数据海洋可视化,Splunk平台价值实现

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我们身处数据爆发时代,世界正从IT走向DT。在移动互联网、云计算和大数据的穹顶之下,IT运维管理被赋予了更多信息挖掘和数据分析重任。信息碎片化加大了选择成本的空间,如何有效采集和分析数据、排除阅读噪音成为IT部门在大数据时代亟待解决的难题。

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Splunk安全之海的革命,其探险家精神又将在企业IT运维领域擦出怎样的火花?Splunk>live2018中国用户大会北京站IT运维场,我们一起来听技术专家怎样说。

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Splunk北亚合作伙伴技术经理 翁捷荣:Splunk对DevOps的价值

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Splunk北亚合作伙伴技术经理 翁捷荣

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DevOps运动的主要特点是在软件建构的所有步骤中大力提倡自动化和监控,旨在缩短开发周期,增加部署频率和更可靠的版本,与业务目标紧密结合。

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DevOps自出现以来很大程度上改善了IT运维环境,增加了团队协作效率,加速了产品生命周期。但DevOps同时也会产生一些问题。例如,需要对商务流程有充分理解才能定义有效API接口;测试非常复杂、团队需要建立DevOps文化;在微服务间传送嵌入式数据也很麻烦。为了解决这些问题,DevOps的复杂程度呈指数级增长。

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翁捷荣表示,想要使整个DevOps运行良好,不能简单的依靠开发工具,需要将运维、安全等环节汇集在一起才能达到更好的监控效果。DevOps需要为整个团队服务,包括商业、项目管理、开发、构建、QA、安全、阶段、运营等。

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Splunk在一定程度上帮助了DevOps实现这样的价值。Splunk提供跨开发及跨运营的可见性。利用Splunk,我们达到了更理想的开发环境。Splunk帮助DevOps更快的投入市场,开发人员能够更快得修复软件出现的问题。

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Splunk 亚太区客户关系总监 杨鹏:人工智能运维AIOps,为企业提供IT预测性

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Splunk 亚太区客户关系总监 杨鹏

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Splunk是安全之海的革命,拥有无限的探险家精神。在ITOA领域,Splunk是领导者。但在ITOM领域,面对很多强大的对手,Splunk不在占据眉头。

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根据Garner发布的Market Share Analysis报告,在ITOM领域,Splunk排在第二位。Garner在今年的报告里,把AI及相关能力摆在了一个很重要的位置。

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在Splunk里,AIOps更希望能够从根本上为企业节省时间和开销。对此,Splunk的贡献很大,该贡献不只是AI本身,还有很多其他能力,例如:高质量大数据能力、掌握全部数据洞察能力、降低数据使用成本以及AI能力的最大化。

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杨鹏老师强调,数据是AI成功的基础。在市场中,随处可见AI实力很强的公司,却把大量时间和精力用于数据发现,因为对于AI而言,数据真的很重要。Splunk在整个流程里便贡献了一种数据的能力以实现AI价值最大化。

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在机器学习工具包里,Splunk并没有贡献多高超的算法,Splunk真正的的贡献是让大家在机器学习工具包上更容易的使用数据,降低机器学习的使用门槛并提升效率。

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Splunk 亚洲区首席IT运维技术顾问 林雄蔚:以数据为导向,实时监控和分析您的商业和IT服务

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Splunk 亚洲区首席IT运维技术顾问 林雄蔚

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研发人员想要把商务跟IT串联起来,最重要的不是从IT主键出发,而是从外到内,从业务角度出发,逐渐与IT串联起来。林雄蔚表示,可以利用现有子程序、监控资料用Splunk大数据的方式把资料统一集中到一起。这是一个渐进性的过程,并非一次性项目。

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F5大中华区首席技术官 吴静涛:网络感知应用,应用控制网络

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F5大中华区首席技术官 吴静涛

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在传统的网络结构中,糖葫芦串式的网络设计方式跟新的云环境设计方式存在致命的不同,这不是网络本身造成的,而是应用程序造成的。一个复杂的应用结构,一旦出现问题便很难去查。新一代运维平台一定会谈到DevOps实现东西流量应用调用可视化的问题。关于这一点,F5有一个非常好的想法,以软负载、虚拟应用服务的形式在云中部署。将软负载和虚拟应用服务打包,开发部门控制的是打包好的网络服务。网络部门仍然控制硬件形式存在的交付服务,并将软负载在多云环境中灵活扩展,形成统一交付平台。实现了这一点,紧接着可以做DevOps网络中间键,这就跟Splunk建立了非常紧密的联系。我们可以实现用户/网络体验监控、用户行为监控、应用性能管理等。

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F5的客户曾给过这样一个建议,即F5的“A、B、C、D、E”,通过“AI Ops”和机器学习,以F5 作为“BigData”的网络数据引擎,在“Cloud”环境中实现“DevOps”的可视化和提升“user Experience”。

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吴静涛表示,今天的F5改变了。Splunk的加入,让F5不在是一个传统网络的厂商,而是一个跟A、B、C紧密结合的厂商,企业理念也得到了更多的认可。

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Tableau大中华区技术顾问 郭杰:Tableau 可视化科学与艺术

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Tableau大中华区技术顾问 郭杰

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Tableau创建于2013年,目标是希望帮助所有人理解数据。郭杰老师表示数据可视化的基础是前意识属性,没有可视化的话,我们分析会很困难。可视化是一门艺术,通过可视化,人们能够更深入的理解数据。

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郭杰用了两个形象的词来解释数据探索,一个是已知的未知问题,即回答问题的方法已知,答案未知。另一个是未知的未知问题,即回答问题的方法未知,答案也未知。而未知的未知问题就是大数据的真正价值所在。

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当你有数据,即便你认为已经理解了,但Tableau会用一种可视化的方式帮助你更好的探查和理解数据。

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欲了解更多大会北京站精彩内容,请点击了解更多观看完整视频回放:

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穷矮挫
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