© 2005 - 2025 Splunk LLC 無断複写・転載を禁じます。
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Splunk Enterpriseは、ほぼすべてのソースから生成されるマシンデータを大規模にサーチ、監視、分析できるように設計された、統合データプラットフォームです。Splunk Enterpriseを導入した多くの組織が、ITから、セキュリティ、DevOps、ネットワーク運用、経営まで、さまざまなチーム間でデータを共有して、測定可能な真の価値を生み出し、大きなROIを実現しています。Splunk Enterpriseは、オンプレミス、クラウド、ハイブリッドのいずれの環境にも導入できます(同等のソリューションであるSplunk Cloud Platformは、SplunkのクラウドでSplunkが運用します)。
Splunk Enterpriseは、データ集約/分析エンジンです。サーバー、ネットワークデバイス、アプリケーション、データベース、センサー、クラウドサービスを含む複数のソースからデータを収集し、インデックスします。インデックスされたデータは、リアルタイム分析のためにサーチおよびアクセスできるようになります。Splunk Enterpriseでは、構造化データ、半構造化データ、非構造化データのいずれも取り込めるため、さまざまなタイプのデータを柔軟に処理できます。
強力なデータ分析、セキュリティ、オブザーバビリティ機能で広く知られるSplunk Enterpriseの中で、特に人気のある機能をご紹介します。
| 機能 | メリット |
|---|---|
| リアルタイムの監視とアラート | 侵入、異常、ポリシー違反を即座に検出できます。脅威の検出とインシデント対応に重要な機能です。 |
| データの相関付けとイベントの管理 | ファイアウォール、エンドポイント、ネットワークデバイスのログを相関付けて、攻撃パターンやラテラルムーブメントを特定できます。 |
| RBAC (ロールベースアクセス制御) | アクセス権限を最小限に抑えることができます。規制フレームワーク(HIPAA、PCI、SOXなど)への準拠にも役立ちます。 |
| Machine Learning Toolkit (MLTK) | 行動分析を使って、静的なルールでは検出できない新たな脅威や異常を検出できます。 |
| SplunkセキュリティApp (Enterprise Securityなど) | すぐに使える脅威インテリジェンス、SIEM、相関サーチ、リスクスコア、SOCチーム向けダッシュボードなどの機能を追加できます。 |
| 機能 | メリット |
|---|---|
| インデックスと取り込み | サーバー、ストレージ、データベース、アプリケーションのログを1つの画面に集約できます。 |
| サーチ処理言語(SPL) | インシデント(システム障害、パフォーマンス低下など)の詳細なトラブルシューティングとフォレンジック分析ができます。 |
| AI Assistant for SPL | 自然言語を使ってSPLのクエリーを簡単に作成できます。 |
| リアルタイムのアラート | サービスの停止、リソースの急増、設定の変更を知らせるアラートを設定できます。 |
| ダッシュボードと視覚オブジェクト | カスタマイズ可能なコントロールパネルで、稼働率、遅延、スループットなどの主要なメトリクスを可視化できます。 |
| Splunk IT Service Intelligence (ITSI) | KPIの追跡、サービスマップ、AIOps、予測分析などの機能を追加して、プロアクティブなインシデント管理を実現できます(プレミアムAppはSplunkBaseからダウンロードできます)。 |
| 機能 | メリット |
|---|---|
| ログ、メトリクス、トレースの取り込み | ログ、インフラのメトリクス、APMデータを組み合わせることで、フルスタックのオブザーバビリティを実現できます。 |
| ダッシュボードと視覚オブジェクト | SREや開発者向けのリアルタイムのダッシュボードを作成して、アプリケーションの健全性とパフォーマンスを監視できます。 |
| Machine Learning Toolkit (MLTK) | リソースの使用量を予測したり、アプリケーションデプロイパイプラインでの異常な挙動を検出したりできます。 |
| アプリケーションとインテグレーション | Kubernetes、Docker、GitHub、Jenkins、CI/CDツールチェーンとシームレスに統合できます。 |
| 拡張性と高可用性 | パフォーマンスを維持しながら、マイクロサービス、クラウドネイティブアプリケーション、大規模なコンテナ化環境に対応できます。 |
事前定義済みのスキーマが必要な従来のログ管理ツールとは異なり、Splunk Enterpriseではスキーマオンリードのアプローチを採用しています。このアプローチでは、データが生の形式でインデックスされ、サーチ時点で構造が適用されます。この柔軟性により、あらゆるタイプのマシンデータをそのまま取り込めるため、データを事前に構造化する必要のある他社のツールよりも適応性が大幅に向上します。
Splunk独自のインデックステクノロジーでは、最適化された時系列データベースが作成され、テラバイト単位のデータのサーチ結果が1秒未満で返されます。他社のツールでも大量データを扱うことはできますが、Splunkはサーチの速度とリアルタイム処理のパフォーマンスの点において他社を一貫して上回ります。特に、長期間にわたるデータや複数のデータソースを対象とする複雑なクエリーで大きな差が出ます。
SplunkユーザーはSPLについて、他社のツールで使われているクエリー言語よりも直感的で強力な点を高く評価しています。従来のSQLベースのアプローチと比べて、SPLのパイプベースの構文では、技術に詳しくないユーザーでも複雑なデータ変換を容易に行うことができる一方で、上級者は高度な操作を実行できます。さらに、Splunk AI Assistantを使えば、自然言語で指示を出すことで、SPLクエリーをすばやく簡単に作成できます。
