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title: "ZAWYA: Confluent 让大规模构建和保护实时 AI 变得更加容易"
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url: "https://longbridge.com/zh-CN/news/287027619.md"
description: "Confluent，作为 IBM 的一部分，宣布了 Confluent Intelligence 和 Confluent Cloud 的新功能，以增强实时 AI 应用的构建和安全性。这些更新解决了安全性和复杂性障碍，集成了 Apache Flink 和 dbt 等工具，并引入了自动化的个人身份信息（PII）去标识化。这些增强功能旨在简化 AI 工作流程，确保安全连接，并使开发人员能够高效地创建生产就绪的 AI 应用。主要特点包括自然语言操作、自动化数据隐私以及对各种 AI 模型的支持，所有这些都旨在促进实时数据处理"
datetime: "2026-05-20T07:59:35.000Z"
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# ZAWYA: Confluent 让大规模构建和保护实时 AI 变得更加容易

阿联酋迪拜 – Confluent，IBM 的子公司及数据流媒体先锋，今天宣布了 Confluent Intelligence 和 Confluent Cloud 的新功能，这些功能简化了实时人工智能（AI）应用的构建和安全性。

这些更新消除了阻止组织将 AI 工作负载转移到现实世界的安全性和复杂性障碍：

● Confluent 通过开发者已经使用的工具统一了 AI 生命周期，将 Apache Flink® 管道与 dbt（数据构建工具）集成，并引入了一个完全托管的模型上下文协议（MCP）服务器和代理技能，使 AI 能够管理流媒体操作。

● 通过自动化的个人身份信息（PII）去标识化和通过 Azure Private Link 与外部模型的私密连接，Confluent 将企业级治理直接嵌入数据流中。

“大多数 AI 项目在接触到单一客户之前就失败了，因为数据层崩溃，” Confluent 的 AI 负责人 Sean Falconer 说。“团队拥有模型和任务，但安全风险和数据碎片化阻止他们交付。我们通过将流媒体层作为安全、可投入生产的 AI 的基础来解决这个问题。”

根据麦肯锡的一份报告，这个问题普遍存在，该报告指出，“... 十家公司中有八家将数据限制视为扩展自主 AI 的障碍。” 根本原因通常与安全团队因暴露风险而阻止数据进入 AI 管道有关，开发者在切换工具以检查和管理 AI 依赖的数据流时浪费了数小时。由此产生的缓慢、手动过程将本应快速的迭代周期变成了瓶颈。

**安全、可扩展 AI 的引擎**

Confluent Cloud 和 Confluent Intelligence 形成了生产就绪的 AI 的数据流媒体基础，持续处理历史和实时数据，并将其作为可信上下文传递给 AI 应用。新功能增加了高风险行业所需的安全控制和开发者工具：

● 自然语言操作：开发者可以将 Confluent MCP 用作控制平面，允许 AI 使用自然语言构建、管理和调试流媒体操作。代理技能增加了第二层，编码最佳实践和工作流程，以便这些操作能够一致地执行，并符合组织标准。它们共同使开发者能够使用 AI 驱动的工具创建和持续改进实时应用，将流媒体引入现代的自主驱动开发工作流程。一般在 Confluent Cloud 上可用。

● 自动化数据隐私：新的内置机器学习功能用于 PII 检测和去标识化，直接在 Flink SQL 中保护敏感信息，无需自定义代码、外部服务或先将数据移动到仓库。这为金融服务、医疗保健和保险等高度监管行业解锁了更多 AI 用例。早期访问 Confluent Intelligence 可用。

● 安全连接：对 Azure Private Link 的支持确保 AI 工作负载不在公共互联网中运行，提供安全、私密的路径以调用外部模型和查询外部表。现在，Flink 作业可以通过微软的私有骨干网安全连接到 Azure 托管的服务，如 Azure OpenAI、Azure SQL 和 Cosmos DB。一般在 Confluent Cloud 上可用。

● 统一工程工作流程：免费的开源 dbt 适配器将 Confluent Cloud 上的 Flink SQL 引入 dbt，这是工程师用于构建和管理数据管道的行业标准框架。团队可以立即使用他们今天依赖的相同 dbt 命令和项目结构定义、测试和部署流媒体管道。这降低了 Flink 采用的门槛，并使现有数据工作流程更容易扩展到实时用例。一般在 Confluent Cloud 上可用。

● 额外模型支持的灵活性：Confluent 支持 TimesFM 模型用于强大的异常检测，以及 Anthropic 和 Fireworks AI 模型，开发者可以直接在 Flink 流处理工作流程中使用这些模型来构建复杂的实时 AI 应用。

亮点包括实时上下文引擎的普遍可用性，该引擎持续为 AI 应用提供新鲜、受管控的上下文，以及 Confluent Cloud 中的新完全托管连接器，进一步简化数据集成。

这些功能扩展了在 IBM Think 上的最新公告，将 Confluent Cloud 更深入地集成到 IBM 解决方案中。通过 Confluent，watsonx.data 提供了一个 AI 准备的数据基础和一个跨混合环境的实时上下文层。

**关于 Confluent**

Confluent，IBM 的子公司，是数据流媒体平台，开创了一种全新的数据基础设施类别，使数据得以流动。Confluent 的云原生产品是数据流动的基础平台——旨在成为智能的连接组织，使来自多个来源的实时数据能够不断流动。借助 Confluent，组织可以满足提供丰富的数字前端客户体验和转型为复杂的实时、软件驱动的后端操作的新商业要求。欲了解更多信息，请访问 www.confluent.io。

由于我们的路线图可能会在未来发生变化，此处提到的功能可能会发生变化，可能无法按时交付，或可能根本无法交付。此信息并不构成交付任何功能的承诺，客户应根据当前可用的功能做出购买决策。

Confluent® 和相关标志是 Confluent, Inc. 的商标或注册商标。

Apache®, Apache Kafka®, Kafka®, Apache Flink® 和 Flink® 是美国及/或其他国家的 Apache 软件基金会注册商标。使用这些商标并不意味着获得 Apache 软件基金会的认可。所有其他商标均为其各自所有者的财产。

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