Echtzeitanalysen

Splunk ermöglicht Echtzeitanalysen durch neue AWS-Integration

Splunk ermöglicht Echtzeitanalysen durch neue AWS-Integration

Integrationen von Amazon Kinesis Firehose und GuardDuty

Splunk hat neue Produktintegrationen mit Amazon Web Services (AWS) vorgestellt, die Anwendungsfälle aus den Bereichen IT, Security, Big Data und IoT umfassen. Die Integrationen mit Amazon Kinesis Firehose, der ersten Partnerintegration dieser Art, und Amazon GuardDuty stehen ganz im Zeichen von Splunks Engagement für kontinuierliche Innovation zum Vorteil des Kunden. Kunden nutzen bereits die Amazon Kinesis Firehose-Integration, um AWS-Daten in Splunk-Lösungen zu streamen, mit denen sie ihre IT- und Sicherheitsumgebungen verwalten und verbessern können.

„Die neuen Integrationen machen es Splunk-Anwendern aus den Bereichen IT, Marketing, Vertrieb, Operations etc. noch leichter, auf AWS-Daten zuzugreifen und sie in Splunk Enterprise und Splunk Cloud in Antworten zu verwandeln“, erklärte Richard Campione, Chief Product Officer bei Splunk. „Splunk hat sich das Ziel gesetzt, eine umfassende Reihe skalierbarer AWS-Integrationen bereitzustellen, um die Anforderungen unserer Kunden bei allen Anwendungsfällen in den Bereichen IT, Sicherheit, Big Data und IoT abzudecken. Das letztendliche Ziel besteht darin, unseren gemeinsamen Kunden End-to-End-Transparenz über ihre gesamte Infrastruktur hinweg zu bieten, damit sie zeitnah datengestützte Geschäftsentscheidungen treffen können.”

Amazon Kinesis Firehose Integration

Die Entwicklungsteams von Splunk und AWS haben eine direkte Integration zwischen Splunk und Amazon Kinesis Firehose entwickelt, um die Kundenerfahrung und die möglichen Erkenntnisse zu verbessern. Der vollständig verwaltete Managed Service ermöglicht AWS-Kunden, Splunk Enterprise als Ziel für große Datenmengen zu wählen und Daten direkt von der Amazon Kinesis Firehose-Konsole zu streamen. Die Integration verbessert die Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit des Streamings von AWS-Daten in die Splunk-Software. Außerdem optimiert sie die Datenerfassung, indem sie Daten nahezu in Echtzeit in Splunk überträgt, sodass Kunden Daten nicht manuell über API-Aufrufe einlesen müssen.

Die Lösung wurde entwickelt, um Kunden dabei zu unterstützen, Zeit, Geld und Energie zu sparen, die sie bisher für die Datenerfassung aufgewendet haben, und sich stattdessen auf das Monitoring und die Fehlerbehebung ihrer Infrastruktur zu konzentrieren, ihr Sicherheitsniveau zu verbessern und ihren Anwendern eine differenzierte Erfahrung auf der Grundlage realer, verwertbarer Daten zu bieten. Auf der Splunk-Website erfahren Sie mehr darüber, wie Splunk-Anwender von Amazon Kinesis Firehose-Daten profitieren können .

„Splunks Zusage, innovative Lösungen für nahezu alle Anwendungsfälle bereitzustellen, macht das Unternehmen zu einem wertvollen Mitglied des AWS-Partnernetzwerks“, sagt Roger Barga, General Manager von Amazon Kinesis, Amazon Web Services, Inc. „Mit der einzigartigen Integration von Amazon Kinesis Firehose und Splunk können Kunden eine differenzierte, verbesserte Kundenerfahrung für ihre Anwender schaffen. Der Erfolg unserer Kunden durch diese Integration – und alle gemeinsamen Engineering-Aktivitäten von AWS und Splunk – ist ein weiterer Beweis für den Wert und die Wirkung unserer Zusammenarbeit.”

Amazon GuardDuty-Integration bietet analysegestützte Sicherheit

Für die weitere Transformation im Security-Bereich durch einen analysegestützten Ansatz, hat Splunk eine Integration für das neu verfügbare Amazon GuardDuty entwickelt. Die Integration optimiert die Erfassung von Amazon GuardDuty-Sicherheitsergebnissen aus verschiedenen Regionen und Accounts in die Splunk-Plattform zur weiteren Analyse. Durch die Aggregation und Analyse der Ergebnisse von Amazon GuardDuty können Splunk Sicherheitsteams zusätzlichen Kontext für die Früherkennung, schnelle Untersuchung und Beseitigung potenzieller Bedrohungen bieten. Die Splunk-Integration über die Splunk App for AWS erweitert die Möglichkeiten für AWS-Kunden, Sicherheitsanalysen zu nutzen, um die Erkennung, Untersuchung und Reaktion auf potenzielle Bedrohungen in ihren AWS-Umgebungen zu beschleunigen.