Ahorra un 25 % (o incluso más) en tus costes de Kafka | Acepta el reto del ahorro con Kafka de Confluent

White Paper

Los buenos equipos gestionan Kafka®. Los más eficientes usan Confluent.

El coste real de Kafka open source y MSK

Aunque Kafka se haya convertido en un requisito indispensable para la pila de datos moderna, autogestionarlo de forma interna genera costes y riesgos significativos para el negocio: unos retos que se ven acrecentados por las restricciones macroeconómicas actuales en los presupuestos y recursos de ingeniería. Hay que dimensionar y configurar clusters, reequilibrar particiones, diseñar procesos de conmutación por error y de escalado, entre otras muchas tareas. Si bien algunos equipos recurren a otros servicios de Kafka en la nube con el fin de reducir los costes y la carga operativa, el mero hecho de alojar los sistemas de datos en una infraestructura cloud no es suficiente para sacarle todo el partido y aprovechar todas las ventajas de la nube.

Cuando los equipos han de afrontar el reto de «hacer más con menos», Confluent es la única solución que proporciona una plataforma para el streaming de datos realmente cloud-native y totalmente gestionada que reduce drásticamente los costes operativos y de desarrollo, el gasto en infraestructura y los riesgos de períodos de inactividad con un conjunto completo de herramientas a nivel enterprise. Esto permite que los equipos reduzcan el coste total de propiedad (TCO) del streaming de datos hasta en un 60 %, aceleren el time-to-market de sus iniciativas en tiempo real en más de 6 meses y consigan un ROI de más del 300 % en su inversión en Kafka.

Delega la gestión de Kafka y el desarrollo de tu plataforma en los mayores expertos en Kafka del mundo para concentrar tus recursos en proyectos estratégicos que marquen la diferencia en tu empresa. Este whitepaper demuestra los beneficios que Confluent puede aportar a tu negocio comparando el TCO para estos dos casos:

  • Confluent vs. open source Kafka autogestionado
  • Confluent Cloud vs. Amazon MSK

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