IBM et Confluent ont intégré les Modèles Fondamentaux de Séries Temporelles Granite (TSFM) d'IBM dans Confluent Cloud, permettant la prévision et la détection d'anomalies en temps réel directement au sein d'Apache Flink.

  • L'intégration permet aux utilisateurs d'appeler les modèles via les fonctions SQL Flink AI_FORECAST et AI_DETECT_ANOMALIES sans gérer d'infrastructure ML séparée.
  • Une gamme de quatre modèles complémentaires est disponible : PatchTST-FM pour la prévision de distribution, FlowState pour la dynamique continue, TTM pour l'inférence CPU à haut volume, et TSPulse pour la détection d'anomalies multi-tâches.
  • Confluent Cloud fournit une inférence native sans configuration, gérant le déploiement des modèles, la mise à l'échelle et la gouvernance tout en conservant les données au sein de la plateforme.
  • La solution prend en charge le traitement natif aux flux, permettant aux modèles d'agir sur des signaux commerciaux en direct plutôt que sur des données par lots obsolètes.

Ce partenariat permet aux experts du domaine de déployer rapidement l'intelligence des séries temporelles, réduisant le temps entre un événement et une actionnable insight de jours à secondes.