ظهور Apache Flink Agents: نقطه عطفی در پردازش جریان و هوش مصنوعی لحظهای
در دنیای پردازش جریان سازمانی، دو فرمانروا داریم: Apache Spark و Apache Flink. اما فلینک به دلیل امکان پردازش تک رویداد به صورت مقیاسپذیر، در محیطهایی که به ازای هر رخداد نیاز به پردازش جداگانه است، تبدیل به de-facto standard شده است.
✨ چند روز پیش خبر جذابی منتشر شد: معرفی Flink Agents، زیرپروژهای جدید که با حمایت شرکت #Confluent عرضه شده و یک گام بزرگ در ترکیب پردازش جریان با پیشرفتهای هوش مصنوعی به حساب میآید.
https://flink.apache.org/2025/10/15/apache-flink-agents-0.1.0-release-announcement
💡 چرا این خبر مهم است؟
سیستمهای هوشمند فعلی اغلب منتظر دستور کاربر هستند، اما در صنایع فروشگاههای آنلاین، مالی، IoT و لجستیک، تصمیمات حیاتی باید همین لحظه و بر اساس رویدادهای زنده گرفته شوند:
⚡️ شکست تراکنش
⚡️اختلال در سنسورها
⚡️فعالیت لحظهای کاربر
عاملهای هوشمند Flink این امکان را میدهد که عاملها همیشه فعال، واکنشگرا و مقیاسپذیر باشند و مانند میکروسرویسهای رویدادمحور عمل کنند.
نحوه کار Flink Agents
🔰هر عامل به عنوان میکروسرویس رویدادمحور روی جریانهای داده Flink اجرا میشود.
🔰دو منبع داده DataStream و Table APIs به عنوان ورودی و خروجی عاملها عمل میکنند، بنابراین عاملها مستقیماً با دادههای ساختاریافته و هوش مصنوعی تعامل دارند.
🔰حافظه عاملها در Flink state مدیریت میشود و قابلیت replay و آزمایش مجدد فراهم میشود.
🔰تعامل با LLMها، vector DBها و ابزارهای MCP برای تصمیمگیری و پردازش پیچیده امکانپذیر است.
🔰قابلیت مشاهده و لاگ رویدادها به شما اجازه میدهد رفتار عاملها را ردیابی، تحلیل و ارکستره کنید.
قابلیتهای کلیدی
✅ مقیاس بزرگ و تاخیر میلیثانیهای – پردازش جریانهای حجیم در زمان واقعی
✅ تضمین صحت عملیات و اثرات جانبی - Exactly-Once Action Consistency
✅ یکپارچگی داده و AI – ترکیب پردازش داده و هوش مصنوعی بدون کد glue
✅ چندزبان – پشتیبانی Python و Java
✅ همیشه فعال و خودمختار – بدون انتظار برای درخواست کاربر
✨ جمعبندی
با Flink Agents، میتوان عاملهای هوشمند همیشه فعال و واکنشگرا را مستقیماً در جریانهای دادهای پیادهسازی کرد. این پروژه میتواند نقطه عطفی در پردازش لحظهای و تصمیمگیری خودکار در مقیاس بزرگ باشد.
پ.ن: عکس از مقاله زیر برداشته شده است :
https://www.kai-waehner.de/blog/2025/08/18/the-future-of-data-streaming-with-apache-flink-for-agentic-ai/
انواع دورههای تخصصی در حوزه مهندسی داده : https://t.iss.one/sepahram_school
در دنیای پردازش جریان سازمانی، دو فرمانروا داریم: Apache Spark و Apache Flink. اما فلینک به دلیل امکان پردازش تک رویداد به صورت مقیاسپذیر، در محیطهایی که به ازای هر رخداد نیاز به پردازش جداگانه است، تبدیل به de-facto standard شده است.
