Aprendizado de máquina

O grande futuro de Big Data
O aprendizado de máquina tem o potencial de mudar radicalmente nossas vidas diárias. Quer você esteja tentando prever a probabilidade de alguém comprar um produto, quer esteja tentando determinar quando uma rede de telefonia celular vai cair, o aprendizado de máquina pode oferecer análises preditivas com base nos padrões vistos nos dados de máquina.
A análise preditiva pode ser usada em todas as áreas das organizações para otimizar operações de TI, segurança e processos de negócio e para detectar e antecipar incidentes, reduzir tempo de resposta e prevenir resultados indesejados.

Big Data alimenta a tendência do aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina depende de uma ampla estratégia de coleta de dados em armazenamento de dados, ambientes na nuvem e híbridos. Quando você enriquece os dados de máquina com dados estruturados de negócios e aplica o aprendizado de máquina a esse processo, você ganha o poder de prever e responder a eventos de negócios em tempo real.
Mais de 60% do tempo dos cientistas de dados é gasto com a preparação de dados para análises avançadas. Com a Splunk, o cientista de dados da sua equipe pode se concentrar em oferecer insights.
Seu diretor de TI, que anda sem tempo, pode alavancar os pacotes de aprendizado de máquina para identificar de forma rápida a causa raiz das interrupções no serviço usando o Splunk IT Service Intelligence.
Seu especialista em segurança pode encontrar ameaças internas porque o a Análise de comportamento de usuário da Splunk tem modelos integrados de aprendizado de máquina com base na nossa experiência com o monitoramento e análise de eventos de segurança.
Conforme você superar a fase de coleta, busca e visualização de dados de demanda insights mais sofisticados, o aprendizado de máquina se tornará o novo marco para análises preditivas e automatizadas. O Splunk Plataform oferece apoio em toda esta caminhada.

Pacotes de aprendizado de máquina com a Splunk

A Splunk usa técnicas de aprendizado de máquina para identificar anomalias e padrões que podem acelerar investigações e descobertas de inteligência. Este tipo de aprendizado de máquina pré-construído e específico ajuda a destacar tendências e pontos de divergência e consegue remover o "barulho" gerado pelo massivo número de eventos em seus dados. A Splunk oferece o poder do aprendizado de máquina de forma impecável por meio das análises avançadas de suas soluções premium.

As análises avançadas do Splunk IT Service Intelligence incluem:

Detecção de anomalias: Cria referências a partir dos padrões normais de operação e usa medidas estatísticas para determinar os padrões de variabilidade do limite
Limite adaptável: Adapte limites de forma dinâmica para mudar comportamentos e destacar atividades anômalas
Análise de eventos: Combine os dados de eventos com análises avançadas para reduzir resíduos dos eventos, falsos positivos e extensivas regras de manutenção

A Análise de comportamento de usuário da Splunk inclui
aprendizado de máquinas sem supervisão e pré-programado para:

Detecção de ameaça: Compatível com a detecção automatizada de ameaças internas e ataques externos
Detecção de anomalias: Ajuda a identificar desvios em múltiplas entidades, por exemplo, usuários, aparelhos e aplicativos, por meio da comparação com a referência da entidade e seus grupos de pares gerados de forma dinâmica
Visualização avançada: Oferece visualização de agregados estatísticos em múltiplas entidades junto com visualização kill-chain enriquecida de um vetor de ameaça

Aprendizado de máquina personalizado com a Splunk

Para criar modelos personalizados que podem lidar com qualquer situação, a Splunk oferece o Machine Learning Toolkit, uma área de trabalho guiada onde você pode criar, testar e implementar modelos flexíveis. O Splunk Plataform inclui mais de 25 algoritmos de aprendizado de máquina muito utilizados e que podem ser aplicados diretamente a seus dados para detecção, alerta ou análise, tudo sem sair da Splunk Plataform.
Assistentes de Modelagem
Direcione a construção, validação e aplicação de modelos
Exemplos
Ofereça exemplos interativos para processos de TI, segurança, negócios e casos de uso de IoT
Biblioteca Python de código aberto
Construa modelos usando qualquer um dos mais de 300 algoritmos acessíveis por meio do ML Toolkit

Modelagem de Casos de Uso com a Splunk

Um valor chave na criação de modelos no Splunk é que você pode aplicá-los impecavelmente a dados de máquina em tempo real na sua organização. Com a Splunk, o aprendizado de máquina pode ser usado para criar modelos para uma variedade de casos de uso comuns.
Investigação Específica
Detecte anomalias e padrões nos dados de forma automática a fim de ajudar os investigadores a identificarem e resolverem incidentes.
Alerta Inteligente
Identifique padrões normais de dados com diferentes níveis de detalhe a fim de alertar somente em condições anormais para determinadas circunstâncias.
Ações Preditivas
Identifique padrões de atividade para antecipar e reagir a circunstâncias que poderiam interromper as operações ou as receitas, como, por exemplo, manutenção proativa.
Otimização dos Negócios
Aplique análises ML a dados e modelos históricos para prever demanda, gerenciar inventário, otimizar operações e reagir a condições variáveis.
A Zillow usa detecção personalizada de pontos fora da curva a fim de identificar de forma rápida os conjuntos dos servidores que estão causando interrupções devido a mudanças frequentes de código e configuração

Assista ao vídeo
O aprendizado de máquina da Splunk nos ajuda a melhorar a experiência do usuário final de forma rápida ao classificar a seriedade do problema. Nós podemos determinar as causas raiz de forma mais rápida, reduzir MTTR e melhorar SLAs.

O grande futuro de Big Data

O Splunk Plataform já tem uma rede empresarial e consolidada de dados de máquina que pode ser utilizada para inteligência operacional em tempo real. O aprendizado de máquina vai além do Splunk Plataform ao adicionar detecção de anomalias e desvios, limite adaptável e recursos de análise preditiva usando algoritmos em pacote ou personalizados para criar modelos de dados que preveem eventos futuros. Por ser um dos recursos centrais do Splunk Plataform, o aprendizado de máquina permite que você operacionalize seus dados de máquina.