Essere in grado di interrogare i dati sulle transazioni che avvengono nelle applicazioni IT è fondamentale quando è necessario garantire prestazioni, disponibilità, sicurezza e l’esperienza utente desiderata.
Molte aziende hanno considerato le due scelte che sono più spesso discusse, ovvero Splunk e Elastic Stack. Entrambe queste scelte offrono un percorso verso i risultati desiderati, ma con alcune avvertenze.
Con Splunk il percorso inizia con un marketing luminoso e brillante fornito attraverso enormi eventi su grandi palcoscenici, ma molti che hanno considerato questo percorso si preoccupano dei costi dei volumi illimitati di dati che devono essere raccolti, curati e analizzati. Se puoi permetterti uno storage infinito, allora puoi permetterti Splunk.
L’altra scelta spesso considerata è ELK (Elasticsearch, Logstash, e Kibana)
anche conosciuto come lo stack elastico. ELK è open source, quindi i costi del software sono molto bassi, ma la complessità dell’implementazione può essere immensa. Una grande mente una volta ha detto “si finisce per pagare il doppio per ciò che si ottiene gratuitamente”, e l’esperienza di molti indica che questo è vero con ELK.
Splunk ed ELK forniscono entrambi potenti set di strumenti per la gestione dei log e l’analisi dei dati, ma strumenti potenti richiedono esperti per operare, e questo è sia un problema di costi che di processi. Gli esperti sono costosi e tradurre una richiesta di dati in una query può richiedere molto tempo. Se i dati da analizzare contengono conoscenze che hanno un valore immediato, a volte lo sforzo può essere sprecato.
Ci sono altre scelte!
Una di queste scelte è Nastel AutoPilot Insight, che offre un metodo molto conveniente per catturare, memorizzare e analizzare i dati. Oltre ad analizzare i dati storici all’interno dei laghi di dati (come ELK e Splunk), Nastel AutoPilot Insight impara continuamente dai flussi di nuovi dati, utilizzando tutto ciò che tocca per aggiornare la sua A.I. (intelligenza artificiale) utilizzando tecniche innovative di apprendimento automatico. In questo modo, modelli insoliti o situazioni identificate in precedenza possono essere entrambi identificati come segnali nei dati in tempo reale, permettendo avvisi immediati e azioni da automatizzare. Questo modello permette di ridurre i costi di archiviazione, fornendo allo stesso tempo un’analisi in tempo reale.
Nastel AutoPilot Insight include anche un linguaggio di interrogazione in linguaggio naturale che permette al personale commerciale e tecnico di interrogare direttamente i dati senza la necessità di passare sempre attraverso i data scientist.
Costi inferiori, risultati più rapidi sono cose che noi (e voi) sappiamo che dovete considerare.
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