✨ چند روز پیش خبر جذابی منتشر شد: معرفی Flink Agents، زیرپروژهای جدید که با حمایت شرکت #Confluent عرضه شده و یک گام بزرگ در ترکیب پردازش جریان با پیشرفتهای هوش مصنوعی به حساب میآید.
https://flink.apache.org/2025/10/15/apache-flink-agents-0.1.0-release-announcement
🎯 عاملهای هوشمند فلینک امکان ساخت عاملهای هوشمند مبتنی بر رویداد را مستقیماً روی runtime جریان Flink فراهم میکند. این پروژه ترکیبی است از قدرت Flink در پردازش جریان با مقیاس بزرگ، تاخیر میلیثانیهای، تحمل خطا و مدیریت state با قابلیتهای عاملهای هوشمند مانند LLMها، ابزارها، حافظه و ارکستراسیون پویا.
💡 چرا این خبر مهم است؟
سیستمهای هوشمند فعلی اغلب منتظر دستور کاربر هستند، اما در صنایع فروشگاههای آنلاین، مالی، IoT و لجستیک، تصمیمات حیاتی باید همین لحظه و بر اساس رویدادهای زنده گرفته شوند:
⚡️ شکست تراکنش
⚡️اختلال در سنسورها
⚡️فعالیت لحظهای کاربر
عاملهای هوشمند Flink این امکان را میدهد که عاملها همیشه فعال، واکنشگرا و مقیاسپذیر باشند و مانند میکروسرویسهای رویدادمحور عمل کنند.
نحوه کار Flink Agents
🔰هر عامل به عنوان میکروسرویس رویدادمحور روی جریانهای داده Flink اجرا میشود.
🔰دو منبع داده DataStream و Table APIs به عنوان ورودی و خروجی عاملها عمل میکنند، بنابراین عاملها مستقیماً با دادههای ساختاریافته و هوش مصنوعی تعامل دارند.
🔰حافظه عاملها در Flink state مدیریت میشود و قابلیت replay و آزمایش مجدد فراهم میشود.
🔰تعامل با LLMها، vector DBها و ابزارهای MCP برای تصمیمگیری و پردازش پیچیده امکانپذیر است.
🔰قابلیت مشاهده و لاگ رویدادها به شما اجازه میدهد رفتار عاملها را ردیابی، تحلیل و ارکستره کنید.
قابلیتهای کلیدی
✅ مقیاس بزرگ و تاخیر میلیثانیهای – پردازش جریانهای حجیم در زمان واقعی
✅ تضمین صحت عملیات و اثرات جانبی - Exactly-Once Action Consistency
✅ یکپارچگی داده و AI – ترکیب پردازش داده و هوش مصنوعی بدون کد glue
✅ چندزبان – پشتیبانی Python و Java
✅ همیشه فعال و خودمختار – بدون انتظار برای درخواست کاربر
✨ جمعبندی
با Flink Agents، میتوان عاملهای هوشمند همیشه فعال و واکنشگرا را مستقیماً در جریانهای دادهای پیادهسازی کرد. این پروژه میتواند نقطه عطفی در پردازش لحظهای و تصمیمگیری خودکار در مقیاس بزرگ باشد.
پ.ن: عکس از مقاله زیر برداشته شده است :
https://www.kai-waehner.de/blog/2025/08/18/the-future-of-data-streaming-with-apache-flink-for-agentic-ai/
انواع دورههای تخصصی در حوزه مهندسی داده : https://t.iss.one/sepahram_school
👍2
خرید Confluent توسط IBM؛ نقطه عطفی برای آینده #Kafka و مهندسی داده ✨
در پایان سال ۲۰۲۵، #IBM با خرید #Confluent، شرکت اصلی توسعهدهنده #Kafka و خدمات تجاری مرتبط با آن، عملاً مهمترین بازیگر دنیای data streaming را وارد استراتژی کلان خود در #AI و Hybrid Cloud کرد. این اتفاق صرفاً یک معامله تجاری نیست؛ بلکه نقطهٔ عطفی در مسیر تحول Kafka و معماری دادههای جریانی است و نشانهای روشن از تغییر گرایشها در زیرساختهای داده محسوب میشود.
⚡️ اما دقیقاً چه چیزی در راه است؟
شرکتIBM سابقهای طولانی در حوزه هوش مصنوعی دارد؛ از Watson در دهه ۲۰۱۰ تا پلتفرمهای جدید GenAI. با این حال، در نسل جدید هوش مصنوعی، دیگر تنها مدلها تعیینکننده نیستند؛ داده زنده، پیوسته و real-time نقش کلیدی را بازی میکند. این دقیقاً همان جایی است که Confluent ارزش خود را نشان میدهد.
