全球｜北美大数据企业Splunk、Palantir业务及产品分析

palantir技术指标Palantir技术指标Palantir是一家美国的数据分析公司，成立于2003年，总部位于加利福尼亚州帕洛阿尔托。

该公司的主要产品是用于大数据分析和智能决策的软件平台。

Palantir技术指标是指用来衡量和评估Palantir技术的一些重要指标和数据。

1. 用户增长率（User Growth Rate）用户增长率是衡量Palantir技术受欢迎程度的一个重要指标。

通过统计不同时间段内注册和使用Palantir技术的用户数量，可以计算出用户增长率。

用户增长率的高低可以反映出Palantir技术的市场需求和竞争力。

2. 客户满意度（Customer Satisfaction）客户满意度是衡量Palantir技术质量和服务水平的指标。

通过调查Palantir的客户，收集他们对Palantir技术的满意度和使用体验，可以了解到客户对Palantir技术的评价和建议。

客户满意度的提升可以帮助Palantir增加客户粘性和市场口碑。

3. 数据处理速度（Data Processing Speed）数据处理速度是衡量Palantir技术性能的一个重要指标。

Palantir 技术被广泛应用于处理大量复杂的数据，因此数据处理速度的快慢对于用户的体验和效率至关重要。

通过测试Palantir技术在不同数据量和复杂度下的处理速度，可以评估其性能和稳定性。

4. 数据准确性（Data Accuracy）数据准确性是衡量Palantir技术数据质量的指标。

Palantir技术处理的数据涉及各种领域和行业，包括金融、医疗、能源等。

数据准确性的高低直接影响用户对数据分析结果的信任和决策的准确性。

通过对比Palantir技术处理数据的准确性和真实性，可以评估其数据质量。

5. 数据安全性（Data Security）数据安全性是衡量Palantir技术风险控制能力的指标。

Palantir技术处理的数据可能涉及敏感信息和商业机密，因此数据安全性的保护至关重要。

Splunk 发力复杂数据价值挖掘和安全业务作者：暂无来源：《计算机世界》 2017年第29期本报讯（记者莉莉）大数据时代海量的数据中蕴藏着无限商机。

统计显示，全球的数据有90%是过去4年出现的，而这些数据大部分来自于机器数据，假如不懂得利用，这些数据便毫无用处。

来自美国旧金山的Splunk是一家提供实时运营智能软件平台的领先企业，通过分析机器数据提供运维IT数据整合、IT安全信息及数据整合、应用程序IT数据整合等服务，同时还可以利用所有机器产生的数据去做转型，让客户在比较复杂的数据里面找到价值。

Splunk北亚区总经理戴健庆表示，机器生产的数据是增长最快，也是大数据中较为复杂的领域之一，Splunk希望能让所有人都可以访问机器数据，让机器数据对所有人有用并具有价值。

“我们会先把非结构性的数据放在系统里面，有需要的时候再根据当时面对的困难进行查询，这是Splunk比较特别的地方。

”当然，数据带来商机的同时也充斥着各种危机，例如前段时间爆发的“想哭”(WannaCry)勒索病毒让全球范围内的企业遭受重创。

在WannaCry勒索软件事件的反馈上，Splunk看到了市场需要对于潜在勒索软件威胁具备可见性和行动力的高性价比解决方案。

“我们推出的Splunk Insights for Ransomware使我们能够为规模较小的机构提供实时应对大型软件勒索事件的能力。

能够为此类客户提供清晰的解决问题的方案，使他们的业务免遭来自勒索软件的威胁。

” S plunk全球安全事业部总经理、公司高级副总裁宋海燕说。

目前，Splunk在全球大概有1300多个客户，全球财富100强中有超过85家的公司是用的是Splunk的产品。

另外，Splunk非常重视中国市场，近年来也在不断加大对中国市场投入。

6年前，Splunk进入中国市场，2014年在上海杨浦区建立研发中心，主要的角色是支撑全球的业务，以及支撑本地的客制化。

Splunk的“黑科技”作者：郭涛来源：《中国信息化周报》2017年第41期第八届Splunk年度大会conf2017在美国华盛顿落幕，机器学习与大数据的激烈碰撞让人印象深刻。

“把机器数据转换成答案”这一直是Splunk的理想和奋斗的目标，而人工智能、机器学习为这一理想插上了翅膀。

在Gartner列举的“2017年十大战略技术趋势”中，人工智能和先进的机器学习位列第一。

Gartner的报告指出，人工智能和先进的机器学习技术是被广泛关注的新兴技术，将在企业甚至整个行业中掀起革命浪潮。

它们将大幅度降低劳动力成本，产生意想不到的新见解，从原始数据中发现新模式，并建立预测模型。

机器学习无处不在有了人工智能、机器学习，似乎一切难题都会迎刃而解。

真是这样吗？至少在conf2017大会上，我们看出了一些苗头。

Splunk给我们带来的惊喜是，其主打产品，包括Splunk Enterprise 7.0、Splunk IT Service Intelligence（ITSI）3.0、Splunk User Behavior Analytics（UBA）4.0以及Splunk Cloud等在内都进行了更新，进一步增强了机器学习的能力。

