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Splunk：让机器数据产生价值
不可否认的是,人工智能和机器学习的火热,让很多初创和规模较大的科技公司蹭了一波热度,他们想尽办法将自己和这些术语联系起来.然而这种喧闹必须停止.
毫无疑问,人工智能以及大数据的到来让我们对数据的价值重新定义,虽然目前人工智能还不会成熟到足以匹配人类的技能和能力,但具备机器学习能力的人工智能将越来越多地帮助企业针对大量的数据做出决定.企业需要拿出实质性的产品来证明,自己是如何利用数据对业务、IT 或者安全相关的结果进行分析预测的.
“数据是一种战略优势,企业正在寻找将数据转换为答案最快,最有效的方法.”Splunk 首席产品官Richard Campione 认为,机器学习对于客户成功和Splunk 的发展都非常重要,尤其Splunk 的无缝集成功能会让每个人都能使用机器学习,客户也可以更好地分析和预测他们的数据.
机器学习、人工智能正在成为主流
试想一下,股票会上涨,还是下跌？客户的购买需求是怎样的？人工智能在机器学习的推动下,为很多行业带来了可性的深刻洞见以及充满希望的前景.
Gartner 预测,作为被广泛关注的新兴技术,人工智能和先进的机器学习技术将在企业甚至整个行业中掀起革命浪潮.在幅度降低劳动力成本的同时,还会产生意想不到的新见解,从原始数据中发现新模式,并建立预测模式.
事实上,在全球数字化转型的趋势下,人工智能以及云计算等新兴技术将成为重要的技术支持.无论是金融行业还是其它行业,都需要依靠大量的数据分析能力,作出正确的、及时的决策来满足客户的需求,因为更好的应用程序才能有助于企业的工作效率.
除此之外,人工智能和机器学习也正在成为B2B 的主流,Alexa、Cortana、Siri 这些都是人工智能和机器学习进入我们日常生活的代表.未来人工智能和机器学习将会有更多的形式：端到端的人工智能、经过预先训练的模型以及面向物联网的人工智能.
所以,在整体的行业背景下,Splunk 也选择加入了机器学习和人工智能的浪潮中,并结合机器学习功能发布了三款产品,分别是Splunk Enterprise7.0、Splunk ITSI 3.0 以及Splunk 机器学习工具包.将机器的学习功能带入到了企业的数据分析、监测、运营等工作当中,同时为开发者带来最开放的工具包,让任何人都可以使用它来预测未来的IT、安全和业务成果.
安全神经中枢,为企业保驾护航
随着移动通信、云计算、物联网和交通运输等技术在数字化转型的推动下不断发展,与此同时我们面对的安全问题也将更加严峻.Cartner 预测,到2020 年,25% 以上已识别的攻击事件将涉及物联网.
其中,一方面来自网络安全专业人员的缺失.数据显示,到2019 年,全球网络安全专业人员的短缺将达到200 万,安全技能的差距在逐年拉大,没有放缓的迹象.另一方面则是因为技术升级促使的攻击方式也在发生扩展和演变.
当人工智能和机器学习在网络安全防御的应用不断扩展的同时,我们发现它也成为了攻击我们的有效工具.所以,数据和机器学习算法正在成为新的竞争领域,获胜的策略更加依赖于将人类智能、机器学习和数据融合在一起的最佳方案.
“机器学习能够让工作量很大的安全团队实力大增,可以不用占用他们的有限时间发现威胁,缩短安全运营与网络犯罪的距离.”Splunk 北亚区总经理戴健庆在接受笔者采访时说到,“所以基于人工智能和机器学习技术,Splunk 在.conf2017 为大数据安全监测提供了最新的解决方案,内容包括Splunk UBA 4.0、Splunk ES 内容更新等,为企业安全保驾护航.”
写在最后
将庞大的数据通过机器学习技术和人工智能强大的分析能力,为客户提供满意的解决方案,并走向应用,最终形成生态的闭环是Splunk 一直在做的事情,同时也是Splunk 的价值所在.
为进一步满足客户需求,在IT 运维方面,Splunk 将更加重视DevOps、DevSecOp 两项业务的开发,而安全方面,Splunk 的产品在使用机器学习后可以为网络安全再带来更多的武装和动力,使数据的隐私性更强.
机器论文范文结:
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