支援更多機器學習應用，Splunk提供可自定的分析環境

機器學習的應用正夯，Splunk在去年9月推出的6.5改版，也針對這部份增加自定的功能，同時，也在資料分析、準備等用途，提供新的使用者介面。

提供新的機器學習分析功能

從產品實際的功能搭配來看，Splunk Enterprise 6.5開始提供機器學習工具集（Machine Learning Toolkit），當中將包含豐富的指令與引導式的工作區，以延伸Splunk平臺的功能，而且希望能夠藉此為資料分析人員與資料科學家，提供引導式的建模環境，協助他們以簡便的方式來建立自定的機器學模型，以便用於IT管理、資訊安全與商務應用上。

在這之前，Splunk Enterprise提供的是機器學習的指令，例如異常偵測、離群值（outlier）、預測與群集，操作者不需具備機器學習的專長，就能運用固定的演算法來完成相關工作。而現在有了Machine Learning Toolkit，你可以基於所選擇的演算法，建立自己特製的分析作業，並且使其能夠進行運算，不過，相對而言，使用這套工具集的資料分析團隊，必須了解統計學與Splunk系統。

目前Machine Learning Toolkit包含幾個部分：輔助工具（Assistants）、應用範例、Splunk機器學習指令、Python科學運算程式庫。

在其中的輔助工具裡面，Splunk提供引導式的建模功能，以及通用的測試與部署機制，分析人員可以從25種常用的演算法當中，挑選適合的項目，而且系統也會透過模型的建立、測試、部署來引導操作，以便進行數值的預報、欄位的預測，以及界外值的偵測。

Machine Learning Toolkit這套工具集提供的應用範例，主要針對典型的IT管理、資訊安全、業務應用、物聯網等應用情境，提供互動式的操作範例；至於Splunk在這裡所提供的機器學習指令，則是新增了適應（fit）、測試，以及可操作的資料模型；而在Python科學運算程式庫裡面，Splunk則是提供了300種以上的開放原始碼演算法。

降低進行資料準備與分析作業的複雜度

除了提供可自定的機器學習分析環境，Splunk Enterprise 6.5也簡化了資料準備作業，並且將資料分析的作業，擴增到讓更多人可以執行的程度，例如提供新的操作介面，以及資料表檢視頁面，可供專家與臨時的人員使用。

舉例來說，新版提供的資料集（dataset）類型，不只是既有的資料模型（Data Models）、資訊查詢（Lookups），還增加了資料表形式的資料集（Table dataset），分析人員可運用這種資料集，直接建立表格形式的資料檢視頁面，更便於一般使用者瀏覽與操作，而不需透過Splunk的搜尋處理語言（SPL）來產生，因此，企業也將更多、較新的資料分析的工作，交給新進人員來執行。

在Splunk的圖形使用介面下，使用者能夠操作資料的過濾、內容強化與彙整，針對他們本身的需求或供給他人察看的目的，建立豐富的資料呈現頁面，以便增進工作效率。同時，這裡的摘要檢視、資料統計，以及易於編輯的資料內容，也能協助企業的所有人員進行資料分析，並且還提供直接連結至樞紐分析功能的機制，方便建立圖形化分析報告。

提升整合Hadoop的程度，減少資料儲存所需空間

對於大數據資料儲存空間的縮減，也是Splunk Enterprise 6.5強調的特色之一。在先前推出的6.4版當中，管理者能針對Splunk保存的資料當中的系統最佳化檔案（TSIDX），移除部分內容，以節省儲存空間；而在6.5版，Splunk新增可免費選用的功能Hadoop Data Roll，企業若運用這項機制，即能將Splunk裡面存取頻率較低的老舊資料，遷移到自行架設或雲端服務上的Hadoop大數據環境，如此一來，將可大大精簡Splunk所需的儲存空間（最高節省到8成）。

此外，若搭配Splunk Analytics for Hadoop的選購附加功能，使用者也能針對已轉移到Hadoop環境的歷史資料，進行全文檢索，無損Splunk應有的搜尋機制。

產品資訊

Splunk Enterprise 6.5
●原廠：Splunk
●建議售價：依據每日索引資料量，永久授權每GB為6,750美元起，年度維護費用另計；或可採包含維護費用的年度授權計價，每GB為2,700美元起
●作業系統需求：Windows Server 2012 - 2012 R2、Linux 2.6/3.x
●伺服器硬體需求：2顆6核心2GHz、12GB記憶體、硬碟備援RAID 0或0+1

【註：規格與價格由廠商提供，因時有異動，正確資訊請洽廠商】