資料海洋視覺化,Splunk平臺價值實現
我們身處資料爆發時代,世界正從IT走向DT。在移動網際網路、雲端計算和大資料的穹頂之下,IT運維管理被賦予了更多資訊挖掘和資料分析重任。資訊碎片化加大了選擇成本的空間,如何有效採集和分析資料、排除閱讀噪音成為IT部門在大資料時代亟待解決的難題。
Splunk安全之海的革命,其探險家精神又將在企業IT運維領域擦出怎樣的火花?Splunk>live2018中國使用者大會北京站IT運維場,我們一起來聽技術專家怎樣說。
Splunk北亞合作伙伴技術經理 翁捷榮:Splunk對DevOps的價值
Splunk北亞合作伙伴技術經理 翁捷榮
DevOps運動的主要特點是在軟體建構的所有步驟中大力提倡自動化和監控,旨在縮短開發週期,增加部署頻率和更可靠的版本,與業務目標緊密結合。
DevOps自出現以來很大程度上改善了IT運維環境,增加了團隊協作效率,加速了產品生命週期。但DevOps同時也會產生一些問題。例如,需要對商務流程有充分理解才能定義有效API介面;測試非常複雜、團隊需要建立DevOps文化;在微服務間傳送嵌入式資料也很麻煩。為了解決這些問題,DevOps的複雜程度呈指數級增長。
翁捷榮表示,想要使整個DevOps執行良好,不能簡單的依靠開發工具,需要將運維、安全等環節彙集在一起才能達到更好的監控效果。DevOps需要為整個團隊服務,包括商業、專案管理、開發、構建、QA、安全、階段、運營等。
Splunk在一定程度上幫助了DevOps實現這樣的價值。Splunk提供跨開發及跨運營的可見性。利用Splunk,我們達到了更理想的開發環境。Splunk幫助DevOps更快的投入市場,開發人員能夠更快得修復軟體出現的問題。
Splunk 亞太區客戶關係總監 楊鵬:人工智慧運維AIOps,為企業提供IT預測性
Splunk 亞太區客戶關係總監 楊鵬
Splunk是安全之海的革命,擁有無限的探險家精神。在ITOA領域,Splunk是領導者。但在ITOM領域,面對很多強大的對手,Splunk不在佔據眉頭。
根據Garner釋出的Market Share Analysis報告,在ITOM領域,Splunk排在第二位。Garner在今年的報告裡,把AI及相關能力擺在了一個很重要的位置。
在Splunk裡,AIOps更希望能夠從根本上為企業節省時間和開銷。對此,Splunk的貢獻很大,該貢獻不只是AI本身,還有很多其他能力,例如:高質量大資料能力、掌握全部資料洞察能力、降低資料使用成本以及AI能力的最大化。
楊鵬老師強調,資料是AI成功的基礎。在市場中,隨處可見AI實力很強的公司,卻把大量時間和精力用於資料發現,因為對於AI而言,資料真的很重要。Splunk在整個流程裡便貢獻了一種資料的能力以實現AI價值最大化。
在機器學習工具包裡,Splunk並沒有貢獻多高超的演算法,Splunk真正的的貢獻是讓大家在機器學習工具包上更容易的使用資料,降低機器學習的使用門檻並提升效率。
Splunk 亞洲區首席IT運維技術顧問 林雄蔚:以資料為導向,實時監控和分析您的商業和IT服務
Splunk 亞洲區首席IT運維技術顧問 林雄蔚
研發人員想要把商務跟IT串聯起來,最重要的不是從IT主鍵出發,而是從外到內,從業務角度出發,逐漸與IT串聯起來。林雄蔚表示,可以利用現有子程式、監控資料用Splunk大資料的方式把資料統一集中到一起。這是一個漸進性的過程,並非一次性專案。
F5大中華區技術長 吳靜濤:網路感知應用,應用控制網路
F5大中華區技術長 吳靜濤
在傳統的網路結構中,糖葫蘆串式的網路設計方式跟新的雲環境設計方式存在致命的不同,這不是網路本身造成的,而是應用程式造成的。一個複雜的應用結構,一旦出現問題便很難去查。新一代運維平臺一定會談到DevOps實現東西流量應用呼叫視覺化的問題。關於這一點,F5有一個非常好的想法,以軟負載、虛擬應用服務的形式在雲中部署。將軟負載和虛擬應用服務打包,開發部門控制的是打包好的網路服務。網路部門仍然控制硬體形式存在的交付服務,並將軟負載在多雲環境中靈活擴充套件,形成統一交付平臺。實現了這一點,緊接著可以做DevOps網路中間鍵,這就跟Splunk建立了非常緊密的聯絡。我們可以實現使用者/網路體驗監控、使用者行為監控、應用效能管理等。
F5的客戶曾給過這樣一個建議,即F5的“A、B、C、D、E”,透過“AI Ops”和機器學習,以F5 作為“BigData”的網路資料引擎,在“Cloud”環境中實現“DevOps”的視覺化和提升“user Experience”。
吳靜濤表示,今天的F5改變了。Splunk的加入,讓F5不在是一個傳統網路的廠商,而是一個跟A、B、C緊密結合的廠商,企業理念也得到了更多的認可。
Tableau大中華區技術顧問 郭傑:Tableau 視覺化科學與藝術
Tableau大中華區技術顧問 郭傑
Tableau建立於2013年,目標是希望幫助所有人理解資料。郭傑老師表示資料視覺化的基礎是前意識屬性,沒有視覺化的話,我們分析會很困難。視覺化是一門藝術,透過視覺化,人們能夠更深入的理解資料。
郭傑用了兩個形象的詞來解釋資料探索,一個是已知的未知問題,即回答問題的方法已知,答案未知。另一個是未知的未知問題,即回答問題的方法未知,答案也未知。而未知的未知問題就是大資料的真正價值所在。
當你有資料,即便你認為已經理解了,但Tableau會用一種視覺化的方式幫助你更好的探查和理解資料。
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