Clienti di Amazon MSK

Kafka è da diversi anni un componente centrale della nostra piattaforma di analisi ingegneristica di Arm, sia on-premises che nel cloud. Fin dalla sua messa in servizio iniziale lo abbiamo eseguito su architettura Arm; tuttavia, per migliorare l'affidabilità e ridurre il sovraccarico di gestione, stavamo pensando di utilizzare lo Streaming gestito da Amazon per Apache Kafka (MSK).

Grazie al miglioramento di MSK per supportare Graviton 3, siamo in grado di riportare il nostro servizio di analisi a uno stack completamente basato su Arm, offrendo prestazioni più elevate a costi inferiori e riducendo al contempo le emissioni di carbonio prodotte dalle nostre operazioni.

Amazon MSK ci ha permesso di scalare senza problemi beneficiando al contempo di affidabilità e sicurezza di livello aziendale. Affidando la gestione di Kafka ad AWS, possiamo continuare a concentrarci sul nostro core business e innovare più velocemente.

La sincronizzazione dei nostri archivi di metadati richiede 10 ore. Tuttavia, adesso, grazie ad Amazon MSK, questo processo richiede 30 minuti.

Quando abbiamo effettuato la migrazione dal nostro data center ad AWS, avevamo bisogno di un modo per mantenere gli investimenti critici della nostra azienda su Kafka, riducendo al contempo in modo significativo i costi della gestione di Kafka. Ciò ci ha portati a MSK. Abbiamo cambiato una porzione notevole della nostra infrastruttura e la gestione del software Kafka per i cluster MSK, che ci hanno permesso di supportare oltre 40Gb/secondo in media per l’ingestione dei dati. Ad esempio, non dobbiamo più gestire hardware e software per tenere i cluster aggiornati. Di conseguenza, siamo in grado di investire una parte maggiore delle nostre risorse in servizi di sviluppo relativi a Kafka per i nostri team clienti, e questo è quello che sappiamo fare meglio. L'utilizzo di MSK ci permette di concentrarci sulle nostre competenze fondamentali e di distribuire prodotti migliori più velocemente e più frequentemente.

Con l'adozione di Amazon MSK, siamo stati in grado di aumentare in modo significativo l'efficienza dei nostri team e ridurre il tempo dedicato alla manutenzione dei nostri cluster. L'aumento costante dei requisiti relativi ai dati e dei casi d'uso, ha comportato spese elevate e una gestione complessa dei nostri cluster Kafka. Amazon MSK ci ha consentito di gestire i cluster in modo sicuro, di dedicare meno tempo al controllo delle loro prestazioni, di scalarli con facilità e di concentrarci di più sull'innovazione e la creazione di entusiasmanti applicazioni in tempo reale.

Lo streaming gestito da Amazon per Apache Kafka (Amazon MSK) ha semplificato la configurazione, la manutenzione e il ridimensionamento dei cluster Kafka, in quanto abilita una pipeline completa di acquisizione supportata da un servizio completamente gestito. Con l'aumentare delle richieste, siamo certi di acquisire le competenze giuste per scalare con semplicità ed espandere le pipeline di acquisizione in streaming per l'arricchimento dei dati e per il machine learning in tempo reale; offrendo così un'esperienza migliore ai nostri clienti.

Grazie ad Amazon MSK, Vonage ha ridotto gli elevati costi di manutenzione e al contempo ha creato una piattaforma basata su microservizi che consente alle aziende di collaborare in modo più produttivo e coinvolgere i clienti in modo più efficace. Ora possiamo creare nuovi cluster Kafka e ridimensionarli in modo più rapido e in parallelo con l'aumento delle richieste. Amazon MSK ha alleggerito i processi di installazione e manutenzione, consentendoci di concentrarci su ciò che ha la priorità, creando cosi nuove funzionalità innovative per i nostri clienti.

Durante lo sviluppo e il lancio dell'applicazione di analisi della sicurezza, Secureworks ha scelto di adottare Amazon MSK per accelerare il time to market e ridurre i costi di infrastruttura e gestione. Questo ci ha permesso di focalizzare le nostre energie sull'innovazione e sui differenziatori aziendali unici, assicurando, al contempo, protezione dalle minacce informatiche che possono colpire i nostri clienti.

