Пост канала
- фото
Прогноз по потоку из Flink SQL: IBM Granite в Confluent Cloud Раньше прогноз по стриму жил отдельно от пайплайна: выгрузка в хранилище, обучение модели, склейка с Kafka — и до алерта уходили недели. IBM с Confluent встроили четыре модели временных рядов прямо в Flink: один запрос на прогноз или аномалию, ответ уходит в топик без отдельной витрины. Дальше схема привычная — алерт, дашборд или агент подхватывает событие сразу. Модель подменяешь параметром в запросе, пайплайн не пересобираешь. Веса открыты на Hugging Face, Early Access уже в облаке Confluent. Если потоковая аналитика уже крутится во Flink, а прогноз до сих пор «где-то сбоку» — стоит проверить, ложится ли это на ваш стриминговый кейс.
Открыть в MAX- Просмотры
- 18
- ER
- —
- Реакции
- —