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Historische Daten günstiger speichern Splunk reduziert Kosten für Big Data Analytics

| Autor / Redakteur: Matthias Semlinger / Nico Litzel

Die aktuellen Versionen von Splunk Cloud und Splunk Enterprise bieten neue interaktive Visualisierungen. Splunk Enterprise soll darüber hinaus die Speicherung historischer Daten um 40 bis 80 Prozent günstiger machen.

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Neue Visualisierungen sollen helfen, Ergebnisse schneller und effizienter zu teilen und zu kommunizieren.
Neue Visualisierungen sollen helfen, Ergebnisse schneller und effizienter zu teilen und zu kommunizieren.
(Bild: Splunk)

Splunk, Anbieter von Software für Operational Intelligence in Echtzeit, bringt Splunk Enterprise 6.4 und eine neue Version von Splunk Cloud auf den Markt. Beide bieten neue interaktive Visualisierungen und eine frei verfügbare Bibliothek auf Splunkbase. Dort können Kunden und Partner individuelle Dashboards entwickeln und miteinander teilen.

Verbesserte Analysemöglichkeiten

Mit den neuen Features sollen Nutzer ihre Big Data Analytics, ihre Abfragegeschwindigkeit und die Sicherheit und Handhabung ihrer Plattform verbessern. Außerdem gibt es neue Cloud-Analytics-Apps für Akamai Content Delivery Network (CDN) Services, Amazon Web Services (AWS) und Service Now. Zusätzlich profitieren Nutzer nach Angaben von Splunk von verbesserten Abfragegeschwindigkeiten und flexiblen Data-Sampling-Optionen sowie einer verbesserten Predictive Analytics. Damit sollen sich fehlende Werte und Trends genauer vorhersagen lassen. Neue Ansichten in der Splunk-Management-Konsole ermöglichen tiefere Einblicke in die Ereignissammlung und den Zustand des Splunk-Systems.

Kosten sparen bei der Datenspeicherung

Da immer mehr Unternehmen Daten sammeln, analysieren und speichern, wird die Datenspeicherung ein immer teurer Aspekt von Data Analytics. Dabei wird eine langfristige Datenaufbewahrung wichtiger, da sich Unternehmen vermehrt mit Compliance und Sicherheitsnachforschungen beschäftigen und langfristige Entwicklungen im Markt verstehen müssen. Enterprise-Kunden können Kosten im Bereich Big Data Analytics einsparen, indem sie historische Daten günstiger speichern. Je nachdem, ob sie die Lösung in der Cloud oder im eigenen Rechenzentrum verwenden, verspricht der Hersteller Einsparquoten von 40 bis 80 Prozent.

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