IBM正押注110億美元，認(rèn)為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施將像數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)企業(yè)應(yīng)用一樣，成為AI部署的關(guān)鍵要素。該公司剛宣布收購(gòu)Confluent，將獲得Apache Kafka商業(yè)平臺(tái)的控制權(quán)。

Kafka提供流式技術(shù)，為AI模型提供連續(xù)數(shù)據(jù)流，協(xié)調(diào)自主智能體之間的通信，并在混合云環(huán)境中同步信息。這是現(xiàn)代實(shí)時(shí)端到端企業(yè)AI工作流的核心技術(shù)。

結(jié)合Red Hat的容器編排和HashiCorp的基礎(chǔ)設(shè)施自動(dòng)化，Confluent完善了IBM的集成堆棧愿景，使企業(yè)能夠在本地?cái)?shù)據(jù)中心、私有云和公有云服務(wù)之間運(yùn)行AI驅(qū)動(dòng)的工作負(fù)載。

Confluent公司簡(jiǎn)介

Confluent成立于2014年，是基于Apache Kafka構(gòu)建的數(shù)據(jù)流平臺(tái)，幫助企業(yè)從批處理導(dǎo)向的數(shù)據(jù)架構(gòu)轉(zhuǎn)向?qū)崟r(shí)事件驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)。公司提供完全托管的云服務(wù)，以及跨混合和多云環(huán)境的數(shù)據(jù)攝取、處理、治理和集成工具。

Confluent通過(guò)企業(yè)級(jí)功能擴(kuò)展開源Kafka，包括分層存儲(chǔ)、企業(yè)安全、模式管理、流治理，以及為運(yùn)營(yíng)和分析系統(tǒng)提供的豐富連接器生態(tài)系統(tǒng)。其平臺(tái)使企業(yè)能夠?yàn)閼?yīng)用程序、AI/ML管道和數(shù)據(jù)產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化流處理，讓應(yīng)用程序能夠在數(shù)據(jù)流動(dòng)時(shí)而非落地到數(shù)據(jù)庫(kù)或倉(cāng)庫(kù)后處理和響應(yīng)數(shù)據(jù)。

公司提供四種部署模式：

Confluent Cloud為尋求運(yùn)營(yíng)簡(jiǎn)便性的組織提供完全托管的SaaS服務(wù)。

Confluent Platform為本地或云部署提供自管理軟件，具有完全的基礎(chǔ)設(shè)施控制權(quán)。

WarpStream提供混合架構(gòu)，云托管管理，同時(shí)數(shù)據(jù)保留在客戶環(huán)境中以滿足合規(guī)要求。

Confluent Private Cloud為隔離數(shù)據(jù)中心和私有云提供托管服務(wù)體驗(yàn)。

戰(zhàn)略意義：完善AI中間件堆棧

此次收購(gòu)填補(bǔ)了IBM基礎(chǔ)設(shè)施軟件組合的戰(zhàn)略空白。雖然Red Hat的OpenShift提供部署應(yīng)用和AI模型的容器編排，HashiCorp的Terraform自動(dòng)化跨云基礎(chǔ)設(shè)施配置，但I(xiàn)BM缺乏實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸解決方案。Confluent解決了這一問(wèn)題，完善了IBM從基礎(chǔ)設(shè)施管理到應(yīng)用運(yùn)行時(shí)再到數(shù)據(jù)流的完整堆棧。

例如，IBM的watsonx AI平臺(tái)需要機(jī)制將當(dāng)前企業(yè)數(shù)據(jù)傳輸給AI模型進(jìn)行推理和判斷。批處理ETL過(guò)程引入延遲，使AI推薦在到達(dá)應(yīng)用時(shí)已經(jīng)過(guò)時(shí)。Confluent的流架構(gòu)提供連續(xù)數(shù)據(jù)傳輸，確保AI智能體使用當(dāng)前業(yè)務(wù)狀態(tài)而非昨日快照。

