Confluent ergänzt seine Streamhouse-Plattform um Query und Echtzeit-KI-Tools
Confluent hat Query als fünfte Säule seiner Data Streaming Platform eingeführt und zugleich neue Funktionen für Echtzeit-Bereitstellung, KI-Inferenz und Governance vorgestellt. Das Q4’26-Update soll Teams dabei helfen, ein Streamhouse aufzubauen, in dem Anwendungen, Agenten und Analysen denselben aktuellen Geschäftskontext nutzen.
- Query wird zur fünften Säule der Confluent Data Streaming Platform.
- Lightning Tables stellt eine verwaltete Bereitstellungsschicht für abfragbare Kafka-Daten bereit.
- Managed Model Inference ist für unterstützte Modelle in drei Cloud-KI-Diensten allgemein verfügbar.
- Verwaltete MCP-Server unterstützen KI-gestütztes Erkunden, Debuggen und Abfragen.
- Tableflow unterstützt nun Google Cloud und BigQuery mit Synchronisierung des BigLake Metastore.
Query macht Kafka-Daten zum aktuellen Geschäftszustand
Confluent zufolge ergänzt Query Stream, Connect, Process und Govern als fünfte Säule der Data Streaming Platform. Das zentrale Feature Lightning Tables ist eine vollständig verwaltete, schreibgeschützte Bereitstellungsschicht, die Kafka-Daten mit niedriger Latenz und hoher Parallelität abfragbar macht.
Laut Confluent können Lightning Tables Agenten, Anwendungen und Analyse-Engines mit aktuellem Geschäftskontext versorgen, ohne dass eine separate Datenbank für die Bereitstellung erforderlich ist. Das Unternehmen erklärt, Kafka-Streams ließen sich in einen Echtzeit-Zustand des Geschäfts umwandeln. So könnten Agenten und Anwendungen in Millisekunden abfragen, was gerade gilt, ohne zusätzliche Datenbank oder ETL.
Das Update erweitert außerdem Tableflow. Der Dienst unterstützt nun Google Cloud und BigQuery sowie eine automatisierte Synchronisierung mit dem BigLake Metastore. Confluent zufolge können Teams dadurch Live-Kafka-Daten innerhalb weniger Minuten ohne Pipeline-Code abfragen.
Verwaltete Inferenz bringt KI näher an Streaming-Daten
Managed Model Inference ist nun allgemein verfügbar. Die Konfiguration ohne weiteren Aufwand ermöglicht es Teams, unterstützte KI- und Machine-Learning-Modelle aus Flink SQL aufzurufen, ohne sich um Zugangsdaten, Endpunkte oder die Bereitstellungsinfrastruktur kümmern zu müssen.
Confluent zufolge ist verwaltete Inferenz allgemein für große Sprachmodelle und Embedding-Modelle verfügbar, die in Amazon Bedrock, Vertex AI und Azure OpenAI gehostet werden. Die Funktion abstrahiert Bereitstellungsschichten, Zugangsdaten und Hardwareverwaltung. Das soll Teams dabei helfen, schneller mit KI auf Streaming-Daten zu starten.
Auch die Real-Time Context Engine ist nun allgemein verfügbar. Sie stellt KI-Agenten über MCP als Zugriffsweg auf Lightning Tables aktuelle Kontextdaten bereit. Die Veröffentlichung umfasst Unterstützung für die Verwendung eigener Schlüssel, OAuth über die Anmeldung bei Confluent Cloud oder Enterprise Single Sign-On, Einblicke über die Metrics API in Speicher-Bytes, gescannte Bytes und CCU-Minuten sowie Unterstützung für rückwärtskompatible Schemaänderungen.
KI-Assistenten können Confluent-Umgebungen erkunden, abfragen und bedienen
Die verwalteten MCP-Server von Confluent sind nun allgemein für die Nutzung mit KI-Assistenten verfügbar. Teams können damit Umgebungen und Cluster erkunden, Topics und Schemas prüfen, Fehler analysieren und Abfragen ausführen. Neue Flink-SQL-Tools können Statements erstellen, auflisten, lesen und löschen, Statements debuggen, Metriken abrufen und die Struktur von Tabellen ermitteln.
OAuth ermöglicht eine einzige Anmeldung bei Confluent Cloud ohne API-Schlüssel über globale und regionale MCP-Server sowie die Real-Time Context Engine hinweg. Confluent zufolge sind diese KI-Tools für Confluent-Cloud-Nutzer kostenlos, wenn sie mit Assistenten wie Claude, Cursor und Copilot arbeiten.
Confluent bietet Confluent Skills außerdem als allgemein verfügbare Plugins für Coding-Assistenten an. Diese geführten Workflows helfen Entwicklern beim Entwerfen, Erstellen und Debuggen von Kafka-Streams-Anwendungen. Der Confluent Tuning Advisor prüft Kafka-Konfigurationen und empfiehlt Anpassungen, ohne sie anzuwenden.
Nutzer, die direkt in Confluent Cloud arbeiten, können mit Confluent Assistant vollständig verwaltete Konnektoren diagnostizieren, die aufgrund eines Laufzeitfehlers in den Status FAILED gewechselt sind. Mit ausdrücklicher Zustimmung des Nutzers kann der Assistent eine empfohlene Fehlerbehebung anwenden und überprüfen, ob der Konnektor wieder den Status RUNNING erreicht. Das Unternehmen erklärt, die Funktion sei im Early Access verfügbar.
Zusammen bieten die Änderungen Confluent-Nutzern mehr Möglichkeiten, mit Live-Streaming-Daten zu arbeiten, von verwalteter Inferenz und Kontext für Agenten bis hin zu Abläufen in natürlicher Sprache. Die Ankündigung umfasst außerdem Aktualisierungen der Schema Registry, Multi-Tenancy für Confluent Private Cloud, Verbesserungen für Confluent Gateway und automatisches Failover für Kafka in Confluent Cloud. Damit unterstreicht Confluent den Fokus der Plattform auf einen gemeinsamen, kontrollierten und kontinuierlich aktualisierten Geschäftszustand.
