Veeam 日前开始设立 Splunk 连接器,以便用 Splunk 监控 IT 基础架构的客户能够监控 Veeam Backup 并获得有关问题的警报信息。
思科旗下的 Splunk 可从多个来源捕获、存储、索引和关联机器生成的实时 IT 基础架构数据。用户可以访问 Splunk 仪表板,监控基础架构并处理相关的问题。Splunk 称,《财富》500 强企业中有 92 家公司是旗下安全信息和事件管理(SIEM)软件的客户。Veeam 的备份和恢复产品拥有 50 多万客户,其中的大型企业客户也可能是 Splunk 的客户。Veeam App for Splunk 将 Veeam 加进了数据源。
首席运营官 John Jester 在一份声明中表示,“Veeam致力为每一位客户提供数据恢复能力,包括与领先的安全平台的紧密整合。”
该应用程序将与 Splunk 用户角色和位置管理进行整合,可处理由 Veeam Backup & Replication 发送到 syslog 服务器的事件,并为 Splunk 用户提供以下功能:
Jester 表示,“安全专业人员可以通过详细的仪表板、报告和警报利用 Splunk 密切监控他们的Veeam备份环境。应对网络攻击需要跨基础架构的整合,Veeam App for Splunk 可以将 Veeam 事件数据引入 Splunk,客户因而能够使用现有工具监控勒索软件、意外删除、恶意软件和其他网络威胁等安全事件。”
Veeam ONE v12.1 引入了 Syslog SIEM 集成。企业通常倾向于使用单一的 SIEM 设施,不必逐个检查应用程序(如 Veeam ONE)的安全状态和活动。Jester 很清楚这一点,他表示,“这意味着企业可以快速、轻松地在他们的 Veeam 备份环境中处理重要的监控和事件数据,这些可以在他们可能正在监控的其他源环境的同一个界面中呈现。”
Veeam 正在逐步成为企业友好型解决方案。Splunk 连接器的引入表明,Veeam 将追随竞争对手 Cohesity、Commvault、Druva、Rubrik 和 Veritas 的脚步,这些公司已经整合了 Splunk。Veeam 已经可以通过发送系统日志数据、SNMP陷阱和其他日志数据与Graylog、IBM的QRadar、Micro Focus ArcSight、LogRhythm和AlienVault 进行整合。Splunk App 是 Veeam 在 SIEM 整合道路上迈出的一步。
Veeam正稳步向企业级解决方案迈进。通过这个Splunk连接器,它正追随竞争对手Cohesity、Commvault、Druva、Rubrik和Veritas的脚步,这些公司已经有了Splunk集成。Veeam已经可以通过发送系统日志数据、SNMP陷阱和其他日志数据与Graylog、IBM的QRadar、Micro Focus ArcSight、LogRhythm和AlienVault进行集成。这个Splunk应用是Veeam在SIEM集成道路上的又一进步。
Veeam App for Splunk 支持 Splunk Enterprise 9.1.0 及更高版本和 Splunk Cloud Platform 9.1.2308 及更高版本,现在可以通过此处的 Splunkbase 购买。Veeam Data Platform 高级或高级许可证可免费提供 Veeam App for Splunk,其中包括 syslog 事件转发支持。
好文章,需要你的鼓励
Citrix宣布通过XenServer产品重返主流虚拟化市场,尽管该公司承认产品尚未完全就绪。云软件集团表示XenServer正扩大支持范围以涵盖各类工作负载。Citrix早在2010年代初就基本放弃了XenServer作为主流虚拟化产品的定位。产品管理高级总监认为当前虚拟化市场正经历前所未有的变化,特别是主要厂商的激进许可变更给IT预算带来压力,为Citrix提供了重返市场的机会。
这项由加州大学伯克利分校、香港大学和Adobe联合开展的研究,开发了名为X-Planner的AI图像编辑规划系统,解决了现有AI工具难以理解复杂编辑指令的问题。该系统能将"让图片看起来像夏天"等自然语言指令智能分解为具体编辑步骤,并自动生成精确的控制信息,显著提升了AI图像编辑的准确性和可控性。
Docker公司发布重大新功能,旨在简化智能体AI应用的构建、运行和部署。公司扩展了Docker Compose工具以支持AI智能体和模型的大规模部署,并推出Docker Offload服务,允许开发者将AI工作负载转移到云端。新功能还支持模型上下文协议网关的安全连接,并与谷歌云、微软Azure等合作伙伴集成。
本研究提出了VLM2Vec-V2多模态嵌入模型和MMEB-V2评估基准,首次实现对文本、图片、视频和文档的统一理解。该模型在78个任务上全面领先现有基线,展示了从专门化向通用化发展的重要趋势,为多媒体内容理解、智能搜索和人机交互带来突破性进展。