Google Cloud hat fünf ausführliche Lösungsleitfäden für reale Dataflow-Anwendungen veröffentlicht. Diese Leitfäden helfen bei der Entwicklung von Echtzeit-Datenlösungen mit Dataflow. Die Leitfäden decken gängige Anwendungsfälle ab, wie z. B. maschinelles Lernen und generative KI in Echtzeit, ETL und Integration in Echtzeit, Protokollreplikation und -analyse in Echtzeit, Marketing-Intelligence in Echtzeit und Clickstream-Analyse in Echtzeit.
Besonders interessant fand ich, wie Dataflow in verschiedenen Echtzeit-Szenarien eingesetzt werden kann. So wird im Lösungsleitfaden für maschinelles Lernen und generative KI in Echtzeit beispielsweise erläutert, wie Unternehmen Dataflow verwenden können, um Daten zu verarbeiten und Vorhersagen mit einer Latenz von unter einer Sekunde zu generieren. Dies kann für eine Reihe von Anwendungen nützlich sein, z. B. für die Personalisierung von Inhalten in Echtzeit und die Betrugserkennung.
Insgesamt bieten diese Lösungsleitfäden eine wertvolle Ressource für Entwickler, die Echtzeit-Datenlösungen mit Dataflow erstellen möchten. Sie bieten sowohl einen allgemeinen Überblick über die verschiedenen Anwendungsfälle als auch detaillierte Anleitungen zur Implementierung jeder Lösung. Ich persönlich bin gespannt, wie Unternehmen Dataflow in Zukunft nutzen werden, um noch innovativere Echtzeitanwendungen zu entwickeln.
