Kloudfuse更新其可观测性数据湖

暴力河马

　　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。”
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