Splunk

Splunk, hiện là một công ty của Cisco, là một nền tảng dữ liệu hàng đầu thị trường cung cấp chìa khóa cho khả năng phục hồi của doanh nghiệp. Nó được thiết kế để giúp các tổ chức xây dựng một thế giới kỹ thuật số an toàn và linh hoạt hơn bằng cách cung cấp một nền tảng hợp nhất cho an ninh và khả năng quan sát. Splunk trao quyền cho các nhóm Vận hành An ninh (SecOps), Vận hành CNTT (ITOps) và kỹ thuật để chủ động ngăn chặn các vấn đề lớn, hấp thụ các cú sốc và tăng tốc chuyển đổi bằng cách biến lượng lớn dữ liệu máy thành những hiểu biết có thể hành động. Được các doanh nghiệp hàng đầu thế giới tin cậy, Splunk cung cấp khả năng hiển thị vô song trên toàn bộ dấu chân kỹ thuật số, từ cơ sở hạ tầng tại chỗ đến môi trường đa đám mây.

Cách sử dụng Splunk

Sử dụng Splunk bao gồm một vòng đời toàn diện từ dữ liệu đến hành động có thể được điều chỉnh cho phù hợp với nhu cầu cụ thể của tổ chức:

1. Thu thập dữ liệu: Bắt đầu bằng cách thu thập dữ liệu từ hầu hết mọi nguồn. Splunk có thể thu thập nhật ký, chỉ số, dấu vết, sự kiện và nhiều hơn nữa từ các ứng dụng, máy chủ, thiết bị mạng, dịch vụ đám mây (AWS, Azure, GCP) và thiết bị IoT. Điều này đạt được thông qua các tích hợp liền mạch, OpenTelemetry, SDK hoặc các tác nhân.
2. Xử lý và lập chỉ mục dữ liệu: Sau khi được thu thập, nền tảng Splunk (có sẵn dưới dạng Splunk Cloud hoặc Splunk Enterprise cho đám mây riêng/tại chỗ) sẽ lập chỉ mục dữ liệu máy, làm cho nó có thể tìm kiếm và sẵn sàng để phân tích trong thời gian thực.
3. Tìm kiếm, Phân tích và Trực quan hóa: Người dùng có thể tương tác với dữ liệu của họ bằng Ngôn ngữ xử lý tìm kiếm (SPL) mạnh mẽ của Splunk hoặc tận dụng Trợ lý AI cho các truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên. Nền tảng này cho phép tạo ra các hình ảnh trực quan, bảng điều khiển và báo cáo phong phú để theo dõi KPI và xác định xu hướng.
4. Áp dụng AI và Học máy: Sử dụng Splunk AI để tăng cường hoạt động. Điều này bao gồm việc sử dụng AI đại diện để hợp lý hóa quy trình làm việc, triển khai các mô hình AI/ML tùy chỉnh để dự đoán kết quả (như sự cố ngừng hoạt động với AIOps) và sử dụng phân tích do AI cung cấp để phát hiện các mối đe dọa tinh vi.
5. Tự động hóa và Phản hồi: Thiết lập cảnh báo và các hành động tự động dựa trên các trình kích hoạt hoặc tương quan cụ thể. Đối với an ninh, điều này có nghĩa là tự động hóa quy trình phản ứng với mối đe dọa. Đối với hoạt động CNTT, điều đó có nghĩa là chủ động giải quyết các vấn đề trước khi chúng ảnh hưởng đến người dùng.

Tính năng chính của Splunk

• An ninh và Khả năng quan sát hợp nhất: Một nền tảng duy nhất phá vỡ các rào cản giữa các nhóm an ninh và CNTT, cung cấp một cái nhìn tương quan về toàn bộ ngăn xếp công nghệ.
• Nền tảng dữ liệu gốc AI: Nhận thông tin chi tiết theo thời gian thực từ dữ liệu máy liên miền, bất kể nó nằm ở đâu. Nó quản lý toàn bộ vòng đời dữ liệu để tối ưu hóa chi phí, được hỗ trợ bởi AI và các quy trình làm việc đại diện.
• An ninh được hỗ trợ bởi AI (SIEM): Hợp lý hóa các hoạt động an ninh với việc phát hiện, điều tra và phản ứng mối đe dọa (TDIR) hợp nhất. Nó tương quan và làm phong phú các cảnh báo với thông tin tình báo về mối đe dọa và bảo vệ chống lại các mối đe dọa với độ chính xác và tốc độ do AI điều khiển.
• Khả năng quan sát được hỗ trợ bởi AI (APM & AIOps): Giám sát và khắc phục sự cố trên mọi môi trường, ngăn xếp hoặc mạng. Nó giúp tối ưu hóa hiệu suất dựa trên tác động kinh doanh và tăng tốc độ phát hiện và phản ứng với AI đại diện, giảm tiếng ồn cảnh báo hơn 90%.
• Hệ sinh thái tích hợp rộng lớn: Có hơn 2.000 tích hợp, ứng dụng và tiện ích bổ sung có sẵn trên Splunkbase, cho phép kết nối liền mạch với một loạt các ứng dụng kinh doanh, cơ sở dữ liệu và dịch vụ CNTT.
• Triển khai linh hoạt: Có sẵn dưới dạng giải pháp SaaS (Splunk Cloud Platform) hoặc cho các triển khai tự quản lý trong các đám mây riêng hoặc tại chỗ (Splunk Enterprise).

