Data Stream Processor

リアルタイムのストリーム処理によってデータをミリ秒単位で収集、処理し、Splunkやその他の送信先に配信

データストリーム処理 データストリーム処理

さまざまなソースからの大量データや高速に生成されるデータを継続的に収集し、ミリ秒単位でインサイトを複数の宛先に配信します

コンプライアンスおよびデータプライバシーの強化 コンプライアンスおよびデータプライバシーの強化

コンプライアンスおよびデータプライバシーの強化

コンプライアンスとデータプライバシーを強化します

インサイトを継続的にリアルタイムで獲得 インサイトを継続的にリアルタイムで獲得

ビジネスインサイトを継続的にリアルタイムで獲得

データ操作機能を使用してデータの傾向やパターンを早期に特定し、脅威の防止や迅速なビジネスチャンスへの対応を可能にします

運用効率の改善 運用効率の改善

運用効率の改善

複数のソースのデータを1カ所から管理および配信するDSPは、GUIを活用することでコーディングを減らすだけでなく、パイプラインロジックと機械学習でデータパイプラインを自動的に設計し、実行します

製品機能

複数のソースから非構造化データまたは構造化データを収集し、大量のRawデータをコンテキストに応じた豊富なインサイトに瞬時に変換します

リアルタイムで生成されるデータに基づいた対応

リアルタイムサーチを実行し、データストリームで発生する特定の条件を検出します。特定の条件を満たすデータを集約またはフィルタリングし、機密情報や個人情報をマスキングします。

リアルタイムで生成されるデータに基づいた対応 リアルタイムで生成されるデータに基づいた対応
企業全体にデータ配信 企業全体にデータ配信

企業全体にデータ配信

ユーザーに対して、すべてのデータストリーミングへのアクセスを許可したり、そのサブセットをさまざまな宛先に配信したりできます。Apache Pulsarをストリーミングエンジン基盤とするDSPは、組織の成長に合わせてデータ配信と拡張が可能です。

ストリーミングMLによるリアルタイムの成果

新しいデータを受信するたびにオンラインで学習するストリーミングMLモデルなら、オフライントレーニングを追加で実行しなくてもモデルを強化できます。データ取り込みの遅延をリアルタイムで検出し、上流での問題を特定して、ネットワークトラフィックの監視を効率化できます。

ストリーミングMLについて(英語)

ストリーミングMLによるリアルタイムの成果 ストリーミングMLによるリアルタイムの成果

Splunkであらゆる問題解決、意思決定、ビジネス戦略にデータを活用