Machine Learning

Il prossimo grande salto nel campo dei Big Data
Il machine learning può trasformare radicalmente la nostra vita quotidiana. Che l'obiettivo sia predire in che modo qualcuno acquisterà un prodotto, o determinare quando si verificherà un'interruzione in una rete cellulare, il machine learning può offrire un'analisi predittiva basata sui pattern rilevati nei dati macchina.
L'analisi predittiva può essere sfruttata in qualunque ambito aziendale per ottimizzare l'operatività IT, la sicurezza e i processi aziendali e per rilevare e prevedere gli incidenti, ridurre i tempi di risoluzione e prevenire esiti indesiderati.

I Big Data alimentano la tendenza del machine learning

Il machine learning dipende da una strategia di raccolta su vasta scala di dati provenienti da archivi dati e ambienti ibridi e cloud. Quando si arricchiscono i dati macchina con dati aziendali strutturati e si applica loro il machine learning, si acquisisce la capacità di prevedere gli eventi aziendali e di reagire ad essi in tempo reale.
Gli esperti di dati dedicano oltre il 60% del proprio tempo a preparare i dati per le analisi avanzate. Grazie a Splunk gli esperti di dati del tuo team potranno concentrarsi sulla fornitura di informazioni utili e preziose.
Per individuare rapidamente la causa scatenante di interruzioni del servizio, il responsabile IT, che ha poco tempo a disposizione, può sfruttare il machine learning preconfigurato utilizzando Splunk IT Service Intelligence.
L'esperto di sicurezza può intercettare le minacce interne grazie ai modelli di machine learning integrati in Splunk User Behavior Analytics, basati sull'esperienza di Splunk in ambito di monitoraggio e analisi degli eventi legati alla sicurezza.
Quando l'esigenza non sarà più solo l'aggregazione, la ricerca e la visualizzazione di dati, ma ottenere informazioni sempre più sofisticate, il machine learning diventerà sempre più il nuovo riferimento per l'analisi predittiva automatizzata. La piattaforma Splunk ti affiancherà durante tutto questo percorso.

Machine learning preconfigurato in Splunk

Splunk usa tecniche di machine learning per individuare le anomalie e i pattern, consentendo di velocizzare le indagini e l'intelligence discovery. Questo tipo preconfigurato di machine learning specifico per i diversi casi d'uso consente di individuare le tendenze e le anomalie, eliminando il "rumore" generato dall'elevato numero di eventi presenti nei dati. Con l'analisi avanzata nelle sue soluzioni Premium, Splunk consente di sfruttare in modo agile la potenza del machine learning.

L'analisi avanzata di Splunk IT Service Intelligence comprende:

Rilevamento delle anomalie: pattern operativi normali di base e misure statistiche di utilizzo per determinare i pattern di variabilità di soglia
Adattamento delle soglie: adattare dinamicamente le soglie al variare dei comportamenti e individuare le attività anomale
Analisi degli eventi: aggregare i dati degli eventi con un'analisi avanzata per portare ordine negli eventi, ridurre i falsi positivi e l'onerosa manutenzione delle regole

Splunk User Behavior Analytics comprende
machine learning preconfigurato senza supervisione per:

Individuazione delle minacce: Supportare il rilevamento automatizzato delle minacce interne e degli attacchi esterni
Rilevamento delle anomalie: contribuire a individuare gli scostamenti su più entità - utenti, dispositivi e applicazioni, confrontandoli con il comportamento di base e i relativi gruppi peer generati automaticamente
Visualizzazione avanzata: consentire la visualizzazione di aggregati statistici su più entità oltre che la visualizzazione della kill chain di un vettore di minacce

Machine learning personalizzato in Splunk

Per creare modelli personalizzati che possano gestire qualunque caso d'uso, Splunk mette a disposizione il Machine Learning Toolkit, un ambiente di lavoro guidato in cui è possibile creare, provare e implementare modelli flessibili. La piattaforma Splunk comprende oltre 25 algoritmi di machine learning ampiamente utilizzati che è possibile applicare direttamente ai propri dati per scopi di individuazione, segnalazione o analisi, senza mai uscire dalla piattaforma Splunk.
Assistenti alla creazione di modelli
Orienta la creazione, la convalida e l'implementazione di modelli
Esempi dimostrativi
Presenta esempi interattivi di processi IT, sicurezza e aziendali e casi d'uso IoT tipici
Libreria Python Open Source
Realizza modelli a partire da uno degli oltre 300 algoritmi accessibili tramite ML Toolkit

Modellare i casi d'uso con Splunk

Il principale vantaggio offerto dalla funzione di creazione di modelli in Splunk consiste nella possibilità di applicarli in modo trasparente ai dati macchina in tempo reale della tua organizzazione. Con Splunk il machine learning può essere sfruttato per creare modelli per una grande varietà di casi d'uso comuni.
Indagini mirate
Individua automaticamente le anomalie e i pattern nei dati per contribuire alle indagini volte a identificare e risolvere gli incidenti.
Allarmi intelligenti
Individua i pattern di dati normali a diversi livelli di dettaglio, per far scattare l'allarme solo in caso di condizioni anomale per uno specifico insieme di circostanze.
Azioni predittive
Individua i pattern di attività per prevedere e contrastare le circostanze che potrebbero altrimenti arrecare danno all'operatività o alla redditività, ad esempio sotto forma di manutenzione proattiva.
Ottimizzazione aziendale
Applica l'analisi del machine learning ai dati storici e ai modelli per prevedere la domanda, gestire il magazzino, ottimizzare l'operatività e rispondere al cambiamento delle condizioni.
Zillow utilizza metodi personalizzati di rilevamento dei valori anomali per individuare rapidamente i pool di server che causano interruzione dell'attività per effetto di cambiamenti frequenti del codice e della configurazione

Guarda il video
Il machine learning di Splunk ci aiuta a migliorare rapidamente l'esperienza per l'utente finale classificando i problemi secondo una scala di gravità. In questo modo riusciamo a individuare più rapidamente le cause scatenanti, a ridurre l'MTTR e a migliorare gli SLA.

Il prossimo grande salto nel campo dei Big Data

La piattaforma Splunk ha già integrato un data fabric di dati macchina aziendali utilizzabile per una Operational Intelligence in tempo reale. Il machine learning estende la piattaforma Splunk aggiungendo il rilevamento degli "outlier" e delle anomalie, nonché le funzionalità di adattamento delle soglie e di analisi predittiva che fanno uso di algoritmi preconfigurati o personalizzati allo scopo di creare modelli di dati che prevadono gli eventi futuri. Funzionalità primaria della piattaforma Splunk, il machine learning consente di rendere operativi i dati macchina.