Splunk AI 工具箱
构建和部署定制的 AI 模型和工作流程
利用您的数据构建定制化 AI 模型，获取可操作的洞察，从而更快、更明智地做出决策。
引导式 AI 开发
通过分步指导的工作流程为常见的业务挑战构建和部署模型，加速价值实现时间。
可操作的情报
操作您的 AI 工作流程：实时收集并分析数据、反复训练模型并设置警报。
加速定制使用案例
开发用于异常值和异常检测、预测性分析和集群的生产模型。
看看 AI 工具箱能为您做些什么
SPL 和开源库集成
使用机器学习 SPL（搜索处理语言）命令直接构建、测试和运维监督和非监督模型。通过经认证 Splunk 专业服务中的 Splunk AI Toolkit Container for TensorFlow™ 访问 TensorFlow™ 库。您可以使用任何预先打包的 Python 算法，或导入 300 多个开源算法中的任何算法。
更快的大数据集性能
通过利用 Apache Spark™，直观且轻松地将机器学习模型拟合到大型数据集，享受更易扩展性、更高弹性和更快的计算速度。通过 Splunk MLTK Container for TensorFlow™ 访问 TensorFlow™ 库。
检测数字和分类异常值
轻松识别网站访问量的变化并标记异常交易。识别包含异常值组合的峰值和事件。发现与以前的值显著不同的值，并查找包含异常值组合的事件。
时间序列预测
建立符合历史数据并预测未来数值的模型，通过准确的预测提升组织的规划能力。关注升级硬件需要花费多少资金才能满足需求，开放多少基站带宽才能适应当地人口增长等。
群集数字事件
使用聚类算法对数据进行分区，以找出哪些主机的行为类似，或识别隐藏的模式，如在线购买中未发现的趋势、安全环境中的异常情况和资源使用的峰值。
预测数字和分类字段
围绕对业务至关重要的数值或类别事件（数值或类别）构建预测模型。利用这些预测模型进行规划，或发现收入、成本、需求、使用、容量等方面的异常。
客户案例
Papa Johns 通过 Splunk 构建数字世界的韧性
各种攻击一直在不断变化，而 Splunk 可以帮助我们快速反应并调整我们的预防措施。
3K+
进行监控的店面
90%
订单来自网络
