Cuando se lanzó Splunk por primera vez hace casi 20 años, ayudó a muchas organizaciones a aprovechar el poder de los logs para obtener información comercial con precios basados en el volumen de datos ingestados por día. Durante las últimas dos décadas, el volumen, la variedad y la velocidad de los datos generados por sistemas y usuarios han aumentado exponencialmente. Las exigencias de negocios y operaciones han superado rápidamente el cumplimiento y el reporte básico. Las metodologías de desarrollo y los requisitos de monitoreo evolucionaron con rapidez, y el aumento en las exigencias de Machine Learning para proporcionar información sobre los datos requiere de la capacidad de búsqueda en tiempo real. 

Las organizaciones están llegando a los límites de datos (también conocidos como "Splunk pico")

Hoy en día, las organizaciones deben poder buscar en petabytes de datos en milisegundos para obtener información en tiempo real sobre las operaciones, impulsar sistemas de Machine Learning y escalar a la velocidad de los negocios. El sistema de precios basado en la ingesta de datos ha hecho que el costo de Splunk sea prohibitivo. Esto sumado a los desafíos de escalar la tecnología ha hecho que muchas organizaciones lleguen a lo que llaman el "Splunk pico", en el que ya no pueden permitirse agregar más datos a sus sistemas. Estas organizaciones suelen eliminar datos valiosos para casos de uso de seguridad y observabilidad. Para complicar aún más las cosas, las aplicaciones prémium de Splunk tienen un modelo de precios diferente, y algunas se basan en plataformas y arquitecturas completamente diferentes, lo que dificulta predecir costos y administrar la infraestructura de estas herramientas dispares. El reciente desuso de la licencia perpetua de Splunk también ha impulsado a muchas empresas a buscar una solución nueva.

Elastic se creó con la búsqueda como caso de uso inicial, por lo que está diseñado para la velocidad y escalabilidad desde el comienzo. Esa velocidad y esa escalabilidad también impulsan una familia de ofertas de soluciones cada vez más amplia, todas basadas en un solo stack. Con un modelo de licencias open source flexible y precios justos basados en recursos para las ofertas prémium, cada vez más organizaciones eligen migrar de Splunk a Elastic.

Una característica clave de Elastic es su modelo de licencias open source que permite a los usuarios nuevos comenzar sin tener que comprar una licencia. La licencia es bastante permisiva e incluso brinda a los desarrolladores la posibilidad de integrar Elasticsearch en su propia oferta. Cuando los desarrolladores están listos para aprovechar características prémium como Machine Learning, APM, replicación entre clusters, seguridad de endpoint o herramientas de orquestación, simplemente deben actualizar su licencia. No es necesario desplegar más herramientas, arquitecturas separadas o hardware adicional. El modelo open source también ayuda manteniendo bajo control los costos asociados con la administración de varios entornos para desarrollo, organización y producción.

Migración de datos de Splunk a Elastic en cuatro pasos

Por sus ventajas únicas sobre Splunk, muchas organizaciones están realizando el cambio a Elastic. Muchas de estas organizaciones nos solicitaron mejores prácticas para completar la migración. Aunque nunca hay un botón fácil para migrar de una plataforma de datos a otra, sí hay algunas técnicas simples que las organizaciones pueden seguir.

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