信息技术监控和分析厂商Splunk今天宣布计划收购Flowmill,这家位于美国加州帕洛阿尔托的初创公司,提供的软件平台可以帮助企业更好地了解其网络。
这次收购预计将在2021年1月31日完成,交易条款未对外公布。
在大型云和本地环境中,排除网络故障往往是一件很棘手的事情,因为很难将数据流量与生成流量的系统相匹配。Flowmill的监控平台让流量来源查找变得更为容易一些,帮助IT团队更快地解决问题。
该平台在后台采用给了一种名为eBPF的Linux内核组件,将数据包与系统和应用进行匹配(Linux是目前企业IT环境中使用最广泛的操作系统)。反过来,该平台的eBPF组件可以将代码直接部署到操作系统内核中,收集有关上层应用的低层级活动数据,并通过这些低数据确定是哪些特定工作负载导致了网络故障的发生。
加速故障排除的技术能力并非Splunk收购Flowmill的唯一原因。Flowmill让企业可以部署Flowmill平台而无需修改他们想要监控的应用或网络,从而避免了传统工具各种耗时的要求。而且Flowmill表示,其平台可以用于降低公有云的网络成本,因为它可以更容易识别那些占用大量带宽的应用。
Splunk计划把Flowmill的技术整合到自己的Observability Suite产品包中,用于监控基础设施和应用。这次收购将帮助Splunk向其功能集中增加基于eBPF的监控功能,而这正是眼下竞争对手和风投方越来越关注的一个领域。就在上个月,一家名为Pixie Labs的初创公司走出隐身模式,凭借一个基于eBPF的Kubernetes环境监控平台获得了915万美元的资金。
此次收购Flowmill只是Splunk最近一系列初创企业战略性收购中的最新一笔。上个月,Splunk收购了应用监控公司Plumbr和网站性能优化专业公司Rigor,将自身技术能力扩展到这两家初创公司所在的领域。
好文章,需要你的鼓励
穆拉蒂时隔18个月首次接受重大媒体采访,介绍其创立的Thinking Machines Lab正在开发的"交互模型"。该模型能以200毫秒间隔处理音频、文本和视频流,捕捉人类交流中的中断、修正和停顿。她还谈及OpenAI"政变周"经历,强调行业决策权过于集中的担忧,并回应了公司近期研究人员离职问题,表示这是初创实验室的正常波动。
STATE16研究院这篇综述发现,物理AI系统存在"静默失效"风险——AI以高度自信执行基于错误世界信息的动作,却不触发任何报警,并提出在AI输出与物理执行之间建立独立授权层的框架。
本期《Quick Charge》播客涵盖多个热点话题:特斯拉疑似试图删除FSD欺诈相关证据以规避巨额赔付;卡特彼勒持续推进建筑领域电气化布局;住宅太阳能30%税收抵免即将到期。此外,嘉宾Tom Pacheco就高压系统与电池技术培训展开探讨,强调电动车技术人才培养的紧迫性。节目同时提醒有意安装太阳能的用户尽快行动,可通过EnergySage平台比较多家安装商报价。
UIUC与微软联合研发的OpenWebRL框架让4B小模型仅凭400条初始数据,通过在真实网站上边做边学的强化学习方式,在网页智能体基准上超越了用27万条数据训练的竞争对手。