科技行业可能是流行词的最大使用者(有些人可能会说是滥用者)。谁还记得HBO的喜剧《硅谷》(Silicon Valley)中有这样一个场景:一家接一家的初创公司试图通过详述他们对社交、移动和本地业务的关注来展示自己有多时髦?我们有SoLoMo, MoLoSo, LoSoMo和其他各种组合。
事实是，十有八九，流行语只是让潜在客户在他们的评估表格上打另一个勾。
所以我当时有点怀疑ExtraHop该公司向我推荐了其新的SaaS产品，据该公司称，该产品有很多机器学习方面的优点。
你看，机器学习是企业IT的流行趋势。作为一个概念，它非常简单:随着时间的推移，平台将自动从决策和结果中学习，从而变得更加有效。但令人遗憾的是，机器学习的现实往往不如承诺的那样，因此我最初持怀疑态度。
那么，ExtraHop已经在做什么?这台机器学习将为其客户带来什么?
ExtraHop很快就标榜自己是一家有线数据监控公司。它获取实时网络数据，并帮助组织理解这些数据。ExtraHop指出，《财富》500强(Fortune 500)的顶级企业都在用它的平台来证明自己的差异化——它们所提到的客户包括索尼(Sony)、洛克希德·马丁(Lockheed Martin)、微软(Microsoft)、Adobe和谷歌。
由于应用程序性能监视供应商和基础设施监视供应商集中在同一个领域，这个领域变得越来越复杂，ExtraHop巧妙地将会话重新定义为有线数据会话。我并不完全相信这种差异是有效的，但撇开术语不谈，这篇文章是关于ExtraHop的新产品，而不是它如何描述自己。
该公司表示，这款名为ExtraHop Addy的新产品是业内首个SaaS产品，可以处理来自网络的所有数字交易，并应用机器学习来实时检测异常情况。有很多供应商可能不同意这一评估(Splunk，任何人?)但是，没关系。
Addy所做的是使用来自核心ExtraHop平台的数据，并从中为每个设备、网络和应用程序构建连续的基线，然后主动检测和表面环境中的潜在问题。然后是机器学习:核心算法和启发式通过整合内部和众包领域专家的反馈来持续学习，从而(如承诺的)减少误报的数量。
我的观点
对于ExtraHop坚称自己与其他监控供应商有本质区别的说法，我一直感到有点不舒服。说实话，我认为根本没有什么特别的必要——这是一个繁忙的领域，但客户需求非常真实、非常广泛。所有的人都有空间。事实是，正如ExtraHop本身所指出的那样，组织机构绝大多数都希望是数据驱动的，但数据的质量和按业务节奏访问数据的能力是一个重大障碍。
但是，这并不是对ExtraHop本身的批评，而是对其机器学习创新的批评。我真的很喜欢这个平台的想法，即获取真实数据，并从中开发动态基线和假设。也就是说，我发现这种动态基线生成现在几乎是桌面赌注——任何依赖于静态基线或强迫用户对不断变化的环境做出反应以手动设置触发点和警报级别的人都是可悲的落后者。
所以这并不是对艾迪的批评;这看起来是个不错的选择。但我对声明中“独特”、“行业第一”和“开创性”的基调表示不满。Addy对ExtraHop用户来说是有用的，也是非常有价值的附加物，但它对我来说并不是全新的东西。
即使里面有最好的流行语。