임플리는 Lumi Loglake를 출시했습니다. 객체 저장에 대한 인터랙티브 로그 검색 도구로 관찰 가능성과 SIEM 인프라 비용을 크게 절감합니다.
2015년에 설립된 임플리는 아파치 드루이드 기반의 실시간 분석 소프트웨어를 구축하고 있다.기술 책임자 (CTO) 인 Gian Merlino와 경험 책임자 (Chief Experience Officer) 인 Vadim Ogievetsky는 드루이드의 원작자입니다.관찰 가능성, 보안 및 인공지능의 데이터 계층으로 위치하여, 회사는 현재 구조화되지 않은 로그에 대한 호수 하우스 아키텍처를 개발하고 있습니다객체 저장 환경 내에서 직접 로그 검색을 가능하게 합니다..
임플라이의 수석 건축가 에릭 체터 (Eric Tschetter) 는 "AI는 조직이 인덱스할 수 있는 것보다 더 많은 텔레메트리를 생성하고 있다.항상 열리는 인덱싱 아키텍처의 비용과 복잡성 없이 이 데이터를 검색하고 조사합니다.. 로그 검색을 직접 오픈 스토리지로 가져오면서, 로그레이크는 로그 데이터를 운영하기 위해 레이크하우스의 경제성과 유연성을 활용합니다.
전통적인 관측성 아키텍처는 로그가 검색 가능하기 전에 카탈로그, 구조화 및 인덱스를 필요로 합니다.이것은 SIEM 팀에게 로그 보존 및 인덱싱 범위를 미리 결정하도록 강요합니다., 높은 운영 비용과 통제 할 수없는 비용을 창출합니다.
관찰성과 보안팀은 구조화되지 않은 기계 데이터를 분석하는데, 중요한 필드, 패턴 또는 이벤트에 대한 사전 지식이 없이 조사가 시작됩니다.Lumi Loglake는 사용자가 AWS S3에서 구조화되지 않은 로그를 검색하고 검사할 수 있습니다., 델타 호수와 아파치 빙산, 데이터 카탈로그, 스키마 정의 또는 데이터 재수화 작업 흐름이 필요하지 않습니다.
루미 로글레이크는 객체 저장소에서 컴퓨팅을 분리하여 사용자가 컴퓨팅 비용에 관계없이 텔레미터 유지량을 확장 할 수 있습니다.항상 가동된 인덱싱 인프라를 제거하면서 역사적인 텔레메트리 데이터에 즉각적인 접근을 유지.
이 솔루션은 SIEM 팀이 저렴한 객체 저장소에 훨씬 더 많은 로그 데이터를 저장하고 필요한 경우에만 표적화된 인덱싱을 적용하여 즉각적인 검색을 수행 할 수 있습니다.임플리는 고객이 지속적인 인덱스 스토리지에서 아마존 S3와 같은 오픈 오브젝트 스토리지로 데이터를 마이그레이션함으로써 소프트웨어 비용을 70% 이상, 하드웨어 비용을 40% 이상 절감할 수 있다고 확인합니다..
대규모 데이터 세트를 Splunk의 인덱싱 계층에 저장하는 대신 기업은 전체 SPL 쿼리 호환성 및 네이티브 Splunk 이벤트 지원을 유지하면서 S3에서 역사적 텔레메트리를 아카이브 할 수 있습니다.동일한 저장된 데이터 세트가 중복 없이 플랫폼 간 질의를 지원합니다.: Splunk를 위한 SPL, Databricks를 위한 Spark SQL, Grafana를 위한 LogQL, AI 및 BI 플랫폼을 위한 ANSI SQL/JDBC.
루미 로글레이크는 이제 일반적으로 사용할 수 있으며 데이터 브릭스 데이터 + AI 정상회의에서 전시됩니다. 자세한 내용은 임플리의 시니어 제품 마케팅 디렉터 매트 모리시 (Matt Morrissey) 의 블로그에서 사용할 수 있습니다.
베이징 첸징 지에텐 기술 회사, Ltd
샌디 양/글로벌 전략 책임자
왓츠앱 / 위ቻ트: +86 13426366826
이메일: yangyd@qianxingdata.com
웹사이트: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
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