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Greg Ainslie-Malik

Greg Ainslie-Malik

Greg is a Machine Learning Architect at Splunk where he helps customers deliver advanced analytics and uncover new ways of insight from their data. Prior to working at Splunk he spent a number of years with Deloitte and before that BAE Systems Detica working as a data scientist. Before getting a proper job he spent way too long at university collecting degrees in maths including a PhD on “Mathematical Analysis of PWM Processes”. When he is not at work he is usually herding his three young lads around while thinking that work is significantly more relaxing than being at home…

AI 3 分程度

SplunkサーチでサードパーティのLLMサービスを使ってインサイトをすばやく獲得

MLTK 5.6を使ってLLMサービスをSplunkと統合する方法と、その統合を活用するためのアイデアをご紹介します。

Splunk Log Observerの登場です!

Splunk Observability Cloudに含まれるSplunk Log Observeは、DevOpsチーム、SREチーム、プラットフォームチームが、アプリケーションやクラウドインフラの動作を引き起こしている要因をすばやく理解できるように設計されています。コーディング不要の直感的な操作で、リアルタイムのログデータ、メトリクス、トレースをすばやく相関付けて、すぐに役立つインサイトを獲得できます。

機械学習でITSI導入環境をレベルアップ

IT Service Intelligence (ITSI)導入環境の価値を最大限に引き出すためのポイントをSplunk社員のGreg Ainslie-Malikがご紹介するブログシリーズです。機械学習によってITSIを有効活用するためのテクニックが満載です。

ITSIのノイズ削減をさらにスマートに

このブログ記事では、統計分析を使ってイベントの発生数が異常かどうかを判断する方法と、同様の手法を、説明文とソースタイプの組み合わせが異常かどうか、といった非数値データへ適用する方法について、詳しく説明します。

根本原因分析をさらにスマートに:ITSIのKPIから因果関係を特定する

複雑なITシステムのトラブルシューティングとなると、根本原因分析は一筋縄には行きません。このブログ記事では、機械学習を使ってIT Service Intelligence (ITSI)エピソードの根本原因分析を行う方法をご紹介します。具体的には因果推論を用います。

コミュニティ検出アルゴリズムでITSIのエピソードをさらにスマートに

このブログ記事では、IT Service Intelligence (ITSI)の重要イベントのポリシーの作成方法について説明します。このポリシーを作成すると、Smart ITSI Insights App for Splunkの教師なし機械学習で生成したラベルを使ってイベントをグループ化できるようになります。決して専門的な内容ではないので、安心してお読みください。