🔍 کانفلوئنت چه چیزی برای IBM به همراه دارد؟
کانفلوئنت طی سالها Kafka را از یک ابزار خام به یک پلتفرم Enterprise-ready تبدیل کرده است؛ با تمرکز بر سادگی عملیات، امنیت، مانیتورینگ، rebalancing هوشمند و Tiered Storage. علاوه بر این، تنوع مدلهای استقرار (On-prem، Hybrid و Cloud) برای IBM که مشتریانش عمدتاً سازمانهای بزرگ هستند، یک مزیت کلیدی محسوب میشود. اکوسیستم غنی Kafka Connectors نیز امکان اتصال ساده به دیتابیسها، SaaSها و سیستمهای سازمانی را فراهم میکند.
✅ چرا این خرید برای اکوسیستم Kafka یک نقطه عطف است؟
کافکا که تا امروز ستون فقرات معماریهای real-time بود، با ورود IBM وارد لایه هوش مصنوعی میشود. نقش آن از یک ابزار استریمینگ و ETL لحظهای فراتر میرود و به بستر تأمین داده و context زنده برای LLMها و Agentها تبدیل میشود.
✨ شرکت IBM قصد دارد Watsonx را از یک AI مبتنی بر دادههای batch به یک سیستم #EventDriven ارتقا دهد؛ سیستمی که مستقیماً به رویدادهای Kafka متصل است. در این مسیر، Kafka به هسته جریان داده در Data Fabric سازمانی و یکی از اجزای اصلی Smart Data Platform IBM بدل میشود.
موج بعدی مهندسی داده: Event-driven AI
«هر مسئله هوش مصنوعی، در اصل یک مسئله داده است.»
در نسل جدید AI، مدلها ثابت نیستند، context دائماً تغییر میکند و ورودی مدلها دیگر فقط prompt نیست؛ بلکه جریان پیوستهای از eventهاست. Kafka بهترین بستر برای چنین workloadهایی است. 🔍
آینده Kafka و Confluent چه خواهد بود؟
کافکا احتمالاً enterpriseتر میشود: امنیت قویتر، ابزارهای مدیریتی پیشرفتهتر، observability بومی و governance سازمانی. از سوی دیگر، Kafka بیش از پیش با سرویسهای هوش مصنوعی عجین خواهد شد و نقش فعالی در pipelineهای AI، Agentها و مدلهای زبانی ایفا میکند. همزمان، رقابت در بازار پلتفرمهای استریمینگ شدیدتر میشود و برخی مشتریان کوچکتر ممکن است به گزینههایی مانند Redpanda، AutoMQ یا Pulsar مهاجرت کنند.
این خرید فقط یک جابهجایی مالی نیست. ✅
برای جامعه مهندسی داده، یک پیام شفاف دارد:
🤖 کافکا وارد عصر جدیدی میشود؛ عصر هوش مصنوعی رویدادمحور.
از این پس مهندسین داده باید خود را برای معماریهای event-driven گستردهتر، جریانهای context برای AI، ترکیب Kafka با Vector DB و LLM، ساخت Agentهای real-time و pipelineهایی آماده کنند که در هر لحظه تصمیمگیری انجام میدهند.
🕸کافکا دیگر صرفاً ابزار استریمینگ نیست؛ در حال تبدیل شدن به سیستم عصبی هوش مصنوعی سازمانی است.
لینک خبر و عکس : https://www.cxtoday.com/contact-center/ibm-acquires-confluent-at-11bn-to-boost-real-time-data-accessibility/
در پایان سال ۲۰۲۵، #IBM با خرید #Confluent، شرکت اصلی توسعهدهنده #Kafka و خدمات تجاری مرتبط با آن، عملاً مهمترین بازیگر دنیای data streaming را وارد استراتژی کلان خود در #AI و Hybrid Cloud کرد. این اتفاق صرفاً یک معامله تجاری نیست؛ بلکه نقطهٔ عطفی در مسیر تحول Kafka و معماری دادههای جریانی است و نشانهای روشن از تغییر گرایشها در زیرساختهای داده محسوب میشود.
