挖掘和分析。为企业的核心数据资产提供有效保障
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大数据湖技术
采:支持多种采集方式,来对海量数据进行采集;
治:支持对异构数据治理、构建统一的数据标准;
存:支持结构化数据的存储,为应用提供数据基础;
查:支持实数据查询,满足可视化分析应用;
智:支持多场景智能分析引擎。 -
云原生编排技术
自动化:自动进行数据收集、数据流水线、分析组件的编排
适应性:支持私有云,公有云,混合云,及裸机多种部署环境
自愈能力:自动替换、重启、复制、收缩
运维能力:极大降低系统运维的难度,提高SLA水平。
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智能建模技术
计算分析系统可实现对模型的智能编排。通过使用
有向连接线标书模型数据的流程,实现多个元素的
链接。可实时输出模型的计算结果,并且可直接调
用已有模型作为下一个模型的输入。支持完成界面
显示模型指标的增删改情况。 -
探索式数据分析
为Threat Hunting提供数据及分析引擎支撑。
实现威胁的快速定位与发现能力。
支撑BI工具+Notebook工具探索式分析的模式、
支撑BI工具+Notebook工具探索式分析的模式、
通过探索式分析,实现多种数据深入挖掘价值的目的。
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可伸缩性、可扩展性和开放性
分析系统采用数据分布式独立架构,开放性系统设计,可以依据分析规模,实现系统的模块式(组件)定制,为将来其他类日志预留接口,保证数据的可扩展性、可兼容性。随着规模的扩大,逐步增加硬件设备,实现集群运行。其间可以实现无缝迁移,不影响系统的正常运行。