Confluent, Inc., la empresa pionera en el streaming de datos, ha anunciado que Michelin, uno de los líderes del sector de la movilidad, está usando Confluent para hacer posible su sistema global de gestión de inventario . Gracias a Confluent Cloud, Michelin ha podido escalar rápidamente su sistema de inventario en tiempo real para satisfacer la demanda a nivel internacional y reducir, al mismo tiempo, sus costes operativos en un 35 %. Con esto, Michelin ha dado un gran paso en su evolución: de ser uno de los mayores fabricantes que produce y vende neumáticos a, además, convertirse en un líder de los servicios y experiencias de cliente data-driven.
Los retos de Michelin al autogestionar Apache Kafka
Michelin es uno de los mayores fabricantes de neumáticos del mundo, por lo que sus equipos necesitan tener acceso constante a información en tiempo real. Por ejemplo, necesitan actualizaciones precisas sobre el estado de las materias primas y semielaboradas que garanticen el buen funcionamiento de las cadenas de suministro y la logística a nivel internacional. Además, las soluciones de movilidad de Michelin, como las predicciones sobre sustituciones de neumáticos y las recomendaciones de rutas para optimizar el consumo de combustible, también requieren actualizaciones frecuentes. Para dotar a su negocio de acceso a datos en tiempo real, Michelin recurrió en un principio a Apache Kafka® y su plataforma de streaming de datos de código abierto.
Si bien Kafka permitió que Michelin tuviese una visión en tiempo real de su negocio y la capacidad de recopilar, almacenar y procesar datos de forma contínua —lo que suponía un avance considerable respecto a las actualizaciones de sus aplicaciones preexistentes, que solo las proporcionaban cada hora (o, incluso, una vez al día) a través del procesamiento batch—, los equipos de Michelin se dieron cuenta de que, a medida que se ampliaba la presencia de Kafka en la empresa, cada vez resultaba más difícil de escalar y gestionar. No solo fue necesario contar con un equipo que trabajase a tiempo completo para supervisar los clusters de Kafka y mantener su compleja infraestructura distribuida (con el consiguiente aumento de los costes y los riesgos), sino que la tecnología de código abierto no proporcionaba un camino claro hacia la nube, lo que impidió que Michelin cumpliera su objetivo de abandonar los sistemas monolíticos on-premise.
En busca de la agilidad cloud-native con Confluent
Gracias a Confluent y su servicio completamente gestionado de Kafka, Michelin pudo hacer frente a los retos que planteaban la gestión operativa de Kafka y acelerar su transición a la nube. Al crear un núcleo de streaming de datos centralizado con Confluent Cloud en Microsoft Azure, Michelin ha conseguido tres objetivos fundamentales:
* Reducir costes – Al contar con una plataforma cloud-native que reduce significativamente la carga operativa de gestionar Kafka, Michelin calcula que el ahorro con Confluent es del 35 % en comparación con sus antiguas operaciones on-premise.
* Acelerar el time-to-market – Confluent ayudó a Michelin a recortar sus plazos de lanzamiento entre ocho y nueve meses gracias a los millones de horas de experiencia de Confluent ejecutando proyectos de Kafka en producción en la nube para sus clientes.
* Mejorar el tiempo de actividad – Confluent garantiza un uptime SLA del 99,99 % que permite que el equipo de Michelin no tenga que ocuparse de las tareas de mantenimiento de Kafka y pueda confiar en que las operaciones más importantes de streaming de datos en la nube son resilientes y están disponibles en todo momento.
Michelin prevé ampliar la adopción del data in motion para una serie de nuevos casos de uso, ya que el retorno de la inversión en los proyectos de Confluent sigue siendo elevado.
