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人工智能驱动
安全性和可观测性

借助 AI 彻底改变人工智能的数字韧性。
 

使用 Splunk 构建数字韧性

无论您的数字生态系统多么复杂,都可以借助业界领先的统一安全性和可观察性平台,实现任何规模下的安全可靠运行。

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AI 原生数据平台

  • 提供 AI 驱动的洞察和代理式工作流。
  • 从跨域机器数据中获取实时洞察,无论数据位于何处。
  • 管理整个机器数据生命周期以降低成本。
探索 Splunk 平台
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AI 驱动的安全

  • 统一威胁检测、调查和响应(TDIR)。
  • 以 AI 速度进行检测、优先级排序和响应。
  • 利用威胁情报关联并扩充警报。

 

了解安全性
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人工智能驱动的可观测性

  • 利用代理式 AI 加速检测和响应。
  • 在任何环境、任何堆栈、任何网络中进行故障排除。
  • 根据业务影响优化性能。

 

了解可观测性

深受全球领导者信赖

加快并简化调查

为安全性和可观测性而专门构建的 AI

以 AI 速度进行检测、调查和响应。

使用自然语言深入洞察运营数据、利用代理式 AI 排除故障并简化工作流、构建和部署 AI 模型,以及保护和监控 AI 应用程序。

通过 2,000 多个集成、应用和加载项加速实现价值

Splunk 助您轻松建立连接。

  • 与领先的云提供商(AWS、Azure、GCP)、私有云和本地基础设施无缝集成。
  • 几乎可从任何数据源或格式摄取日志、指标、跟踪、事件等数据。
  • 直接与 OpenTelemetry、SDK 或代理集成。
  • 连接海量业务应用程序、数据库和 IT 服务。
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Splunk 客户成功案例

了解为什么世界领先的企业信任 Splunk 来帮助保持其数字系统的安全性和可靠性。

查看更多客户案例

SIEM 和可观测性平台的领导者

Splunk 是唯一一家在 Gartner® 魔力象限™ 中获评“安全信息与事件管理 (SIEM) 领导者”的提供商,也是唯一一家在 Gartner® 魔力象限™ 中获评“可观测性平台领导者”的提供商。

 

  • 连续 11 次被评为 SIEM 领导者
  • 连续 3 次获评“可观测性平台领导者”

 

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Splunk 使用案例和解决方案

Splunk 的可扩展数据平台为业界领先的安全性和可观测性解决方案以及自定义应用程序提供支持。以下是部分用例和解决方案。

 

人工智能

人工智能

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提高生产率

由 Splunk 支持

观测并保护您的 AI

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基于 Splunk 数据构建 AI

以 AI 速度进行预测、检测、调查和响应,从而提升安全性和可观测性。使用代理式 AI 和 AI 助手提高生产力,并在 Splunk 中使用 MCP 基于您的数据构建代理式应用。

 

高级威胁检测

高级威胁检测

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查找异常

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使用威胁情报进行丰富

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使用实时流分析

快速检测高级持续威胁 (APT)。防范内部威胁、凭据访问和漏洞、横向移动以及离地攻击。

 

欺诈预防

欺诈预防

欺诈预防
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主动监测

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找出异常值

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量化业务影响

通过一致化流程和无缝协作快速检测、调查并响应欺诈活动。Splunk 可借助专业报告和可视化功能,助您分析、衡量和管理欺诈风险。

 

AI 驱动的事件预测(AIOps)

AI 驱动的事件预测(AIOps)

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主动服务中断预防

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使用 AI 驱动的预测分析

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缩短 MTTR

Splunk IT 服务智能 (ITSI) 使用 AI 和机器学习 (ML) 来识别异常,将来自多个监控源的数据关联到单一实时视图中,以减少警报噪声,并主动防止中断。

 

应用程序性能监控 (APM)

应用程序性能监控 (APM)

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实时排除故障

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了解业务影响

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优化性能

从第三方 API、网络到代码级别,在堆栈中的任何区域实时确定问题。Splunk 可帮助您利用 AI 助手缩短 MTTR,了解对业务 KPI 的影响,并优化 SAP 系统的性能。

 

警报噪声减少

警报噪声减少

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利用 AIOps 保护服务性能

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降低 90% 及以上的噪声

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加速 MTTD 和 MTTR

通过自动事件关联、实时和预测性能仪表板以及与 IT 服务管理工具的集成,一站式监控、检测和解决事件,并减少噪声。

 

了解客户为什么信赖 Splunk

Splunk 入门指南

了解 Splunk 产品,为代理式 AI 时代构建数字韧性。

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Gartner,魔力象限安全信息和事件管理,Andrew Davies、Mitchell Schneider、Eric Ahlm、Rustam Malik,2024 年 5 月 8 日。

Gartner,可观测性平台魔力象限报告,Gregg Siegfried,Matt Crossley,Padraig Byrne,Andre Bridges,Martin Caren,2025 年 7 月 7 日。

 

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