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      Splunk如何使機器數(shù)據(jù)成為戰(zhàn)略資產(chǎn)?

      2017-10-17 19:55程夢瑤
      軟件和集成電路 2017年9期
      關鍵詞:運維建模機器

      程夢瑤

      在成功登陸納斯達克市場5年后的今天,Splunk持續(xù)以“跑贏大盤”的評級在資本市場獲得矚目。作為全球第一家大數(shù)據(jù)上市企業(yè),Splunk正朝著大數(shù)據(jù)軟件解決方案提供商的目標定位不斷邁進。

      作為全球第一家大數(shù)據(jù)上市企業(yè),近年來,Splunk在綜合日志分析工具型軟件產(chǎn)品方面的優(yōu)勢依然顯著,而針對云和Hadoop技術的分析平臺在行業(yè)場景化應用中的表現(xiàn)也可圈可點,正朝著大數(shù)據(jù)軟件解決方案提供商的目標定位不斷邁進。

      Splunk的核心產(chǎn)品主要包括Splunk Enterprise、Splunk Cloud、Splunk Light,這些產(chǎn)品的共同特性在于快速處理大量數(shù)據(jù),并通過可視化呈現(xiàn)最終結果,為使用者提供決策分析的依據(jù)。那么,這與傳統(tǒng)的BI軟件又有何差異呢?盡管對于結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)的處理難度,大家都是有所耳聞,也有不少公司表示具備處理非結構化處理的能力,但實際上,目前市場上真正具備快速處理海量數(shù)據(jù)能力的公司也不過是鳳毛麟角。

      談及Splunk在數(shù)據(jù)處理能力上與傳統(tǒng)BI軟件廠商之間差異性,從數(shù)據(jù)類型、客戶群體、解決需求三方面即可做出區(qū)分。傳統(tǒng)BI軟件廠商主要處理數(shù)據(jù)庫中各類業(yè)務數(shù)據(jù),通常是結構化數(shù)據(jù),并以圖表方式呈現(xiàn)給業(yè)務部門作決策參考,如Tableau。而Splunk則是基于非結構化數(shù)據(jù)的實時分析,比如日志分析,并提供一系列App幫助用戶做數(shù)據(jù)導入,針對數(shù)據(jù)的ETL(將數(shù)據(jù)從來源端經(jīng)過抽取extract、轉(zhuǎn)換transform、加載load至目的端),使用者多為IT運維人員。從某種程度上說,Splunk更像是提供一個數(shù)據(jù)搜索的引擎,其更強大的能力主要體現(xiàn)在機器數(shù)據(jù)的快速分析能力上。

      從機器數(shù)據(jù)到運維智能

      這些機器數(shù)據(jù)隱藏于金融科技、工業(yè)4.0、平臺經(jīng)濟、DevOps、云端、物聯(lián)網(wǎng)等各領域,包含數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)、安全設備數(shù)據(jù)、服務器數(shù)據(jù)、點擊流,以及全球定位系統(tǒng)IVR射頻識別數(shù)據(jù)。通過對機器數(shù)據(jù)的搜索和分析,實時獲取運營情報,而后為企業(yè)提供安全事故的調(diào)查和預測能力、威脅檢測能力、內(nèi)部威脅感知和實時監(jiān)控能力。

      “我們所有的互動都會被傳感器所捕捉,跟周邊的環(huán)境進行數(shù)據(jù)傳遞。如何在這樣一個互動的世界當中去捕捉數(shù)據(jù)流,又如何從數(shù)據(jù)當中去挖掘價值,獲取深度的分析?”Splunk公司總裁兼首席執(zhí)行官 Doug Merritt認為,作為消費者對數(shù)據(jù)環(huán)境的感受已經(jīng)能夠有非常直觀的體驗,而對于有數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求的客戶而言,從數(shù)據(jù)當中提取他們希望獲得的重點信息,才是關鍵所在。

      在倫敦蓋特威克機場,95%的乘客在5分鐘或更短時間內(nèi)通過安檢。借助Splunk公司的底層技術支持,蓋特威克機場開發(fā)了移動App,通過對乘客的航班信息、飛機流量、天氣狀況、地面道路交通及乘客個人數(shù)據(jù)進行分析,機場可以將乘客的出行時間提前規(guī)劃好,并告知乘客,使乘客做到準時登機,并避免誤機或在機場徒勞地等待,這大大提高了客戶的出行效率。這樣的大數(shù)據(jù)應用場景,在Doug Merritt看來,在Splunk 的客戶案例里還有很多。

      比如,在印度尼西亞,7-Eleven需要提供比當?shù)胤浅J軞g迎的休閑咖啡館/商店“Warung”更好的服務,而且考慮到印尼人民的可支配收入在不斷增加,應滿足他們對“消費得起的奢侈品”的需求。7-Eleven最初的業(yè)務分析系統(tǒng)是圍繞預定義的模板構建的,銷售點數(shù)據(jù)分析功能有限,并且無法生成用于合理決策的實時深度分析結果。典型的數(shù)據(jù)處理周期涉及對分散系統(tǒng)生成的銷售報告進行多輪次人工分析,這通常需要三到六個工作日才能完成。因此,計劃一次促銷活動大概需要三個月的時間,嚴重阻礙了營銷工作。

