Inteligência em tempo real com modelos de séries temporais da IBM no Confluent

IBM e a Confluent anunciaram modelos fundacionais de séries temporais da família Granite em Early Access no Confluent Cloud, com execução no Apache Flink e chegada prevista ao Confluent Platform. A integração permite aplicar os modelos diretamente a dados em fluxo para previsão, detecção de anomalias, busca por similaridade, classificação, preenchimento de lacunas e otimização, sem extrair as séries para outra plataforma de machine learning. A Confluent gerencia serving, infraestrutura, escalabilidade e operações, enquanto os resultados podem ser enviados a tópicos Kafka para uso em alertas, painéis, lakehouses e agentes de IA, com governança, rastreabilidade e controles de acesso integrados.

O portfólio reúne quatro modelos, acessados pelas funções AI_FORECAST e AI_DETECT_ANOMALIES do Flink SQL: PatchTST-FM, FlowState, TTM e TSPulse. Eles foram projetados para necessidades diferentes, como previsões com distribuição de resultados, dados em diferentes frequências, grandes volumes de séries e detecção de anomalias, classificação e preenchimento de lacunas.