La banque, dont la société-mère fait partie des 30 plus grandes institutions financières au monde, est passée à une nouvelle plateforme bancaire numérique pour rester compétitive. Elle cherchait donc une solution d’observabilité avancée pour la faire fonctionner. Après avoir utilisé Splunk pendant une année, qui s’est avérée coûteuse avec peu d’évolutivité, la banque a migré vers Elastic. Et elle ne l’a pas regretté !
- Elastic : la solution pour rester compétitive face aux banques locales de renom en Australie. La plateforme analytique combinée de cette succursale bancaire exploite les capacités de Machine Learning, d’alerting et de sécurité d’Elastic.
- Avec Elastic, découvrez et résolvez les problèmes en un claquement de doigts. Le système de schéma d’écriture d’Elasticsearch crée des index pour la recherche et identifie les problèmes au moment de l’ingestion. Ce n’est pas le cas de Splunk, qui se sert d’une approche basée sur un schéma de lecture, ce qui retarde la découverte des problèmes, et de là, leur diagnostic et leur atténuation.
- La plateforme open source flexible d’Elastic facilite l’intégration et le développement. La solution propriétaire privative de Splunk est limitée en termes de développement et d’intégration. Le passage à Elastic a ouvert de nouveaux horizons, en permettant une intégration immédiate à d’autres applications. Mais ce n’est pas tout ! La banque a également pu commencer à créer des tableaux de bord personnalisés pour visualiser les données.