RealTimeAI

ผู้สื่อข่าวรายงานว่า Confluent บริษัทในเครือของ IBM และผู้บุกเบิกด้าน Data Streaming ประกาศเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ล่าสุดใน Confluent Intelligence และ Confluent Cloud ที่จะช่วยเพิ่มความคล่องตัวในการพัฒนาและเสริมความปลอดภัยให้กับระบบ AI แบบเรียลไทม์ ให้มีประสิทธิภาพ และรวดเร็วกว่าที่เคย ขีดความสามารถใหม่เหล่านี้จะช่วยทลายกำแพงด้านความปลอดภัยและความซับซ้อน ที่เคยเป็นอุปสรรคสำคัญในการนำการประมวลผล AI (AI Workloads) ขององค์กรไปปรับใช้ในโลกแห่งความเป็นจริงได้ ดังนี้ Confluent ผสานวงจรการพัฒนา AI กับเครื่องมือที่นักพัฒนาใช้งานเป็นประจำ โดยการผนวกรวม Apache Flink® Pipelines เข้ากับ dbt (Data Build Tool) พร้อมเปิดตัว Model Context Protocol (MCP) Server และ Agent Skills ที่ช่วยให้ AI สามารถบริหารจัดการการทำงานของข้อมูลได้อย่างไร้รอยต่อ เสริมความปลอดภัยระดับ Enterprise ให้กับทุกข้อมูล ด้วยระบบปกป้องข้อมูลส่วนบุคคล (PII) อัตโนมัติ และการเชื่อมต่อโมเดลภายนอกผ่าน Azure Private Link ซึ่งช่วยให้ Confluent สามารถวางระบบธรรมาภิบาลข้อมูลที่มีความปลอดภัยสูงและเป็นส่วนตัว การอัปเดตเหล่านี้ช่วยขจัดอุปสรรคด้านความปลอดภัยและความซับซ้อนที่ฉุดรั้งองค์กรต่าง ๆ ไม่ให้สามารถนำ AI มาใช้งานจริงในโลกธุรกิจได้ “โปรเจกต์ AI ส่วนใหญ่ล้มเหลวก่อนที่จะไปถึงมือลูกค้า เนื่องจากระบบโครงสร้างข้อมูล (Data Layer) ไม่เอื้ออำนวย” Sean Falconer หัวหน้าฝ่าย AI ของ Confluent กล่าว “แม้หลายองค์กรจะมีทั้งโมเดลและเป้าหมายทางธุรกิจที่ชัดเจน แต่ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและปัญหาข้อมูลกระจัดกระจาย กลับกลายเป็นอุปสรรคสำคัญที่ทำให้ไม่สามารถเปิดใช้งานจริงได้ ซึ่งเรากำลังเข้ามาทลายข้อจำกัดนี้ ด้วยการทำระบบสตรีมมิ่งข้อมูล ให้เป็นรากฐานที่มั่นคง ปลอดภัย และพร้อมสำหรับการใช้งานจริง” “แม้ว่าองค์กรต่างๆ ในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก (APAC) กำลังเร่งนำ AI มาใช้งาน แต่ในความเป็นจริง โครงการส่วนใหญ่กลับยังไม่สามารถก้าวข้ามจากขั้นทดลอง ไปสู่การใช้งานจริงได้ เนื่องจากระบบโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลยังขาดทั้งความปลอดภัยและความสามารถในการขยายระบบเพื่อรองรับการใช้งานจริง แต่ Confluent มุ่งมั่นที่จะเข้ามาเปลี่ยนแปลงความท้าทายนี้ ด้วยระบบรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูลแบบอัตโนมัติและเครื่องมือที่ออกแบบมาเพื่อรองรับ AI โดยเฉพาะ ซึ่งจะช่วยให้องค์กรต่าง ๆ สามารถสร้าง Use Case ที่ปลอดภัย ใช้งานได้จริง และขับเคลื่อนผลลัพธ์ทางธุรกิจได้อย่างเป็นรูปธรรม” Greg Taylor รองประธานและผู้จัดการทั่วไปประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก ของ Confluent