Informacja o zakupie Confluent przez IBM za 11 miliardów dolarów wywołała spore poruszenie. To nie jest rewolucja zmieniająca prawa fizyki w IT, lecz bardzo pragmatyczne domknięcie portfolio przez giganta. IBM od lat obsługuje infrastrukturę krytyczną największych korporacji, a ten zakup to sygnał, że strumieniowanie danych ostatecznie przestaje być nowinką, a staje się standardem w łączeniu starych światów z nowymi. Aby zrozumieć sens tej transakcji, musimy najpierw zejść do poziomu fundamentów i wyjaśnić, czym w ogóle jest Apache Kafka i dlaczego stała się tak istotna.
Czym jest strumieniowanie danych i Kafka?
W tradycyjnym modelu przetwarzania danych dominowało podejście wsadowe, gdzie informacje gromadzono w bazie i mielono je cyklicznie, na przykład raz na dobę w nocy. Strumieniowanie danych, którego synonimem stała się Apache Kafka, to fundamentalna zmiana tego podejćia. Kafka to w uproszczeniu rozproszony, nieśmiertelny dziennik zdarzeń (commit log). Działa jak centralny system nerwowy, który przyjmuje komunikaty o zdarzeniach w momencie ich wystąpienia i udostępnia je zainteresowanym systemom w czasie rzeczywistym.
Kluczową cechą Kafki jest jej rola bufora, który oddziela producentów danych od ich konsumentów. Dzięki temu szybki napływ informacji nie „zabija” systemów docelowych, które mogą przetwarzać dane we własnym tempie. To właśnie ten mechanizm pozwala firmom przejść od analizy tego, co stało się wczoraj, do reagowania na to, co dzieje się w tej milisekundzie. Nie jest to tylko szybsza baza danych, ale zupełnie inny sposób myślenia o przepływie informacji w architekturze systemowej.
Mainframe, IBM Power i DB2 wracają do gry?
Tu dochodzimy do najciekawszego aspektu przejęcia Confluent przez IBM, czyli integracji systemów legacy. Wiele kluczowych instytucji finansowych i ubezpieczeniowych wciąż opiera swoje działanie na niezawodnych, ale zamkniętych środowiskach mainframe, serwerach IBM Power oraz potężnych bazach danych takich jak DB2 czy Oracle. Te systemy świetnie radzą sobie z transakcyjnością, ale są trudne do integracji z nowoczesnymi aplikacjami webowymi czy mobilnymi. Próby ich wymiany czy przepisywania (rewrite) kończą się zazwyczaj spektakularnymi porażkami i ogromnymi kosztami.
Kafka, a precyzyjniej ekosystem konektorów Confluent, działa tutaj jak cyfrowy bypass. Wykorzystując mechanizm Change Data Capture (CDC), Kafka może nasłuchiwać bezpośrednio logów transakcyjnych bazy DB2 czy Oracle, nie obciążając przy tym głównego silnika bazy zapytaniami SQL. Każda zmiana w systemie legacy, taka jak wpłata na konto czy zmiana statusu polisy, jest natychmiast przechwytywana i emitowana jako zdarzenie na Kafkę. Dzięki temu nowoczesna logika biznesowa, napisana w mikroserwisach w chmurze, może reagować na zdarzenia z mainframe’a w ułamku sekundy, bez konieczności ingerencji w ten stary, monolityczny kod. IBM kupując Confluent, daje swoim klientom gotowe narzędzie do „otwarcia” ich najcenniejszych danych bez ryzykownej rewolucji w infrastrukturze.
Kora, czyli techniczne uzasadnienie ceny
Z perspektywy inżyniera, IBM nie kupił tylko marki, ale przede wszystkim technologię, która rozwiązuje największe bolączki „czystej” Kafki open-source. Mowa o silniku Kora. W standardowej Kafce warstwa obliczeniowa i warstwa przechowywania danych (storage) są ze sobą ściśle sklejone na dyskach brokerów. To sprawia, że skalowanie klastra lub wymiana węzłów przy awarii wiąże się z kosztownym i czasochłonnym kopiowaniem terabajtów danych po sieci.
Kora architektonicznie rozdziela te dwie warstwy. Dane są zrzucane do taniej i nieskończenie skalowalnej pamięci obiektowej (na przykład S3), a same brokery stają się lekkie i bezstanowe. To inżynierski konkret. Pozwala to na błyskawiczne skalowanie mocy obliczeniowej w górę lub w dół w zależności od ruchu, a także na przechowywanie historii zdarzeń praktycznie w nieskończoność przy niskich kosztach. Kafka przestaje być tylko rurą przesyłową, a staje się systemem zapisu (System of Record), co jest kluczowe dla celów audytowych i analitycznych w dużych korporacjach.
Układ nerwowy dla AI i hybrydowej chmury
Na koniec warto wspomnieć o kontekście sztucznej inteligencji i chmury hybrydowej. Modele AI, aby były użyteczne w biznesie, muszą operować na bieżącym kontekście, a nie na wiedzy sprzed tygodnia. Kafka dostarcza ten kontekst w czasie rzeczywistym, zasilając mechanizmy RAG (Retrieval-Augmented Generation) świeżymi danymi. Jednocześnie, dzięki modelowi Bring Your Own Cloud oferowanemu przez Confluent, firmy mogą przetwarzać te dane we własnych prywatnych sieciach (VPC), zachowując suwerenność danych. To idealnie wpisuje się w strategię IBM, który buduje spójny stos technologiczny niezależny od tego, czy klient korzysta z AWS, Azure, czy własnej serwerowni opartej na IBM Power. Transakcja ta jest więc logicznym uzupełnieniem układanki, w której nowoczesność spotyka się ze stabilnością systemów enterprise.
Kontrola nad przepływem danych
Patrząc na ten ruch z szerszej perspektywy, widzimy, że IBM ostatecznie zacementował rolę strumieniowania danych jako fundamentu nowoczesnego IT. To przejęcie zamyka akademickie dyskusje o tym, czy warto inwestować w architekturę sterowaną zdarzeniami – teraz pytanie brzmi tylko, jak szybko wdrożyć ją jako standard. Dla inżynierów i architektów oznacza to stabilizację i dostęp do ekosystemu, który potrafi połączyć pancerne szafy mainframe’ów z algorytmami generatywnej sztucznej inteligencji bez konieczności „drutowania” ryzykownych obejść. IBM, spinając w jednym portfolio Red Hata i Confluent, stał się de facto dostawcą kompletnego układu krwionośnego dla przedsiębiorstw, potwierdzając starą inżynierską prawdę: w długim terminie wygrywa ten, kto kontroluje przepływ danych, a nie tylko miejsce ich spoczynku.