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Datos de máquina

Datos de máquina

Datos de máquina

Los datos de maquina son datos generados por todos los sistemas que se realizan en centros de datos, el Internet de las cosas y el nuevo mundo de dispositivos conectados. Los datos generados por los registros de aplicaciones, servidores, dispositivos de red, dispositivos de seguridad e infraestructura remota es lo que propulsa su organización.

Los datos de máquina están por todas partes, provienen de cualquier cosa, desde trenes y autos a semáforos y monitores de ejercicio. Los datos de máquina afectan a los humanos y las mejoran de incontables formas día tras día. Observe este sencillo vídeo animado para averiguar algunas de las increíbles formas en las que los datos de máquina ayudan a marcar la diferencia.

Splunk se fundó para centrarse en los desafíos y oportunidades que representan la administración eficaz de grandes cantidades de big data generadas por máquina. El software de Splunk que permite organizar y extraer conocimientos a partir de las grandes cantidades de datos de máquina generadas en los diversos orígenes.

Todos los sitios Web, sistemas de comunicación, redes e infraestructuras complejas de TI generan grandes flujos de datos de máquina cada segundo y cada día, en una serie de formatos no predecibles que resultan difíciles de procesar y analizar de forma ágil con los métodos tradicionales. Estos datos generados por máquina contienen información esencial sobre el comportamiento de los usuarios, riesgos de seguridad, consumo de capacidades, niveles de servicio, actividades fraudulentas, experiencia del cliente, etc. No en vano se trata del segmento de big data que más rápido crece y el más complejo pero también más valioso.

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¿Qué tipos de datos debo explorar?

¿Qué tipos de datos debo explorar?

Muchas organizaciones se enfrentan a la pregunta sobre ¿qué información es la que se debe analizar?, sin embargo, el cuestionamiento debería estar enfocado hacia ¿qué problema es el que se está tratando de resolver?

Si bien sabemos que existe una amplia variedad de tipos de datos a analizar, una buena clasificación nos ayudaría a entender mejor su representación, aunque es muy probable que estas categorías puedan extenderse con el avance tecnológico.

Analizarlos de una forma que resulte relevante es esencial para diagnosticar problemas de servicio, detectar amenazas de seguridad complejas, entender el estado del equipo remoto y demostrar el cumplimiento de las normas.