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SplunkConf 2016 : devenir l’usine à données de l’entreprise

La conférence des utilisateurs et des partenaires de Splunk vient de s’ouvrir dans le complexe de Disney à Orlando. Doug Meritt, le CEO de Splunk a dévoilé les nouveautés produits et précisé la vision stratégique de l’entreprise : devenir la machine qui fait tourner l’usine à données de l’entreprise.

Doug Meritt ne doute pas que le machine learning fait entrer le Big Data dans une nouvelle ère. Encombinant le Big data avec les technologies déjà présentes dans sa plate-forme, l’éditeur américain se propose d’apporter des analyses prédictives pour optimiser les opérations des services informatiques, la sécurité mais aussi les opérations quotidiennes des entreprises. L’intégration du machine learning dans tous les produits de Splunk avec les bibliothèques d’algorithmes présents, qu’ils soient packagés ou personnalisés, vise à proposer de nouvelles possibilités. Par exemple la détection automatique d’anomalies ou, dans les modèles de données, réduire les alertes inutiles par des modèles sur les circonstances "normales". Il s'agit de réagir et anticiper selon ces circonstances pour une maintenance proactive et apporter des optimisations opérationnelles dans la gestion des inventaires ou la prévision des besoins afin de réagir aux changements qui surviennent par des analyses avancées sur l’historique des données et des modèles.

Le machine learning partout

Toutes les nouvelles versions présentées lors de la conférence intègrent désormais les fonctions de machine learning. Splunk Cloud et Splunk Entreprise 6.5, disponibles dès aujourd’hui, profitent de cette nouveauté et se dotent de nouvelles commandes et d’un assistant pour créer des modèles de machine learning pour différents usages comme les opérations du service informatique, la sécurité ou des optimisations opérationnelles des lignes de métiers. L’interface utilisateur a été revue pour un usage plus large vers des non spécialistes et simplifie la préparation des jeux de données avec des visualisations plus intuitives des tables de données.

La version est plus finement intégrée avec Hadoop et les entreprises peuvent maintenant déployer leurs historiques de données dans Hadoop et utiliser des fonctions hybrides de recherches pour analyser leurs données dans Splunk par Splunk Search ou d’autres outils comme Elastic Search.

La solution de monitoring Splunk ITSI, qui s’appuie sur la plate-forme de l’éditeur, améliore ses fonctions par le machine learning et réduit le temps de résolution des incidents par une détection plus rapide des causes de problèmes. Pour y parvenir la solution construit des modèles des situations « normales » de fonctionnement de l’informatique de l’entreprise. Des services en temps réel d’analyse priorisent les incidents selon leur contexte métier et les niveaux de services tout en apportant la vision centralisée de la plate-forme Splunk.

Un écran de la solution Splunk Entreprise Security.

Dans le domaine de la sécurité, Splunk Entreprise Security (ES) et Splunk User Behavior Analytics (UBA) sont remis à niveau respectivement avec des versions 4.5 et 3.0. Les versions améliorent la détection, l’analyse et la remédiation des incidents par une gestion centralisée et par des réponses s’adaptant au contexte et les corrélations dans Splunk Entreprise Security. La version simplifie l’analyse par une interface revue améliorant la compréhension des métriques de sécurité dans les vues fournies par le logiciel. Les cas d’utilisation dans UBA ont été remis à jour pour une détection des menaces plus efficace et en vue d'apporter des détections des cibles plus efficaces en gérant les priorités par les résultats du moteur de détection des anomalies utilisant les fonctions de machine learning. Les deux logiciels seront disponibles le 31 octobre prochain.


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