Zahlreiche neue Versionen veröffentlicht

Splunk erweitert gesamtes Produktangebot um KI

| Autor / Redakteur: Martin Hensel / Nico Litzel

Splunk hat seine Produkte um zahlreiche KI-Fähigkeiten ergänzt.
Splunk hat seine Produkte um zahlreiche KI-Fähigkeiten ergänzt. (Bild: Splunk)

Der Maschinendaten-Spezialist Splunk hat im Rahmen von Updates sein gesamtes Produktsortiment mit neuen oder erweiterten Fähigkeiten zur Nutzung Künstlicher Intelligenz (KI) ausgestattet.

Kunden von Splunk sollen dank der KI-Integration vor allem Rentabilität, Leistung und Sicherheit steigern können. Zudem wurden die Integrationsmöglichkeiten für Open-Source-Software und Cloud-native Technologien erweitert. „Splunks neue KI-Erweiterungen, einschließlich der Möglichkeit, Metriken und Aktivitätsdaten zu korrelieren, ermöglichen es Kunden, effizienter Antworten aus ihren Maschinendaten zu gewinnen“, erklärt Tim Tully, Chief Technology Officer von Splunk. „Unsere neueste Innovationswelle zielt darauf ab, Kunden mit den Tools auszustatten, die notwendig sind, um KI in konkrete Informationen umzusetzen“, ergänzt er.

Vereinfachter Informationszugang

Splunk Cloud und Splunk Enterprise 7.1 nutzen KI auf Basis von maschinellem Lernen, um Monitoring, Suche und Benachrichtigungen zu kritischen Informationen zu vereinfachen. Die aktualisierten Fassungen beinhalten eine aktualisierte Metrik-Engine, die Monitoring und Benachrichtigung im Zusammenhang mit numerischen Datenpunkten ermöglicht. Dabei kann es sich beispielsweise um CPU-Geschwindigkeiten, verfügbaren Festplattenspeicher oder Temperaturmessungen von IoT-Geräten oder Sensoren handeln. Die aktuellen Versionen können laut Splunk Daten im Petabyte-Bereich pro Tag erfassen. Zudem wurden neue Integrationsmöglichkeiten eingeführt, darunter etwa Splunk Connect for Kafka für die Einbindung von Echtzeit-Streaming-Daten sowie Splunk Connect for Kubernetes und Docker für containerisierte Anwendungen.

Weitere Neuerungen

Zudem stellte Splunk eine neue Experiment-Management-Oberfläche für sein Machine Learning Toolkit (MLTK) vor. Sie soll das Anzeigen, Steuern, Auswerten und Monitoring des Status von Machine-Learning-Experimenten erleichtern. Zudem sind neue Algorithmen zur Mustererkennung und Ermittlung von Vorhersagen zum Trainieren von Modellen an Bord. Auch die Monitoring- und Analyselösung Splunk ITSI wurde erweitert: Hier können Kunden KI nutzen, um Ausfälle und deren Auswirkungen vorherzusagen. Machine Learning reduziert dabei irrelevante Events und hilft bei der Identifizierung kritischer Vorgänge. Zudem enthalten die Splunk-UBA-Updates neue Machine-Learning-Modelle und Erweiterungen für bestehende Varianten.

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