Die leistungsfähige Splunk-Suchfunktion
Im Kern der Splunk-Plattform befindet sich die Splunk-Suchsprache SPL™ (Search Processing Language). SPL ist eine extrem leistungsfähige Sprache, die leicht zu lernen ist. Dank dieser Sprache können Sie
BELIEBIGE Fragen an BELIEBIGE Maschinendaten stellen.
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Die Splunk-Plattform wandelt riesige Mengen maschinengenerierter Daten in Zeitreihenereignisse um, sodass damit Fragen zu Geschäft und Betrieb in Echtzeit beantwortet werden können.
Wie kann ich Ereignisse über meine Infrastruktur hinweg korrelieren, um Service Level transparent zu machen?
Wie kann ich Nutzungsmuster und geographische Entwicklungen besser verstehen?
Wie kann ich die Systemleistung oder Sicherheits- und Compliance-Probleme überwachen?
Was ist an Maschinendaten anders?
- Sie enthalten riesige Mengen an unstrukturierten Zeitreihendaten ohne vordefiniertes Schema.
- Sie werden von sämtlichen Technologiesystemen erzeugt – von Anwendungen und Servern bis hin zu Netzwerken und Sensoren.
- Dies sind Daten, die in unzähligen, nicht vorhersagbaren Formaten vorliegen.
Welche Vorteile bietet SPL?
Die Splunk-Suchsprache SPL vereint die besten Fähigkeiten von SQL mit der Pipeline-Syntax von Unix, die Ihnen Folgendes ermöglicht:
- Zugriff auf alle Daten in ihrem ursprünglichen Format
- Optimieren für Zeitreihenereignisse
- Verwenden derselben Sprache für Visualisierungen
Mehr als eine Suchsprache
SPL stellt über 140 Befehle bereit, mit denen Sie jede Art von Daten durchsuchen, korrelieren, analysieren und visualisieren können, und ist damit eine unglaublich leistungsfähige Sprache, die sich unter fünf wesentlichen Punkten zusammenfassen lässt.
Finden der Nadel im Heuhaufen
Sie können nach Schlüsselwörtern suchen und beliebige Datenmengen filtern. Suchergebnisse können in Teilsuchen verwendet werden, um noch komplexere Fragen zu stellen. Sehen Sie sich dies genauer an
Kombinieren und Untersuchen
Mit dem lookup-Befehl können nicht strukturierte und strukturierte Daten zusammengeführt werden Datenuntersuchungsbefehle wie "cluster" und "analyzefields" dienen zur Suche nach Prädiktoren für Felder und Beziehungen zwischen Datenmengen. Sehen Sie sich dies genauer an
Visualisieren geographischer Daten in Echtzeit
Mit dem Befehl "iplocation" weisen Sie IP-Adressen einen Breiten- und Längengrad zu, und mit "geostats" werden Statistiken in Echtzeit auf einer Karte dargestellt. Sehen Sie sich dies genauer an
Prognostizieren, Darstellen und Visualisieren von Statistiken
Der leistungsfähige Befehl "stats" mit mehr als 20 verschiedenen Optionen dient dazu, Statistiken zu berechnen und Trends aufzuzeigen. Diese Ergebnisse und Statistiken lassen sich dann für einen beliebigen Zeitraum und mit beliebiger Granularität in Diagrammen darstellen und visualisieren. Sehen Sie sich dies genauer an
Machine Learning und Anomalieerkennung
Mit der Anomalieerkennung lassen sich ungewöhnliche Aktivitäten und Ereignisse aufspüren. Erstellen und verwenden Sie Machine Learning-Modelle mit Befehlen wie "fit" und "apply". Sehen Sie sich dies genauer an
Mit der Splunk-Suchsprache SPL können Sie blitzschnell riesige Mengen an Maschinendaten untersuchen, um die Nadel im Heuhaufen zu finden und die Kernursache von Vorfällen zu identifizieren. IT-Abläufe, die bisher Tage oder gar Monate gedauert haben, können jetzt innerhalb weniger Stunden durchgeführt werden. Wenn Sie das Potenzial von SPL einmal kennen gelernt haben, werden Sie sich fragen, wie Sie jemals ohne diese Suchsprache zurechtkamen.
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Webinar "Discover the Power of SPL"
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