尤其是将分析技术和机器学习用于欺诈监测和云监测等应用场景中，拓宽了人工智能和机器学习的应用领域。

数据是企业的一种战略资产。

如今，企业正在寻找将数据转换为答案的快速且行之有效的方法。

而Splunk将这当成自己的使命。

Splunk首席产品官Richard Campione表示：“机器学习对于客户的成功和Splunk的发展都非常重要。

我们的无缝集成功能使每个人都能够使用机器学习，更好地预测未来结果，以及更有效地分析数据。

Splunk Enterprise 7.0和Splunk Cloud能够比以往更快速、更容易地提交任务关键问题的答案。

”Splunk Enterprise 7.0已经推出，Splunk ITSI 3.0和UBA 4.0将于下个月提供。

Palantir AIP（Application Integration Platform）是一款用于企业级应用集成和数据交换的平台。

它提供了一套完整的工具集，帮助企业快速、安全地将不同应用系统集成在一起，实现数据的无缝交换。

Palantir AIP 是一个基于API（Application Programming Interface）的平台，它支持多种API类型，包括REST、SOAP、GraphQL等。

Palantir AIP的主要特点如下：
1. 易于集成：支持多种API类型，包括REST、SOAP、GraphQL等，可与各种应用系统进行集成。

2. 安全性：提供强大的身份验证和授权机制，确保数据交换的安全性。

3. 可靠性：支持数据传输的可靠性和事务处理，确保数据交换的准确性。

4. 监控性：提供详细的日志记录和监控功能，方便用户对集成过程进行监控和管理。

5. 易用性：提供直观的图形化界面，降低使用门槛，使非技术人员也能轻松使用。

6. 支持多种开发语言：支持多种编程语言，如Java、Python、C++等，方便开发者进行集成开发。

Palantir AIP的应用场景包括但不限于：
1. 企业应用集成：将多个业务系统集成在一起，实现数据的共享和交换，提高业务流程的效率。

2. 数据迁移：将数据从一个系统迁移到另一个系统，实现数据的无缝对接。

3. 微服务架构：在微服务架构中，实现服务间的数据交换和集成。

4. 跨平台开发：在不同的平台之间实现数据的交换和集成。

80软件和集成电路Industry RerticalS OFTWARE A ND I NTEGRATED C IRCUITSplunk：用数据分析驱动企业安全本刊记者/程梦瑶在国外取得成功的很多硅谷知名企业，在进入中国市场后，屡屡出现水土不服的境况，这并非是个案。

从大数据安全切入，Splunk在中国下的这盘棋将变得越来越有看头。

成立于2003年，并于2012年4月登录纳斯达克市场，成为全球第一家上市的大数据公司，Splun k在中国市场并不缺乏拥趸者。

很多从美国硅谷回国创业的大数据创业者，对于Splu n k在大数据处理，尤其是机器数据处理方面的能力，十分推崇。

在Ga rtner发布的2016信息安全和事件管理魔力象限中，Splun k的业内领导者地位不容撼动，这份报告从侧面印证了Splunk在大数据安全方面的潜能。

大数据来源于机器S plu n k提出90%的大数据源于机器，这些机器数据隐藏于金融科技、工业4.0、平台经济、DevOps、云端、物联网等各领域，包含数据库数据、安全设备数据、服务器数据、点击流以及全球定位系统I V R射频识别数据等。

传统的日志工具对日志格式有一定要求，而S plu n k几乎可以处理所有格式的日志数据，无论是防火墙、交换机、路由器还是操作系统、应用程序。

通过对机器数据的搜索和分析，实时获取运营情报，为企业提供安全事故的调查和预测、内部威胁感知和实时监控能力。

从某种程度上看，S p l u n k作为机器数据的引擎，收集、索引和利用所有应用程序、服务器和设备生成的计算机数据，并通过机器学习、可视化分析等方法，以短、频、快的方式解决并调查安全事件。

不久前，针对勒索病毒W a n n a C r y的袭击，美国圣何塞市的儿童探索博物馆（Children ’s Discovery Museum of San Jose, US ）通过Splunk的监测，在勒索软件开始传播的第一时间就发现了危机，控制了勒索软件的袭击。

大数据人人皆可用作者：郭涛来源：《中国计算机报》2014年第22期行业分析公司EMA调查了12家Splunk公司的客户投资回报情况，结果表明，使用Splunk软件收集、搜索、分析和可视化机器大数据的企业用户在第一年就实现了200%甚至更高的投资回报率。

专注于机器大数据的Splunk自从在美国上市后，就被视作大数据行业的风向标。

在近日举行的Splunk亚太区峰会上，本报记者独家专访了Splunk亚太及日本地区副总裁刘文熙和Splunk亚太及日本地区首席安全战略官彭志宏，就机器大数据的应用与Splunk在中国的发展等问题进行了深入交流。

简化使用在本次峰会上，Splunk发布了Splunk Enterprise 6.1和Hunk 6.1。

与之前的6.0版本相比，Splunk Enterprise 6.1最明显的改变是，客户使用界面更加简化，不仅专业的工程师可以操作，即使是企业中的一般员工也可以利用Splunk Enterprise 6.1很轻松地生成报表。

Splunk的计划是，未来每年进行两次产品版本的升级，除了增加更多功能以外，还要持续简化客户使用界面。

Splunk Enterprise 6.1有以下几个亮点。

第一，多站点集群技术通过在集群配置内复制原始与索引数据，保证Splunk Enterprise在多站点的连续可用性。

彭志宏介绍说，Splunk Enterprise 本来就具有处理多个站点数据的功能，而此次新增的多站点集群功能主要是出于数据保护的考虑，为重要数据保留多个副本。

第二，zlinux Forwarder通过Splunk Enterprise可以轻松收集和索引源自IBM大型机的应用程序和平台数据。

目前，银行普遍还在使用大型机，因此Splunk 能够收集和分析大型机中的数据，为银行客户提供便利。

第三，嵌入式报告功能支持将任何Splunk报告或图表嵌入、WordPress、Wiki、Microsoft SharePonit和其他更多第三方商业应用程序中。