Splunkのユニバーサルフォワーダーは、リソースの消費を最小限に抑えながら、あらゆるインフラに導入できる、軽量で効率的なデータ収集エージェントです。他社の同等のテクノロジーと比べて成熟度と信頼性が高く、優れたデータ管理、効率的な圧縮、インテリジェントなルーティングを実現します。
Splunk Enterpriseでは、エンタープライズレベルのクラスタリング、自動フェイルオーバー、ディザスタリカバリー機能をすぐに利用できます。他社の多くのツールよりも強力な分散アーキテクチャを備え、グローバル企業が扱うペタバイト単位のデータの処理において豊富な実績を誇ります。
SplunkのMachine Learning Toolkitと統計分析機能は、他社のツールによくある追加型の分析機能とは異なり、プラットフォーム自体に深いレベルで統合されています。データが保存されているプラットフォーム内で複雑な統計分析、予測モデリング、アノマリ検出を実行できることは、高度な分析のためにデータのエクスポートが必要な他のツールに比べて大きなメリットです。
SplunkBaseでは、特定の業界、テクノロジー、ユースケースをカバーする数千の事前構築済みAppやアドオンを入手できます。この成熟したエコシステムにより、各導入環境において価値を早期に実現し、カスタム開発の必要性を低減できます。
異なるデータソース、時間枠、コンテキストのイベントを相関付けるSplunkの機能は、その洗練度において他社の多くのツールを凌ぎます。複数のシステムや時間枠にまたがる複雑なパターンや関係を特定できるため、特にセキュリティ調査や根本原因分析で威力を発揮します。この統合的なアプローチによって複雑なパターンや依存関係を明らかにすることで、セキュリティ調査、ITトラブルシューティング、コンプライアンス対応など、セキュリティ、IT運用、DevOpsの各チームを横断するエンドツーエンドのビジネスプロセスを追跡できます。
複雑なトリガー条件、スロットリング、統合オプションを設定できるSplunk Enterpriseのアラートシステムは、他社の多くのツールよりも高い柔軟性と成熟度を誇ります。サーチの連結、動的しきい値の作成、外部システムとの統合などの機能は、運用において、他社の単純なアラート方式にはない優れたメリットをもたらします。
Splunkの階層型ストレージアーキテクチャとデータライフサイクル管理機能は、他社の多くのツールよりも優れています。データをサーチ可能な状態に保ちながら、ホット、ウォーム、コールド、フローズンといったストレージ階層間で自動的に移動できるため、長期保存のために個別のツールが必要な他社製品と比べてコストを大幅に削減できます。
Splunk Enterpriseを導入すれば、運用を可視化し、問題のMTTR (平均解決時間)を短縮することで、セキュリティ態勢を強化し、データに基づく意思決定を促進できます。異なるシステム間でデータを相関付けることにより、複雑な環境でも状況を包括的に可視化して、これまで見つけられなかった関係やパターンを特定できます。
また、リアルタイム処理機能によって重大なイベントに即座に対応するとともに、履歴分析によって傾向を特定して将来のニーズを予測することもできます。運用インテリジェンスと分析機能を統合するSplunk Enterpriseは、運用を最適化してデータ資産を有効活用したい組織に大きな価値をもたらします。
Splunk Enterpriseでは、さまざまなソースからデータを取り込んで、ITインフラとビジネス運用全体を一元的に監視できます。そのため、サーバー、アプリケーション、ネットワーク、セキュリティシステムをかつてない規模で可視化することが可能です。この包括的な可視化により、システムの相互依存関係を把握し、ボトルネックを特定して、テクノロジースタック全体でパフォーマンスを最適化できます。
ログとマシンデータをSplunk Enterpriseに集約することで、トラブルシューティングと問題解決を迅速化できます。ITチームは、複数のシステム間でイベントをすばやく相関付け、問題を追跡して根本原因を特定し、インシデントを短時間で解決できます。実際、Splunkを導入した組織の多くが、MTTRの50～80%短縮という成果を達成しています。これは、大幅なコスト削減とサービスの可用性向上につながります。SplunkでMTTRを短縮したお客様の事例については、こちらをご覧ください。
リアルタイムの監視とアラート機能により、ユーザーやビジネスに影響が及ぶ前に問題を検出して対処できます。予測分析とアノマリ検出を活用して、潜在的な問題を示す傾向やパターンを特定することで、予防保全とキャパシティプランニングを強化し、対応が後手に回るのを避けることができます。
Splunk Enterpriseでは、セキュリティ監視、脅威検出、インシデント対応の機能を集約することで、サイバーセキュリティを強化できます。高度な攻撃の検出から、セキュリティインシデントの調査、規制要件への準拠の証明まで対応できます。また、相関付け機能により、従来のセキュリティツールでは見逃す可能性のある攻撃パターンも特定できます。
Splunk Enterpriseを使えば、仮定ではなく実際のデータに基づいて意思決定ができます。ビジネスリーダーは、リアルタイムのダッシュボードで、KPI (主要業績評価指標)、運用メトリクス、トレンド分析を確認できます。こうしたデータドリブンのアプローチは、戦略的計画の強化、効果的なリソース配分、ビジネスの最適化に役立ちます。
Splunk Enterpriseの包括的なデータ保持、検索、監査証跡機能を使えば、コンプライアンス規制要件への対応を効率化できます。SOX、HIPAA、PCI-DSSなど、いずれの規制に対応する場合でも、要件への準拠を証明して監査に合格するために必要なログ、監視、レポート機能を利用できます。