⚡️ اما دقیقاً چه چیزی در راه است؟
شرکتIBM سابقهای طولانی در حوزه هوش مصنوعی دارد؛ از Watson در دهه ۲۰۱۰ تا پلتفرمهای جدید GenAI. با این حال، در نسل جدید هوش مصنوعی، دیگر تنها مدلها تعیینکننده نیستند؛ داده زنده، پیوسته و real-time نقش کلیدی را بازی میکند. این دقیقاً همان جایی است که Confluent ارزش خود را نشان میدهد.
🔍 کانفلوئنت چه چیزی برای IBM به همراه دارد؟
کانفلوئنت طی سالها Kafka را از یک ابزار خام به یک پلتفرم Enterprise-ready تبدیل کرده است؛ با تمرکز بر سادگی عملیات، امنیت، مانیتورینگ، rebalancing هوشمند و Tiered Storage. علاوه بر این، تنوع مدلهای استقرار (On-prem، Hybrid و Cloud) برای IBM که مشتریانش عمدتاً سازمانهای بزرگ هستند، یک مزیت کلیدی محسوب میشود. اکوسیستم غنی Kafka Connectors نیز امکان اتصال ساده به دیتابیسها، SaaSها و سیستمهای سازمانی را فراهم میکند.
✅ چرا این خرید برای اکوسیستم Kafka یک نقطه عطف است؟
کافکا که تا امروز ستون فقرات معماریهای real-time بود، با ورود IBM وارد لایه هوش مصنوعی میشود. نقش آن از یک ابزار استریمینگ و ETL لحظهای فراتر میرود و به بستر تأمین داده و context زنده برای LLMها و Agentها تبدیل میشود.
✨ شرکت IBM قصد دارد Watsonx را از یک AI مبتنی بر دادههای batch به یک سیستم #EventDriven ارتقا دهد؛ سیستمی که مستقیماً به رویدادهای Kafka متصل است. در این مسیر، Kafka به هسته جریان داده در Data Fabric سازمانی و یکی از اجزای اصلی Smart Data Platform IBM بدل میشود.
موج بعدی مهندسی داده: Event-driven AI
«هر مسئله هوش مصنوعی، در اصل یک مسئله داده است.»
در نسل جدید AI، مدلها ثابت نیستند، context دائماً تغییر میکند و ورودی مدلها دیگر فقط prompt نیست؛ بلکه جریان پیوستهای از eventهاست. Kafka بهترین بستر برای چنین workloadهایی است. 🔍
آینده Kafka و Confluent چه خواهد بود؟
کافکا احتمالاً enterpriseتر میشود: امنیت قویتر، ابزارهای مدیریتی پیشرفتهتر، observability بومی و governance سازمانی. از سوی دیگر، Kafka بیش از پیش با سرویسهای هوش مصنوعی عجین خواهد شد و نقش فعالی در pipelineهای AI، Agentها و مدلهای زبانی ایفا میکند. همزمان، رقابت در بازار پلتفرمهای استریمینگ شدیدتر میشود و برخی مشتریان کوچکتر ممکن است به گزینههایی مانند Redpanda، AutoMQ یا Pulsar مهاجرت کنند.
این خرید فقط یک جابهجایی مالی نیست. ✅
برای جامعه مهندسی داده، یک پیام شفاف دارد:
🤖 کافکا وارد عصر جدیدی میشود؛ عصر هوش مصنوعی رویدادمحور.
از این پس مهندسین داده باید خود را برای معماریهای event-driven گستردهتر، جریانهای context برای AI، ترکیب Kafka با Vector DB و LLM، ساخت Agentهای real-time و pipelineهایی آماده کنند که در هر لحظه تصمیمگیری انجام میدهند.
🕸کافکا دیگر صرفاً ابزار استریمینگ نیست؛ در حال تبدیل شدن به سیستم عصبی هوش مصنوعی سازمانی است.
لینک خبر و عکس : https://www.cxtoday.com/contact-center/ibm-acquires-confluent-at-11bn-to-boost-real-time-data-accessibility/
👍1