Logiq.ai behebt dasjenige Problem welcher Observabilität mit LogFlow

Dies Datenverwaltung- und Schlussbemerkung-Startup Logiq.ai hat LogFlow gen den Markt gebracht, eine „Beobachtbarkeitsdatenpipeline qua Tafelgeschirr“, die sich an Sicherheitsteams richtet.

Eine Datenpipeline bezieht sich gen ganz Schritte, die mit dem Verschieben von Datenansammlung von lokalen Systemen in die Cloud verbunden sind – vom Kopieren von Datenansammlung zusätzlich dasjenige Verschieben zwischen Systemen solange bis hin zum Neuformatieren oder Zusammenführen mit anderen Datenquellen – gen automatisierte und zuverlässige Weise. Die Varianz welcher Technologien, die zum Vereinen, Speichern, Zusammenballen und Visualisieren von Datenansammlung verwendet werden, hat es jedoch schwierig gemacht, die Datenqualität und -integrität aufrechtzuerhalten. Datenausfallzeiten, die sich gen Zeiträume beziehen, in denen Datenansammlung unvollständig, fehlerhaft, fehlen oder jenseitig ungenau sind, sind ein großes Problem zu Gunsten von Unternehmen, da Datensysteme komplexer werden. Observabilität bezieht sich gen dasjenige Beaufsichtigen, Verfolgen und Auswerten von Vorfällen, um Ausfallzeiten zu vermeiden.

Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem dasjenige Sicherheitsteam Protokolle und Sicherheitsereignisse durchsucht und Datenansammlung fehlen Datenansammlung, die gen vereinen Ransomware-Übergriff hinweisen könnten. Datenausfallzeiten können die Fähigkeit von IT-Sicherheitsteams in Mitleidenschaft ziehen, Angriffe zu wiedererkennen oder Kontrolllücken zu identifizieren.

LogFlow wurde entwickelt, um dasjenige Problem welcher Observabilität anzugehen, dasjenige Datenvolumen zu optimieren und die Datenqualität zu verbessern, sagt Logiq. Seine Protokollverwaltungs- und SIEM-Funktionen zuteilen die Erkennung und Kennzeichnung von Sicherheitsereignissen, und die native Unterstützung zu Gunsten von offene Standards macht es problemlos, Maschinendaten aus jeder Quelle zu zusammenschließen, so dasjenige Unternehmen. Mit zusätzlich 2.000 Steuern qua Teil integrierter „Regelpakete“ können Sicherheitsteams Datenansammlung zu Gunsten von gängige Kundenumgebungen und Workloads filtern, markieren, extrahieren und umschreiben. LogFlow kann wenn schon dann weiterhin Datenansammlung übernehmen und wichtige Forensiken bewilligen, wenn vorgelagerte Systeme nicht verfügbar sind, so dasjenige Unternehmen.

Laut Logiq.ai gibt es eine Warteschlange von Open-Source-Tools, die Datenansammlung zwischen verschiedenen Quellen und Zielsystemen wie Fluent Bit und Logstash routen können. Unternehmen können LogFlow verwenden, um andere Herausforderungen in welcher Datenpipeline zu bewältigen, wie z. B. die Leistungsnachweis von Datenvolumen und -ausbreitung, die Verhinderung von Datenverlust, die Sicherung welcher Wiederverwendbarkeit von Datenansammlung mit süß abgestimmter Leistungsnachweis und die Gewährleistung welcher Geschäftskontinuität nebst Upstream-Ausfällen, so dasjenige Unternehmen.

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