システムの使用状況、アプリケーションのパフォーマンス、ユーザーの行動に関する詳細なインサイトを獲得して、IT投資を最適化できます。十分に活用されていないリソースを特定し、インフラの規模を適正化して、無駄な支出を削減できます。また、Splunk Enterpriseには必要な機能が集約されているため、専門的な監視ツールをいくつも導入する必要がありません。
開発チームは、強力なアプリケーション監視、パフォーマンスに関するインサイト導出、デバッグ機能を利用できます。また、DevOpsチームは、包括的なログ収集と監視機能を活用してCI/CDパイプラインを強化することで、開発サイクルを短縮し、デプロイの信頼性を高めることができます。Splunk Enterpriseは、アジャイル開発の実践や継続的な改善の取り組みをサポートしています。
組織の成長に合わせてSplunk Enterpriseを拡張できます。基盤のアーキテクチャの変更は必要ありません。分散アーキテクチャを採用しているため、最初は小規模に展開し、後から組織レベルに拡大してペタバイト単位のデータを扱うこともできます。この拡張性の高さにより、初期投資を無駄にすることなく、ビジネスニーズの進化に合わせて導入範囲を拡大できるため、投資価値を維持していくことができます。
運用データの中にはしばしば、価値のあるビジネスインサイトが埋もれています。Splunk Enterpriseの分析機能を使って、顧客の行動パターン、サービスの利用傾向、運用効率を明らかにすれば、新たな収益機会を得たり、カスタマーエクスペリエンスの向上、差別化による市場競争力の強化につなげることができます。
Splunk Enterpriseなら、複数の監視ツール、ログツール、分析ツールを1つのプラットフォームにまとめて、運用の複雑さとトレーニングの負担を軽減できます。使い方を覚える必要のあるツールの数が減れば、各チームの生産性が上がります。また、組織全体でも、ライセンスコストを削減し、ベンダー管理を簡素化できるメリットがあります。
Splunk Enterpriseの監視とアラート機能は、事業継続計画(BCP)とリスク管理の強化に役立ちます。障害の箇所を特定し、重要なビジネスプロセスを監視して、脅威や障害にすばやく対応することで、ビジネス運用への影響を抑えることができます。
データのフィルタリング、マスキング、転送、変換によって、データ管理での選択肢を増やし、制御性とコストの柔軟性を高めることができます。データコストの適切な管理とデータパイプラインのエンドツーエンドの可視化を実現できるため、リソースを最適化し、ビジネス成果をスマートに達成できるようになります。
サーバーとシステムの監視：Windows、Linux、UNIXシステムのCPU使用率、メモリー消費量、ディスク容量、ネットワークパフォーマンスを追跡します。システムの健全性に関するメトリクスを監視して、パフォーマンスのボトルネックを特定し、キャパシティニーズを予測することで、システムが過負荷状態になる前に対応できます。
ネットワーク運用：ネットワークトラフィックのパターンを分析し、帯域幅の使用率を監視し、デバイスのパフォーマンスを追跡して、ネットワークでの異常を検出します。ネットワークイベントとアプリケーションパフォーマンスを相関付けることで、問題をすばやく切り分けることができます。
アプリケーションパフォーマンス監視(APM)：アプリケーションの応答時間、エラー率、トランザクション量、ユーザーエクスペリエンスに関するメトリクスを監視します。アプリケーションの依存関係を追跡し、エンドユーザーに影響が及ぶ前にパフォーマンスの低下を検出できます。
インフラのトラブルシューティング：複数のシステムや期間のログを相関付けて、システムの障害、パフォーマンスの問題、設定の問題をすばやく診断します。インシデントにつながるイベントの詳細なタイムラインを作成できます。
予知に基づく保全とキャパシティプランニング：過去のパフォーマンスの傾向を分析して、システムのキャパシティが限界に達する時期やメンテナンスが必要な時期を予測します。CPU使用率、メモリー消費量、ディスクのI/Oパターンなどのメトリクスを相関付けることにより、パフォーマンスが低下する前にリソースを増強できます。また、季節によるパターンの変化、成長傾向、使用量の急増を検出して、インフラ投資を最適化するとともに、コストのかかる障害を防ぐこともできます。
マルチベンダー環境の管理：複数のベンダー(Cisco、HP、Dell、IBMなど)の製品が混在する複雑なIT環境で、さまざまなソースから収集したデータを正規化し、相関付けます。この統合的なアプローチにより、ベンダーごとの監視によって情報がサイロ化するのを回避し、基盤のテクノロジースタックに関係なくインフラの健全性を包括的に可視化できます。これによって、異なるベンダー間の互換性の問題を検出し、複雑な環境を効果的に最適化できます。
統合を通じた自動修復：監視とアラートの活用に加え、構成管理ツール、オーケストレーションプラットフォーム、ITSMシステムとの統合を通じて、修復アクションを自動的に実行します。指定した条件に一致したときに、サービスの再起動、設定の調整、事前定義済みの対応手順を自動的に実行することで、手作業をなくし、MTTRを短縮できます。
脅威の検出と対応：ファイアウォール、IDS (侵入検知システム)、エンドポイントのセキュリティログを分析して、不審なアクティビティ、不正アクセスの試み、マルウェア感染、高度な脅威を検出します。
セキュリティインシデントの調査：複数のシステムイベントを相関付けて、セキュリティインシデントのフォレンジック分析を実行します。これにより、攻撃のタイムラインを作成し、侵害の範囲や侵入が試行された領域を特定できます。
コンプライアンス監視：継続的な監視、自動レポート、監査証跡の保持により、PCI-DSS、HIPAA、SOX、GDPRなどの規制に準拠していることを証明します。
ユーザーアクティビティの監視：特権ユーザーのアクティビティを追跡し、内部脅威を検出して、機密のシステムやデータへのアクセスを監視することで、不正な操作を防ぎます。
