Imply ha lanciato Lumi Loglake, uno strumento di ricerca di log interattivo per lo storage di oggetti che riduce drasticamente l'osservabilità e le spese di infrastruttura SIEM.
Fondata nel 2015, Imply costruisce software di analisi in tempo reale basato su Apache Druid.Il CTO Gian Merlino e il Chief Experience Officer Vadim Ogievetsky sono i creatori originali di DruidPosizionata come data layer per l'osservabilità, la sicurezza e l'IA, la società sta ora sviluppando un'architettura Lakehouse per i registri non strutturati,abilitare la ricerca diretta dei registri all'interno di ambienti di archiviazione di oggetti.
L'architetto capo di Imply, Eric Tschetter, ha dichiarato: "l'AI sta generando più telemetria di quanto le organizzazioni possano permettersi di indicizzare.ricerca e indagine di questi dati senza il costo e la complessità dell'architettura di indicizzazione sempre attiva. Portando la ricerca di log interattiva direttamente all'archiviazione aperta, Loglake sfrutta l'economia e la flessibilità di Lakehouse per operationalizzare i dati di log.
Le architetture di osservabilità tradizionali richiedono che i log vengano catalogati, strutturati e indicizzati prima della ricerca.Questo costringe i team SIEM a predeterminare in anticipo gli ambiti di conservazione e di indicizzazione dei registri, creando pesanti spese generali operative e costi incontrollabili.
I team di osservabilità e sicurezza analizzano i dati delle macchine non strutturati, dove le indagini iniziano senza conoscenza preliminare di campi critici, modelli o eventi.Lumi Loglake consente agli utenti di cercare ed esaminare i log non strutturati in AWS S3, Delta Lake e Apache Iceberg, senza catalogo dati, definizioni di schema o flussi di lavoro di reidratazione dei dati richiesti.
Lumi Loglake disassocia il calcolo dallo storage degli oggetti, permettendo agli utenti di ridimensionare la conservazione della telemetria indipendentemente dai costi di calcolo.eliminare l'infrastruttura di indicizzazione sempre attiva mantenendo l'accesso immediato ai dati telemetrici storici.
La soluzione consente ai team SIEM di conservare molti più dati di registro in archivio di oggetti a basso costo e di effettuare ricerche istantanee, applicando l'indicizzazione mirata solo quando necessario.Imply conferma che i clienti possono ridurre i costi del software del 70% + e i costi hardware del 40% + migrando i dati dallo storage indicizzato persistente allo storage di oggetti aperti come Amazon S3.
Invece di memorizzare set di dati di grandi dimensioni nel livello di indicizzazione di Splunk, le aziende possono archiviare la telemetria storica su S3 mantenendo la piena compatibilità delle query SPL e il supporto nativo degli eventi Splunk.Gli stessi set di dati memorizzati supportano query multipiattaforma senza duplicazione: SPL per Splunk, Spark SQL per Databricks, LogQL per Grafana e ANSI SQL/JDBC per le piattaforme AI e BI.
Lumi Loglake è generalmente disponibile ora e presentato al Databricks Data + AI Summit.
Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
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