Observo AI

Observo AI 提供了一個先進的人工智能數據管道，旨在解決安全和 DevOps 團隊面臨的現代數據過載挑戰。隨著來自雲端工作負載、SaaS 工具和各種端點的遙測數據爆炸式增長，企業在 SIEM 和可觀測性平台成本飆升、警報疲勞和關鍵盲點等問題上舉步維艱。Observo AI 透過在數據到達目的地之前對其進行智能處理和優化，從而解決這些問題。

該平台充當所有遙測數據的中央控制平面，使團隊能夠即時將正確的數據傳送到正確的位置。透過利用人工智能，它能自動化複雜的數據工程任務，顯著減少了手動干預的需求以及與建構和維護內部管道相關的高昂成本。對於任何希望控制數據、增強安全狀況並提高營運效率的組織來說，它都是一個不可或缺的工具。

如何使用 Observo AI

使用 Observo AI 的過程非常簡化，可以輕鬆管理從來源到目的地的數據流：

1. 連接數據源： 輕鬆與超過500個數據源整合，包括雲端平台（AWS、Azure）、防火牆（Palo Alto）、端點代理和 SaaS 應用程式。Observo 的邊緣收集器（Edge Collector）可作為 Beats 等傳統代理的現代化替代方案。
2. 建構管道： 使用直觀的介面創建數據管道。定義數據應如何被處理、轉換和路由。
3. 應用AI優化： 利用人工智能驅動的功能自動減少數據量。這包括匯總重複日誌、過濾噪音、對事件進行去重以及在數據流中偵測異常。
4. 豐富與轉換： 為動態數據增添有價值的上下文。添加威脅情報源、地理位置資訊、用戶身份屬性和情感分析，使數據更具可操作性。將數據標準化為通用模式，如 ECS 或 Splunk CIM。
5. 智能路由： 將數據引導至最合適的目的地。將高價值的安全事件發送到您的 SIEM，將合規數據路由到低成本的可搜尋數據湖，並將其他數據發送到分析工具。
6. 分析與查詢： 利用 Observo Query 和人工智能助理 Observo Orion，對您所有的數據（無論是在 SIEM 中還是在數據湖中）進行自然語言搜尋，並透過強大的視覺化儀表板獲得洞察。

Observo AI 的核心功能

• AI驅動的數據優化與縮減： 採用機器學習來匯總、過濾和去重日誌數據，平均實現74%的數據縮減，並將總可觀測性成本降低50%以上。
• 流內異常偵測： 在數據流經管道時即時識別異常模式和離群值，從而在數據被索引之前就能進行主動威脅偵測。
• 智能路由： 提供靈活的、基於策略的路由，根據數據的價值、類型或合規要求，將其發送到多個目的地，如 SIEM、數據湖或分析平台。
• 可搜尋的低成本數據湖： 創建一個符合合規要求的長期數據湖，以極低的成本儲存全保真日誌，並能在需要調查時將數據「再水化」回 SIEM。
• 即時數據豐富： 為原始日誌增添關鍵上下文，包括威脅情報、地理位置數據、PII 遮罩和用戶身份，使警報更有意義，調查更迅速。
• Observo Orion - 代理式AI： 一款由人工智能驅動的助理，可幫助用戶進行自然語言查詢，自動化管道創建，並提供客製化的優化建議。
• 廣泛的整合： 與超過500個數據源和目的地無縫連接，確保與現有的安全和可觀測性技術堆疊（如 Elastic、Splunk 和 Microsoft Sentinel）相容。

Observo AI 的使用案例

Observo AI 適用於多種場景，包括：

• 降低SIEM成本： 透過過濾噪音並將非必要數據路由到更便宜的儲存，大幅降低 Splunk、Elastic 和 Sentinel 等平台的接收和儲存成本。
• 加速SOC營運： 透過抑制低價值事件並為關鍵警報豐富上下文，減少警報疲勞，使安全分析師能夠專注於真實威脅，並將平均解決時間（MTTR）縮短40%以上。
• 消除數據盲點： 以可承受的成本從所有來源接收數據，避免高昂的費用，確保整個IT環境的全面可見性。
• 確保數據合規： 自動發現並遮罩個人可識別資訊（PII），並將日誌路由到安全的長期數據湖，以滿足 GDPR 和 CCPA 等法規要求。
• 現代化數據基礎設施： 用一個更易於管理、擴展和維護的智能、AI驅動的管道，取代像 Logstash 這樣基於規則的傳統數據轉發器。

Observo AI 的優勢特點

與內部建構管道或使用傳統工具相比，Observo AI 提供了顯著的戰略優勢。主要好處包括更快的價值實現時間、更低的總擁有成本（TCO），以及無需專門的數據科學家團隊即可使用尖端的人工智能能力。它將安全性與可觀測性從一個被動的成本中心轉變為主動、高效、數據驅動的營運模式，使團隊能夠專注於其偵測威脅和確保系統可靠性的核心使命。

定價和計劃

Observo AI 的定價根據每個組織的具體需求量身定制。網站上沒有公開的定價資訊。要獲取報價，您需要聯繫他們的銷售團隊並請求個人化演示。這種以企業為中心的方法確保了解決方案能夠根據您的環境和數據量進行擴展和配置。