数据流处理器

通过实时流处理,在几毫秒内收集、处理数据并将其分发到 Splunk 和其他目标位置

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持续收集来自不同来源的高速、大容量数据,并在几毫秒内将分析结果分发到多个目标地址

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提高合规性和数据隐私

提高合规性和数据隐私

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收获持续、实时的业务洞察力

使用数据处理功能来发现数据中的早期趋势或模式,并防止或快速响应业务机会和威胁

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提高运营效率

作为一个管理和分发来自多个来源的数据的单一位置,DSP 利用图形 UI 来减少编码以及渠道逻辑和机器学习来自动设计和执行数据渠道

产品功能

从多个来源收集非结构化或结构化数据,并将大量原始数据快速转化为丰富的上下文分析结果

对传输过程中的数据进行转换并采取行动

执行实时搜索以检测流中出现的特定条件。聚合或筛选出满足特定条件的数据,并屏蔽敏感或私有信息。

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企业范围内的数据交付

允许用户访问所有数据流或将数据流的子集分发到不同的目的地。我们的底层流引擎 DSP 构建在 Apache Pulsar 的基础之上,可保证数据传输,并可随着组织的发展而扩展。

流式机器学习以获得实时结果

调用可在新数据到达时进行在线递增训练,无需大量离线训练的流式机器学习模型。检测何时数据摄入变慢,并实时识别上游问题,以更有效地监控网络流量。

了解流式机器学习

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客户案例

Mars 通过 Splunk 打造并扩展数据功能

最初看来,Splunk是一个更大的平台中的众多工具之一。但随着DSP等新功能的推出,我们开始将其视为一个平台。它很灵活,我们不需要购买其他的功能,而且整合功能也在不断地建立。

Greg Poniatowski, 信息安全领域负责人、Mars, Inc.

通过 Splunk 提供的方案,让数据参与到每个问题、决策和行动中。