Splunkブログ

このブログは、セールスエンジニアグループ内で実施している「ブログソン(ブログマラソン)」シリーズの記事です。使用頻度の非常に低いSplunkのサーチコマンドについてのブログを誰が執筆できるか、グループ内で競い合っています。今回取り上げたのは、あまり話題になることのないcoalesceです。

Microsoftは、Teamsのスムーズな運用の徹底に役立つ貴重なデータを豊富に提供しています。このデータは、Microsoft Teams Add-on for Splunkを使用してSplunkに取り込むことができます。

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。

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。

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。

ゼロトラストとは、セキュリティ境界線に関わるものを信頼せず、すべてのアクセスを検証するネットワークセキュリティの概念と脅威モデルを指します。「データ収集と分析」の5つの領域とそれらを監視する2つの対策が存在します。この記事では、それらとゼロトラストにおけるSplunkのSIEMとしての役割を紹介します。

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。

まもなく、SplunkLive! Virtualが実施されます。SplunkLive! APACの開催は2021年6月1日（火）10:00 - 14:30 (日本時間) を予定しております。今年もまた皆様にSplunkの様々なソリューションをご紹介するコンテンツをお届けできることを大変嬉しく思います。

Splunkは現在、MLTKスマートワークフローで機械学習のコモディティ化に取り組んでいます。この記事ではそのMLTKスマートワークフローの例として、ITSIの予測機能の有用性を高めるのに役立つワークフローをご紹介します。

2019年11月7日（木）TUNNEL TOKYO にてSplunk主催のMega Boss of the SOCが開催されました。なんと今回は115名を超え当日は大変な盛り上がりを見せました。

Splunk RUMは、カスタマーエクスペリエンスの監視対象を従来のWebブラウザからネイティブモバイルアプリまで拡大します。これにより、モバイルアプリ開発者やSREは、iOSアプリやAndroidアプリのパフォーマンスを改善し、顧客に影響する問題を特定できます。

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。

一般提供が開始されたSplunk Real User Monitoring (RUM)は、オープンソースとOpenTelemetry標準を活用し、SREやオンコールエンジニアによる、顧客に影響する問題の迅速なトラブルシューティングとエンドユーザーエクスペリエンスの最適化をサポートします。

オブザーバビリティは、単にメトリクス、トレース、ログを指すものではありません。それは、データの収集と分析を通じてビジネスに関するあらゆる疑問の答えを明らかにしようとするマインドセットなのです。

Splunk APMのBusiness Workflowsを活用すれば、DevOpsチームはアプリケーションパフォーマンスをビジネスKPIと関連付け、重要なビジネスメトリクスをリアルタイムで可視化して、リーダーに明示できます。

このブログ記事では、先日発生したFastlyの障害に対する従来の監視テクノロジーでの対応を検証し、オブザーバビリティの実践にDigital Experience Monitoringを活用することがこの種の問題の検出と対応にいかに効果的であるかについて解説します。

コロナ禍により、多くの企業のシステム環境がクラウドネイティブのアーキテクチャを採用し、早いサイクルでサービスを開発し提供しています。複雑化し動的に変化するシステムでは、全体の状況把握が困難になり、障害への対応が遅れがちになります。今回は、こうした課題を解決するオブザーバビリティと、それを実現するSplunk Observability Cloudを紹介します。

SplunkはSignalFx Microservices APM最新版のリリースを発表しました。異常を見逃さないトレーシング、AIドリブンのインスタントトラブルシューティング、オープンフレームワークのインストルメンテーションをはじめとする革新的な新機能が盛り込まれています。

Splunk Infrastructure Monitoringは、クラウドネイティブのAmazon EKSから、Amazon Outpostsとのハイブリッド、オンプレミスの自己管理型EKS-D環境まで、あらゆるKubernetes環境に対応した、エンタープライズクラスのモニタリングのためのターンキー（すぐに使える）ソリューションです。