Kafka performance relies on implementing continuous intelligence and real-time analytics. It is important to be able to ingest, check the data, and make timely business decisions. Stream processing systems provide a unified, high-performance architecture. This architecture processes real-time data feeds and guarantees system health. But, performance and reliability are challenging. IT managers, system architects, and data engineers need to address challenges with Kafka capacity planning to ensure the successful deployment, adoption, and performance of a real-time streaming platform. When something breaks, it can be difficult to restore service, or even know where to begin. This webinar discusses how to overcome critical performance challenges for Kafka data streaming. These challenges can impact the usability, operation, and maintenance of the platform, as well as the data and devices connected to it. While stream processing systems provide a unified, high-performance architecture for processing real-time data feeds, guaranteeing system health, performance, and reliability is challenging. IT managers, system architects, and data engineers must address challenges including Kafka capacity planning to ensure the successful deployment, adoption, and performance of a real-time streaming platform. When something breaks, it can be difficult to restore service quickly, or even know where to begin. Pepperdata Streaming Spotlight shows you near real-time Kafka performance metrics so you can quickly find and resolve bottlenecks, slowdowns, and failures on the Kafka platform. This webinar discusses how to overcome critical performance challenges for Kafka data streaming that can negatively impact the usability, operation, and maintenance of the platform, as well as the data and devices connected to it.

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19:00 - 20:00 hs GMT+1

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