Sp­lunk nutzt Ma­chi­ne Le­arning

Zwei Bot­schaf­ten hat­te Sp­lunk für sei­ne Kun­den auf der User-Kon­fe­renz .conf2016: Ab so­fort un­ter­stüt­zen al­le Pro­duk­te Ma­chi­ne Le­arning, und: Auch Bu­si­ness-An­wen­der sol­len künf­tig Sp­lunks Ana­ly­tics-Lö­sun­gen nut­zen.

Computerwoche - - Inhalt - Von Hein­rich Vas­ke, Edi­to­ri­al Di­rec­tor

Ab so­fort nut­zen al­le Sp­lunk-Pro­duk­te ma­schi­nel­les Ler­nen, hieß es auf der User-Kon­fe­renz.

Sp­lunk ist dar­auf spe­zia­li­siert, ma­schi­nenge­ne­rier­te Da­ten, wie sie Tech­no­lo­gie­in­fra­struk­tu­ren, Si­cher­heits­sys­te­me und Ge­schäfts­an­wen­dun­gen er­zeu­gen, zu sam­meln, zu ana­ly­sie­ren und für Bu­si­nes­sEnt­schei­dun­gen her­an­zu­zie­hen. Das Un­ter­neh­men hat nun da­mit be­gon­nen, sein Pro­dukt­port­fo­lio wei­test­ge­hend mit Ma­chineLe­arning-Funk­tio­nen an­zu­rei­chern.

„Die di­gi­ta­le Trans­for­ma­ti­on hat die Art und Wei­se ver­än­dert, in der Un­ter­neh­men ar­bei­ten“, sag­te Doug Mer­ritt, Pre­si­dent und CEO von Sp­lunk. Sein Un­ter­neh­men ver­an­stal­te­te En­de Sep­tem­ber die welt­wei­te User-Kon­fe­renz .conf2016 in Or­lan­do. Die­se Ve­rän­de­run­gen wür­den letzt­end­lich durch Ma­schi­nen­da­ten ab­ge­bil­det und do­ku­men­tiert. Mit ma­schi­nel­lem Ler­nen könn­ten Un­ter­neh­men tie­fe Ein­bli­cke in ih­re Sys­te­me und Ab­läu­fe be­kom­men, was sich im Zu­ge der di­gi­ta­len Trans­for­ma­ti­on vor­treff­lich nut­zen las­se. Mer­ritt sprach von ei­ner „En­ter­pri­se Ma­chi­ne Da­ta Fa­bric“, die künf­tig ei­ne Grund­la­ge für das Ma­na­gen und Ana­ly­sie­ren gro­ßer Da­ten­men­gen sei. Sp­lunk bie­te ei­ne End-to-End-Ana­ly­tics-Platt­form und das Öko­sys­tem da­für.

Das Un­ter­neh­men kün­dig­te neue Ver­sio­nen fol­gen­der Pro­duk­te an: „Sp­lunk En­ter­pri­se“, „Sp­lunk IT Service In­tel­li­gence“(ITSI), „Sp­lunk En­ter­pri­se Se­cu­ri­ty“(ES) und „Sp­lunk User Be­ha­vi­or Ana­ly­tics“(UBA). Un­ter­neh­men er­hiel­ten mit ma­schi­nel­lem Ler­nen un­ter­stütz­te Pre­dic­tive-Ana­ly­tics-Funk­tio­nen, die ih­nen hel­fen könn­ten, IT-In­fra­struk­tur, Se­cu­ri­ty und be­trieb­li­che Ab­läu­fe zu op­ti­mie­ren.

Bei Sp­lunk hieß es, dass ma­schi­nel­les Ler­nen un­ter an­de­rem in fol­gen­den An­wen­dungs­fäl­len neue Chan­cen er­öff­ne:

Feh­ler­su­che: IT- und Si­cher­heits­vor­fäl­le wer­den früh­zei­tig durch das au­to­ma­ti­sier­te Auf­spü­ren von Ano­ma­li­en und ver­rä­te­ri­schen Mus­tern in den Ma­schi­nen­da­ten er­kannt.

In­tel­li­gen­te Alarm­sys­te­me: Das Sys­tem beugt Fehl­alar­men vor, in­dem Aus­nah­men bes­ser in­ter­pre­tiert wer­den.

Vor­beu­gen­de Maß­nah­men: Um­stän­de, die im Nor­mal­fall zu ei­ner Sys­tem- oder Be­triebs­un­ter­bre­chung füh­ren wür­den, wer­den an­ti­zi­piert und las­sen sich durch pro­ak­ti­ve War­tung be­he­ben.

Bu­si­ness-Op­ti­mie­rung: Ver­än­der­ten Markt­be­din­gun­gen, un­er­war­te­ten Markt­an­for­de­run­gen oder Feh­lern et­wa in der La­ger­hal­tung lässt sich bes­ser vor­beu­gen, in­dem aus his­to­ri­schen Ent­wick­lun­gen ge­lernt wird.

