機能の説明

機械学習

データ分析の新時代

機械学習によって、データ分析は新時代に突入しつつあります。これによって、企業が、履歴データから継続的に「学習する」予測分析を使用することを可能にしています。こうした分析でインシデントを検出し、解決時間を短縮し、望ましくない結果を予測して防ぐことを手助けすることで、IT、セキュリティ、業務の最適化を可能にします。

Splunk プラットフォームは、機械学習の豊富なコマンドセットや、あらゆる使用事例に対応したカスタムモデルを作成するためのガイド付きワークベンチを提供することで、機械学習機能を簡単に活用できるようにします。

特定の使用目的に即した機械学習をご希望ですか?Splunk Premium Solutions for IT Service IntelligenceUser Behavior Analytics は、IT サービスとセキュリティに特化した、すぐに使える分析を提供します。

機械学習とアナリティクスコマンド

Splunk プラットフォームには 20 を超える機械学習コマンドが用意されています。これらを直接データに適用して、検出、警告、分析を実行できます。outlierpredictcluster correlate などのコマンドは、固定アルゴリズムを使用しますが、 anomalydetection などは、ニーズに即して選択できるアルゴリズムをいくつか提供しています。

さらなる柔軟性をお望みですか?Splunk Machine Learning Toolkitを使えば、追加のコマンドやオープンソースのアルゴリズムにアクセスして、あらゆる使用事例に対応するカスタムモデルを作成できます。

Splunk Machine Learning Toolkitによるカスタムモデル

Splunk Machine Learning Toolkitは、ガイド付きワークベンチ、インタラクティブな事例、SPL 拡張機能を提供することで、カスタムの機械学習モデルの作成と運用をお手伝いします。Splunk Python for Scientific Computing Add-on を介して sci-kit learn、pandas、statsmodel、numpy、scipy ライブラリから利用可能な 300 を超える Python オープンソースアルゴリズムをベースにモデルを作成できます。Splunkbase からダウンロードできます

紹介事例

IT、セキュリティ、IoT、ビジネス分析の一般的な使用事例別に整理された、インタラクティブなモデル作成事例をご覧いただけます。事例には、ディスク故障の予測、応答時間内での異常値の発見、VPN 利用状況の推測、インターネットトラフィックの予測などが含まれています。

アシスタント

アシスタントを使えば、アルゴリズムを選択し、モデル作成のガイドに従って進むだけで、値の予測、数値フィールドや分類フィールドの推測、数値フィールドや分類フィールドの異常値の検出など、一般的な目的に合わせて、モデルを作成、テスト、デプロイできます。

拡張 SPL コマンド

fit、applyなどの機械学習用 SPL コマンドや Python オープンソースアルゴリズムを使用して、Splunk Python for Scientific Computing Add-on の Python オープンソースアルゴリズムを使用するモデルを直接作成、テスト、運用できます。

モデルの運用

Splunk 内で機械学習モデルを作成する主な価値は、組織のリアルタイムなマシンデータにシームレスにモデルを適用できる点にあります。Splunk Machine Learning Toolkitアシスタントを使用するにしても、SPL 内で直接作業するにしても、モデルは標準の SPL サーチに変換され、そこからさらにスタマイズされて、実際の運用環境で、リアルタイムアラート、レポート、ダッシュボードの生成に簡単に活用できます。