Observo AI

Observo AI 提供了一个先进的人工智能数据管道，旨在解决安全和 DevOps 团队面临的现代数据过载挑战。随着来自云工作负载、SaaS 工具和各种端点的遥测数据爆炸式增长，企业在 SIEM 和可观测性平台成本飙升、警报疲劳和关键盲点等问题上举步维艰。Observo AI 通过在数据到达目的地之前对其进行智能处理和优化，从而解决这些问题。

该平台充当所有遥测数据的中央控制平面，使团队能够即时将正确的数据传送到正确的位置。通过利用人工智能，它能自动化复杂的数据工程任务，显著减少了手动干预的需求以及与构建和维护内部管道相关的高昂成本。对于任何希望控制数据、增强安全状况并提高运营效率的组织来说，它都是一个不可或缺的工具。

如何使用 Observo AI

使用 Observo AI 的过程非常简化，可以轻松管理从源到目的地的数据流：

1. 连接数据源： 轻松与超过500个数据源集成，包括云平台（AWS、Azure）、防火墙（Palo Alto）、端点代理和 SaaS 应用程序。Observo 的边缘收集器（Edge Collector）可作为 Beats 等传统代理的现代化替代方案。
2. 构建管道： 使用直观的界面创建数据管道。定义数据应如何被处理、转换和路由。
3. 应用AI优化： 利用人工智能驱动的功能自动减少数据量。这包括汇总重复日志、过滤噪音、对事件进行去重以及在数据流中检测异常。
4. 丰富与转换： 为动态数据增添有价值的上下文。添加威胁情报源、地理位置信息、用户身份属性和情感分析，使数据更具可操作性。将数据标准化为通用模式，如 ECS 或 Splunk CIM。
5. 智能路由： 将数据引导至最合适的目的地。将高价值的安全事件发送到您的 SIEM，将合规数据路由到低成本的可搜索数据湖，并将其他数据发送到分析工具。
6. 分析与查询： 利用 Observo Query 和人工智能助手 Observo Orion，对您所有的数据（无论是在 SIEM 中还是在数据湖中）进行自然语言搜索，并通过强大的可视化仪表板获得洞察。

Observo AI 的核心功能

• AI驱动的数据优化与缩减： 采用机器学习来汇总、过滤和去重日志数据，平均实现74%的数据缩减，并将总可观测性成本降低50%以上。
• 流内异常检测： 在数据流经管道时实时识别异常模式和离群值，从而在数据被索引之前就能进行主动威胁检测。
• 智能路由： 提供灵活的、基于策略的路由，根据数据的价值、类型或合规要求，将其发送到多个目的地，如 SIEM、数据湖或分析平台。
• 可搜索的低成本数据湖： 创建一个符合合规要求的长期数据湖，以极低的成本存储全保真日志，并能在需要调查时将数据“再水化”回 SIEM。
• 实时数据丰富： 为原始日志增添关键上下文，包括威胁情报、地理位置数据、PII 屏蔽和用户身份，使警报更有意义，调查更迅速。
• Observo Orion - 代理式AI： 一款由人工智能驱动的助手，可帮助用户进行自然语言查询，自动化管道创建，并提供定制化的优化建议。
• 广泛的集成： 与超过500个数据源和目的地无缝连接，确保与现有的安全和可观测性技术栈（如 Elastic、Splunk 和 Microsoft Sentinel）兼容。

Observo AI 的使用案例

Observo AI 适用于多种场景，包括：

• 降低SIEM成本： 通过过滤噪音并将非必要数据路由到更便宜的存储，大幅降低 Splunk、Elastic 和 Sentinel 等平台的接收和存储成本。
• 加速SOC运营： 通过抑制低价值事件并为关键警报丰富上下文，减少警报疲劳，使安全分析师能够专注于真实威胁，并将平均解决时间（MTTR）缩短40%以上。
• 消除数据盲点： 以可承受的成本从所有来源接收数据，避免高昂的费用，确保整个IT环境的全面可见性。
• 确保数据合规： 自动发现并屏蔽个人可识别信息（PII），并将日志路由到安全的长期数据湖，以满足 GDPR 和 CCPA 等法规要求。
• 现代化数据基础设施： 用一个更易于管理、扩展和维护的智能、AI驱动的管道，取代像 Logstash 这样基于规则的传统数据转发器。

Observo AI 的优势特点

与内部构建管道或使用传统工具相比，Observo AI 提供了显著的战略优势。主要好处包括更快的价值实现时间、更低的总拥有成本（TCO），以及无需专门的数据科学家团队即可使用尖端的人工智能能力。它将安全性和可观测性从一个被动的成本中心转变为一个主动、高效、数据驱动的运营模式，使团队能够专注于其检测威胁和确保系统可靠性的核心使命。

定价和计划

Observo AI 的定价根据每个组织的具体需求量身定制。网站上没有公开的定价信息。要获取报价，您需要联系他们的销售团队并请求个性化演示。这种以企业为中心的方法确保了解决方案能够根据您的环境和数据量进行扩展和配置。