Splunkブログ
オブザーバビリティ
4 分程度
オブザーバビリティの進化を探るため、Splunkは1,855人のIT運用担当者とエンジニアにアンケートを行い、調査結果を最新レポート『2025年のオブザーバビリティの現状：ビジネスの新たな促進要因の登場』にまとめました。
特集記事
自動化のさらに先へ - 企業が目指すべき「自律型SOC」とは
SOC運用の負担は年々増加し、従来の“自動化”や手作業での対応は限界を迎えつつあります。次のステージとして注目を集めているのが、AIを活用した「自律型SOC」です。本記事では、SOCが抱える課題から、自律型SOCが求められる背景を紐解き、Splunkソリューションと合わせて解説します。
高度化するランサムウェア攻撃：AI悪用含む最新動向と対策
組織にとって重大な脅威の1つとなっているのがランサムウェア攻撃です。その手口は高度化を続け、三重脅迫や恐喝型マルウェア(Extortionware)、さらには生成AIの悪用といった新たな手法も確認されています。本記事では、ランサムウェア攻撃の最新動向から攻撃の流れ、対策までを詳しく解説します。
実践編：Splunkで実現するランサムウェア攻撃対策 ― 可視化から自動対応まで
ランサムウェア攻撃のスピードに対抗するには検知(MTTD)と対応(MTTR)の速度を上げ、データ窃取を防ぐという「守るべき資産の可視化」が不可欠。この課題を解決する「可視化」「検知」「対応」「改善」のサイクルと、Splunkのセキュリティ製品群でどう実現するかを紹介します。
最新のブログ記事
Splunkerのランチ紹介〜フルテレワークにおけるコミュニケーション活性化〜
Splunkでは、多くの職種でフルテレワークが前提となっていますが、テレワーク下の社員同士の交流を深める機会として、週に一度東京オフィスで、オフィスランチを開催しています。季節ごとの特別ランチやお弁当形式で提供されます。本日は、Splunkで提供されるランチやイベントなどについてご紹介します。
NoOpsの基本：NoOpsとDevOpsとの比較
IT運用や開発を自動化するアプローチであるNoOpsを紹介します。
NoOpsとは「No Operations(ノーオペレーション)」からきており、このアプローチの仕組み、メリットと課題、そしてこれがDevOpsから進化したものなのか、あるいはDevOpsの終焉を意味するのかについて探ります。
ストレージ監視の概要
ストレージ監視とは、物理ストレージまたは仮想ストレージデバイスのパフォーマンス全体的な健全性を監視することです。ストレージ監視の基礎、ベストプラクティス、定義などについて説明します。
SLA、SLO、SLI：サービスレベルを理解する
サービス中心のビジネスにおける、SLA、SLO、SLIの主な違いについて説明します。これらの重要な指標を導入するうえでの課題とベストプラクティスもご紹介します。
エンタープライズセキュリティ向けのユーザーとエンティティの行動分析(UEBA)
このブログ記事では、ユーザーとエンティティの行動分析と、それがエンタープライズセキュリティにどのように役立つかについて詳しく解説します。
MITRE ATT&CK (マイターアタック)：完全ガイド
脅威は常に防御の一歩先を行っています。すべてのセキュリティチームの味方であるMITRE ATT&CKの優れた情報を活用して脅威に先手を打ちましょう。詳細についてはこちらをご覧ください。
AIOpsとは？AIOpsの基本
このブログ記事では、AIOpsの概要と、AIOpsによる企業のIT運用業務の変革について取り上げます。
分散トレーシングとは？
カスタマーエクスペリエンスを向上させるための極めて効果的な方法は、すべてのアプリケーション、サービス、リクエストで何が起きているかを知ることです。それを可能にするのが分散トレーシングです。
ストリーム処理の定義、ツール、および課題
このブログ記事では、ストリーム処理の意味を明らかにし、従来のバッチ処理と比較した場合のストリーム処理の課題と利点について説明します。
URLの自動脅威分析でSIEMイベント処理を強化する
Splunk ESでURLの脅威分析を自動化してセキュリティ運用を強化するSplunk Add-on for Splunk Attack AnalyzerとSplunk App for Splunk Attack Analyzer v1.1がリリースされました。
データレイクの考察：メリット、課題、ベストプラクティス
データレイクは、大量のローデータを元の形式のままで格納できるデータリポジトリ(貯蔵庫、収納庫)です。データウェアハウスとの違いや活用方法、メリットについてわかりやすく解説します。
予測的メンテナンスの概要
予測的メンテナンスとは、IIoT (Industrial Internet of Things)データでトレーニングする機械学習アルゴリズムを使用して予測を行うメンテナンス戦略です。予測的メンテナンスの重要性と、他のメンテナンスアプローチとの関連について取り上げます。
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