De la vision à la valeur : les innovations Splunk Platform pour Cisco Data Fabric sont disponibles

Lors de .conf25, nous avons présenté notre vision de Cisco Data Fabric, une architecture conçue pour libérer la valeur des données machine, fournir un contexte fiable à l’IA et accroître l’intelligence et la résilience des opérations.

Aujourd’hui, cette vision est devenue réalité.

Des innovations décisives comme Machine Data Lake, Catalog et Agent Launchpad, mais aussi des capacités étendues de recherche fédérée et de gestion des données, sont désormais disponibles dans Splunk Platform. Vous pouvez les utiliser dès aujourd’hui pour fédérer les données, les corréler à grande échelle et mettre les données machine à la disposition de l’IA.

Ce jalon majeur s’inscrit dans un parcours axé sur l’intention et la valeur : Cisco Data Fabric, optimisée par la Splunk Platform, s’impose comme le système d’enregistrement et d’intelligence de l’entreprise agentique. Elle est l’architecture qui permet de connecter et d’exploiter des données opérationnelles dispersées, tandis que Splunk Platform donne vie à cette architecture en apportant les capacités nécessaires pour gérer les données, y accéder, les comprendre et passer à l’action.

Ensemble, ces innovations font de cette architecture visionnaire un socle opérationnel que vous pouvez mettre à profit dès aujourd’hui, pour transformer vos données machine en contexte fiable et informer l’action des humains et de l’IA.

L’IA, amplificateur de l’éternel défi des données

Les équipes de sécurité, d’IT, d’ingénierie, d’observabilité et des réseaux doivent déjà gérer des volumes inouïs de données opérationnelles réparties dans des plateformes cloud, des systèmes locaux, des applications, des réseaux, des services SaaS et des data lakes.

L’IA amplifie ce problème à deux titres. Les applications et les agents d’IA génèrent une télémétrie supplémentaire tout en exigeant l’accès à un volume croissant de données d’entreprise. Pour raisonner, ils ont besoin de consulter des informations résidant dans une variété de systèmes et de formats, et soumises à une pluralité de responsables, de politiques de conservation et de règles de gouvernance.

Lorsque les entreprises déploient l’IA à grande échelle, les architectures conçues sur la centralisation des données montrent leurs limites. Les demandes de l’IA mettent également en évidence les processus opérationnels qui reposent sur des tâches manuelles pour l’intégration, la normalisation et la maintenance des données.

Il découle de cette situation un cercle vicieux dans lequel la multiplication des données augmente leur coût et leur complexité, tandis que la fragmentation, les difficultés d’accès et les problèmes de compréhension limitent la valeur que les entreprises peuvent obtenir de l’IA.

La solution ne consiste pas à collecter davantage de données. Les entreprises ont besoin de choisir l’hébergement des données en fonction de leur valeur, de les trouver et de les interroger dans tous les environnements, de préserver leur qualité et de les activer grâce à un contexte et des contrôles appropriés.

Aujourd’hui, Cisco Data Fabric, optimisée par la Splunk Platform, les aide à atteindre cet objectif à grande échelle et à la vitesse de la machine. Elle propose un parcours d’unification pour produire une source de vérité cohérente.

Des signaux de sécurité à la réponse autonome

Prenons l’exemple d’une équipe de sécurité qui investigue une activité suspecte sur un compte privilégié. Le premier signal est visible dans Splunk, mais le scénario peut impliquer des événements d’identité, de la télémétrie d’endpoints, une activité réseau, des logs cloud et des données historiques hébergées ailleurs.

Pour relier l’activité de toutes ces sources, l’équipe doit d’abord importer les données, les normaliser et préserver leur conformité au Common Information Model (CIM). Les améliorations que nous avons récemment apportées à la capacité de gestion des données, Data Management, réduisent ces semaines de travail à quelques minutes. Guided Onboarding, véritable expert intégré au produit, guide les administrateurs dans la mise en place des bonnes pratiques, tandis qu’Auto Schematization recommande des mappages CIM et génère les artefacts de configuration indispensables pour corréler les événements en amont.

Lorsque les sources de données évoluent, les Self-Healing Pipelines détectent les dérives de conformité CIM et soumettent des recommandations de correction générées par IA aux administrateurs, afin de préserver la précision et l’utilité des données tout au long de l’investigation.

L’équipe doit également accéder à des preuves historiques et distribuées. Le nouveau Machine Data Lake est un environnement géré par Splunk pour l’hébergement et la conservation de grands volumes de données machine haute fidélité. Les données peuvent ensuite être promues à des niveaux de performance supérieurs lorsque l’investissement en vaut la peine. Catalog aide l’investigateur à identifier les groupes de données utiles et à comprendre leurs métadonnées. L’élargissement des capacités deFederated Search étend l’investigation aux environnements de données externes pris en charge sans qu’il faille déplacer ni dupliquer tous les groupes de données.

