Show Me How: Build Streaming Data Pipelines for Real-Time Data Warehousing | Register Today
Las herramientas tradicionales de middleware de mensajería como las colas de mensajes (MQs, por sus siglas en inglés), los buses de servicio empresarial (ESB) y las herramientas de extraer, transformar y cargar (en inglés, «ETL tools») se han usado durante décadas para gestionar la distribución de mensajes y la comunicación entre servicios de aplicaciones distribuidas. Sin embargo, estas herramientas no pueden estar a la altura de las necesidades de las aplicaciones modernas en entornos híbridos y multicloud que son capaces de trabajar de forma asíncrona, con conjuntos heterogéneos de datos y un alto volumen de producción. En este whitepaper te presentamos los retos que plantea el middleware tradicional de mensajería: desde los obstáculos a la innovación que supone no disponer de una forma común de compartir datos fácilmente o los problemas de rendimiento que causa una baja tolerancia a los fallos («fault tolerance», en inglés) a escala, hasta cómo su persistencia efímera limita el uso de datos para el análisis, la lentitud de los consumers ralentiza el rendimiento del sistema o la falta de enriquecimiento de datos imposibilita casos de uso en tiempo real, aumenta la deuda técnica y dispara los costes operativos. Además, te contaremos por qué el data in motion de Confluent, creado sobre un servicio cloud-native de Apache Kafka®, puede ser la solución a todos esos problemas.
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