智能體AI系統(tǒng)需要可靠的通信基礎(chǔ)設(shè)施。當(dāng)多個(gè)自主智能體在企業(yè)環(huán)境中協(xié)調(diào)時(shí)，它們通過(guò)共享消息基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)布事件并訂閱相關(guān)的業(yè)務(wù)狀態(tài)變化。Confluent的傳輸保證和治理能力提供了這些系統(tǒng)所需的事件總線，而不會(huì)在智能體實(shí)現(xiàn)之間產(chǎn)生緊耦合。

IBM的混合云戰(zhàn)略依賴于在本地系統(tǒng)、私有云和公有云服務(wù)之間無(wú)縫移動(dòng)數(shù)據(jù)。大型機(jī)應(yīng)用需要將運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)流式傳輸?shù)皆品治銎脚_(tái)。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)必須將變更復(fù)制到現(xiàn)代數(shù)據(jù)湖。Confluent提供了支持這些混合架構(gòu)的連接組織，無(wú)需全面遷移現(xiàn)有工作負(fù)載。

競(jìng)爭(zhēng)格局：混合云與云原生服務(wù)

IBM收購(gòu)Confluent將在企業(yè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施市場(chǎng)挑戰(zhàn)亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、微軟和谷歌云。公有云提供商都以具有競(jìng)爭(zhēng)力的價(jià)格提供托管流服務(wù)，與各自云生態(tài)系統(tǒng)緊密集成。Amazon MSK、Azure Event Hubs和谷歌云的托管Kafka為云原生部署提供足夠能力，無(wú)需額外供應(yīng)商關(guān)系。

IBM的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)在于混合云和多云場(chǎng)景。金融服務(wù)、醫(yī)療保健和政府組織面臨數(shù)據(jù)位置和處理的監(jiān)管約束。這些企業(yè)需要跨本地?cái)?shù)據(jù)中心、私有云和公有云服務(wù)工作的流基礎(chǔ)設(shè)施，具有一致的運(yùn)營(yíng)模式。IBM的組合滿足這些要求，而超大規(guī)模云服務(wù)商會(huì)產(chǎn)生云特定依賴。

此次收購(gòu)還使IBM與今年早些時(shí)候收購(gòu)數(shù)據(jù)集成供應(yīng)商Informatica的Salesforce形成競(jìng)爭(zhēng)。兩項(xiàng)交易都符合企業(yè)AI部署需要強(qiáng)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行質(zhì)量、治理和實(shí)時(shí)傳輸?shù)闹黝}。Salesforce通過(guò)Informatica專注于批處理ETL和數(shù)據(jù)質(zhì)量；IBM通過(guò)Confluent專注于實(shí)時(shí)流處理。這些平臺(tái)相互補(bǔ)充而非直接競(jìng)爭(zhēng)，盡管兩家公司都將向重疊的客戶群銷售全面的AI數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。

Databricks帶來(lái)不同的競(jìng)爭(zhēng)壓力。其統(tǒng)一湖倉(cāng)架構(gòu)包括原生流功能，在單一平臺(tái)內(nèi)解決類似用例。標(biāo)準(zhǔn)化使用Databricks進(jìn)行分析的組織可能發(fā)現(xiàn)其內(nèi)置流功能已經(jīng)足夠。

分析師觀點(diǎn)

收購(gòu)?fù)瓿珊?，IBM將控制混合云運(yùn)營(yíng)的三個(gè)關(guān)鍵層：Confluent的流基礎(chǔ)設(shè)施、Red Hat的容器編排和HashiCorp的基礎(chǔ)設(shè)施自動(dòng)化。這是一個(gè)集成組合，直接解決企業(yè)在碎片化環(huán)境中構(gòu)建AI系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)現(xiàn)實(shí)，其中監(jiān)管要求、數(shù)據(jù)引力和現(xiàn)有投資阻止了全面云遷移。

