Devo contre Splunk : architecture, fonctionnalités et tarifs
Architecture: comparatif Devo contre Splunk
L’architecture Splunk comporte davantage de parties mobiles que l’architecture Devo. Résultat : une lacune au niveau des alertes et des recherches en temps réel, des performances de recherche plus lentes et un stockage inefficace qui entraînent un manque de données historiques à chaud. Contrairement à Devo, l’ingestion de données avec Splunk nécessite une indexation qui peut provoquer des délais d’interrogation et un décalage pouvant aller jusqu’à 15 minutes entre l’ingestion de données et la recherche. L’architecture Devo offre des recherches et des alertes en temps réel, une excellente évolutivité, des performances de recherche supérieures et 400 jours de données à chaud consultables pour les analyses historiques.
Fonctionnalités: comparatif Devo contre Splunk
Splunk a opté pour des fonctionnalités modulaires. Si vous voulez pouvoir effectuer des opérations de surveillance d’infrastructure, vous devez payer un supplément pour avoir accès à l’application premium Splunk ITSI (gestion intelligente des services IT). Devo, quant à lui, n’est pas un produit modulaire. Cela permet à nos clients d’accéder à toutes les fonctionnalités dès le départ.
Coût : comparatif Devo contre Splunk
Comme mentionné plus haut, Splunk est un produit modulaire : le client doit payer individuellement chaque fonctionnalité qu’il souhaite utiliser, et ce défaut de rentabilité n’est pas attrayant pour les acheteurs potentiels. Tous les frais supplémentaires exigés pour avoir accès à des fonctionnalités telles que le chiffrement des données au repos peuvent rapidement faire gonfler la facture et faire de Splunk la solution la plus onéreuse du marché. Devo dispose de toutes les fonctionnalités proposées par Splunk avec une architecture plus efficace et unique permettant l’accès à des données à chaud. Le modèle de tarification de Devo facilite également la budgétisation et la prévision des besoins. L’interface utilisateur de Devo indique clairement la quantité de données ingérées par jour. Vous pouvez facilement identifier les tendances de croissance et ainsi mieux prévoir les taux d’ingestion d’un mois à l’autre.
