Confluentは、データストリーミングプラットフォームとしての地位を強化するため、自社の「Tableflow」にDelta LakeおよびDatabricks Unity Catalogの一般提供（GA）統合を追加すると発表した。同時に、Microsoft OneLake向けの早期アクセス（EA）も開始し、ハイブリッド・マルチクラウド環境におけるリアルタイムデータ分析とAI活用を支援する体制を拡充した。これにより、TableflowはApache KafkaのストリームデータをDelta LakeやApache Iceberg形式のテーブルに自動的に変換し、品質管理、メタデータ同期、企業レベルのセキュリティを備えた完全管理型のエンドツーエンドソリューションとなった。 これまでTableflowは、手動のETLジョブや脆弱なデータ統合を回避し、リアルタイムデータを分析可能にする基盤として評価されてきた。今回のアップデートにより、Kafkaトピックのデータをクラウドオブジェクトストレージ（AWS S3やAzure Data Lake Storage）に直接反映できるようになり、同時に複数フォーマットでの分析も可能になった。Unity Catalogとの統合により、スキーマやアクセス権限の自動同期が実現し、データガバナンスを一元管理できる。また、不正なデータは「デッドレターキュー」に隔離され、データフローが中断されない仕組みも導入。アップサート機能により、データの更新と挿入を自動で処理し、重複を避け、常に分析可能な状態を維持できる。 さらに、顧客が独自の暗号鍵を管理できる「Bring Your Own Key」機能により、金融、医療、公共部門など規制が厳しい業界での導入も可能となった。 企業での実績として、スマートビルIoTデータを扱うAttune社のDavid Kinney氏は、「Tableflowにより、Kafkaのデータを数クリックで信頼できる分析用テーブルに変換できるようになった。これにより、顧客エンゲージメントやデバイス動作の正確な可視化が実現し、機械学習や生成AIの基盤としても活用できる」と評価した。 Microsoftとの連携では、OneLakeとの早期アクセスを開始。Azure DatabricksやMicrosoft Fabricとの統合により、リアルタイムストリームからLakehouseまでの一貫したデータ処理が可能になり、データ分析のスピードと精度が向上する。MicrosoftのDipti Borkar氏は、「リアルタイムデータへのアクセスは意思決定の鍵。Confluent TableflowのOneLake連携により、複雑さを減らし、迅速な意思決定が可能になる」と述べた。 Confluentは、リアルタイムデータを企業全体で活用するためのインフラとして、今後もマルチクラウド対応を強化していく。