Imply ha lanzado Lumi Loglake, una herramienta interactiva de búsqueda de registros para almacenamiento de objetos que reduce drásticamente los gastos de observabilidad y de infraestructura SIEM.
Fundada en 2015, Imply crea software de análisis en tiempo real basado en Apache Druid. Sus tres fundadores (el director ejecutivo Fangjin Yang, el director de tecnología Gian Merlino y el director de experiencia Vadim Ogievetsky) son los creadores originales de Druid. Posicionada como una capa de datos para la observabilidad, la seguridad y la IA, la empresa ahora está desarrollando una arquitectura de lago para registros no estructurados, que permite la búsqueda directa de registros dentro de entornos de almacenamiento de objetos.
El arquitecto jefe de Imply, Eric Tschetter, declaró: "La IA está generando más telemetría de la que las organizaciones pueden permitirse indexar. Lumi Loglake permite a los equipos retener, buscar e investigar estos datos sin el costo y la complejidad de una arquitectura de indexación siempre activa. Al llevar la búsqueda de registros interactiva directamente al almacenamiento abierto, Loglake aprovecha la economía y la flexibilidad de Lakehouse para poner en funcionamiento los datos de registro".
Las arquitecturas de observabilidad tradicionales requieren que los registros se cataloguen, estructuren e indexen antes de poder realizar búsquedas. En volúmenes de datos a escala de IA, esto obliga a los equipos de SIEM a predeterminar la retención de registros y los alcances de indexación por adelantado, lo que genera una gran sobrecarga operativa y costos incontrolables.
Los equipos de observabilidad y seguridad analizan datos de máquinas no estructurados, donde las investigaciones comienzan sin conocimiento previo de campos, patrones o eventos críticos. Lumi Loglake permite a los usuarios buscar y examinar registros no estructurados in situ en AWS S3, Delta Lake y Apache Iceberg, sin necesidad de catálogos de datos, definiciones de esquemas ni flujos de trabajo de rehidratación de datos.
Lumi Loglake desacopla la computación del almacenamiento de objetos, lo que permite a los usuarios escalar la retención de telemetría independientemente de los costos de computación. Los recursos informáticos se activan dinámicamente en función de la actividad de las consultas, lo que elimina la infraestructura de indexación siempre activa y al mismo tiempo mantiene el acceso instantáneo a los datos históricos de telemetría.
La solución permite a los equipos de SIEM retener muchos más datos de registro en un almacenamiento de objetos de bajo costo y realizar búsquedas instantáneas, aplicando indexación específica solo cuando sea necesario. Imply confirma que los clientes pueden reducir los costos de software en más de un 70 % y los costos de hardware en más de un 40 % al migrar datos del almacenamiento indexado persistente al almacenamiento de objetos abiertos como Amazon S3.
En lugar de almacenar conjuntos de datos masivos en el nivel de indexación de Splunk, las empresas pueden archivar la telemetría histórica en S3 manteniendo la compatibilidad total con las consultas SPL y el soporte nativo para eventos de Splunk. Los mismos conjuntos de datos almacenados admiten consultas multiplataforma sin duplicación: SPL para Splunk, Spark SQL para Databricks, LogQL para Grafana y ANSI SQL/JDBC para plataformas de IA y BI.
Lumi Loglake ya está disponible de forma generalizada y se exhibió en la Cumbre Databricks Data + AI. Más detalles están disponibles en los blogs del director senior de marketing de productos de Imply, Matt Morrissey.
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