Splunk Machine Learning Toolkit

산업(Industrial) 데이터를 이용해 가동시간을 늘리고 낮은 비용으로 높은 효율을 내세요.

실시간 모니터링

실시간 모니터링, 맞춤형 알람 데이터 및 운영기기 그룹화를 통해 중요한 산업 기반의 수행능력을 높이고 시스템을 컨트롤하세요.

분석을 통한 예측

인공지능과 머신러닝 기술로 장애를 사전에 방지해 산업전략에 집중하세요.

운영기술(Operational Technology) 보안

고도화된 분석시스템과 인텔리전스로 산업제어시스템(ICT)에 끼치는 모든 위협으로부터 안전하게 관리하세요.

한 곳에서 모든 산업데이터를 관리∙분석∙보호하세요.

Splunk 플랫폼을 확장하여 가이드 모델링(마법사) 환경을 제공합니다.

  • Showcases: 일반적인 IT, 보안, 비지니스 분석, IoT, Health, 금융 산업군에서의 전형적인 유즈케이스 제공
  • Algorithms: 40 여개 기본 알고리즘 제공 (supervised & unsupervised)
  • ML Commands: 모델을 Fit, 테스트, 운영 환경에 배포하기 위한 새로운 SPL 명령어
  • ML-SPL API: 어떤 알고리즘이든 쉽게 import 할 수 있는 확장성
  • Python for Scientific Computing Library: 300개 이상의 오픈소스 알고리즘 지원

Splunk 플랫폼을 확장하여 가이드 모델링 환경을 제공합니다.

  • Showcases: 일반적인 IT, 보안, 비지니스 분석, IoT, Health, 금융 산업군에서의 전형적인 use cases
  • Algorithms: 40 여개 기본 알고리즘 제공 (supervised & unsupervised)
  • ML Commands: 모델을 Fit, 테스트, 운영 환경에 배포하기 위한 새로운 SPL 명령어
  • ML-SPL API: 어떤 알고리즘이든 쉽게 import 할 수 있는 확장성
  • Python for Scientific Computing Library: Access to 300+ 이상의 오픈소스 알고리즘 지원

대표적인 유즈케이스에 대한 Assistant 지원

ML 유형과 산업군에 따른 대표적인 유즈케이스를 데모 데이터셋에 기반한 Assistant 를 지원. 유즈케이스 별 적절한 알고리즘과 파라미터가 기본으로 선택.

ML 유형별 유즈케이스
  • Predict Fields : 수치/분류형 데이터 예측
  • Detect Outliers : 수치/분류형 데이터의 이상치 탐지
  • Forecast Time Series : 과거 시계열 데이터를 기반으로 next value 예측
  • Cluster Event : 특정 필드들을 기반으로 이벤트를 나누어 그룹화
산업군별 유즈케이스

IT / Security / Business Analytics / IoT / Health / Finance

대표적인 use case 에 대한 Assistant 지원

ML 유형과 산업군에 따른 대표적인 use case를 데모 데이터셋에 기반한 Assistant 를 지원. Use case 별 적절한 알고리즘과 파라미터가 기본으로 선택.

ML 유형별 use case
  • Predict Fields : 수치/분류형 데이터 예측
  • Detect Outliers : 수치/분류형 데이터의 이상치 탐지
  • Forecast Time Series : 과거 시계열 데이터를 기반으로 next value 예측
  • Cluster Event : 특정 필드들을 기반으로 이벤트를 나누어 그룹화
산업군별 use cases

IT / Security / Business Analytics / IoT / Health / Finance

Built-in Assistant 를 활용한 손쉬운 모델링

지원 Assistant
  • Smart Forecasting : Step-by-step 가이드 워크플로우 방식의 모델링
  • Smart Outlier Detection : Step-by-step 가이드 워크플로우 방식의 Density 알고리즘 기반 모델링
  • Predict Numeric Fields
  • Predict Categorical Fields
  • Detect Numeric Outliers
  • Detect Categorical Outliers
  • Forecast Time Series
  • Cluster Numeric Events

Built-in Assistant 를 활용한 손쉬운 모델링

지원 Assistant
  • Smart Forecasting : Step-by-step 가이드 워크플로우 방식의 모델링
  • Smart Outlier Detection : Step-by-step 가이드 워크플로우 방식의 Density 알고리즘 기반 모델링
  • Predict Numeric Fields
  • Predict Categorical Fields
  • Detect Numeric Outliers
  • Detect Categorical Outliers
  • Forecast Time Series
  • Cluster Numeric Events

UI 기반의 간편한 ML 프로세스

간편한 데이터 전처리, 학습, 파라미터 튜닝
  • Pre-processing, Hyper-parameter 튜닝, feature selection, 학습 등 ML 프로세스를 화면 상에서 쉽게 작업
  • Confusion Matrix, RMSE 등 화면에서 모델 정확성 평가

UI 기반의 간편한 ML 프로세스

간편한 데이터 전처리, 학습, 파라미터 튜닝
  • Pre-processing, Hyper-parameter 튜닝, feature selection, 학습 등 ML 프로세스를 화면 상에서 쉽게 작업
  • Confusion Matrix, RMSE 등 화면에서 모델 정확성 평가

배포 및 관리 효율성

손쉽게 운영 환경에 모델을 배포하고 관리 주기적인 학습 지원
  • 모델링 결과를 Experiments 로 저장하여 추후 간편하게 운영 환경에 배포 및 관리
  • 스케줄링 기능을 활용한 모델의 주기적 자동 반복 학습

배포 및 관리 효율성

손쉽게 운영 환경에 모델을 배포하고 관리 주기적인 학습 지원
  • 모델링 결과를 Experiments 로 저장하여 추후 간편하게 운영 환경에 배포 및 관리
  • 스케줄링 기능을 활용한 모델의 주기적 자동 반복 학습