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赞助商: ChaosSearch-在 Databricks 中本地扩展日志分析和威胁追踪.pdf

上传人: 张** 编号:167713 2024-06-15 9页 973.12KB

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本文由ChaosSearch公司的CEO Ed Walsh于2024年6月12日发表,主要讨论了在AI时代,企业成功的关键在于建立一个集中化的数据基础。文章指出,数据湖屋(lakehouse)已成为核心数据架构,而Databricks的数据智能平台就是基于湖屋架构建立的。它通过统一目录和治理(Unity)、标准化数据格式(Delta Lake)和查询引擎(Apache Spark),支持多种数据源和用例,并通过先进的数据工程和数据科学体验来实现AI的集中化。然而,现有的湖屋方法在操作分析方面仍存在局限性,迫使企业采用如Elasticsearch或OpenSearch等单独系统来处理。这种做法增加了操作分析的成本和管理工作,降低了数据的保留率,并创造了数据孤岛。 ChaosSearch是为在湖屋上进行操作分析而设计的,它允许用户使用他们熟悉的工具,如OpenSearch和Elastic API,同时享受湖屋的所有好处。该平台支持实时数据流,无保留限制,并且优化了JSON格式的文本搜索,便于观察性和安全性分析。ChaosSearch的应用程序在Databricks上提供了一个统一的湖屋,用于AI驱动的世界,它将湖屋和AI引入日志分析,消除了数据孤岛,并将新的数据集、功能和用例引入到Databricks环境中。
"如何实现日志分析和威胁狩猎的自动化?" "如何在数据湖house中整合ELK工具?" "如何利用ChaosSearch扩展Databricks的数据湖house能力?"
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