實(shí)時(shí)流是構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施的基礎(chǔ)，使AI模型能夠持續(xù)訪問(wèn)當(dāng)前業(yè)務(wù)狀態(tài)。自主智能體需要可靠的事件總線進(jìn)行協(xié)調(diào)?；旌显萍軜?gòu)需要跨不同環(huán)境的一致數(shù)據(jù)移動(dòng)。Confluent為每個(gè)需求提供經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的生產(chǎn)強(qiáng)化解決方案。

競(jìng)爭(zhēng)動(dòng)態(tài)有利于IBM的方法。超大規(guī)模云流服務(wù)適用于云原生應(yīng)用，但擁有大型機(jī)系統(tǒng)、本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)位置監(jiān)管約束的企業(yè)需要跨環(huán)境的基礎(chǔ)設(shè)施，而不會(huì)產(chǎn)生供應(yīng)商鎖定。

IBM在Red Hat和HashiCorp方面的執(zhí)行記錄證明了其方法。IBM沒有通過(guò)激進(jìn)整合來(lái)壓垮收購(gòu)的公司，而是保持每家公司的獨(dú)立性，同時(shí)通過(guò)強(qiáng)大的企業(yè)關(guān)系擴(kuò)大自己的影響力。

Confluent應(yīng)該從同樣的方法中受益：運(yùn)營(yíng)自主權(quán)、對(duì)開源Kafka社區(qū)的持續(xù)投資，以及通過(guò)IBM銷售組織和現(xiàn)有客戶群擴(kuò)大市場(chǎng)準(zhǔn)入。這種組合創(chuàng)造的價(jià)值超過(guò)任何一家公司單獨(dú)產(chǎn)生的價(jià)值。

IBM在正確的時(shí)間做出了正確的押注。未來(lái)24個(gè)月將顯示回報(bào)的規(guī)模，但戰(zhàn)略邏輯是合理的，技術(shù)是經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的，市場(chǎng)機(jī)會(huì)的擴(kuò)張速度超過(guò)了大多數(shù)企業(yè)的響應(yīng)能力。這就是決定性基礎(chǔ)設(shè)施整合的樣子，IBM在連接所有技術(shù)的技術(shù)中占據(jù)了控制地位。

Q&A

Q1：IBM為什么要花110億美元收購(gòu)Confluent？

A：IBM認(rèn)為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施將像數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)企業(yè)應(yīng)用一樣，成為AI部署的關(guān)鍵要素。Confluent提供基于Apache Kafka的流式技術(shù)，能為AI模型提供連續(xù)數(shù)據(jù)流、協(xié)調(diào)自主智能體通信，并在混合云環(huán)境中同步信息，完善IBM的AI中間件堆棧。

Q2：Confluent的流技術(shù)對(duì)企業(yè)AI有什么具體作用？

A：Confluent解決了批處理ETL引入延遲的問(wèn)題，提供連續(xù)數(shù)據(jù)傳輸，確保AI智能體使用當(dāng)前業(yè)務(wù)狀態(tài)而非過(guò)時(shí)數(shù)據(jù)。它還為多個(gè)自主智能體提供可靠的事件總線進(jìn)行協(xié)調(diào)，支持混合云架構(gòu)中的無(wú)縫數(shù)據(jù)移動(dòng)，無(wú)需全面遷移現(xiàn)有工作負(fù)載。

Q3：IBM收購(gòu)Confluent后在競(jìng)爭(zhēng)中有什么優(yōu)勢(shì)？

A：IBM的優(yōu)勢(shì)在于混合云和多云場(chǎng)景。金融、醫(yī)療、政府等行業(yè)面臨數(shù)據(jù)位置和處理的監(jiān)管約束，需要跨本地?cái)?shù)據(jù)中心、私有云和公有云的流基礎(chǔ)設(shè)施。IBM通過(guò)Confluent、Red Hat和HashiCorp組成的集成堆棧能滿足這些需求，避免云供應(yīng)商鎖定問(wèn)題。