Splunk adiciona recursos de machine learning a ferramentas de monitoramento

Recursos de inteligência artificial foram adicionados a todos os principais produtos da companhia

Publicado: 27/04/2018 às 11:19

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A Splunk continua os investimentos em recursos de machine learning para ajudar clientes na detecção e reação a dados, promovendo aprimoramentos em seu conjunto de produtos para profissionais de TI e de segurança.

Os novos recursos de inteligência artificial (AI, na sigla em inglês) foram adicionados a todos os principais produtos do Splunk, incluindo: Splunk Enterprise, Splunk Cloud, Splunk IT Service Intelligence (ITSI), Splunk User Behaviour Analytics (UBA) and the Splunk Machine Learning Toolkit.

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No Splunk Cloud e no Splunk Enterprise 7.1, a empresa adicionou um mecanismo de métricas atualizado para ajudar a monitorar e alertar sobre pontos de dados numéricos, como velocidades de CPU, espaço disponível no disco rígido e leituras de dispositivos IoT.

A solução de monitoramento e análise Splunk ITSI também foi atualizada com ferramentas de inteligência artificial para prever interrupções e machine learning para reduzir o ruído de eventos e priorizar eventos que poderiam ter o maior impacto no desempenho dos negócios.

As atualizações do Splunk UBA incluem novos modelos de machine learning e aprimoramentos em modelos existentes para ajudar a identificar e resolver problemas de segurança sensíveis ao tempo e ameaças internas mais rapidamente.

O machine learning tookit (MLT) também foi atualizado para incluir uma nova interface de “gerenciamento de experimentos” para visualizar, controlar, avaliar e monitorar o status de experimentos de aprendizado de máquina, bem como novos modelos pré-embalados para reconhecimento de padrões e determinar o melhor preditores para modelos de aprendizado de máquina de treinamento.

Ainda, o Splunk anunciou que está aprimorando integrações com software de código aberto e tecnologias nativas da nuvem, como Kafka, Kubernetes e Docker.

“O Splunk Connect para Kafka vai melhorar nossa investigação sobre casos de uso de atividade, desempenho e segurança na web”, disse John Swanson, gerente de resposta a incidentes de segurança do GitHub. “Agora somos capazes de ingerir fluxos de dados grandes e quase em tempo real e estamos consumindo terabytes de logs do nosso cluster Kafka no Splunk Enterprise todos os dias.”

Tudo isso acontece algumas semanas depois que a Splunk anunciou sua primeira solução específica de internet das coisas (IoT), chamada Industrial Asset Intelligence, que usa machine learning para ajudar os clientes a fazer manutenção preditiva em ativos.