La tecnologia di streaming è una parte importante della nostra azienda, ma la sua gestione comporta un notevole impegno da parte dei nostri sviluppatori di software. Amazon MSK ci ha permesso di liberarci di molte attività onerose. Grazie ad Amazon MSK non dobbiamo riporre energie per garantire la durabilità dei dati, la disponibilità dei cluster e la scalabilità ma possiamo concentrarle tutte nella creazione di applicazioni. Amazon MSK solleva il nostro team dall'onere di gestire e offrire assistenza a Kafka; inoltre, rileviamo tempi di inattività inferiori, in quanto i nostri cluster sono completamente gestiti.

In ZipRecruiter, utilizziamo Apache Kafka per le nostre pipeline di registrazione di log degli eventi, che sono componenti infrastrutturali fondamentali in quanto raccolgono, archiviano ed elaborano continuamente oltre 6 miliardi di eventi al giorno provenienti dal marketplace del lavoro dell'azienda. Abbiamo adottato Amazon Managed Streaming per Apache Kafka (Amazon MSK) per semplificare la gestione, l'esecuzione e la manutenzione di questa infrastruttura critica. Amazon MSK ha ridotto in modo significativo gli elevati costi di gestione e amministrazione di Apache Kafka, il che ha consentito ai nostri ingegneri, responsabili della gestione del servizio, di focalizzarsi sulle innovazioni di prodotti che facilitano la vita di coloro che cercano lavoro e dei responsabili delle assunzioni nel trovare una corrispondenza perfetta.

Delhivery utilizza Apache Kafka come componente fondamentale della propria pipeline per raccogliere, archiviare e ruotare logicamente i metadati delle operazioni First, Mid e Last mile. In contemporanea al ridimensionamento graduale delle operazioni logistiche, sono stati compiuti sforzi significativi nella gestione delle complessità dell'infrastruttura nei cluster Apache Kafka. Amazon MSK non solo ci ha aiutato ad alleggerire i costi dell'infrastruttura, ma ha anche garantito un throughput e prestazioni elevati per le nostre pipeline di metadati business critical in massima sicurezza e affidabilità.

Vortexa utilizza Apache Kafka per applicare modelli di machine learning su vasta scala a flussi di dati nuovi e storici e rendere immediatamente disponibili ai clienti previsioni di mercato in tempo reale attraverso la sua piattaforma di analisi. Amazon MSK è stata la tecnologia cardine della nostra azienda e, insieme a Lenses.io, ha permesso di sgravarci dalla preoccupazione di offrire assistenza e stabilità alla complessa ma fragile infrastruttura Apache Kafka; possiamo dunque concentrarci maggiormente sulla qualità dell'analisi e delle intuizioni del mercato che incidono direttamente sul valore che offriamo ai nostri clienti. Ora possiamo aggiornare con sicurezza e frequenza le nostre applicazioni su vasta scala, eseguire complesse topologie di flussi Kafka in massima semplicità ed eseguire il debug delle applicazioni anziché dell'infrastruttura. I nostri proventi e la nostra quota di mercato sono direttamente influenzati dalla velocità con cui forniamo dati accurati sul mercato e Amazon MSK rappresenta un fattore chiave in tal senso.

Ci avvaliamo di vari servizi AWS per lo streaming e l'elaborazione di grandi quantità di dati per gli sport in diretta, quindi molte parti della nostra infrastruttura hanno un utilizzo molto elevato nei giorni di gioco e zero negli altri giorni. Prima di utilizzare Streaming gestito da Amazon per Apache Kafka (Amazon MSK) serverless, le parti mobili e il sovraccarico operativo necessari per scalare in modo efficiente verso l'alto e verso il basso per le giornate di gioco rappresentavano un grosso problema e la capacità era spesso sovradimensionata. Amazon MSK serverless ci ha aiutato a scaricare i problemi di scalabilità su Amazon, il che ci offre la libertà di dedicare il nostro tempo alla progettazione altrove. Abbiamo subito iniziato a risparmiare decine di migliaia di dollari sulla nostra fattura AWS mensile e siamo stati in grado di riallocare il nostro prezioso tempo di progettazione dalla pianificazione della capacità e dall'ottimizzazione dei meccanismi di scalabilità ad altre attività.