Splunk サーチ処理言語(SPL)のパワー

Splunk プラットフォームのコアは、Splunk のサーチ処理言語、すなわち SPL^™ です。SPL は簡単に習得できて、大きな能力を持つ言語です。これを使用すると、あらゆるマシンデータに対して、
あらゆる質問ができるようになります。

Splunk プラットフォームは、マシンから生成された膨大なデータを時系列のイベントに変換しビジネス上のまたはオペレーション上の質問にリアルタイムで答えます。

サービスレベルの可視化のために、インフラに点在するイベントをどのように関連付ければよいですか？

使用パターンと地域的傾向をどう理解したらよいですか？

システムのパフォーマンス、セキュリティ、コンプライアンスの問題をどう監視したらよいですか？

マシンデータで何が変わりますか？

なぜ SPL なのか？

Splunk の SPL は、SQL の最高の能力と Unix パイプライン構文を組み合わせて、以下のことを可能にします。

すべてのデータにオリジナルの形式でアクセス
時系列のイベントを最適化
同じ言語を使って視覚化

Splunkサーチコマンドリファレンス

SPL には 140 を超えるコマンドがあり、あらゆるデータのサーチ、関連付け、分析、視覚化が行えます。5 つの主要エリアに要約できる非常に強力な言語です。

干し草の山から針を探す

Splunkでは、あらゆるデータセットからキーワードでサーチしてフィルタをかけます。サーチ結果を絞り込みサーチにかけて、さらに複雑な質問をすることができます。

より豊かにより深く

lookup コマンドを使って非構造化されたデータと構造化されたデータをマージできます。cluster や analyzefields といったデータ探索コマンドを使って、フィールドの予測因子を探し出し、データセットとの関係を知ることができます。

地域データをリアルタイムで視覚化

iplocation コマンドを使って IP アドレスに経度、緯度、geostats を割り当てると、リアルタイムで統計をマップします。

統計の予測、チャート化、視覚化

stats コマンドには 20 以上のオプションがあり、これにより統計の計算や傾向の生成が行えます。そして、その結果をチャート化、視覚化して、お望みの時間幅、精度の統計として提供します。

機械学習と異常検出

異常検出を使って、異常なアクティビティやイベントを発見します。fit または apply コマンドを使うと、機械学習のモデルの構築、適用ができます。

次のステップへ

Splunk のサーチ処理言語 (SPL) は、膨大なマシンデータの中を高速で探索し、干し草の中の針を探すように、インシデントの根源を割り出すことができます。これまで何日も何か月もかかった IT オペレーションが、ほんの数時間でできるようになるのです。ひとたび SPL のパワーを知ったなら、もうこれなしに仕事はできません。