Splunk Inc.宣布正式推出Splunk App for Stream,该应用软件为收集实时的流式线上数据提供了一种全新软件途径。线上数据是一种通过网络在应用程序之间进行传输的独特机器数据,无需代码插装即能提供业务活动、应用性能、安全性与IT基础架构问题等方面的信息。当运行Splunk Enterprise 与Splunk Cloud时,Splunk App for Stream能够轻松收集线上数据,为安全、欺诈检测、合规性、应用管理、IT运行与业务分析提供更多洞察力。Splunk Enterprise或Splunk Cloud客户均可免费使用Splunk App for Stream。
Splunk解决方案营销高级总监Leena Joshi表示:“Splunk App for Stream是我们自去年收购Cloudmeter后推出的首款产品,它提供了一种能进一步提升客户使用Splunk软件所获价值的新途径。不同于部署困难(尤其是在公有云基础架构中)、基于设备的传统解决方案,Splunk App for Stream能够让客户即时访问企业内部或公有云、私有云、混合云基础架构内的线上数据。Splunk App for Stream为我们的客户打开了获取全新数据集的大门,提供了持续的IT、安全与业务洞察力。”
451 Research研究总监Peter Christy表示:“Splunk App for Stream是Splunk软件平台的一项富有价值的新拓展。凭借Splunk业经验证的可扩展性与强大分析力,线上数据的深度分析将彻底改变当今IT行业的游戏规则。”
Splunk App for Stream能被快速部署,收集、聚合及过滤来自公有云虚拟机、虚拟桌面等网络端点以及来自路由器、交换机、防火墙等网络边界的线上数据。凭借高度精细的过滤器与由应用界面定义的聚合规则,客户能够灵活地控制数据量,同时只收集与其特定分析需求相关的线上数据。通过将线上数据与日志、时间、指标等其它机器数据相关联,客户现在可以获得对应用与基础架构性能、运行、交易路径、系统宕机、基础架构关系、安全漏洞、合规性以及消费者行为等方面有价值的全新洞察力。
Splunk App for Stream经典应用案例包括:
Splunk软件欧洲代理商与数据分析咨询公司LC Systems的数据分析管理顾问Mika Borner表示:“Splunk App for Stream对我们使用Splunk Enterprise的客户而言是一个巨大的福利。我们的电信、IT、零售、金融及其它行业客户,现在无需插装代码即可使用流式线上数据获得对安全事故、合规性、应用与基础架构问题以及运行效率的更精准的洞察力。作为一种软件解决方案,Splunk App for Stream恰如客户的一双新眼睛,可清晰查看来自公有云的线上数据,而这在之前是难以企及的。”
好文章,需要你的鼓励
本文评测了六款控制台平铺终端复用器工具。GNU Screen作为老牌工具功能强大但操作复杂,Tmux更现代化但学习曲线陡峭,Byobu为前两者提供友好界面,Zellij用Rust编写界面简洁易用,DVTM追求极简主义,Twin提供类似TurboVision的文本界面环境。每款工具都有各自特点和适用场景。
韩国汉阳大学联合高通AI研究院开发出InfiniPot-V框架,解决了移动设备处理长视频时的内存限制问题。该技术通过时间冗余消除和语义重要性保留两种策略,将存储需求压缩至原来的12%,同时保持高准确性,让手机和AR眼镜也能实时理解超长视频内容。
网络安全公司Snyk宣布收购瑞士人工智能安全研究公司Invariant Labs,收购金额未公开。Invariant Labs从苏黎世联邦理工学院分拆成立,专注于帮助开发者构建安全可靠的AI代理工具和框架。该公司提供Explorer运行时观察仪表板、Gateway轻量级代理、Guardrails策略引擎等产品,并在工具中毒和模型上下文协议漏洞等新兴AI威胁防护方面处于领先地位。此次收购将推进Snyk保护下一代AI原生应用的使命。
纽约大学研究团队通过INT-ACT测试套件全面评估了当前先进的视觉-语言-动作机器人模型,发现了一个普遍存在的"意图-行动差距"问题:机器人能够正确理解任务和识别物体,但在实际动作执行时频频失败。研究还揭示了端到端训练会损害原有语言理解能力,以及多模态挑战下的推理脆弱性,为未来机器人技术发展提供了重要指导。