El banco, cuya empresa matriz está entre las 30 instituciones financieras más grandes del mundo, migró a una nueva plataforma de banca digital para mantener la competitividad, y necesitaba una solución de observabilidad de categoría mundial para seguir funcionando. Después de un año caro y lento usando Splunk, migró a Elastic y no miró hacia atrás.
- Eligió Elastic para mantener la competitividad con los bancos locales confiables de Australia. La plataforma de analíticas combinada de esta subsidiaria del banco usa Elastic para Machine Learning, Alerting y Security.
- Elastic provee descubrimiento y mitigación de errores a la velocidad de la luz. El esquema durante la escritura de Elasticsearch crea índices para buscar y descubrir problemas durante la ingesta, mientras que Splunk usa un enfoque de esquema durante la lectura, que lleva a retrasos significativos en el descubrimiento, el diagnóstico y la mitigación de los problemas.
- La plataforma flexible y open source de Elastic facilitó la incorporación y el desarrollo. La solución patentada de código cerrado de Splunk es limitada en términos de desarrollo e integración. El cambio a Elastic preparó el camino para la integración inmediata con otras aplicaciones y permitió al banco empezar las visualizaciones de datos con dashboards customizados.