Virtualisieren von Splunk auf Nutanix
Nutzen Sie eine zentrale High-Density-Plattform für Splunk Enterprise, VM-Hosting und zur Anwendungsbereitstellung. Erhalten Sie Empfehlungen für das Design, die Optimierung und die Skalierung von Splunk-Implementierungen auf Nutanix.

Erweitern Sie Ihre Splunk-Implementierungen schnell und einfach, wenn neue Datenquellen hinzugefügt werden. Beginnen Sie klein und skalieren Sie nach Belieben, ohne sich um die Engpässe traditioneller Architekturen sorgen zu müssen. Oder starten Sie Pilotprojekte in der Cloud und rollen Sie sie mühelos vor Ort aus, sobald sie skaliert werden können. Nutzen Sie die Vorteile von Servervirtualisierung, integrierter Verfügbarkeit und Selbstheilungsfunktionen, um die Datenerhebung und -analyse am Laufen zu halten.
Setzen Sie auf anwendungsorientierte Automatisierung
Vereinfachen und beschleunigen Sie Splunk Enterprise-Bereitstellungen mit leicht zu wiederholenden Blueprints für die Anwendungsbereitstellung. Nutanix Calm bietet umfassende anwendungsorientierte Automatisierungsfunktionen, die nahtloses Hybrid Cloud SIEM, Analytik und Suchinfrastruktur-Management spürbar verbessern.
Erhöhen Sie die Sicherheit, ohne Silos hinzuzufügen
Stellen Sie Splunk sicher auf einem Nutanix-Cluster mit anderen Workloads bereit und vermeiden Sie die Notwendigkeit eines separaten Infrastruktursilos. Nutanix-Systeme erfüllen eine Vielzahl von Zertifizierungsanforderungen und gewährleisten so die Einhaltung der strengsten Sicherheitsstandards.

Werden Sie mit Splunk ein Big-Data-Superheld
Die Skalierungsplattform und die hyperkonvergente Architektur der Nutanix Enterprise Cloud ermöglichen Splunk die operative Effizienz der Virtualisierung und gewährleisten gleichzeitig Spitzenleistung für I/O-intensive Workloads.

Splunk: Virtualisieren oder nicht virtualisieren
Entdecken Sie die Vorteile der Virtualisierung von Splunk auf Nutanix. Vereinfachen Sie die Verwaltung virtualisierter Infrastrukturen für Splunk und ermöglichen Sie es Splunk-Experten, mehr Zeit damit zu verbringen, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.