Sumo Logic负责产品营销的副总裁Kalyan Ramanathan来这里讨论了该公司的机器数据分析平台，以及一种新的针对大型企业的定价/许可模式，该公司称之为“云Flex”。
Ramanathan强调Sumo Logic理解所有操作数据和机器数据不能被同等对待。有些数据非常重要，而有些数据则不那么重要。有些数据必须长期关注，而另一些数据的预期寿命很短。某些数据必须以高速和低延迟访问，而其他数据可以以较慢的速度访问。
统一机器数据分析
所有组织都面临的挑战是，他们的IT基础设施越来越复杂，并且有许多可移动的部分。每个部分都在生成大量的操作和机器数据。分析这些数据非常具有挑战性，因为它被存储在许多地方，并以许多不同的格式保存。Sumo Logic的想法是统一存储和提供平等的访问，以使预测分析更加容易。
该公司的方法是为大量的机器数据格式提供本地支持、对这些数据源的实时监控、数据的实时相关性，甚至提供数据对话以优化分析。
公司计划支持以下数据源:
- 云-亚马逊AWS，微软Azure, Heroku, Pivotal，谷歌云平台
- 容器- Docker, Kubernetes, MESOS
- 应用程序- onelogin, CrownStike, PCI apps
还计划对主要应用程序提供广泛支持。
通用数据访问
此外，该公司正在对访问机制进行beta测试，该机制提供了新的、易于理解的用户界面，高管可以轻松地查看数据，并使共享数据变得更容易，从而更好地支持协作分析。
该公司的目标是支持几乎所有主要接入点设备、平板电脑和个人电脑。
云Flex
该公司明白，一些企业有周期性的业务模式，他们的收入流不是恒定的。传统的量定价模式对这类企业没有吸引力。所以,该公司计划提供了一种不同的方法,可以使企业获得一个基于云的定价模型,更好的符合他们的业务通过加入不同的理解需要保留的数据,什么类型的分析需要,有多少人需要访问分析,甚至支持季节性的定价模型。
分析快照
Sumo Logic希望“统一”数据、“统一”访问机制和可变定价模型的组合能够吸引大型企业。该公司还希望其产品的数据和访问功能能引起业界的广泛兴趣。
虽然可变的“云Flex”定价似乎是一个新问题，但该公司面临的挑战是，有许多工具供应商支持操作和机器数据的收集，以支持数据分析和生成洞察力。这些供应商也在使用类似的信息向市场展示他们的产品。除非相扑逻辑努力工作，否则他们有趣的信息很容易在噪音中丢失。
我希望能和公司的一位客户谈谈，了解更多关于他们的产品是如何被使用的，为什么选择他们而不是其他的，以及客户得到了什么好处。