MetaFlows의 네트워크 침입 감지 소프트웨어는 인덱싱된 패킷 로깅을 제공하여 과거에 발생한 일을 쉽게 재구성할 수 있습니다. 시간 수평선은 스토리지대 대역폭 비율에 정비례하며 설정에 따라 몇 시간에서 몇 주까지 다양할 수 있습니다. 당사의 독자적인 패킷 인덱싱 기술을 활용하여 포렌식 기능을 완전히 새로운 수준으로 확장하면서 스토리지 용량의 크기를 조정하여 시간을 조정할 수 있습니다. 더 많은 > 플랫폼에 대한 파일을 다운로드합니다. 선택할 수 있는 것이 확실하지 않은 경우 패키지 설치에 대해 자세히 알아보세요. 이는 현재 MetaFlows 클라우드에서 수신하는 보안 이벤트의 기원입니다. 경우에 따라 인시던트 보고서에 관련된 확인된 소스를 나타내는 빨간색 점이 표시됩니다. MetaFlows 보안 시스템에는 미러/SPAN 또는 공용 클라우드 인스턴스(예: AWS, Azure 또는 GCP)에 배포된 에이전트의 네트워크 트래픽을 수동적으로 분석하는 데 전념하는 (물리적 또는 가상) Linux 시스템이 필요합니다. 소프트웨어가 설치되면 즉시 다음과 같은 위협 피드에 액세스할 수 있습니다: 인텔리전스를 섭취하는 것 외에도 각 설치는 글로벌 클라우드 기반 상관 관계 시스템에 적극적으로 기여하게 됩니다. 이를 통해 예측 잠재력이 좋은 특정 이벤트 유형을 식별하고 우선 순위를 지정하여 동적 측정을 기반으로 탐지 정확도를 더욱 높일 수 있습니다. 넷플릭스는 AWS의 메타플로우를 통해 개발자가 클라우드에서 사용할 수 있는 더 깊은 컴퓨팅 리소스를 통해 랩톱에서 개발 속도를 높일 수 있다고 주장한다.

EJ는 패션 기술 스타트업 인 Qarece & HackWears의 공동 창립자 중 하나이며 오픈 소스 전자 상거래 프레임 워크 인 Veniqa의 창립자입니다. 그는 또한 애플리케이션 개발에서 빅 데이터 분석 및 머신 러닝에 이르는 다양한 프로젝트에서 기술 리더, 수석 풀 스택 엔지니어 및 데이터 과학자의 모자를 쓰고 있는 여러 미국 Fortune 500 대 기업에 대해 자문을 제공했습니다. 메타플로우의 아이디어는 Netflix 데이터 과학자들에게 프로토타입 모델이 프로덕션에서 실패할지 여부를 조기에 확인할 수 있도록 하여 문제가 무엇이든 해결하고 배포 시간을 이상적으로 단축할 수 있도록 하는 것이었습니다. 지난 2월 넷플릭스는 메타플로우가 평균 배포 시간을 4개월에서 7일로 단축하는 데 도움이 되었다고 밝혔다. 넷플릭스 소프트웨어 엔지니어들은 „이 클라이언트는 사용자들 사이에서 엄청난 인기를 끌었으며, 이제 는 이전보다 훨씬 더 빠르게 워크플로우에 데이터를 로드할 수 있어 반복 주기를 단축할 수 있게 되었다”고 말했다. 위의 스켈레톤 클래스에 도입된 몇 가지 개념에 따르면, 메타플로우는 Python 코드를 통해 비즈니스 논리를 표현하고 싶지만 개체 계층 구조, 패키징 문제 또는 작업과 관련이 없는 모호한 API 처리와 같은 엔지니어링 문제에 대해 너무 많은 시간을 낭비하고 싶지 않은 데이터 과학자의 생산성을 높이기 위해 만들어졌습니다. 이 작업을 진행하면서 메타플로우의 새로운 개념이 도입되고 해당하는 경우 설명됩니다. 넷플릭스/메타플로우에서 신작에 대한 알림을 원하십니까? 메타플로우는 데이터 과학 워크플로를 만들고 실행하기 위한 프레임워크이며, 메타플로우 워크플로우는 본질적으로 DAGs(방향 비순환 그래프)에 내장되어 있으며, 간단한 용어로 아래 이미지에서 가장 잘 설명됩니다.