Don’t Get Caught in the Splunk vs ELK Trap

Możliwość przeglądania danych o transakcjach zachodzących w aplikacjach IT jest krytyczna, gdy trzeba zapewnić wydajność, dostępność, bezpieczeństwo i pożądane wrażenia użytkownika.

Wiele firm rozważało dwie opcje, które są najczęściej omawiane, a mianowicie Splunk i Elastic Stack. Oba te rozwiązania oferują ścieżkę do osiągnięcia pożądanych rezultatów, ale z pewnymi zastrzeżeniami.

W przypadku Splunk ścieżka zaczyna się od jasnego, błyszczącego marketingu dostarczanego poprzez wielkie wydarzenia na dużych scenach, ale wielu, którzy rozważali tę ścieżkę, obawia się o koszty nieograniczonej ilości danych, które muszą być gromadzone, kuratorowane i analizowane. Jeśli możesz sobie pozwolić na nieskończoną pamięć masową, to możesz sobie pozwolić na Splunk.

Innym oft’ rozważany wybór jest ELK (Elasticsearch, Logstash, i Kibana)
znany również jako elastyczny stos. ELK jest open source, więc koszty oprogramowania są bardzo niskie, ale złożoność wdrożenia może być ogromna. Wielki umysł powiedział kiedyś, że „w końcu płacisz dwa razy więcej za to, co dostajesz za darmo”, a doświadczenie wielu osób wskazuje, że jest to prawda w przypadku ELK.

Zarówno Splunk, jak i ELK dostarczają potężnych zestawów narzędzi do zarządzania logami i analizy danych, ale potężne narzędzia wymagają ekspertów do obsługi, a to stanowi zarówno problem kosztów, jak i procesów. Eksperci są kosztowni, a przełożenie zapytania o dane na zapytanie może być bardzo czasochłonne. Jeśli analizowane dane zawierają wiedzę, która ma wartość tylko natychmiast, czasami wysiłek może zostać zmarnowany.

Są inne możliwości!

Jedną z nich jest Nastel AutoPilot Insight, który zapewnia bardzo efektywną kosztowo metodę przechwytywania, przechowywania i analizowania danych. Oprócz analizy danych historycznych w ramach jezior danych (takich jak ELK i Splunk), Nastel AutoPilot Insight nieustannie uczy się na podstawie strumieni nowych danych, wykorzystując wszystko, czego dotknie do aktualizacji swojej A.I. (sztucznej inteligencji) przy użyciu innowacyjnych technik uczenia maszynowego. W ten sposób nietypowe wzorce lub wcześniej zidentyfikowane sytuacje mogą być identyfikowane jako sygnały w danych w czasie rzeczywistym, co pozwala na natychmiastowe alarmowanie i automatyzację działań. Ten model pozwala obniżyć koszty przechowywania danych przy jednoczesnym dostarczaniu analiz w czasie rzeczywistym.

Nastel AutoPilot Insight zawiera również język zapytań w języku naturalnym, który umożliwia personelowi biznesowemu i technicznemu bezpośrednie odpytywanie danych bez konieczności korzystania z usług naukowców.

Niższe koszty, szybsze wyniki to rzeczy, które my (i Ty) wiemy, że należy rozważyć.

Aby dowiedzieć się więcej, odwiedź https://www.nastel.com/it-operational-analytics/ lub skontaktuj się z Nastel już dziś!

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany.