Elevating Kafka: Driving operational excellence with Albertsons + Forrester | Watch Webinar

Ticketmaster Leverages Confluent to Reduce Development Friction and Boost Machine Learning

팬들은 아직 남아 있는 좌석과 그 가격, 티켓으로 얻을 수 있는 패키지에 관심을 가집니다. 그리고 공연장은 어떤 사람들이 티켓을 구매하는지, 티켓을 구매하도록 사람들을 전환하는 데 문제가 있는지, 제공 사항을 변경해야 하는지, 또는 공연이 인기가 많아 투어 일정을 추가로 계획해야 할지를 알고 싶어합니다. 이들은 모두 동일한 데이터를 보는 서로 다른 방법들입니다. 그래서 우리는 이 모든 것을 해당 데이터의 다양한 용도에 맞춰 서로 다른 데이터 저장소에 배치되는 인벤토리 스트림에 넣습니다. Confluent와 Kafka 덕분에 데이터 과학 팀은 이제 상당히 적은 마찰로 데이터에서 새로운 기능을 출시할 수 있는 위치에 도달할 수 있었습니다.

Chris Smith | 엔지니어링 데이터 사이언스 부문 부사장


Hundreds of software components needed to be centralized in order to reduce development friction and unlock more opportunities for innovation.


Confluent Platform is the one place that data flows through with abstraction and protection from single points of failure.


  • Faster innovation and iteration
  • Rolling out new technologies more quickly
  • Better forecasting

With over 500 million tickets sold each year, Ticketmaster is dedicated to connecting fans around the globe to their favorite teams, artists, and events — helping create memories that will last a lifetime.

After 40 years of continuous innovation and technology advancements, Ticketmaster faced hundreds of software systems and components that interacted with each other in different ways and added tons of friction to software development. In an effort to migrate to a microservices architecture as part of a DevOps transformation, Ticketmaster chose Confluent and Apache Kafka to centralize data from all of its systems and enable even faster innovation.

In addition, Ticketmaster is incorporating machine learning to prioritize ordinary customers over users who fraudulently abuse the system by getting priority access to tickets and then reselling them at a higher price. Having a holistic view of all customer activity has enabled Ticketmaster to build machine learning models that combat this type of abuse and react quickly when the malicious users change their strategy.


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