Splunk公司推出全新或增强的人工智能功能,为客户提供真正的开放机器数据平台的承诺

人工智能

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率先从机器数据带来惊喜时刻的Splunk公司(NASDAQ: SPLK)宣布,其产品组合推出全新或增强的人工智能(AI)功能。凭借AI的强大功能,Splunk的客户可以通过使用Splunk的解决方案来提高其盈利能力、性能和安全性。为了践行持续为客户提供真正的开放机器数据平台的承诺,Splunk还通过开源软件和原生云技术扩展了集成功能。

Splunk首席技术官Tim Tully表示:“企业经常消耗大量的员工时间和资源来监控、分析和响应IT运营警报。 Splunk新的AI增强功能,包含了指标与活动数据关联功能,使客户能够更高效地从机器数据中获得答案。我们最新一轮的创新举措旨在为客户提供将AI转化为实际情报所需的工具。虽然人工智能和机器学习通常看起来像是无法实现的奢望,但Splunk Cloud和Splunk Enterprise现在可以更轻松、更经济地对机器数据进行实时监测、分析和可视化。”

Splunk平台通过AI和可扩展的开放生态系统帮助客户加快数字化转型进程

Splunk Cloud和Splunk Enterprise 7.1通过机器学习提供AI,帮助客户监控和搜索企业加速业务发展所需的关键信息并提供预警。这些最新版本包括一个经过更新的指标引擎,让客户能够监控和预警复杂IT环境中的数字数据点,包括CPU速度和可用硬盘空间以及物联网设备和感应器的温度读数。最新版本也是唯一可以每天摄取PB级数据并对其进行实时搜索、监测和预警数据的企业级数据分析解决方案。借助这些增强功能,用户可以更好让他们的机器数据发挥价值,从而预测未来的IT、安全和业务成果。

Splunk Cloud让客户能够最大限度地控制和实时访问数据。该版本Splunk Cloud提供动态数据:自存储(Dynamic Data: Self-Storage)功能,使客户可以灵活地将数据从Splunk迁移至自己的Amazon S3存储环境中。

T-Mobile网络服务管理高级总监Jonathan Silberlicht表示:“在T-Mobile,我们将客户放在首位,通过使用Splunk Enterprise,我们可以确保客户在启动手机、拨打电话或支付账单时获得最佳体验。例如,借助全新Splunk Connect for Kafka,我们正在扩展实时分析能力,从而让我们的一线工作人员在为客户提供服务时做出更明智的决策。我们计划继续依靠Splunk Enterprise、Splunk IT Service Intelligence和Splunk Machine Learning来帮助我们以超越传统运营商的速度进行扩展。

为了扩展其开放技术生态系统,Splunk通过开源软件计划和原生云技术推出新的数据集成功能,包括:

●Splunk Connect for Kafka将Splunk Platform与 Apache Kafka进行集成,实现了高可扩展性和可靠性的处理实时数据流的方法。

●Splunk Connect for Kubernetes和Splunk Connect for Docker将Splunk Platform与主要解决方案统一起来,实现了容器化应用的自动部署、扩展和管理。

GitHub安全事件响应经理John Swanson表示: “Splunk Connect for Kafka将改进我们对Web活动、性能和安全用例的调查,我们现在能够摄取大量近乎实时的数据流,并且每天都会从我们的Kafka集群中将千兆字节的日志消耗到Splunk Enterprise中。”

机器学习工具包添加用于模式预测的实验管理界面和新算法

Splunk还为其机器学习工具包(MLTK)推出了新的实验管理界面,该界面可以更轻松的查看、控制、评估和监控机器学习实验。最新的MLTK还包括新算法,用于识别模式并确定训练机器学习模型的最佳预测程序。

“Hyatt利用Splunk Enterprise中的机器学习来预测我们应该在何时何地快速行动或以不同的方式为客户提供最佳服务,” Hyatt战略系统和创新部应用开发经理Cesar Mendoza表示, “我们使用免费的Splunk机器学习工具包对所有酒店客户的典型Wi-Fi使用情况进行基准测试,并使用该基准来发现低流量。我们立即联系了我们的无线服务提供商,在客户打电话联系我们之前修复连接问题。我们每天通过Splunk使用人工智能,以这种方式来更主动地为客户提供服务。”

Splunk IT Service Intelligence(ITSI)预测中断事件和服务运行状况,Splunk User behavior Analytics(UBA)可通过机器学习加速威胁识别

在最新版监控和分析解决方案Splunk ITSI中,客户可以利用AI来预测即将发生的中断事件,以及这些中断事件在发生之前如何影响服务运行状况,从而使最终客户体验和收入不受影响。 ITSI还应用机器学习来减少事件噪音并自动识别最重要的业务事件,以便客户能够首先解决这些事件。同样,Splunk UBA更新还包括新的机器学习模型和现有模型的增强功能,以便客户更快速地识别并解决时效性安全问题和内部威胁。

预测性解决方案帮助客户应对特殊挑战

专注于物联网和其他用例的新解决方案正在帮助Splunk客户快速应对特定的挑战。 Splunk最近宣布推出Splunk Industrial Asset Intelligence抢鲜版,该版本可帮助制造商实时监控和分析工业IoT数据。

Splunk Essentials系列延续了这一方法,免费且易于安装的应用程序可向用户准确展示如何使用Splunk Enterprise和Splunk Cloud来处理特定的关键任务用例。 Splunk Security Essentials涵盖强力检测、恶意软件和一般数据保护法规(GDPR)合规性等用例,而Splunk Security Essentials for Fraud Detection涵盖医疗保险账单和电汇转账欺诈等用例。

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