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Kafka コストの上位4つの要因 (とその低減方法)

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このウェビナーとデモでは、次の方法に関するヒントを紹介します。

  1. Kafka を実行するための主なコストを分析
  2. インフラストラクチャの利用率を向上させ、ネットワークコストを削減し、高可用性を確保しながらダウンタイムを回避
  3. 貴重なエンジニアリング時間をイノベーションのために解放
  4. キャパシティ管理の運用負担を軽減し、Kafka リソースの自動スケーリングにより過剰プロビジョニングのコストを回避

Kafka のコストを最大60%削減し、開発速度を向上させる簡単な方法をお探しですか?

残念ながら、Kafka の実行コストの適切な評価は難しい作業です。

Confluent では、何千社ものお客様と協力して、すべてのデータストリーミングワークロードをサポートするために Kafka 関連の支出を理解し、適切な規模に調整するお手伝いをしてきました。そして、これらのお客様の支援で得た Kafka の主要なコスト要因と最適化手段に関する貴重な洞察を皆様と共有したいと考えています。

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Julie は Confluent のシニアプロダクトマネージャーとして、Kora のスケーラビリティと弾力性に注力しています。プロダクトマネージャーおよびデータエンジニアとして長年にわたりデータ分野で活躍し、ゲームからハイテク、小売まで、さまざまな業界の顧客を支援し、Google BigQuery、Dataflow、SingleStore、SAP HANA などのテクノロジーを使用して革新的なデータアプリケーションを設計および実装してきました。

Robin は Confluent のシニアプロダクトマーケティングマネージャーで、製品の価格設定、パッケージング、市場開拓戦略、分析を担当しています。Confluent に入社する前は VMware で勤務し、インフラストラクチャ、ストレージ、ディザスタリカバリ製品の価格設定とパッケージ化、市場開拓の取り組みに注力していました。