A Imply lançou o Lumi Loglake, uma ferramenta interativa de busca de logs para armazenamento de objetos que reduz drasticamente os gastos com observabilidade e infraestrutura SIEM.
Fundada em 2015, a Imply desenvolve software de análise em tempo real baseado no Apache Druid. Seus três fundadores – CEO Fangjin Yang, CTO Gian Merlino e Chief Experience Officer Vadim Ogievetsky – são os criadores originais do Druid. Posicionada como uma camada de dados para observabilidade, segurança e IA, a empresa está agora desenvolvendo uma arquitetura lakehouse para logs não estruturados, permitindo a pesquisa direta de logs em ambientes de armazenamento de objetos.
O arquiteto-chefe da Imply, Eric Tschetter, declarou: "A IA está gerando mais telemetria do que as organizações podem indexar. Lumi Loglake permite que as equipes retenham, pesquisem e investiguem esses dados sem o custo e a complexidade da arquitetura de indexação sempre ativa. Ao trazer a pesquisa de log interativa diretamente para o armazenamento aberto, a Loglake aproveita a economia e a flexibilidade do lakehouse para operacionalizar os dados de log".
As arquiteturas tradicionais de observabilidade exigem que os logs sejam catalogados, estruturados e indexados antes da pesquisa. Em volumes de dados em escala de IA, isso força as equipes de SIEM a pré-determinar antecipadamente a retenção de logs e os escopos de indexação, criando pesadas despesas operacionais e custos incontroláveis.
As equipes de observabilidade e segurança analisam dados de máquinas não estruturados, onde as investigações começam sem conhecimento prévio de campos, padrões ou eventos críticos. O Lumi Loglake permite que os usuários pesquisem e examinem logs não estruturados no local no AWS S3, Delta Lake e Apache Iceberg, sem a necessidade de catálogos de dados, definições de esquema ou fluxos de trabalho de reidratação de dados.
O Lumi Loglake separa a computação do armazenamento de objetos, permitindo que os usuários dimensionem a retenção de telemetria independentemente dos custos de computação. Os recursos de computação são gerados dinamicamente com base na atividade de consulta, eliminando a infraestrutura de indexação sempre ativa e mantendo o acesso instantâneo aos dados históricos de telemetria.
A solução permite que as equipes de SIEM retenham muito mais dados de log em armazenamento de objetos de baixo custo e realizem pesquisas instantâneas, aplicando indexação direcionada somente quando necessário. A Imply confirma que os clientes podem reduzir os custos de software em mais de 70% e os custos de hardware em mais de 40%, migrando dados de armazenamento indexado persistente para armazenamento de objetos abertos, como o Amazon S3.
Em vez de armazenar conjuntos de dados massivos na camada de indexação do Splunk, as empresas podem arquivar telemetria histórica no S3, mantendo a compatibilidade total de consultas SPL e suporte nativo a eventos do Splunk. Os mesmos conjuntos de dados armazenados suportam consultas entre plataformas sem duplicação: SPL para Splunk, Spark SQL para Databricks, LogQL para Grafana e ANSI SQL/JDBC para plataformas de IA e BI.
Lumi Loglake já está disponível e será apresentado no Databricks Data + AI Summit. Mais detalhes estão disponíveis nos blogs do Diretor Sênior de Marketing de Produto da Imply, Matt Morrissey.
Pequim Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
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