Erweiterung von Maschine-Learning-Funktionen

Splunk aktualisiert Plattformlösungen

3. Juni 2020, 8:00 Uhr |
© Splunk

Splunk, Anbieter von Daten-Management-Plattformen, hat Neuerungen von Splunk Cloud, Data Stream Processor (DSP) und Connected Experiences bekanntgegeben. Damit sollen die Nutzer eine große Bandbreite von Daten analysieren und darauf basierend geschäftskritische Entscheidung treffen und proaktiv handeln können. Nach Angaben des Anbieters umfasst dies eine Erweiterung von Cloud- und Maschine-Learning-Funktionen.

Gerade jetzt müssen sich Unternehmen an neue Arbeitsumgebungen anpassen und sich Gedanken darüber machen, wie sie den Geschäftsbetrieb aufrechterhalten und die Sicherheit der Mitarbeiter gewährleistet können. Sie benötigen Cloud-Lösungen, mit denen sie Betriebsabläufe skalieren und neues Wachstum unterstützen können. Die Vorzüge der Neuerungen gehen über die Plattform hinaus und führen zu Verbesserungen von Premium-Lösungen, durch die IT-Operations-Teams Probleme über eine einheitliche Monitoring-Oberfläche besser vorhersagen und vermeiden können. IT-Security-Teams sollen in der Lage sein, die Cyberabwehr zu modernisieren und zu stärken und Unternehmen auf diese Weise besser zu schützen.

Damit Nutzer die wachsende Zahl von Datenquellen bestmöglich nutzen können, will Splunk schneller Releases von Premium-Lösungen in der Cloud bereitstellen. IT-Service-Intelligence (ITSI) 4.5 für die Cloud biete ein zentralisiertes Framework für Monitoring und Untersuchungen in einer Ansicht sowie erweiterte Funktionen für Service-Monitoring und Event-Management.

Der Anbieter habe das in der Cloud verfügbare Machine-Learning-Toolkit (MLTK) aktualisiert. Eine vereinfachte, anpassbare Benutzeroberfläche soll auch technisch weniger versierte Benutzern einen umfassenden Zugriff bieten und Hindernisse für die Nutzung von Machine-Learning-Funktionen beseitigen. In der Version 5.2 verfügt MLTK über Visualisierungsfunktionen, eine neue Gruppe von Smart Assistants mit schrittweise geführten Workflows sowie zusätzliche SPL-Befehle für Machine-Learning-Algorithmen. Mit diesem Toolkit sollen sich beispielsweise Modelle für Prognosen, Clustering und die Erkennung von Ausreißern erstellen lassen. Laut Anbieterangaben erweitert MLTK den Wert der Plattform, da es Nutzer in die Lage versetze, als Citizen Data Scientists zu fungieren.

Darüber hinaus hat Splunk seine Cloud-Funktionen durch eine strategische Partnerschaft mit Google Cloud ausgebaut. Nutzer sollen von einer zentralen Ansicht profitieren, über die sie Daten in der Infrastruktur von Google Cloud untersuchen, überwachen, analysieren und als Handlungsbasis nutzen können.
DSP 1.1 ist eine Echtzeit-Stream-Processing-Lösung, die kontinuierlich Daten erfassen, verarbeiten und innerhalb von Millisekunden an die Plattform oder andere Ziele weiterleiten soll. Dies führe zu mehr Kontrolle, Transparenz und Erkenntnissen. Für mehr Transparenz lassen sich laut Splunk Daten an einem Ort zusammenführen und fortschrittliche Streaming-Funktionen nutzen. Darüber hinaus biete DSP 1.1 Unternehmen die Möglichkeit, vertrauliche Daten im Stream zu maskieren und an unterschiedliche Speicherorte innerhalb des Unternehmens weiterzuleiten.

Laut Splunk liefert Connected Experiences Erkenntnisse ortsunabhängig. Möglich sei dies, durch Augmented Reality, Virtual Reality und Mobilgeräte, die Benutzern die Möglichkeit bieten sollen, jederzeit und überall sicher auf ihre Daten zuzugreifen. Splunk hat die Funktionen von Connected Experiences auf beliebte Mobile-Device-Management-Anbieter wie MobileIron und VMware AirWatch ausgeweitet.

Weitere Informationen stehen unter www.splunk.com zur Verfügung.

 


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