SplunkLive! Paris 2016 - Customer Presentation - Generali
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Tecnologia
Présentation de Generali lors de SplunkLive! Paris 2016
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SplunkLive! Paris 2016 - Customer Presentation - Generali
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- Service Performance & Industrialisation Groupe Generali Présentation société 2 A propos de Generali France Fondé il y a plus de 180 ans à Trieste, Generali s’installe dès 1832 en France, sa plus ancienne implantation étrangère. Le chiffre d’affaires de Generali France atteint 12,3 milliards d’euros en 2014. La Compagnie s’appuie sur 7500 collaborateurs pour offrir des solutions d’assurances à 7 millions de clients, particuliers ou bénéficiaires de garanties dans le cadre de leur activité, ainsi que 800 000 entreprises et professionnels.
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- Service Performance & Industrialisation 24 FINMerci de votre écoute
Notas do Editor
- Créée en 2012
- Rôle transverse à la DSI
- Avant de parler de Splunk -> projet APM
- Avant 2012: expertise externe -> délais longs Direction nous a demandé de regarder APM
- Stratégie définie en 2012 Infrastructure -> application 1 objectif : Casser analyse en silo – créer une démarche transverse
- Très vite: 4 fonctionnalités majeures Outils et démarche jouent un rôle dans le temps (pas uniquement pompier) -> amélioration continue Synthèse des 4.
- Généralisé sur ensemble des applications GENERALI
- Hors: Moins de pb applicatifs -> progressé. Avec APM : Moins de boite noire. Maintenant nous souhaitons faire la même chose coté infra Détecter et localiser la « vraie » origine du pb (sur tout type de composant).
- Constat différent d’avant : Beaucoup outils -> outils spécialisés (SILO techniques) + architectures complexes -> Difficile de fonctionner avec une dizaine d’expert entre eux. Comment fonctionner en mode SILO ?? -> nécessité de relier différents silos avec Vision Globale pour adresser problématiques de Perf. 1 choix : concentrer l’information (vs remplacer outils existants) -> approche Big Data -> Splunk
- Information juste au bon moment (pour les sachant aussi bien que pour les nouveaux) Décision de chercher information en production - Vraie vie (information de première fraicheur) 1 choix : MAJ automatisée (vs manuelle)
- Pourquoi Splunk : Agents collectes existants Admin et paramétrage centralisé Possibilité de créer nos interfaces (analogie avec Excel)
- Splunk pas réellement Big Data
- Splunk a simplifié collecte, affichage Aujourd'hui : tjs démarche réactive (alertes, remontée utilisateurs) Demain : créer plus de valeur via analyse automatisée -> Big Data mais sur l’aspect analyse (plus que volume – que nous traitons déjà)
- Créer valeur A partir données -> sortir des informations pertinentes Pro activité : avant : tests de Perf Mais SOA + devOps (agilité + amélioration continue) -> production vie et change trop vite. Aujourd’hui : humainement impossible à suivre -> nécessité de trouver autre solution/outil pour faire cela. -> Expérimental sur Big Data
- Ajouter dimension analyse -> sujets passionnant pour l’équipe. Ouvre nouvelles perspectives Accompagne évolution de l’entreprise