了客户、合作伙伴和员工。它是技术行业中增长最快的用户会议之一。专供 Splunk 合作伙伴使用的区域已从几年前的少数几个展位发展成为一个大数倍的宽敞展厅。 的年度聚会，今年称在 9 月下旬接待了近 4,000 名户、合作伙伴和员工。它是技术行业中增长最快的用户会议之一。专供 合作伙伴使用的区域已从几年前的少数几个展位发展成为一个大数倍的宽敞展厅。虽然会议的主要公告是发布其旗舰平台 但该公司在机器学习和物联网 (IoT) 相关领域取得的进展最引起了我的注意。 的优势在于它能够在整个技术堆栈（包括应用程序、服务器、网络和传感器）中索引、规范化、关联和查询数据。它使用分布式搜索，无需移动大量数据即可跨局域网和广域网对事件进行关联和分析。其架构方法统一了云和本地实施，并为构建应用程序的开发人员提供了可扩展性。最初，提供了一种解决复杂技术问题的创新方法，但随着时间的推移，出现了基于的数据的新用途，包括数字营销分析、网络安全、欺诈预防和连接新兴物联网中的数字设备。
自 在市场上成立以来
进行了研究，最近一次是在我的这个分析。 在直接处理大规模分布式时序数据和流程方面的经验使其能够从工业角度解决物联网问题。这类数据是大型工业控制系统的核心，但它通常以不同的格式出现，其实现基于不同的格式和协议。例如，10 到 20 年前发明的传感器技术和控制系统使用与现代系 电话号码列表 统截然不同的技术。此外，与计算机技术一样，堆栈模型中有多个层必须进行通信。的工具可帮助工程师和系统分析师以查询计算机系统和网络数据的相同方式交叉引用这些不同的系统，但是，这些系统可能大不相同。为了应对这一挑战，求助于其合作伙伴及其可扩展平台。例如，开发了使用其 150 多个通信驱动程序的插件，因此用户可以将实时工业传感器和机器数据直接流式传输到 平台。目前，工业物联网这一领域的组织的主要价值驱动因素是运营效率、预测性维护和资产管理。
在会议上展示了这
些领域的项目，包括与 Target 合作的一个项目，该项目使用 Splunk 改善机器人和制造业的运营。 更多阅读 大数据改善 大数据提高公司内部领导力的 3 种方式 IT 不是分析。这就是为什么。 罗姆尼援引分析法斥责特朗普 2016 年达沃斯世界经济论坛：CEO 博主 100 强 悼念：罗宾•弗雷•凯里 就其 DD线索 本身而言，Splunk 正在采取多管齐下的方法，通过收购公司、投资内部开发并使其合作伙伴生态系统能够构建新产品。其物联网方法的一个关键推动因素是在 Splunk 平台上构建的机器学习算法。在机器学习中，模型可以使用新数据来不断学习并调整其对查询的回答。这不同于传统的预测分析，在传统的预测分析中，用户构建模型并根据特定样本对其进行验证；该模型不会随着时间的推移而适应。例如，通过机器学习，如果一件设备或一辆汽车随着时间的推移显示出某种最佳运行模式，则算法可以识别该模式并为该系统的行为方式建立模型。