Wie der Her­stel­ler sei­nen Kun­den ver­sprach, steht Sp­lunk En­ter­pri­se 6.5 ab so­fort mit Ma­chi­ne-Le­arning- und Pre­dic­tive-Ana­ly­ticsFunk­tio­nen be­reit, so dass Kun­den mit Hil­fe ei­nes um­fang­rei­chen Sat­zes an Be­feh­len und ei­ner spe­zi­el­len Work­bench Lö­sun­gen für die Be­rei­che IT-Si­cher­heit, den IT-Be­trieb und di­ver­se ge­schäft­li­che Auf­ga­ben ent­wi­ckeln könn­ten. Da­bei wür­den die Da­ten­auf­be­rei­tung ver­ein­facht und die Mög­lich­kei­ten der

Da­ten­ana­ly­se auf ei­nen grö­ße­ren Nut­zer­kreis aus­ge­dehnt. Da­für sor­ge ein neu­es User In­ter­face und ei­ne ta­bel­la­ri­sche Darstel­lung der Da­ten, die Spe­zia­lis­ten eben­so wie Ge­le­gen­heits­nut­zern ei­nen bes­se­ren Über­blick ver­schaf­fe. Die en­ge In­te­gra­ti­on mit Ha­doop füh­re da­zu, dass auch his­to­ri­sche Da­ten mit Sp­lunk ana­ly­siert wer­den könn­ten.

Auch Sp­lunk ITSI 2.4 ist jetzt all­ge­mein ver­füg­bar. Die Si­cher­heits­lö­sung, eben­falls mit ma­schi­nel­lem Ler­nen aus­ge­stat­tet, soll hel­fen, Si­cher­heits­vor­fäl­le schnel­ler zu er­ken­nen und die durch­schnitt­li­chen Aus­fall­zei­ten zu re­du­zie­ren. Sich än­dern­de Be­triebs­mus­ter wür­den re­gis­triert, so dass Grenz­wer­te stän­dig au­to­ma­tisch an­ge­passt wür­den und Fehl­alar­me sel­te­ner vor­kä­men, wirbt der Soft­ware­her­stel­ler. Das füh­re zu ei­ner hö­he­ren Zu­ver­läs­sig­keit und bes­se­ren Ana­ly­se­er­geb­nis­sen. Re­al­timeAna­ly­tics und Ent­schei­dungs­un­ter­stüt­zung durch das in­tel­li­gen­te Prio­ri­sie­ren von Vor­fäl­len run­den das An­ge­bot ab.

Neue Ver­sio­nen – Sp­lunk ES und Sp­lunk UBA

Ab En­de Ok­to­ber sol­len zu­dem Sp­lunk En­ter­pri­se Se­cu­ri­ty (ES) 4.5 und Sp­lunk UBA 3.0 ver­füg­bar sein. Sp­lunk ES 4.5 ist ei­ne SIEM-Lö­sung, die Si­cher­heits­spe­zia­lis­ten hilft, an­hand von Ma­schi­nen­da­ten her­aus­zu­fin­den, ob in­ter­ne oder ex­ter­ne Atta­cken lau­fen, und die Ri­si­ken zu mi­ni­mie­ren. Ver­si­on 4.5 bie­tet laut Her­stel­ler ei­ne ein­heit­li­che Schnitt­stel­le, um auch in Mul­ti­ven­dor-Um­ge­bun­gen Ab­fra­gen vor­neh­men, Da­ten tei­len und Nut­zer un­ter­stüt­zen zu kön­nen.

Sp­lunk User Be­ha­vi­or Ana­ly­tics (UBA) 3.0 dient da­zu, kom­ple­xe, an­dau­ern­de, ziel­ge­rich­te­te Atta­cken (Ad­van­ced Per­sis­tent Thre­ats = APTs) zu er­ken­nen, mit de­nen Un­ter­neh­men über län­ge­re Zei­t­räu­me hin­weg – oft von In­si­dern – aus­ge­späht wer­den. Die Soft­ware bie­tet nun Ma­chi­ne-Le­arning-Un­ter­stüt­zung, in­te­griert zu­sätz­li­che Da­ten­quel­len und bringt wei­te­re Con­tent-Up­dates von An­wen­dungs­fäl­len. Sie er­mög­licht es zu­dem, mit Ma­chi­ne Le­arning er­kann­te Ano­ma­li­en zu prio­ri­sie­ren und zu ge­wich­ten, so dass Be­dro­hun­gen ge­ziel­ter be­kämpft wer­den kön­nen.

Ja­son Stam­per, für Da­ten­platt­for­men und Ana­ly­tik zu­stän­di­ger Ana­lyst bei 451 Re­se­arch, kom­men­tier­te, Sp­lunk-Ana­ly­tics wer­de nun nicht nur für Spe­zia­lis­ten, son­dern für ei­ne gro­ße An­zahl an Bu­si­ness-Usern zu­gäng­lich. Die brei­te In­te­gra­ti­on von Ma­chi­ne-Le­arnin­gFunk­tio­na­li­tät hel­fe Sp­lunk, ei­ne der größ­ten Her­aus­for­de­run­gen in mo­der­nen Un­ter­neh­men an­zu­pa­cken: „Wie las­sen sich zu­neh­mend he­te­ro­ge­ne und ra­sant an­wach­sen­de Da­ten­be­stän­de nut­zen, um wert­vol­le Ein­bli­cke in das ei­ge­ne Bu­si­ness zu er­hal­ten?“

„Die di­gi­ta­le Trans­for­ma­ti­on hat die Art und Wei­se ver­än­dert, in der Un­ter­neh­men ar­bei­ten“, sag­te Doug Mer­ritt, Pre­si­dent und CEO von Sp­lunk. Die­se Ve­rän­de­run­gen wür­den letzt­end­lich durch Ma­schi­nen­da­ten ab­ge­bil­det und do­ku­men­tiert. Mer­ritt spricht von ei­ner „En­ter­pri­se Ma­chi­ne Da­ta Fa­bric“als künf­ti­ge Grund­la­ge für die Da­ten­ana­ly­se.

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