Splunk加強機器學習工具包,讓企業可自製分析模型預測IT維運問題

Splunk加強機器學習工具包,讓企業可自製分析模型預測IT維運問題 IT維運也可以透過機器學習來輔助,為了處理龐大的Log數據,Splunk從去年開始投入機器學習和AI技術,最近則宣布在自家產品中加強AI工具,還可以讓企業自行打造機器學習模型以預測IT維運問題。 文/何維涓 | 2018-04-25發表 */Splunk為了處理不斷增加的Log數據,從去年開始投入機器學習和AI技術,最近宣布在自家產品中加入AI工具,協助提升企業IT應用的效能和安全性,除此之外,Splunk還在機器學習工具包中新增實驗管理介面,讓企業更方便檢視、控制、評估和監控機器學習實驗的狀態,最新版本的機器學習工具包涵蓋可辨識出新型態維運問題的新演算法,以及最佳化的機器學習模型。Splunk技術長Tim Tully表示,企業常常花費許多時間和資源來監視、分析和維護IT設備和應用,Splunk將透過機器學習技術,來實現即時監控和分析電腦數據的工作,預測即將發生斷線的問題,讓企業的IT維運工作變得更加簡單,Splunk Cloud和Splunk 7.1企業版都提供了即時監控和預測複雜IT環境的功能,從CPU速度、IoT裝置到感測器的溫度等IT設備都可以即時偵測,透過每天收集PB級的資料來分析預測IT維運的問題。機器學習工具包提供預設的機器學習模型,會自動檢測內部威脅和外部的攻擊,也會檢測異常活動,並將這些檢測結果用可視化的方式表示,此外,除了提供預設的模型之外,企業也可以自行建立預測模型,企業能夠直接在平臺上建立、測試和部署自行建立的模型,平臺中包含25種常用的機器學習演算法,企業可根據自己的需求,建立檢測模型。

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