APT (Advanced Persistent Threat)の検出：従来のセキュリティツールでは見逃されがちな長期にわたる高度な攻撃を高い精度で検出します。数カ月または数年分のデータを分析してパターンを検出することで、侵害、ラテラルムーブメント、データ窃取の些細な兆候を特定します。複雑な相関ルールを作成して、複数のシステムや期間をまたぐ攻撃チェーンを特定することもできます。
脅威インテリジェンスの統合：脅威インテリジェンスフィードを統合して、既知の攻撃者、悪質なドメイン、攻撃の兆候などのコンテキスト情報をセキュリティデータに自動的に付加します。これにより、脅威をすばやく分類し、リスクをより正確に評価できます。脅威インテリジェンスソースをカスタマイズしたり、脅威対応のための自動ワークフローを構築したりすることもできます。
ゼロデイ攻撃の検出：行動分析と機械学習機能によって、未知の攻撃手法を示唆している可能性のある異常なアクティビティを検出します。ユーザー、システム、アプリケーションの挙動のベースラインを確立することにより、侵害の可能性を示す逸脱を検出して、従来のシグネチャベースのツールでは見落とされる可能性のある脅威も特定できます。
セキュリティのオーケストレーションと対応：セキュリティ運用の中枢として、複数のセキュリティツールやチームにまたがる対応アクティビティを調整します。インシデント対応プレイブックを自動実行し、証拠を効率的に収集して、コミュニケーションワークフローを標準化することにより、迅速で一貫したセキュリティインシデント対応を実現できます。
CI/CD (継続的インテグレーション/継続的デプロイ)：ビルドプロセス、デプロイパイプライン、リリース品質のメトリクスを監視します。デプロイの成功率を追跡し、自動デプロイプロセスの問題を検出できます。
アプリケーションのデバッグ：アプリケーションログ、エラーメッセージ、スタックトレースを分析して、ソフトウェアのバグを検出および解消します。アプリケーションエラーとインフライベントを相関付けることで、根本原因を特定できます。
パフォーマンスの最適化：時間のかかるデータベースクエリー、非効率なコードパス、リソースを浪費する操作を検出します。アプリケーションのスケーラビリティを監視し、実際の使用パターンに基づいてパフォーマンスを最適化できます。
リリース管理：アプリケーションリリースを追跡し、デプロイ後のパフォーマンスを監視して、リアルタイム監視データに基づいて問題のあるデプロイをすばやくロールバックします。
マイクロサービスアーキテクチャの監視：マイクロサービスを運用するコンテナ化環境で、分散アプリケーションをエンドツーエンドで可視化します。複数のサービスをまたぐリクエストを追跡し、サービス間のやり取りでのボトルネックを検出して、個々のコンテナとKubernetesなどのオーケストレーションプラットフォームの健全性を監視できます。このレベルの可視化は、複雑な分散アーキテクチャのパフォーマンスを維持するために不可欠です。
プラットフォームエンジニアリングとサイトリライアビリティエンジニアリング(SRE)の導入：サービスの信頼性を測定および改善するために必要なデータと分析機能を提供して、SREとプラットフォームエンジニアリングの実践をサポートします。サービスレベル目標(SLO)を定義および監視し、エラーバジェットを追跡して、対応を自動化することにより、サービスの品質を維持できます。また、信頼性向上と新機能開発のどちらを優先すべきかを、データに基づいて判断できます。
A/Bテストと機能フラグの監視：新機能のリリース、A/Bテスト、段階的な展開の効果を分析します。機能のデプロイ時にユーザーの行動、パフォーマンスメトリクス、エラー率を監視して、機能の導入とロールバック戦略についてデータに基づく意思決定ができます。新機能がアプリケーション全体のパフォーマンスやユーザーエクスペリエンスに与える影響についてインサイトを獲得することもできます。
コードの品質と技術的負債の追跡：アプリケーションログ、エラーパターン、パフォーマンスメトリクスを分析して、技術的負債のある領域やコードの品質の問題を検出します。特定のエラーの発生頻度と影響を追跡し、リファクタリングが必要なモジュールを見つけ、運用への実際の影響に基づいて開発作業の優先順位を判断できます。
カスタマーエクスペリエンスの分析：Webサーバーログ、アプリケーションの使用状況データ、ユーザーの行動パターンを分析して、カスタマージャーニーを理解し、ユーザーがつまずく操作を特定して、ユーザーエクスペリエンスを最適化します。
セールスとマーケティングの分析：クリックストリームデータとトランザクションログを活用して、すべてのデジタルチャネルでのキャンペーンの実績、顧客獲得コスト、コンバージョン率、収益アトリビューションを追跡します。
運用効率：部門やビジネスユニットの境界を越えて、ビジネスプロセスを監視し、ワークフローのボトルネックを特定して、主要業績評価指標(KPI)を測定します。
不正行為の検出：トランザクションログとユーザー操作データを分析して、不審なトランザクションパターン、ユーザーの異常な行動、不正の可能性があるアクティビティを検出します。
顧客生涯価値の分析：顧客とのやり取りに関するデータ、取引履歴、サポート対応を分析して、顧客生涯価値を算出し、最適化します。複数のタッチポイントのデータを相関付けることで、価値の高い顧客を識別し、顧客離れのリスクを予測して、顧客維持戦略を最適化できます。この分析をもとに、顧客獲得コストと顧客維持のための投資について情報に基づく意思決定ができます。
サプライチェーンの最適化：サプライヤーのパフォーマンス、在庫レベル、配送時間、品質メトリクスなどのサプライチェーンデータを分析します。このデータを、天候、経済指標、季節パターンなどの外部要因と相関付けることで、在庫管理を最適化し、コストを削減して、サプライチェーンのレジリエンスを強化できます。
