Las organizaciones generan enormes cantidades de datos todos los días: logs, métricas, eventos, telemetría, información de aplicaciones, infraestructura, redes y seguridad.
El desafío ya no es solamente generar o almacenar estos datos, sino poder conservarlos de forma eficiente, encontrarlos cuando sean necesarios y convertirlos en información útil para tomar decisiones.
En este contexto, Splunk está ampliando sus capacidades con Machine Data Lake y Data Catalog, dos componentes que permiten replantear cómo las organizaciones gestionan grandes volúmenes de machine data y cómo pueden aprovecharlos para seguridad, observabilidad, analítica e inteligencia artificial.
Más datos no deberían significar más costos
No todos los datos necesitan estar permanentemente en un nivel de almacenamiento de alto rendimiento.
Algunos deben estar disponibles inmediatamente para monitoreo, alertas o investigaciones. Otros pueden ser históricos y consultarse con menor frecuencia, pero seguir siendo importantes cuando aparece un incidente, se necesita analizar una tendencia o reconstruir lo ocurrido antes de una falla.
Machine Data Lake permite conservar grandes volúmenes de machine data de manera escalable, separando la necesidad de conservar información de la necesidad de mantenerla constantemente en el nivel más activo.
Esto permite ampliar la capacidad de retención y aprovechar información histórica sin asumir que todos los datos deben gestionarse de la misma manera.
El desafío no termina al almacenar los datos
Cuando una organización acumula grandes cantidades de información, aparece una nueva pregunta:
¿Cómo encontramos exactamente el dato que necesitamos?
Aquí entra Data Catalog.
El catálogo permite descubrir y contextualizar los datasets disponibles, ayudando a conocer qué información existe, qué campos contiene, de dónde proviene y qué período de tiempo cubre.
Esto puede ser especialmente útil para equipos de seguridad, observabilidad y operaciones que necesitan localizar rápidamente información histórica para investigar un problema o entender el comportamiento de un sistema.
La combinación es clave:
Machine Data Lake conserva los datos.
Data Catalog ayuda a encontrarlos y entenderlos.
De la búsqueda a la investigación
Imaginemos un incidente de seguridad.
Un analista detecta actividad sospechosa asociada a una cuenta privilegiada y necesita determinar si ese comportamiento ya había ocurrido anteriormente.
Los eventos recientes pueden encontrarse en Splunk, mientras que información histórica puede encontrarse en el Machine Data Lake.
Con Data Catalog, el analista puede localizar los datasets relevantes, revisar su información y utilizar los datos necesarios dentro de su investigación.
Así, la información histórica deja de ser simplemente un archivo almacenado y puede convertirse nuevamente en evidencia para tomar decisiones.
El mismo principio puede aplicarse a observabilidad: analizar el comportamiento histórico de una aplicación, comparar patrones, investigar degradaciones de rendimiento o entender qué ocurrió antes de una interrupción del servicio.
¿Y dónde entra la IA?
Esta evolución cobra todavía más importancia con la expansión de la IA y los agentes inteligentes.
Los sistemas de IA necesitan datos relevantes y contextualizados para generar respuestas útiles. Si la información está fragmentada, desconectada o es difícil de localizar, también se limita el valor que la IA puede aportar.
Por eso, la estrategia de datos se está convirtiendo en una pieza fundamental para la Agentic AI.
La visión de Splunk, dentro de Cisco Data Fabric powered by Splunk, busca facilitar el acceso a datos distribuidos para que puedan ser utilizados en analítica, seguridad, observabilidad y flujos de trabajo impulsados por IA.
La evolución puede resumirse en cuatro pasos:
Conservar → descubrir → analizar → actuar.
El objetivo no es almacenar datos por almacenar.
Es conseguir que los datos estén disponibles cuando una persona, un analista o un agente de IA necesite utilizarlos, con el contexto necesario para generar una respuesta útil.
Una nueva forma de pensar el Machine Data
Para las empresas, esto plantea una oportunidad para revisar su estrategia de datos.
No se trata únicamente de preguntarse cuánto almacenamiento necesitan, sino:
- ¿Qué información debemos conservar?
- ¿Dónde debería almacenarse?
- ¿Cómo podemos encontrarla rápidamente?
- ¿Podemos utilizar datos históricos cuando ocurre un incidente?
- ¿Cómo podemos aprovechar la misma información para seguridad y observabilidad?
- ¿Estamos preparando nuestros datos para iniciativas de IA?
Con Machine Data Lake y Data Catalog, Splunk avanza hacia un modelo en el que grandes volúmenes de datos pueden conservarse, descubrirse y utilizarse según las necesidades de cada organización.
Porque el valor de los datos no está solamente en tenerlos.
Está en poder convertirlos en contexto, inteligencia y acción.
¿Tu organización está preparada para aprovechar todo el valor de su Machine Data?
En Cyberline podemos ayudarte a evaluar cómo una estrategia basada en Splunk, observabilidad, seguridad y gestión inteligente de datos puede adaptarse a las necesidades de tu organización.
