IDC报告显示,在当今的组织中,超过 90% 的数据是由计算机生成的非结构化数据。基于关系或多维数据库的传统技术无法处理当今大量计算机数据的复杂性或规模,也不支持灵活地提问或实时获得回答,而这些正是用户的期望。Splunk 专注于有效管理此类数据的挑战和机会,帮助组织释放隐藏于其中的巨大价值。
  • 什么是机器数据?

何为机器数据,顾名思义,就是机器产生的数据。

放眼整个IT部和整个公司,可以从机器数据中发掘出一些 最重要的见解:比如哪里出了差错,如何优化客户体验, 指纹造假等。所有这些见解,都可从公司正常运营产生的 机器数据中寻找到。

机器数据很有价值,它包含了关于所有运维、客户、用户、交易、应用、服务器、网络和移动设备等的活动( 行为) 的确切记录。它包括配置、API 数据、消息队列、变更事件、诊断指令输出、呼叫详细记录和工业系统传感器数据及其他更多内容。

利用机器数据的挑战在于它们的格式五花八门,难以预测,且传统的监测和分析工具难以有效应对此类数据的种类、速度、数量或多变性。不过,公司永远有更好的办法利用此类数据,包括快速诊断服务问题,检测复杂的安全威胁,了解远程设备的健康状况和性能,展示合规性等。

机器数据如何提供价值?
图1:机器数据可能来自多个渠道,有的乍一看像是随机文本。 图1:机器数据可能来自多个渠道,有的乍一看像是随机文本。
图2:机器数据的价值就隐藏在文本内。 图2:机器数据的价值就隐藏在文本内。
图3:将各种不同类型的机器数据联系在一起后,你就能开始真正了解基础架构的运行状况,发现安全威胁,甚至利用有关见解做出更好的商业决策。何为机器数据,顾名思义,就是机器产生的数据 图3:将各种不同类型的机器数据联系在一起后,你就能开始真正了解基础架构的运行状况,发现安全威胁,甚至利用有关见解做出更好的商业决策。

机器数据是如何提供价值的?见左侧示例。

使用机器数据只需三个简单的步骤:吸收、关联和分析。

如左侧示例,通过分析机器数据使得情况一目了然:
1、客户订单未通过;
2、客户呼叫支持部门,试图解决问题;
3、被搁置了一段时间后,客户在Tweet上发出了关于公司的负面评论。

将机器数据联系在一起后,公司就找到了问题根源, 全面了解了客户体验过程。

机器数据实践攻略五部曲
《机器数据实践攻略》系列手册介绍了各种规模的公司最常见的各类机器数据的高级概述,并详细介绍了你应从哪些渠道获取机器数据,以及它们带给公司 IT、安全、商业分析和物联网用例的价值,手册中列示的很多数据源都可支持多个用例,能够帮您从机器数据中获取更多价值。
将机器数据转化为答案
  • 实时

    实时

    Splunk 会为您提供所需的实时 答案,以满足客户预期和商业 目标。

  • 机器数据

    机器数据

    使用 Splunk 连接机器数据,获 取业务机会的见解并了解商业 风险。

  • 扩展

    扩展

    无论数据量如何,Splunk 会提供 封装和自定义机器学习,以满足 您的需求。

  • 机器学习

    机器学习

    Splunk 会为您提供所需的实时 答案,以满足客户预期和商业 目标。

  • IT运营

  • 应用性能分析

  • 安全性

  • 业务分析

  • 物联网

IT运营

我的其中一台服务器出现故障,这是否会影响服务正常运行?我如何在出现服务级别降级前预测?关键服务离线会产生什么影响?您已拥有机器数据。
使用 Splunk 将其转换为答案。

应用性能分析

我的移动应用为何会崩溃?如何在最终用户前找到应用的问题?最新应用版本的性能是否优于或逊于早期版本?Splunk 提供的答案将满足您的应用喜好。

安全性

我的数据是否泄露?组织内部是否潜伏内部威胁?如何检测、阻止或停止攻击?如果无法回答这些问题...,您应单击下方链接。

业务分析

竞争对手为何会赢得我的重要客户?用户是否会使用我们的产品和功能?我们通过移动销售赚取了多少收入?现代商业问题需要现代商业答案。

物联网

我能否在问题发生前预测问题和意外停机?如何将传感器数据与工业控制系统和其他应用集成?我的关键任务工业系统是否会遇到网络安全威胁?
您有所有事情的答案吗?借助 Splunk,您可以。

关于Splunk

Splunk公司提供易于访问、有用和有价值的机器数据。
Splunk 是机器数据的引擎。使用 Splunk 可收集、索引和利用 所有应用程序、服务器和设备(物理、虚拟和云中)生成的快速 移动型计算机数据 。从一个位置搜索并分析所有实时和历史数 据。使用 Splunking 处理计算机数据,可让您在几分钟内(而 不是几个小时或几天)解决问题和调查安全事件。监视您的端对 端基础结构,避免服务性能降低或中断。以较低成本满足合规性 要求。关联并分析跨越多个系统的复杂事件。获取新层次的运营 可见性以及 IT 和业务智能。

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