リアルタイムのパーソナライゼーション：eコマースやデジタルサービスで顧客の行動をリアルタイムで分析して、エクスペリエンスのパーソナライズ、商品のレコメンデーション、ターゲットマーケティングキャンペーンに役立てます。クリックストリームデータ、取引履歴、ユーザーの好みを分析して、パーソナライズされたコンテンツを配信することで、コンバージョン率を向上させることができます。
運用リスク管理：金融サービスなど、規制の厳しい業界では、取引活動、コンプライアンス違反、市場エクスポージャーなどの運用リスクを監視できます。規制違反、市場操作、運用の失敗の可能性を示すパターンを識別して、プロアクティブにリスクに対処し、規制コンプライアンスを維持できます。
センサーデータの分析：産業用センサー、スマートデバイス、IoTエンドポイントからデータを収集して分析することで、機器のパフォーマンスを監視し、保守の必要性を予測して、運用を最適化します。
製造オペレーション：マシンデータとセンサーの測定値を分析することで、生産ラインのパフォーマンスを監視し、品質メトリクスを追跡して、非効率な製造工程を特定します。
スマートビル管理：HVACシステム、エネルギー消費量、セキュリティシステム、施設の使用状況を分析して、ビルの運用を最適化し、コストを削減します。
車両と資産の管理：車両のパフォーマンス、燃料消費量、メンテナンススケジュール、ドライバーの行動パターンを追跡して、輸送と物流を最適化します。
機器の予知保全：産業環境では、機械、設備、生産ラインから収集したセンサーデータを分析して、障害が発生する前にメンテナンスの必要性を予測します。振動データ、温度測定値、圧力測定値、動作パラメーターを相関付けることで、メンテナンス作業のスケジュールを設定して、ダウンタイムを最小限に抑え、メンテナンスコストを削減できます。
スマートシティインフラ：地方自治体が運用する交通管理システム、公共ネットワーク、環境センサー、公共安全システムなどの都市インフラを監視および最適化します。リソース配分、インフラ投資、緊急対応計画について、データに基づく意思決定ができます。
エネルギー管理とサステナビリティ：エネルギー消費パターンを監視し、非効率性を特定して、サステナビリティ向上のイニシアチブを最適化します。スマートメーター、HVACシステム、生産設備から収集したデータを分析することで、エネルギーコストを削減し、サステナビリティ目標を達成して、環境規制を遵守できます。
品質管理とプロセスの最適化：製品の品質を監視し、製造プロセスのばらつきを特定して、生産効率を最適化します。品質メトリクスを、生産パラメーター、環境条件、機器のパフォーマンスと相関付けることで、品質の問題の根本原因を特定し、製造プロセスを最適化できます。
マルチクラウド監視：アマゾン ウェブ サービス(AWS)、Azure、Google Cloud、オンプレミス環境を横断してアプリケーションとインフラを単一のプラットフォームで監視します。クラウドのコスト、リソースの使用状況、サービスのパフォーマンスを追跡できます。
コンテナとマイクロサービスの監視：Dockerコンテナ、Kubernetesクラスター、マイクロサービスアーキテクチャを監視します。サービスの依存関係、APIのパフォーマンス、分散アプリケーションの健全性を追跡できます。
クラウドのセキュリティ：クラウドのセキュリティ設定を監視し、アクセスパターンを追跡して、クラウド環境全体で設定ミスやポリシー違反を検出します。
ハイブリッドインフラの最適化：ハイブリッドクラウド環境のパフォーマンスとコストを分析して、ワークロードの配置やリソースの割り当てを最適化します。
マルチクラウドのコスト最適化：クラウド支出のパターンを分析し、コスト最適化の機会を特定して、複数のクラウドプロバイダーをまたぐガバナンスポリシーを導入します。リソースの使用状況とコストを相関付け、未使用のリソースを特定して、クラウド投資を最適化するための規模適正化の機会を提案できます。
クラウドのセキュリティ態勢管理：複雑なマルチクラウド環境のセキュリティ設定、コンプライアンス状況、アクセスパターンを包括的に可視化します。クラウドサービスやリージョン全体で、設定ミス、ポリシー違反、潜在的なセキュリティリスクを検出して、プロアクティブなセキュリティ管理を実現できます。
ディザスタリカバリーと事業継続性：ディザスタリカバリーシステムを監視し、事業継続手順をテストして、障害や災害からの速やかな復旧に備えます。目標復旧時間(RTO)と目標復旧時点(RPO)のパフォーマンスに関するインサイトを獲得して、事業継続能力を継続的に改善できます。
クラウド移行の計画と実行：クラウド移行プロジェクトで、アプリケーションの依存関係、パフォーマンス要件、移行の準備に関するインサイトを獲得します。移行において発生する可能性のある課題を洗い出し、移行の進捗状況を監視して、移行後のパフォーマンスを検証することで、クラウド導入を成功に導くことができます。
監査証跡管理：システムアクセス、データ変更、管理操作の包括的なログを保持して、コンプライアンス監査と規制報告に備えます。
リスク評価：システムとユーザーのアクティビティを継続的に監視および分析して、セキュリティの脆弱性、コンプライアンスの不備、運用リスクを検出します。
変更管理：システムや設定の変更を追跡し、それらがシステムの安定性やセキュリティ態勢に与える影響を把握します。
データガバナンス：データへのアクセスパターンを監視し、機密データの使用状況を追跡して、データ保護規制に準拠していることを確認します。
データのプライバシーと保護：データへのアクセスパターンを監視し、データ処理アクティビティを追跡して、GDPR、CCPA、HIPAAなどのプライバシー規制に準拠していることを確認します。データへの不正アクセスを検出し、データ保持ポリシーの適用状況を監視して、規制監査のためのコンプライアンスレポートを生成できます。
金融サービスのコンプライアンス：銀行や金融機関で取引活動を監視し、市場操作を検出して、ドッド＝フランク、MiFID II、バーゼルIIIなどの規制に準拠していることを確認します。不審な取引パターンを検出し、リスクを監視して、コンプライアンス担当者向けの規制レポートを生成できます。
