Splunk Enterprise 7.0，Splunk Enterprise是Splunk的核心軟件， 每年都會有大的更新和發布，主要是做模型管理的，便于用戶創建、部署和分享模型，新版本更新后，監測和報警速度提高了至少20倍。

Splunk ITSI（IT Service Intelligence，IT服務智能），這是一套監控和分析解決方案，將IT服務健康狀態和關鍵性能指標以可視化的方式呈現。更新后的Splunk ITSI 3.0把服務環境與機器學習相結合，改變了事件檢測服務，用機器學習技術發現潛在問題，優先解決關鍵業務服務的問題，簡而言之ITSI更智能了。

機器學習工具包，這是一款供任何人免費隨意使用的數據科學應用，新更新的內容包括機器學習模型管理，機器學習API和數據模塊方面的內容。

在安全服務方面，也強化了智能的能力。

原有的安全中最大的問題是智能被動防御，只能處理曾出現過的安全問題，這一方式操作復雜，效率很低，處理方式落后。

Splunk最新發布的安全解決方案包括多個方面，在Splank UBA用戶行為分析方面，UBA 4.0增加了用戶自定義安全相關機器學習模型的功能，能用機器學習和人工智能的綜合力量來加速威脅搜索和異常分析，還能把內部用戶的異常行為自動與威脅庫數據相關聯。

在Splunk Enterprise Security方面也有很多優化，更新后的Splunk可檢測具體的威脅，幫助安全部門調查取證，還能幫助管理決策過程，讓用戶能更好滴應對安全問題。

此外，Splunk還發布了針對欺詐檢測的Splunk Security Essentials for Fraud Detection，針對勒索軟件的Splunk Insights for Ransomware（惡意軟件識別）和監控AWS運行狀態的Splunk Insights for AWS。

在這次溝通會上，Splunk還介紹了迪拜機場的案例，展示了Splunk的機器數據產品技術方案為迪拜機場帶來的價值。

2018年的四大重點領域

Splunk介紹了在即將到來的2018年的四個行業發展趨勢，也就是Splunk要重點關注的四大領域，包括AI/ML，物聯網，IT運維和安全。

Splunk中國區總經理嚴立忠認為，人工智能和機器學習將成為行業專屬，人工智能在更多行業落地，與具體的行業有關，在金融服務，醫療，制造，零售業的應用會越來越多。在人工智能的推動下，為很多行業帶來了深刻的洞見以及充滿希望的前景。

Alex、Cortana和Siri這類機器人讓普通消費者感受到了人工智能的魅力，在企業內部有哪些應用場景會用到人工智能和機器學習呢？企業環境下，Splunk總結了兩大場景：異常檢測和自動化。其核心就是幫助企業做一些做不到的事情，比如在茫茫多的數據中找出潛在的危害IT關鍵基礎設施的原因，找出一個有惡意的用戶等，可用來維護企業用戶的利益。

物聯網產生了大量數據也帶來了很大的風險。在云計算和數字化轉型發展趨勢的推動下，物聯網最先在公共部門，制造業，運輸業落地應用，帶來的很多額外問題，機器學習和人工智能將成為應對這些新問題的有效手段，也將成為為物聯網未來發展的動力。

IT運維是企業繞不開的話題，人工智能和機器學習與IT運維相結合的可能，Gartner也發現了這一趨勢，并此創造了“面向IT運營的人工中能（AIOps）”這一術語。DevOps對業務的作用非常重要，嚴立忠認為，只有掌控好DevOps計劃的高管才能脫穎而出。

黑客正在尋找更大的攻擊切入口，隨著企業IT系統的復雜度IT邊界的擴大，安全問題只會越來越嚴重，自動化技術的發展，相關人員的技能差距會越來越小，對相關人員的要求也會發生變化。

Splunk認為DevSecOp將會是下一個前沿領域，為滿足不斷提高的管理、審計和合規要求，需要IT開發人員做更多工作，在應用和平臺中添加更多的檢測功能，為保證安全還需要安全部門與開發和運營部門協作，還需要運維部門來參與，以此來提升安全管理水平，在這一趨勢下，未來會產生新的IT運營人員。