Splunk、Federated SearchでAI向け分散基盤の機能を拡充

Cisco Systems傘下のSplunkは、年次イベント「Splunk .conf 26」でAI関連の製品機能強化を発表しました。
分散したマシンデータを移動させずに分析する「Federated Search」の対応先に、AWS CloudWatch LakeとDatabricksを追加しました。
同社は、データが存在する場所の近傍でAIを活用する分散型アプローチを、AI時代のデータ基盤として示しています。

記事の概要

Splunkは米国時間9月14～17日、コロラド州デンバーで年次イベント「Splunk .conf 26」を開催しました。
イベントでは、CiscoのAI戦略におけるSplunkのデータプラットフォームとしての位置付けが強調されました。
Splunkは、ログなどのマシンデータを扱う非構造化データ向けのデータベースです。
主要な用途として、セキュリティ情報イベント管理（SIEM）やオブザーバビリティを提供しています。
今回の発表では、AI向けデータソースとしての活用を新たな中核ユースケースとして位置付けました。
Splunkは、データを一カ所に集約する集中型モデルについて、処理の遅さやコスト、AIの結果の信頼性に課題があると主張しています。
Federated Searchの機能拡張により、AWS CloudWatch LakeとDatabricksをデータソースとして利用できるようになりました。
AI支援型のデータマネジメント機能やMachine Data Lakeと組み合わせ、データの移動やコピーを減らす考えです。

記事のポイント

1. AI向け基盤を強化： Splunkは、セキュリティとオブザーバビリティに続く中核用途として、AI向けデータ基盤の機能を強化しています。
2. 検索対象を拡大： Federated SearchがAWS CloudWatch LakeとDatabricksに対応し、分散したデータを移動せず分析しやすくなります。
3. 分散型を提案： データが生成・活用される場所の近くで分析し、領域を越えてシグナルを連携する構成を提案しています。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： AWS CloudWatch LakeやDatabricksを含む分散データを扱う企業は、データを集約する前提を見直し、移動コストや分析速度、AI出力の信頼性を踏まえて基盤構成を比較する必要がありそうです。
• 同業の基盤提供者： AI向けデータ基盤では、対応するデータソースの数だけでなく、データを移動させずに横断分析できるかが選定軸になり、各社は分散環境での検索・管理機能を競う可能性があります。
• AI活用を進める企業： AI導入部門は、モデルやアプリケーションだけでなく、データが生成・利用される場所の近くで分析・管理する設計を検討することになり、部門横断のデータ連携方法も見直しが求められそうです。

このニュースの背景

Splunkは従来、セキュリティやオブザーバビリティを主要用途として、ログなどのマシンデータを扱ってきました。
今回、AI向けデータソースとしての活用を新たな中核ユースケースに位置付け、データ基盤としての機能を広げています。
同社は、データを一カ所に集める集中型モデルについて、処理速度やコスト、AIの結果の信頼性に課題があると主張しています。
その代案として、データが存在する場所の近くで分析し、Federated Searchなどで分散データを移動させずに扱う構成を示しています。

関連するニュース

• シスコはSplunk向けオンプレミスAI基盤と、エージェントのコスト可視化機能を提供します。
• SHIFTはAIと専門人材を組み合わせるセキュリティブランドを始動し、Splunk向け2サービスを提供します。

詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

ZDNET Japan

スプランクが推進する「Agentic SOCの民主化」--標準機能化でセキュリティ運用を自動化

Cisco Systems傘下のSplunkは、年次イベント「Splunk .conf 26」において、今後のCisco…