医療・ヘルスケアのコンプライアンス：医療・ヘルスケア機関で患者データへのアクセスを監視し、医療機器のパフォーマンスを追跡して、HIPAAなどの医療規制に準拠していることを確認します。患者の記録への不正アクセスを検出し、臨床システムのパフォーマンスを監視して、品質改善のイニシアチブをサポートできます。
環境コンプライアンス：環境への影響を監視し、温室効果ガス排出量を追跡して、環境規制に準拠していることを確認します。環境センサー、監視機器、生産システムから収集したデータを分析して、潜在的な違反を検出し、環境パフォーマンスを最適化できます。
ヘルプデスク分析：サポートチケットのパターン、解決時間、顧客満足度に関するメトリクスを分析することで、サービス提供を改善し、トレーニングのニーズを特定します。
サービスレベル契約(SLA)の監視：サービスの可用性、応答時間、パフォーマンスに関するメトリクスを追跡して、SLAへの準拠状況を監視し、改善領域を特定します。
カスタマージャーニー分析：複数のタッチポイントをまたいで顧客とのやり取りを把握することで、サービス提供を改善し、カスタマーエクスペリエンス向上の機会を特定します。
Splunk EnterpriseとSplunk Cloud Platformの主な違いは、導入環境と管理方法です。これらの違いがあっても、提供される機能は同じです。
Splunk Enterpriseはオンプレミス版で、お客様独自のインフラにインストールして管理します。独自のクラウド環境にインストールして管理することもできます。ハードウェアのプロビジョニング、ソフトウェアのインストール、アップデート、セキュリティパッチの適用、バックアップ管理、環境拡大の責任はお客様が担います。そのため、導入環境を詳細に制御できますが、管理のためにより多くのITリソースと専門知識が必要になります。
Splunk Cloud PlatformはSaaS (Software-as-a-Service)版で、Splunkがホストおよび管理します。インフラの整備、メンテナンス、アップデート、セキュリティパッチの適用、自動拡張の責任はすべてSplunkが担います。お客様は、Webインターフェイスからプラットフォームを利用でき、基盤システムを管理する必要はありません。
コスト構成：Splunk Enterpriseでは、インフラの先行投資と継続的な保守コストが必要になります。Splunk Cloud Platformでは、サブスクリプションモデルが採用され、月額/年額料金が決まっています。
拡張性：Splunk Cloud Platformは、需要に基づいて簡単にスケールアップ/ダウンできます。Splunk Enterpriseを拡張する場合は、ハードウェアを調達する必要があり、設定のための時間も確保する必要があります。
セキュリティとコンプライアンス：いずれもエンタープライズレベルのセキュリティを提供します。ただし、Splunk Cloud Platformでは、Splunkがセキュリティアップデートを行い、コンプライアンス認証を取得します。Splunk Enterpriseでは、セキュリティ基準の維持はお客様の責任になります。
カスタマイズ：Splunk Enterpriseでは、詳細なカスタマイズや統合が可能で、全体的に高い柔軟性を確保できます。Splunk Cloud Platformでは、共有サービス環境を維持するためにいくつかの制限が適用されることがあります。
導入にかかる時間：Splunk Cloud Platformは、インフラの設定が不要なため、かなり短期間で導入して利用し始めることができます。
一般的に、導入環境の詳細な制御やカスタマイズが必要な場合はSplunk Enterprise、短期間で導入して管理負担も減らしたい場合はSplunk Cloud Platformを選択します。
| 機能 | Splunk Enterprise | Splunk Cloud |
|---|---|---|
| 導入形態 | オンプレミス、データセンターまたはクラウドで自己管理 | 全てマネージド型SaaS、Splunk (またはAWS/Azure)でホスト |
| 管理責任 | お客様自身でインフラ、拡張、アップデート、バックアップを管理 | Splunkがインフラ、拡張、アップデートを管理 |
| ホスティングオプション | 任意の環境でホスト(物理サーバー、プライベートクラウド、VM) | AWS、Azure、またはGCPでホスト(地域によって異なる) |
| アップデートとパッチ適用 | 手動(お客様がスケジュールおよび適用) | 自動(Splunkがアップデートおよびパッチ適用) |
| 拡張 | フォワーダーとインデクサーを追加して手動で拡張 | Splunkの管理下で柔軟に自動拡張 |
| コストモデル | ソフトウェアライセンス+インフラ+管理コスト | サブスクリプション(取り込むデータ量またはワークロードベース) |
| ユースケース | オンプレミスで自己管理したい場合やコンプライアンス上の制限がある場合に最適 | インフラを追加せずにクラウドネイティブで利用したい場合に最適 |
| セキュリティとコンプライアンス | お客様自身でセキュリティポリシーとセキュリティコントロールを管理 | Splunkが多くのクラウドコンプライアンスフレームワークに対応(SOC 2、FedRAMP、HIPAA、PCIなど) |
| データの所在地 | お客様が任意の保存先を選択 | Splunkの利用可能なクラウドリージョンから選択 |
| カスタマイズ | お客様が独自の設定、プラグイン、インテグレーションを自由に導入 | 詳細なカスタマイズはやや制限あり |
投資は必要ですが、Splunk Enterpriseを導入した組織の多くが、ITから、セキュリティ、DevOps、ネットワーク運用、経営まで、さまざまなチーム間でデータを共有して、測定可能な真のビジネス価値を生み出し、大きなROIを実現しています。