กล่าว โดยรายงานจาก McKinsey ระบุว่า “8 ใน 10 ของบริษัทต่างๆ ยอมรับว่าข้อจำกัดด้านข้อมูลคืออุปสรรคสำคัญในการขยายขีดความสามารถของ Agentic AI” ซึ่งสาเหตุหลักมักเกิดจากการที่ทีมความปลอดภัยระงับการส่งข้อมูลเข้าสู่กระบวนการ AI เนื่องจากความกังวลด้านความปลอดภัยและโอกาสที่ข้อมูลจะรั่วไหล ประกอบกับนักพัฒนาเองต้องเสียเวลาหลายชั่วโมงไปกับการสลับเครื่องมือไปมา เพื่อตรวจสอบและจัดการสายข้อมูลสตรีมมิ่งที่ AI จำเป็นต้องใช้ ส่งผลให้กระบวนการล่าช้าและต้องจัดการแบบแมนนวล ซึ่งทำให้วงจรการทำงานที่ควรจะรวดเร็ว กลับต้องหยุดชะงักแทน ขุมพลังขับเคลื่อน AI ระดับองค์กร ที่มุ่งเน้นความปลอดภัยและรองรับการเติบโตในอนาคต Confluent Cloud และ Confluent Intelligence คือรากฐานสำคัญของ Data Streaming สำหรับ AI ที่พร้อมใช้งานจริงในระดับองค์กร โดยทำหน้าที่ประมวลผลข้อมูลย้อนหลังและข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้อย่างต่อเนื่อง เพื่อส่งต่อข้อมูลที่ถูกต้องตามบริบทและน่าเชื่อถือให้แก่แอปพลิเคชัน AI นอกจากนี้ ความสามารถใหม่ล่าสุดยังเพิ่มมาตรฐานการควบคุมความปลอดภัยและเครื่องมือสำหรับนักพัฒนา ที่จำเป็นสำหรับอุตสาหกรรมที่ให้ความสำคัญกับความแม่นยำและความปลอดภัยของข้อมูล การสั่งงานด้วยภาษาธรรมชาติ (Natural Language Operations): นักพัฒนาสามารถใช้ Confluent MCP เป็นส่วนควบคุมหลัก เพื่อให้ AI สามารถสร้าง บริหารจัดการ และแก้ไขข้อผิดพลาด (Debug) การทำงานของระบบสตรีมมิ่งได้ทันทีผ่านการสั่งงานด้วยภาษามนุษย์ทั่วไป นอกจากนี้ยังมี Agent Skills ที่เข้ามาช่วยเสริมในการกำหนดแนวทางปฏิบัติดีที่สุด และควบคุมเวิร์กโฟลว์ เพื่อให้ทุกการดำเนินงานเป็นไปอย่างแม่นยำ มีมาตรฐาน และสอดคล้องกับแนวทางขององค์กร ซึ่งขีดความสามารถทั้งสองนี้จะช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างและพัฒนาแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ได้อย่างต่อเนื่องผ่านเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI พร้อมยกระดับระบบ Streaming ให้สอดรับกับเวิร์กโฟลว์การพัฒนาซอฟต์แวร์ยุคใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI Agent ได้อย่างมีประสิทธิภาพ (เปิดใช้งานทั่วไปแล้วบน Confluent Cloud) ระบบคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลแบบอัตโนมัติ (Automated Data Privacy): ฟังก์ชันใหม่ที่ใช้ขุมพลัง ML ในตัวสำหรับการตรวจจับและปกปิดข้อมูลส่วนบุคคล (PII) ที่ช่วยปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนได้โดยตรงบน Flink SQL โดยไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดเพิ่มเติม ไม่ต้องใช้บริการภายนอก และไม่ต้องย้ายข้อมูลลงคลังข้อมูลก่อนใช้งาน ซึ่งจะช่วยปลดล็อกการนำ AI ไปปรับใช้ในกลุ่มอุตสาหกรรมที่มีการกำกับดูแลเข้มงวด