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ストリーミングと Delta Lake の出会い : Confluent と Databricks で AI 対応のテーブルを実現
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Kafka Topics に Delta Lake や Iceberg テーブルとしてアクセスし、大規模な分析や AI を行うには、通常、複雑でメンテナンス負担が大きいカスタムストリーミングパイプラインが必要です。
Confluent Tableflow は、既存のストリームからテーブルへのパイプラインを根本的に再構築し、分析データエステートにおける高品質な運用データへのアクセスを劇的に簡素化します。シームレスな統合により、Confluent と Databricks は、リアルタイムデータから管理された分析可能なテーブルや AI による洞察へのパスを加速します。
このデモウェビナーに参加して以下を実現しましょう。
- Confluent Tableflow が Kafka Topics を自動的に Delta テーブルに変換し、Unity Catalog に登録する方法を学びます。
- 統合が取り込みの複雑さをどのように軽減し、データガバナンスを強化し、リアルタイムデータを分析や AI に即座に活用できるようにするかを確認します。
- Confluent と Databricks が Confluent Tableflow、Connect CDC（変更データキャプチャ）、ストリーム処理、Databricks Unity Catalog、Genie、AI エージェントを活用して AI ワークフローを加速させる様子を確認できます。