Splunkは、コストのかかる問題(ダウンタイム、セキュリティ侵害、手動プロセス)に対処すると同時に、データに基づく意思決定を促進して新たな収益機会を特定し、組織全体で効率を向上させることで、ROIを大幅に高めます。
主な価格体系は2種類あります。Splunk Enterpriseの価格の基準となるのは、1日あたりに取り込むデータの量(取り込みデータ量ベース価格体系、最も一般的)、またはワークロードで使用するコンピューティングリソースの量(ワークロードベース価格体系)です。また、全体のコストに影響する可能性のある要因がほかにいくつかあります。
取り込みデータ量ベース価格体系
Splunkに1日あたりに取り込むデータの平均量(GB単位)によって価格が決まります。
ワークロードベース価格体系
データ量ではなく、ワークロードの実行に必要なコンピューティングリソース(vCPU + RAM)の量によって価格が決まります。
Splunkの無料ライセンス
一部制限付きで無料ライセンスをご利用いただけます。サーチの練習やデータの取り込み方法の学習に最適です。Splunkの無料ライセンスについて詳しくは、こちらをご覧ください。
Appと機能アドオン(オプション料金)
以下のAppやアドオンは別ライセンスになりますが、契約にバンドルされる場合もあります。
Splunk Enterpriseでは、複数のメカニズムを通じて広範な統合機能を利用できます。
テクノロジーアドオン(TA)：さまざまなソースからデータを取り込むためのフィードと、Splunk内で使用できるようにデータを正規化するためのサーチ時ナレッジマップの両方を提供します。これらのアドオンは、ファイアウォール、データベース、クラウドプラットフォーム、セキュリティツールなど、特定のテクノロジー専用に作られています。
App：特定のユースケースまたはテクノロジー向けに、ダッシュボード、レポート、アラート、データモデルを含むフル機能を搭載したアプリケーションです。
カスタムコネクター：SplunkのAPIとSDKを使って、特定または独自のシステム向けに作成されたコネクターです。
テクノロジーアドオン、App、カスタムコネクターはいずれも、SplunkBaseからダウンロードできます。
SplunkBaseは、Splunk、Splunkパートナー、Splunkコミュニティが作成した1,700以上のAppとアドオンを提供するマーケットプレイスです。ここでは、Splunk Enterpriseと統合できるほぼすべてのテクノロジー向けに事前構築されたインテグレーションが手に入ります。
セキュリティツール：SIEMツール、ファイアウォール、ウイルス対策システム、脆弱性スキャナー、脅威インテリジェンスプラットフォームと統合できます。
インフラ監視：サーバー監視システム、ネットワークデバイス、仮想化プラットフォーム、クラウドインフラと統合できます。
データベース：SplunkBaseで公開されているテクノロジーアドオンを使って、Oracle、SAP、MySQLデータベースからデータを取り込むことができます。また、その他の主要なデータベースシステムもサポートされます。
クラウドプラットフォーム：専用アドオンを使って、AWS、Azure、Google Cloud Platformなどのクラウドサービスと統合できます。
アプリケーションパフォーマンス：APMツール、Webサーバー、アプリケーションサーバー、カスタムアプリケーションと統合できます。
ビジネスアプリケーション：ERPシステム、CRMプラットフォーム、コラボレーションツール、カスタムビジネスアプリケーションと統合できます。
ユニバーサルフォワーダー：さまざまなソースからデータを収集して転送するインスタンスで、最も一般的な方法です。
REST API：リアルタイムのデータストリーミングや、最新アプリケーションとの統合に適しています。
ファイル監視：ログファイル、CSVファイル、その他の構造化/非構造化データを直接取り込みます。
データベース接続：リレーショナルデータベース、NoSQLシステム、データウェアハウス、データレイクと直接接続できます。
ストリーミングデータ：Kafkaなどのメッセージキューやストリーミングプラットフォームからデータをリアルタイムで取り込むことができます。
Splunkは、事前構築済みのインテグレーションではニーズに対応できない場合に独自のインテグレーションを構築するための、幅広い開発ツールとフレームワークを提供しています。カスタムソリューション開発では、Python、JavaScript、REST APIがサポートされます。
この広範なエコシステムによって、既存のテクノロジースタックについては事前構築済みのインテグレーションを利用し、さらに必要に応じて、開発ツールを使って独自のソリューションを構築することができます。
Splunk Enterpriseは分散アーキテクチャで動作するため、単一サーバー構成から、複数のデータセンターを含む大規模エンタープライズ環境まで、幅広く対応します。一般的なアーキテクチャには、データ収集のためのユニバーサルフォワーダー、データの保存と処理のためのインデクサー、ユーザーインターフェイスとクエリー処理のためのサーチヘッドが含まれます。
Splunk Enterpriseの導入先にはオンプレミスとクラウド(お客様が用意するクラウド環境)の両方がサポートされるため、Splunkインフラの導入と管理方法を柔軟に選択できます。また、既存のITエコシステムと統合し、さまざまな認証方法やアクセス制御に対応することもできます。
Splunk Enterpriseは、多くの有名なレビューサイトで、製品ユーザーから一貫して高い評価を受けています。
Gartner Peer Insights：星4.4 (最高5)、965件のレビュー
G2：星4.3 (最高5)、419件のレビュー
TrustRadius：星8.6 (最高10)、498件のレビュー
Capterra：星4.6 (最高5)、250件のレビュー
SoftwareReviews：星8.2 (最高10)、101件のレビュー
*2025/6/25時点の評価
