Detecção de fraude dentro da transação
Os eventos de pagamento são avaliados contra o comportamento histórico e o contexto do momento antes da autorização. A decisão acontece dentro da transação, não em um relatório do dia seguinte.
Modernização do core sem substituí-lo
O core publica suas mudanças como eventos e os canais digitais consomem dali. O internet banking e o aplicativo deixam de bater direto no core, e a migração pode ser feita por domínios.
Qualidade de serviço e experiência do assinante
A telemetria de rede alimenta a detecção de degradação e o atendimento ao cliente com o mesmo fluxo. Quem atende já sabe que houve uma queda na região do assinante.
Estoque e preços sincronizados entre canais
Loja física, e-commerce e centro de distribuição trabalham sobre o mesmo estado de estoque. Acabam as vendas de produto esgotado e os preços que divergem entre canais.
Contexto em tempo real para agentes de IA
O Flink constrói e mantém o contexto que os agentes consultam, então eles respondem com o estado atual do negócio sem reconstruir índices nem esperar um processo em lote.
Os agentes que rodam sobre esta plataforma
Sua arquitetura de dados está pronta para operar em tempo real?
Agende 30 minutos com um arquiteto sênior. Revisamos seu caso concreto e dizemos o que seria necessário. Sem venda.