Jak AI i Machine Learning w Splunk zmieniają zarządzanie danymi w firmach?

Zachęcamy do wysłuchania nagrania, w którym Marcin Soja, inżynier z Splunk, przybliża tematykę wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) i Machine Learning (ML) w platformie Splunk.

Splunk to jedna z wiodących platform do zarządzania danymi w organizacjach – zarówno w kontekście logów, bezpieczeństwa (SIEM), jak i monitoringu środowisk IT (Observability).

Dzięki integracji AI i ML, Splunk umożliwia przewidywanie zagrożeń, wykrywanie anomalii oraz automatyzację procesów IT i biznesowych.

Splunk – platforma dla bezpieczeństwa i observability

Platforma Splunk opiera się na trzech głównych filarach:

1. Splunk Platform – centralne miejsce do zbierania, przetwarzania i wizualizacji logów z różnych źródeł. Dzięki językowi zapytań SPL (Search Processing Language) użytkownicy mogą tworzyć dashboardy, alerty oraz wizualizacje danych.
2. Splunk Security – rozbudowane narzędzia SIEM, takie jak Splunk Enterprise Security, User Behavior Analytics oraz gotowe detekcje oparte o ML. Dzięki nim organizacje mogą szybko identyfikować zagrożenia i reagować na incydenty bezpieczeństwa.
3. Splunk Observability – monitorowanie systemów i aplikacji w czasie rzeczywistym. Narzędzia ITSI (IT Service Intelligence) czy APM Infrastructure Monitoring pozwalają przewidywać awarie, wykrywać anomalie i optymalizować działanie infrastruktury.

Splunk AI i Machine Learning

Wideo pokazuje, jak AI i ML w Splunk są wykorzystywane w praktyce:

• Machine Learning Toolkit – darmowe narzędzie pozwalające na analizę danych, wykrywanie anomalii i przewidywanie zachowań systemu bez potrzeby głębokiej wiedzy z zakresu ML.
• Predictive Analytics – przewidywanie zachowań systemów i użytkowników w oparciu o dostępne dane historyczne. Idealne do krótkoterminowego prognozowania i reagowania na potencjalne problemy.
• Generative AI i Deep Learning – tworzenie modeli, które mogą wspierać automatyzację, np. generowanie kodu, automatyczne detekcje lub tworzenie zapytań SPL z pomocą asystenta AI.

Zastosowanie Splunk AI w praktyce

W wideo omówiono trzy główne obszary zastosowań AI w Splunk:

1. Anomaly Detection – wykrywanie nietypowych zachowań w systemach, logach czy danych biznesowych.
2. Behavioral Profiling – analiza zachowań użytkowników i systemów w celu identyfikacji potencjalnych zagrożeń.
3. Predictive Analytics i Dynamic Thresholding – przewidywanie przyszłych zdarzeń w systemach IT oraz automatyczne dostosowywanie progów alertów.

Splunk umożliwia wykorzystanie zarówno prostych, wbudowanych komend ML, jak i bardziej zaawansowanych modeli, które wymagają wiedzy z zakresu data science. Dzięki temu użytkownicy mogą wdrażać AI w swojej organizacji niezależnie od poziomu zaawansowania.

Dlaczego Splunk AI jest istotny dla polskich firm

• Szybsze reagowanie na zagrożenia – dzięki automatyzacji i predykcji incydentów.
• Redukcja kosztów i alert noise – grupowanie podobnych incydentów i rekomendowanie odpowiednich działań.
• Dostępność narzędzi ML i AI – zarówno darmowych, jak i Premium, bez potrzeby posiadania dużego zespołu specjalistów.
• Bezpieczeństwo danych – wszystkie analizy odbywają się lokalnie, na instancji firmy, bez wysyłania danych do zewnętrznych usług.

Podsumowanie

Splunk AI i Machine Learning to narzędzia, które wspierają firmy w zarządzaniu danymi, zwiększają efektywność zespołów IT i Security, a także pozwalają na przewidywanie zagrożeń i awarii w systemach. Wideo Marcina to praktyczny przewodnik po możliwościach platformy, pokazujący, jak wdrożyć ML i AI w polskich organizacjach w sposób bezpieczny i efektywny.