IBM Event Streams - 사용 사례

반응성이 뛰어나고 참여도가 높은 경험 구축

대규모 데이터 기반 회사는 고객과 소통할 수 있는 새로운 방법을 만들어야 하며, 제공하는 솔루션이 무엇이든 반응성이 뛰어나야 한다는 것을 알고 있습니다.

문제는 새로운 서비스를 구동할 데이터가 백엔드 시스템에 잠겨 있고 현재 이러한 데이터를 검색할 때 상당한 지연 문제가 발생한다는 점입니다.

반응성이 뛰어난 고객 솔루션

이벤트 스트림을 통해 데이터 제공

IBM Event Streams를 백엔드 시스템에 연결하고 변경 이벤트 스트림을 작성하면 데이터 접근성 문제가 해결됩니다. 첫 번째 새 애플리케이션은 이러한 이벤트 스트림을 구독하여 데이터의 로컬 보기를 구축합니다. 데이터를 애플리케이션에 더 가깝게 이동하면 고객에게 반응성이 뛰어난 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.

백엔드 시스템에 영향을 주지 않고 확장

새 애플리케이션은 동일한 기존 데이터에 액세스해야 하는 경우가 많습니다. 데이터 스트림이 이미 IBM Event Streams에 설정되어 있으므로 새 애플리케이션은 이를 구독하기만 하면 됩니다. 이를 통해 각각의 새로운 애플리케이션은 백엔드 시스템에 추가 부하를 주지 않고도 관련 데이터에 대한 자체 보기를 구축할 수 있습니다.

클라우드로의 여정 계속하기

기업이 클라우드로의 전환을 계속 진행함에 따라, IBM Event Streams는 이러한 이벤트 스트림을 다양한 클라우드 환경으로 복제할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 비즈니스 데이터에 대한 동일하고 지연 시간이 짧으며 쉬운 액세스가 가능합니다.

실시간 데이터 스트림

한 회사가 현재 판매 데이터를 처리하는 데 사용하는 데이터 레이크를 유지 관리하고 있습니다. 이들은 고객 데이터를 분석하여 귀중한 인사이트를 얻을 수 있었지만 실시간 데이터 스트리밍을 사용하여 피드백 루프를 단축하려고 합니다. 이를 통해 데이터 스트림에 대한 더 많은 실시간 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

더 짧고 강력한 피드백 루프로 전환하기

과거 데이터에서 인사이트 확보

IBM Event Streams는 회사의 수많은 데이터 소스를 데이터 레이크에 연결하기 위한 버퍼로 사용됩니다. 여기에는 웹사이트의 클릭 스트림과 판매 기록의 거래가 포함됩니다. 그런 다음 이 데이터는 패턴을 식별하는 데 사용되며, 이는 향후 마케팅 캠페인을 알리는 데 사용될 수 있습니다.

실시간 데이터 스트림에 추가

실시간으로 상황을 파악하고 즉각적인 조치를 취하기 위해 회사는 새로운 스트림 처리 애플리케이션을 작성합니다. 이러한 애플리케이션은 Event Streams의 기존 주제를 구독하므로 백엔드 시스템을 변경할 필요가 없습니다.

머신 러닝 채택

기업들은 종종 어떤 상황이 발생하기 전에 이를 예측할 수 있는지 궁금해합니다. 이벤트가 발생하기 전에 예측함으로써 기업은 고객의 니즈에 완벽하게 맞춤화된 오퍼를 제공할 수 있는 기회를 더 많이 확보할 수 있습니다.

비즈니스 기회 창출

기업은 기존 데이터를 사용하여 머신 러닝 모델을 교육합니다. 학습이 완료되면 이러한 모델은 실시간 데이터 스트림을 처리할 수 있습니다. 이 모델은 향후 비즈니스 기회를 창출하는 데 사용되는 미래 상황에 대한 예측을 제공합니다.

시작하기

필요에 맞는 옵션 선택

완전 관리형 클라우드

IBM Event Streams on IBM Cloud Lite 플랜을 사용하면 클라우드 관리형 서비스를 무료로 체험할 수 있습니다. 고가용성 서비스에 대해 Kafka 애플리케이션을 10분 이내에 배포하세요.

연결 및 참여

IBM 엔지니어와 Apache Kafka 전문가에게 무료로 문의하세요.