Todos os seus aplicativos de TI, sistemas e infraestrutura tecnológica geram dados a cada milésimo de segundo todos os dias. Esses dados de máquina são uma das áreas do big data mais complexas e que mais crescem. Também são uma das mais valiosas, contendo um registro definitivo das transações dos usuários, comportamento dos clientes, atividade de sensores, comportamento da máquina, ameaças à segurança, atividade fraudulenta e muito mais.
ATIVIDADE 1 - GCOM - GESTÃO DA INFORMAÇÃO - 54_2024.docx
Splunk big data analytics portuguese
1. O big data vem das máquinas
Todos os seus aplicativos de TI, sistemas e infraestrutura tecnológica geram
dados a cada milésimo de segundo todos os dias. Esses dados de
máquina são uma das áreas do big data mais complexas e que mais
crescem. Também são uma das mais valiosas, contendo um registro
definitivo das transações dos usuários, comportamento dos clientes,
atividade de sensores, comportamento da máquina, ameaças à
segurança, atividade fraudulenta e muito mais.
Os dados de máquina proporcionam informações críticas a todas as
pessoas da organização. Vejamos alguns exemplos:
• Monitore as transações de ponta a ponta nos negócios on-line com
operações ininterruptas (24x7)
• Entenda a experiência do cliente, o comportamento e o uso dos
serviços em tempo real com um contexto histórico
• Cumpra os SLAs internos e monitore os contratos com prestadores de
serviços
• Estude a rede, localização geográfica e dados de sensores para
informar sobre novos produtos e serviços
• Mapeie e visualize padrões de comportamento em um cenário de
ameaça para melhorar a postura sobre segurança
Usar os dados de máquina é um desafio. É difícil processar e analisar os
dados de forma oportuna usando os métodos de gerenciamento de
dados tradicionais.
• Os dados de máquina são gerados por uma série de fontes
diferentes; correlacionar os eventos significativos em todas elas é
algo complexo
• Os dados não são estruturados e é difícil enquadrá-los em esquemas
predefinidos
• Os dados de máquina se apresentam em grande volume e estão
baseados em uma série de tempo, o que exige novos enfoques de
gerenciamento e análise
• As ideias mais valiosas desses dados normalmente são necessárias
em tempo real
As soluções de inteligência de negócios, armazém de dados ou de
analítica de TI tradicionais simplesmente não foram projetadas para essa
classe de dados não estruturados, dinâmicos e em grande volume. Os
arquitetos empresariais precisam permitir novos casos de uso do big data
e ao mesmo tempo consolidar os diferentes sistemas. As tecnologias
emergentes de código aberto podem fornecer parte da resposta, mas
normalmente exigem meses de desenvolvimento e apresentam um
grande risco de falha. As empresas de hoje não podem esperar. Os
principais stakeholders da organização precisam manter o ritmo e
adaptar-se rapidamente aos ambientes de negócios que mudam
constantemente. Eles precisam de uma plataforma flexível que suporte
análise em tempo real, data mining e relatórios ad hoc — uma solução
que lhes dê respostas tão rápidas quanto eles são capazes de pensar nas
perguntas.
Tornando os dados gerados por máquina acessíveis, utilizáveis e valiosos para
todos
A Splunk fornece a plataforma de software líder do setor para inteligência
operacional em tempo real. O Splunk Enterprise coleta, analisa e visualiza dos
dados gerados por máquina. O Splunk Cloud conta com todos os recursos do
Splunk Enterprise fornecidos em forma de serviço baseado em nuvem. O Hunk®
entrega o poder do software Splunk para dados históricos nos data stores
Hadoop e NoSQL.
O Splunk Enterprise e o Splunk Cloud oferecem uma forma unificada para
organizar e extrair informações em tempo real a partir de enormes volumes de
dados de máquina praticamente de qualquer fonte. Isso inclui dados de
websites, aplicativos de negócios, plataformas de mídia social, servidores de
aplicativos, hipervisores, sensores, bancos de dados tradicionais e data stores de
código aberto.
Uma vez que seus dados estejam no Splunk Enterprise ou no Splunk Cloud, você
pode pesquisar, monitorar, gerar relatórios e analisá-los, sem importar que sejam
não estruturados, diversificados ou em grande volume. O software Splunk lhe dá
uma compreensão em tempo real sobre o que está acontecendo e uma
profunda análise do que aconteceu, proporcionando novos níveis de
visibilidade das informações. Isso se chama inteligência operacional.
Big data em escala empresarial. O Splunk Enterprise escala para coletar e
indexar toneladas de terabytes de dados por dia, em infraestruturas de nuvem
híbridas, multi-geográficas, de vários datacenters e. Como as informações de
seus dados são de missão crítica, o software Splunk oferece a resiliência que
você precisa, até mesmo quando você dimensiona seu ambiente de
computação distribuído e de baixo custo.
Plataforma robusta para desenvolver apps para big data. As equipes de
desenvolvedores encontrarão um host completo com várias formas para
alavancar o Splunk e maximizar os investimentos em tecnologia empresarial.
SDKs incorporados para JavaScript e JSON com SDKs adicionais que podem ser
baixados para Java, Python, PHP, C# e Ruby tornam mais fácil personalizar e
ampliar o poder do Splunk.
Conectividade poderosa. Integrar dados estruturados a partir de bancos de
dados relacionais, data warehouse e software de inteligência de negócios aos
dados de máquina brutos e granulares no software Splunk pode levar a níveis
mais profundos de inteligência operacional e informações de negócios. O
Splunk DB Connect permite uma integração escalável e confiável entre o
software Splunk e os bancos de dados relacionais, e o Splunk ODBC Driver
permite que você consulte dos dados de máquina com o software de
inteligência de negócios de sua preferência.
Resultados comprovados. Os produtos Splunk são utilizados por mais de 10.000
clientes. Essas organizações estão usando o Splunk para melhorar os níveis de
serviço, reduzir os custos operacionais, diminuir os riscos de segurança, permitir a
conformidade e criar novas ofertas de produtos e serviços. Os clientes Splunk
normalmente obtêm um retorno sobre o investimento (ROI) em questão de
semanas ou meses, às vezes antes mesmo de ser implementado na produção.
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