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使用Kubernetes和Splunk SmartStore寻找最大性能和可扩展性
厌倦了Splunk的扩张?您的Kafka集群是否充斥着无数的本地存储?你并不孤单。Splunk和Kafka等大数据应用程序的架构师和管理员正在寻找使其平台现代化和规模化的方法，提高工作负载性能，最大化系统资源利用率，并提高操作效率。
来自Intel和Pure Storage的存储架构师将解释组织如何实亚搏充值后支付宝能申诉吗现这些目标。他们将展示如何使用Kubernetes的Splunk Operator和Kubernetes的Confluent进行扩展，同时吸收英特尔IT的真实生产数据。该团队在运行30个索引器吊舱的9节点集群中实现了886 MBps的Splunk摄入峰值速率，同时每分钟完成400次成功的Splunk密集搜索。这是大量的数据!他们还将分享纯存储FlashBlade为Splunk SmartStore亚搏充值后支付宝能申诉吗和Confluent分层存储带来的好处。
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