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正在寻找更好的方法来管理和分析可观察性数据的组织可能对Kloudfuse的后续测试更新感兴趣,该更新为其云数据湖平台增加了一些新的数据类型和分析/AI能力观测数据–;应用程序生成的所有日志、指标和跟踪记录–;这是一种武器。当PB被视为大量的可观察性数据时,一些组织仍然拥有数百个PB,甚至接近一个X字节组织很容易被淘汰,因为它没有价值,在某些情况下,组织需要在一段时间内保持下去。但是,在每一个字节中,管理语义数据集并将其用于备份IT问题变得越来越困难其中一个具有可观测性的事件是Kloudfuse。SiliconValley公司在一年前就已经过时了,其数据湖平台将对象存储的可扩展性与测试分析和AI技术相结合
随着今天Kloudfuse 3.0的推出,该公司一直在提供更全面的服务。对于初学者来说,令人难过的是,新的数据流会让工程师了解事情是如何出错的,包括全用户监控(RUM),或监控事实用户会话,以及持续的模型分析,这有助于优化代码此版本还获得了全面的分析和AI功能,例如支持滚动分位数、SARIMA、DBSCAN、季节分解和Pearson相关系数。它还增加了对开放查询语言的支持,如PromQL、LogQL、TraceQL、GraphQL和SQL
Kloudfuse启动了一个新的日志查询语言augecalledUseQL
在AI前端,它支持Prophet是由Meta.Kloudfuse 3.0开发的另一种实时序列和一般检测算法,它也提供K-Lens,这将帮助客户检测大量高基数数据中的源
此版本还推出了FuseQL,这是Kloudfuse的一种新的日志查询语言。该公司表示,FuseQL在通常的外部检测中提供了比其他日志查询语言(如LogQL)更强大的功能。另一个新功能是面部分析,它使用公司的指纹技术自动从日志中提取关键属性,以便快速排除故障3.0启动了其他功能,例如新的基于JSON的组织架构功能,可以降低存储成本,并允许客户在需要时“水合”数据。同时,新的基数分析是一种三次汇总,可以更好地了解标记、度量和跟踪的形状和细节该公司宣布支持基于ARM的处理器,包括AWSGraviton和GCP的基于ARM的虚拟机。客户可以在其虚拟私有云(VPC)环境中运行Kloudfuse,包括AWS、GoogleCloud和Microsoft AzureKloudfuse于2023年11月以2300万美元的资金起步。该公司是由CEO Krishna Yadappanavar创立的,他之前创立了软件提供商Springpath的超转换,Ciscob在2017年应该以3.2亿美元的价格创立了Springpath,还有Springpath的ShishHanwadikar和PankajThakkar,他们之前是VMware的工程师Yadappanavars说Kloudfuse 3.0设置了一个新的标准不可观测性
“;Yadappanavar在新闻稿中表示:“客户现在可以更深入地了解数字体验,并实时优化性能。”。“我们先进的功能,包括数字体验监控、连续分析、强大的AI/ML功能、先进的分析和可视化以及新的查询语言,使开发人员能够识别和解决性能瓶颈,从而达到前所未有的效率。我们很自豪能为客户提供他们需要的企业能力,为他们的现代技术栈创造大规模的可观察性,并推动他们的业务向前发展。”
该公司将工作日、GEHealthCare和Automation Anywhere作为客户群相关项目:
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一般人不需要更大的LLMs,需要更好的数据
帖子KloudfuseRev观测数据湖首先出现在BigDATAwire
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