เช่น บริการทางการเงิน สุขภาพ และประกันภัย (ปัจจุบันเปิดให้ใช้งานแบบ Early Access สำหรับ Confluent Intelligence) การเชื่อมต่อที่ปลอดภัย (Secure Connectivity): รองรับ Azure Private Link เพื่อให้มั่นใจว่าการประมวลผล AI จะทำงานอยู่บนเครือข่ายส่วนตัวโดยไม่ผ่านอินเทอร์เน็ตสาธารณะ ช่วยให้นักพัฒนาเรียกใช้โมเดลและสืบค้นข้อมูลจากภายนอกได้อย่างปลอดภัยผ่านเครือข่ายหลักของ Microsoft พร้อมเชื่อมต่อ Flink jobs เข้ากับบริการบน Azure OpenAI, Azure SQL และ Cosmos DB ได้อย่างลื่นไหล (เปิดใช้งานทั่วไปแล้วบน Confluent Cloud) กระบวนการวิศวกรรมข้อมูลที่เป็นหนึ่งเดียว (Unified Engineering Workflows): ด้วย dbt Adapter แบบโอเพนซอร์สที่ให้บริการฟรี จะช่วยผสานการทำงานของ Flink SQL บน Confluent Cloud เข้ากับ dbt ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กมาตรฐานอุตสาหกรรมที่วิศวกรข้อมูลใช้ในการสร้างและบริหารจัดการ Data Pipeline ส่งผลให้ทีมงานสามารถกำหนด ทดสอบ และติดตั้งกระบวนการรับส่งข้อมูลสตรีมมิ่งได้ทันที ผ่านคำสั่งและโครงสร้างโปรเจกต์ dbt ที่คุ้นเคยอยู่แล้ว ซึ่งนอกจากจะช่วยลดข้อจำกัดในการเริ่มใช้งาน Flink แล้ว ยังช่วยให้องค์กรสามารถต่อยอดเวิร์กโฟลว์ข้อมูลที่มีอยู่เดิมสู่รูปแบบเรียลไทม์ได้อย่างง่ายยิ่งขึ้น (เปิดใช้งานทั่วไปแล้วบน Confluent Cloud) ความยืดหยุ่นด้วยการรองรับโมเดล เพิ่มเติม: Confluent รองรับโมเดล TimesFM เพื่อการตรวจจับความผิดปกติได้อย่างแม่นยำ รวมถึงโมเดลจาก Anthropic และ Fireworks AI ซึ่งนักพัฒนาสามารถนำไปใช้ในกระบวนการประมวลผลข้อมูลของ Flink ในการสร้างแอปพลิเคชัน Real-time AI ที่ซับซ้อนได้ทันที สำหรับผู้ที่สนใจข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับประกาศสำคัญภายในงาน Current London สามารถติดตามได้ที่บล็อกของ Confluent ในหัวข้อ Confluent Intelligence และ Confluent Cloud โดยมีไฮไลต์สำคัญที่น่าสนใจ ได้แก่ การเปิดใช้งานทั่วไป (General Availability) ของ Real-Time Context Engine ที่ช่วยป้อนข้อมูลบริบทที่สดใหม่ มีการกำกับดูแล และพร้อมใช้งานให้แก่แอปพลิเคชัน AI อย่างต่อเนื่อง รวมถึงการเปิดตัว Fully Managed Connectors ใหม่บน Confluent Cloud ที่จะช่วยลดความซับซ้อนของการเชื่อมต่อและผสานรวมข้อมูล ขีดความสามารถใหม่เหล่านี้ยังเป็นการต่อยอดจากการประกาศความร่วมมือล่าสุดในงาน IBM Think ที่ช่วยผสานการทำงานระหว่าง Confluent Cloud เข้ากับโซลูชันต่าง ๆ ของ IBM ได้อย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น โดยเมื่อทำงานร่วมกับ Confluent แล้ว watsonx.data จะสามารถมอบรากฐานข้อมูลที่พร้อมสำหรับ AI ควบคู่กับการสร้างชั้นข้อมูลบริบทแบบเรียลไทม์เพื่อขับเคลื่อนระบบอัจฉริยะในสภาพแวดล้อมแบบไฮบริดได้อย่างมีประสิทธิภาพ