Was ist eine Splunk-Abfrage?
Eine Splunk-Abfrage wird verwendet, um eine bestimmte Operation innerhalb der Splunk-Software auszuführen . Eine Splunk-Abfrage verwendet die Search Processing Language der Software, um mit einer Datenbank oder einer Datenquelle zu kommunizieren. Dadurch können Datenbenutzer Analysen ihrer Daten durch Abfragen durchführen. Sie kann mit SQL verglichen werden, da sie zum Aktualisieren, Abfragen und Umwandeln von Daten in Datenbanken verwendet wird.
Die Abfragesprache von Splunk wird hauptsächlich zum Parsen von Protokolldateien und zum Extrahieren von Referenzinformationen aus maschinell erzeugten Daten verwendet. Sie ist besonders nützlich für Unternehmen, die eine Reihe von Datenquellen haben, die gleichzeitig verarbeitet und analysiert werden müssen, um Ergebnisse in Echtzeit zu erhalten. Splunk wurde speziell für den Umgang mit der Art von Protokolldateien entwickelt, die von Maschinen erzeugt werden, und macht sie für den Menschen lesbar.
Splunk hat es sich zur Aufgabe gemacht, Maschinendaten für jedermann zugänglich, nutzbar und wertvoll zu machen". Angesichts der enormen Zunahme von Maschinendaten, die durch das IoT (Internet der Dinge) und die IT-Infrastruktur erzeugt werden, leistet Splunk einen wichtigen Beitrag in diesem Bereich. Die Splunk-API, die über eine Webschnittstelle zur Eingabe einer Splunk-Abfrage verfügt, ermöglicht Datennutzern das Durchsuchen, Überwachen und Analysieren von maschinell erzeugten Big Data.
Es gibt einige Gründe, warum Maschinendaten die Verarbeitung und Analyse erschweren:
- Kein vordefiniertes Schema.
- Große Mengen an unstrukturierten Daten.
- Große Unterschiede bei den technologischen Systemen, die sie erzeugen, zu denen Netze, Sensoren, Anwendungen, Geräte und Server gehören können.
- Die produzierten Daten und möglichen Formate sind extrem unberechenbar.
Splunk nutzt in erheblichem Maße KI und maschinelles Lernen , um intelligentere Ergebnisse für eine Splunk-Abfrage zu liefern. Dies gibt den Benutzern die Möglichkeit, die von ihnen erstellten Daten und deren Bedeutung für ihr Unternehmen besser zu visualisieren. Außerdem können Unternehmen ihre Datenanalyseoperationen skalieren, wenn ihre Anforderungen steigen.
