Confluent apresenta arquitetura Streamhouse para agentes de inteligência artificial
8 de novembro de 2026 · 2 min de leitura
A Confluent apresentou a arquitetura Streamhouse durante a conferência Current 2026, realizada em San Francisco. A empresa, que foi adquirida recentemente pela IBM, desenvolveu essa estrutura para fornecer contexto empresarial atualizado continuamente a aplicações críticas e agentes de inteligência artificial.
O objetivo da arquitetura Streamhouse é eliminar o atraso entre a criação do dado e seu consumo operacional em tempo real. A empresa argumenta que modelos tradicionais de armazenamento, como lakehouses, armazéns de dados e data lakes, foram projetados para análise retrospectiva e relatórios em lotes, sendo incapazes de atender agentes digitais que precisam interpretar o estado do negócio em milissegundos.
Shaun Clowes, gerente geral de Confluent e Dados da Confluent, afirmou que a fragmentação da informação em sistemas heterogêneos causa falhas de execução e decisões errôneas quando agentes de inteligência artificial tentam realizar tarefas complexas. Para resolver isso, a Streamhouse baseia-se em três princípios: ser descentralizada, de missão crítica e continuamente atual. Ela opera como uma camada ativa que coexiste com os repositórios de dados já existentes, sem exigir a movimentação prévia de todos os dados para um centro único.
Clowes comparou a infraestrutura de streaming a uma refinaria que transforma dados brutos em vantagem competitiva. Ele destacou que a intervenção humana em processos manuais herdados atua como um limitador de velocidade, e que a automação em tempo real permite a detecção e resolução autônoma de problemas operacionais.
A base tecnológica da Streamhouse é a Plataforma de Streaming de Dados, desenvolvida com o motor Kora e Apache Kafka. A plataforma agora possui cinco pilares unificados: Transmitir, Conectar, Processar, Gobernar e Consultar. O pilar de transmissão distribui eventos com latências inferiores ao milissegundo em testes internos, enquanto o de conexão utiliza mais de 150 conectores gerenciados. A camada de processamento utiliza Apache Flink para transformar fluxos de dados, e o pilar de governo utiliza o Stream Catalog para garantir a qualidade e o cumprimento normativo.
A novidade do evento foi a disponibilidade geral de Lightning Tables, que completa o pilar de Consultar. Essa capacidade disponibiliza dados de streaming para modelos de inteligência artificial, analítica e aplicações por meio de três interfaces: o Real-Time Context Engine, que se conecta a agentes via Protocolo de Contexto de Modelos, o Confluent Tableflow, que alimenta lakehouses em formatos de tabela abertos, e as Lightning Tables.