Splunk

Mellerikat for Splunk

Splunk와 Mellerikat을 결합하여 MLOps를 강화하고 다양한 솔루션으로 데이터의 가치를 극대화하세요.

Integration

Needs

How to

Splunkbase에서 Mellerikat for Splunk를 설치하고 데이터를 연동하여 Mellerikat을 활용하세요.

Train

다양한 AI 솔루션: 다양한 산업에 효과가 검증된 AI 콘텐츠를 활용하거나 논문이나 Hugging Face 등 최신 알고리즘을 기반으로 AI 솔루션을 만드세요.Splunk Enterprise에 적재된 데이터에 맞게 자유롭게 AI 솔루션을 만들어 사용할 수 있습니다. 데이터의 도메인에 특화된 모델링이나 최신 연구 기법으로 개발한 코드를 ALO Framework에 맞추어 AI 솔루션으로 활용합니다. AI 콘텐츠를 활용하면 데이터에 파라미터를 맞추는 작업을 통해 보다 쉽게 AI 솔루션으로 만들 수 있습니다.

AI 모델 학습을 위한 데이터: "katdataset" SPL 명령어로 Enterprise의 데이터에서 AI 모델이 학습할 데이터를 선정합니다.Mellerikat for Splunk를 설치하면 katdataset 명령어를 사용할 수 있습니다. 이 명령어는 Enterprise에서 검색된 데이터를 Edge Conductor가 접근할 수 있는 저장소로 데이터를 보내는 기능을 수행합니다.
AI 모델이 학습할 데이터를 선정하고 주기적으로 Edge Conductor에 데이터를 보내면 자동으로 새로운 데이터에 학습된 AI 모델을 활용할 수 있습니다.

최적의 AI 모델 학습: 데이터에 맞게 적합한 파라미터 설정과 최적의 자원으로 AI 모델을 학습합니다.Edge Conductor에서는 학습과 추론을 수행할 때 적절한 파라미터를 간단하게 설정할 수 있습니다. 데이터에 따라 가장 좋은 성능을 발휘하는 파라미터를 설정하여 AI 모델을 생성합니다. 또한, 학습에 사용되는 컴퓨팅 환경을 선택하여 최소의 자원으로 모델을 학습하고 운영할 수 있습니다.

Inference

AI 모델을 Edge App에 배포하여 활용 준비: 학습된 모델은 Edge App에 배포하여 사용할 준비를 합니다.Edge App은 클라우드, 온프레미스 서버, 로컬 PC 등 다양한 환경에 설치할 수 있으며, Splunk Edge Hub에도 설치할 수 있습니다. 설치된 Edge App에 Edge Conductor에서 AI 모델을 배포하여 Enterprise에서 사용할 준비를 하세요. 간단하게 Edge Conductor에서 학습과 배포를 하여 다양한 AI 솔루션의 모델을 사용할 수 있습니다.

Splunk Enterprise에서 AI 모델 활용: "katinference" SPL 명령어로 Enterprise의 데이터에 대해 AI 모델의 추론 결과를 바로 볼 수 있습니다.Mellerikat for Splunk를 설치하면 katinference 명령어를 사용할 수 있습니다. 이 명령어는 Enterprise에서 검색된 데이터를 Edge App이 접근할 수 있는 저장소로 데이터를 보내서 AI 모델의 추론이 동작하도록 하고, 결과를 받아서 출력합니다.
Indexer의 데이터에 바로 AI 모델의 추론 결과를 더하여 비즈니스 가치를 창출할 수 있습니다. Part Similarity Analysis, Optimal Demand Forecasting, B2B Sales Intelligence 솔루션을 운영할 수 있으며, 도메인 지식이 반영된 특화 엔진으로 적재된 데이터에 맞는 최적의 솔루션을 활용하세요.

Splunk Edge Hub의 확장: Splunk Edge Hub에서 Edge App을 설치하여 다양한 AI 모델을 기기에서 활용할 수 있습니다.Splunk Edge Hub에 Edge App을 설치하고 AI 모델을 배포하면 데이터 수집 기기를 온디바이스 AI 머신으로 탈바꿈할 수 있습니다. 센서에서 수집되는 데이터에 대한 이상 진단 AI 솔루션을 적용하여 복잡한 주변 환경 감지나 장비의 예지 보전이 가능하고, 카메라와 연결하면 비전 검사도 수행할 수 있습니다.