      部署Splunk Enterprise之后,印尼7-Eleven能夠動態(tài)組織其數(shù)據(jù)資產(chǎn),全面掌握所有內(nèi)部數(shù)據(jù)的概況,并從多個角度分析每個銷售點的業(yè)績。該系統(tǒng)還可以從外部來源提取數(shù)據(jù),使其與銷售點數(shù)據(jù)相關聯(lián),對業(yè)務進行更加深入的分析。例如,通過與雅虎天氣相集成,7-Eleven可以參考天氣預報,準確地預測不同產(chǎn)品的市場需求。在Splunk平臺高度自動化和直觀的界面中,7-Eleven系統(tǒng)管理員只需幾分鐘的時間就能夠通過觸發(fā)下拉菜單中的功能生成所有數(shù)據(jù)的全面視圖。

      為了促進其營銷,7-Eleven每季度推出五項新的促銷活動,包括咖啡和面包的優(yōu)惠券,以及手機服務套餐等。據(jù)Splunk平臺生成的運營深度分析結果,只需兩周的時間就可以準備好啟動新活動—與以前的系統(tǒng)相比時間縮短了80%。機器生成的數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)中增長最為迅速和復雜的領域之一。不論何種業(yè)務,Splunk都可以將機器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價值的洞見,這便是“運維智能”。

      “無需建?!?每個人都可取可用

      在Splunk平臺上,擁有豐富的應用程序和附加組件生態(tài)系統(tǒng),覆蓋14000家以上的客戶以及超過1300的應用程序。這家總部位于美國舊金山的公司,在全球已經(jīng)擁有超過2700名員工。

      “我們是一個大數(shù)據(jù)的軟件解決方案提供方,既包括云端部署也有本地部署,現(xiàn)在在平臺上的解決方案的數(shù)量不斷上升,目的還是幫助用戶解決他們的具體問題?!盌oug Merritt對目前Splunk的定位作出了闡釋。

      Splunk的解決方案主要覆蓋五方面:基礎架構和IT運維、應用交付、安全與合規(guī)、業(yè)務分析、物聯(lián)網(wǎng)和行業(yè)數(shù)據(jù)。針對全球110個國家1.3萬名客戶,Splunk致力于通過軟件提升服務水平,減少運營成本,降低安全風險,實現(xiàn)合規(guī)性,加強DevOps協(xié)作。通過Splunk解決方案,客戶可以打破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)豎井,實現(xiàn)運維智能新高度,將數(shù)據(jù)的價值轉(zhuǎn)化為業(yè)務用戶的深刻洞見。

      “信息的價值出現(xiàn)了兩個越來越集中的趨勢,一個是靈活的架構,可以讓我們提出各種各樣的問題,可以向數(shù)據(jù)源提出各種各樣的問題,這個數(shù)據(jù)衍生出來的架構能夠回答這些問題。另外一個,就是要結合機器學習和人之間的互動,將數(shù)據(jù)當中提取出來的深度分析做進一步的擴展。首先我們通過機器學習的算法來甄別異常之處,通過人來判斷這個異常是否真實,如果它存在潛在威脅,我們再去做深度挖掘,去找到它的根本原因?!盌oug Merritt談到。

      Splunk是為非結構數(shù)據(jù)而生,曾被評為大數(shù)據(jù)里面的谷歌。通常來講,Splunk提供的是一個數(shù)據(jù)分析平臺,它可以收集數(shù)據(jù)、實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時分析,并提供靈活有效的搜索。Splunk提供了專業(yè)的數(shù)據(jù)存儲和處理方式,通過檢索手段,用戶就可以對數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性進行挖掘和探索。在此基礎上,用戶不需要建模,也不需要關心MapReduce原理,讓用戶直接上手查找數(shù)據(jù),發(fā)覺數(shù)據(jù)背后所蘊藏的價值。

      這種“無需建模”的特性最終可以實現(xiàn)人人可用,但這并不意味著放棄建模,而是改變傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)分析先建模再導入數(shù)據(jù)的方式。Splunk認為,傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析都是先建模,先建模的問題就是,由于早期認知是有限的,如果早期建模,等于把很多有用的數(shù)據(jù)和信息先淘汰掉。傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)建模就好比制作一個Excel表格,你們先要定制,要收集什么數(shù)據(jù),每一列要什么數(shù)據(jù)都要事先設定好。但是Splunk的做法是,不要事先設定這個表格,而是先收集原始數(shù)據(jù),要想什么東西,在做表格的時候隨時可以做。

      Splunk在中國

      在中國,日志分析市場起步較晚,很多公司都是2014年之后成立的,但資本市場卻是十分看好,比如日志易在2015年完成6000萬元的A輪融資,HanSight瀚思在2016年完成3000萬元的A輪融資。

      據(jù)透露,在Splunk龐大的客戶群中,目前大致有30多家中國客戶,而這個數(shù)量還在不斷增長中。

      Splunk公司亞太區(qū)副總裁梅正宇談到,目前在中國最受歡迎的核心產(chǎn)品是Splunk Enterprise。該產(chǎn)品可以實現(xiàn):收集來自任何來源的日志以及機器數(shù)據(jù),并為其建立索引;強有力的搜索、分析和可視化能力可以為各種類型的用戶提供支持;應用為信息安全、IT運營、業(yè)務分析等方面提供解決方案;可以查看本地、云和混合環(huán)境;提供適合任意組織的擴展、信息安全以及可用性;作為軟件或者SaaS解決方案提供。

      除了用于運維監(jiān)測外,Splunk在大數(shù)據(jù)安全市場同樣廣受好評。安全、IT運維、APM(應用性能管理)是中國用戶采用最多的Splunk的產(chǎn)品。Splunk還嘗試在中國開拓物聯(lián)網(wǎng)方面的應用,目前還處于起步階段。endprint

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