Splunkのお客様による導入事例と成果をいくつかご紹介します。Splunkのその他のお客様事例については、こちらをご覧ください。
アシックス社
世界的なスポーツ用品メーカーであるアシックス社は、Splunk Enterpriseを導入して、異なる場所にある複数のシステムのセキュリティログの管理と分析を一元化しました。これにより、時間のかかる手作業を減らし、SOC (セキュリティオペレーションセンター)によるリアルタイムのサイバー脅威検出とインシデント対応を実現しました。現在では、ファイアウォール、プロキシサーバー、エンドポイント検出システムのデータを相関付けて、異常なパターンや不審なデバイスを24時間365日体制で監視、検出しながら、最小限の投資で短期間で構築した商用SOC環境の柔軟性を高め、SOCを効果的に運用しています。アシックス社のお客様事例の全文は、こちらでご覧いただけます。
ACE Exchange社
台湾初の暗号資産取引所であるACE Exchange社は、以前、オープンソースの分析プラットフォームを使用していました。しかし、セキュリティデータの一元化やマルチクラウド環境全体の可視化ができず、セキュリティチームが複数のコンソールを切り替えながら問題を手作業で調査する必要があり、脅威の検出が遅れることが課題となっていました。そこで、Splunkの導入を決断しました。Splunkの導入後は、Google Cloud、AWS、Microsoft Azureのセキュリティを包括的に監視できるようになり、脅威ハンティングの迅速化、リアルタイムのイベント対応、機械学習を活用した脅威予測を実現して、手作業で7日間かかっていた業務を2日に短縮しました。さらに、コストの10%削減やモバイルダッシュボードからのリモート管理の導入といった成果も達成しました。ACE Exchange社のお客様事例の全文は、こちらでご覧いただけます。
Bosch社
Bosch社の製造ソリューション部門は、高度なラムダセンサーの製造プロセスを最適化するためにSplunkを導入しました。以前は、複雑なSQLクエリーとExcelスプレッドシートを使って複数の形式のデータを手動で相関付ける必要があり、リードタイムが最長で3週間に及んでいました。Splunkの導入により、ある顧客施設では28のデータソースを統合して、主要な分析時間を15分からわずか20秒へと大幅に短縮しました。また、技術者だけでなくすべての従業員が独自のクエリーを実行し、セルフサービスのアラートを作成できるようになったことで、製造効率が向上し、不良部品を生んでいる機械をすばやく特定して修理できるようになりました。Bosch社のお客様事例の全文は、こちらでご覧いただけます。
Hyatt社
Hyatt社のアプリケーション開発チームは、Splunk EnterpriseとMachine Learning Toolkitを活用して、サーバーの問題をすばやくトラブルシューティングし、ダッシュボードとアラートを通じてシステムをリアルタイムで可視化しています。これにより、チケットがオープンされる前に問題を検出できるようになりました。Splunkによってアプリケーションの健全性を把握し、問題をすばやく解決することで、開発者は、顧客体験を向上させる革新的なサービスの開発に集中できるようになりました。また、予測分析を活用して、ホテルの客室の利用率などのビジネスメトリクスについて詳細なインサイトを導出しています。Hyatt社のお客様事例の全文は、こちらでご覧いただけます。
東京証券取引所
東京証券取引所(TSE)は、次世代の株式売買システム「arrowhead (アローヘッド)」の監視と分析を強化するためにSplunkを導入しました。Splunkを活用することで、数日かかることもあった手動でのデータ分析プロセスを廃止し、1日あたり平均5,000万件程度の注文処理と1秒あたり最大8万件の取引処理を自動的に可視化して、状況をリアルタイムで把握できるようにしました。Webベースのダッシュボードから、システムの健全性、リソースの使用状況、取引処理のパフォーマンスをミリ秒単位の精度で監視するとともに、ミドルウェアを追加せずに、わずか4台のサーバーで従来のシステムの数十倍のスピードで解析結果を得られるようになり、運用効率が大幅に向上しました。東京証券取引所のお客様事例の全文は、こちらでご覧いただけます。
Yelp社
Yelp社は、非技術系のスタッフがログデータをほとんど活用できないという課題に直面していました。また、1日あたり10テラバイト以上のデータをElasticsearchクラスターに送信していましたが、その処理がしばしば不安定になり、一部のデータしかアクセスできなくなるという問題も抱えていました。そこで、Splunk Enterpriseの概念実証(PoC)を行ったところ、以前はできなかったWebサイトのリアルタイム監視が可能になることが明らかになりました。実際の導入は数日で完了し、エンジニアリング部門、製品部門、業務部門がそれぞれ重要なビジネスデータを活用できるようになって、価値を早期に実現できました。Yelp社のお客様事例の全文は、こちらでご覧いただけます。
Zeppelin社
建設機械や農業機械を製造するドイツのZeppelin社は、Splunkとパートナーを組み、Splunk EnterpriseとMachine Learning Toolkitを使ってセンサーデータを分析して機械の故障を予測することで、IT監視を強化し、機械レンタルビジネスでの予知保全を実現しました。このデジタルトランスフォーメーションを通じて、数千のデータポイントをミリ秒単位の精度でリアルタイムに監視できるようになり、技術者をプロアクティブに現場に派遣して、コストのかかる機械停止を防いで顧客満足度を大幅に向上させるとともに、機械のダウタイムを削減することができました。Zeppelin社のお客様事例の全文は、こちらでご覧いただけます。
© 2005 - 2025 Splunk LLC 無断複写・転載を禁じます。
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