Các trường hợp sử dụng Splunk

Tính linh hoạt của Splunk hỗ trợ một loạt các sáng kiến quan trọng:

• Phát hiện mối đe dọa nâng cao: Nhanh chóng phát hiện các mối đe dọa dai dẳng nâng cao (APT), các mối đe dọa nội bộ và sự di chuyển ngang bằng cách phân tích các nguồn dữ liệu đa dạng trong thời gian thực.
• Giám sát hiệu suất ứng dụng (APM): Phát hiện và khắc phục sự cố trong thời gian thực ở bất kỳ đâu trong ngăn xếp, từ API của bên thứ ba xuống đến cấp độ mã, để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.
• AIOps (AI cho hoạt động CNTT): Sử dụng phân tích dự đoán do AI điều khiển để chủ động ngăn chặn sự cố ngừng hoạt động, giảm tiếng ồn cảnh báo và tăng tốc thời gian giải quyết trung bình (MTTR).
• Phòng chống gian lận: Chủ động giám sát các giao dịch và hành vi của người dùng để nhanh chóng phát hiện, điều tra và ứng phó với các hoạt động gian lận.
• Tuân thủ và Kiểm toán: Tự động hóa việc thu thập và báo cáo dữ liệu cần thiết cho các tiêu chuẩn quy định khác nhau như PCI DSS, SOX và HIPAA.
• Phân tích kinh doanh: Tận dụng dữ liệu hoạt động để có được thông tin chi tiết về hành vi của khách hàng, quy trình kinh doanh và việc sử dụng sản phẩm, thúc đẩy các quyết định kinh doanh tốt hơn.

Ưu điểm của Splunk

Các tổ chức chọn Splunk vì những khả năng thay đổi cuộc chơi của nó:

• Tăng cường khả năng phục hồi kỹ thuật số: Giảm thời gian ngừng hoạt động (lên đến 82%) và tăng tốc thời gian khắc phục (lên đến 80%), giảm thiểu tác động của sự cố ngừng hoạt động và vi phạm.
• Khả năng hiển thị toàn diện: Cung cấp một nguồn sự thật duy nhất trên các môi trường lai và đa đám mây phức tạp.
• Hiệu quả do AI điều khiển: Tăng năng suất của nhà phân tích và cho phép các nhóm phát hiện, điều tra và phản ứng với tốc độ của AI.
• Khả năng mở rộng và Hiệu suất: Được thiết kế để xử lý petabyte dữ liệu mỗi ngày, có thể mở rộng để đáp ứng nhu cầu của các tổ chức lớn nhất.
• Dẫn đầu ngành: Được Gartner liên tục công nhận là công ty dẫn đầu trong cả Magic Quadrant cho SIEM và Magic Quadrant cho Nền tảng quan sát.

Giá cả và gói dịch vụ

Splunk cung cấp các mô hình định giá linh hoạt được thiết kế để phù hợp với nhu cầu kinh doanh và giá trị dữ liệu. Giá cả cụ thể được tùy chỉnh và có sẵn khi yêu cầu bằng cách liên hệ với bộ phận bán hàng.

• Định giá theo khối lượng công việc (Workload Pricing): Điều chỉnh chi phí với các tài nguyên tính toán được tiêu thụ bởi các tìm kiếm, phân tích và các khối lượng công việc khác. Mô hình này kinh tế cho việc thu thập khối lượng lớn dữ liệu được tìm kiếm ít thường xuyên hơn.
• Định giá theo lượng dữ liệu thu thập (Ingest Pricing): Một mô hình có thể dự đoán dựa trên khối lượng dữ liệu (tính bằng GB/ngày) được đưa vào Nền tảng Splunk. Nó lý tưởng để mở rộng các trường hợp sử dụng trên dữ liệu sau khi nó đã được thu thập.
• Định giá theo thực thể (Entity Pricing): Một kế hoạch có thể dự đoán cho các sản phẩm quan sát, dựa trên số lượng máy chủ đang được giám sát.
• Định giá dựa trên hoạt động (Activity-based Pricing): Kết nối chi phí trực tiếp với các hoạt động cụ thể được giám sát bởi các sản phẩm quan sát, chẳng hạn như chuỗi thời gian chỉ số (MTS) hoặc các dấu vết được phân tích mỗi phút.

Splunk cũng cung cấp bản dùng thử miễn phí để người dùng khám phá các khả năng của nó trước khi cam kết.