Une fois les preuves réunies, Agent Launchpad accompagne les analystes de l’investigation à l’action. Ils peuvent en effet créer un agent, choisir le LLM, le connecter à des outils et sélectionner des compétences, sans code ni expertise en science des données. Si une activité suspecte est détectée dans la connexion au compte privilégié, l’alerte peut lancer l’agent en lui fournissant dès le départ le contexte pertinent afin qu’il investigue les activités connexes, résume les preuves et recommande ou réalise les étapes suivantes. Les administrateurs gardent la main sur le contrôle des accès basé sur le rôle : ils décident qui peut accéder aux agents, aux données et aux outils approuvés. Chaque exécution d’agent est tracée pour permettre à l’équipe d’examiner les preuves et l’utilisation des outils, et de poser des questions de suivi avant d’intervenir.

Pour accélérer encore les opérations agentiques dans l’entreprise, nous venons de lancer les compétences d’agent Splunk, mises à la disposition de la communauté open source sur Github. Ces compétences donnent aux agents des instructions spécialisées et réutilisables afin d’améliorer la régularité et la précision des workflows courants de la sécurité et des opérations. Cette version initiale introduit les trois premières compétences Splunk à titre de point de départ, pour permettre aux clients d’ajouter une expertise éprouvée à leurs agents.

Au lieu de perdre un temps précieux à localiser les données et à parcourir des systèmes déconnectés, les professionnels peuvent se concentrer sur l’interprétation du risque et l’élaboration d’une réponse appropriée.

Transformez les données machine en action agentique

Le scénario de sécurité ci-dessus illustre les trois fonctions qui transforment les données machine en action agentique.

Fédération des données : analysez les données in situ à moindre coût

L’économie des données s’améliore lorsque les entreprises peuvent adapter le stockage, la recherche et le traitement à la valeur qu’apportent les données, au lieu de mettre tous les groupes de données sur un pied d’égalité. Le Machine Data Lake et Federated Search, deux capacités de la Splunk Platform, apportent la flexibilité nécessaire pour réduire les déplacements et les duplications de données inutiles, tout en préservant l’accès au contexte opérationnel en cas de besoin.

Cette approche englobe également la télémétrie générée par Cisco. Les données de sécurité, réseau et opérationnelles Cisco compatibles sont automatiquement reconnues dans Splunk et bénéficient automatiquement d’un tarif d’acquisition pondéré à 50 %. Les entreprises peuvent ainsi importer davantage de télémétrie Cisco à moindre coût et étendre le contexte opérationnel disponible sur la Splunk Platform.

Corrélation à grande échelle : connectez les données de différents domaines en temps réel

Lorsque les données sont faciles à importer, maintenir, découvrir et interroger, les équipes obtiennent une image plus complète d’un incident. Lorsqu’ils s’appuient sur un contexte de confiance, les professionnels investiguent et réagissent plus rapidement, sans perdre en visibilité ni en contrôle.

Pour agir à la vitesse de la machine, il faut plus que des données accessibles. Les équipes ont besoin d’établir des liens en temps réel entre les applications, les identités, les actifs et les réseaux. Splunk corrèle les signaux et le contexte gouverné issus de tous les domaines pour aider les équipes IT et de sécurité à comprendre la portée d’un incident, à évaluer son impact et à agir avant que la menace sous-jacente n’introduise un risque à l’échelle de l’entreprise.

Mettez les données machine au service de l’IA pour soutenir la résilience des opérations agentiques

L’IA ne peut pas être plus performante que les informations et le contexte dont elle dispose. Les données brutes ne suffisent pas.

Les systèmes d’IA ont besoin de données découvrables, précises, pertinentes et gouvernées, mais aussi de limites claires pour encadrer leur accès aux outils et aux sources de connaissance. De leur côté, les professionnels ont besoin de visibilité sur les données qui étayent les recommandations générées par l’IA.

En améliorant la qualité et la découverte des données, et en intégrant des agents traçables dans les workflows Splunk existants, ces nouvelles capacités permettent aux entreprises de passer du stade de l’expérimentation IA isolée à des opérations agentiques concrètes, gouvernées et résilientes.

Mettez votre architecture au travail

Le lancement général de ces innovations représente un grand pas dans la préparation à l’IA, pour tous les clients qui veulent transformer des volumes croissants de données machine en résultats concrets.

Au cours des prochaines semaines, nous allons publier une série d’articles de blog pour détailler chacune de ces nouveautés, leur fonctionnement et leur utilisation dans l’environnement des équipes.

En attendant, je vous encourage à tester ces innovations et à réfléchir à l’impact que peuvent avoir une gestion plus flexible des données, l’unification de la découverte et de la recherche, et l’appui d’agents gouvernés pour votre organisation.

Et rejoignez-nous à .conf26 du 14 au 17 septembre à Denver, pour découvrir les prochaines évolutions de Cisco Data Fabric, optimisée par la Splunk Platform. J’ai hâte de vous y retrouver.