技术与商业案例解读
徐飞
华为云资深总监，大数据专家
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开篇词 | 突破技术思维，站在商业的角度看问题
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001 | 西雅图IT公司之RealNetworks：一个帝国的兴衰（上）
002 | 西雅图IT公司之RealNetworks：一个帝国的兴衰（下）
003 | 以RealNetworks为例，谈谈初创公司如何应对巨头碾压
004 | 可视化分析鼻祖Tableau
005 | 从Tableau上市，看学术界和工业界人士创业
006 | 在线旅游帝国Expedia崛起的背后
007 | 房产经纪的颠覆者Redfin：在“传统”与“现代”间徘徊
008 | 房产经纪的“协作者”Zillow：一个地产数据平台
009 | 颠覆还是协作，房地产市场上Redfin和Zillow的抉择
010 | 应用交付网络大厂F5：“一招鲜”之殇
011 | 在线差旅报销鼻祖Concur：在转型中获得发展
012 | 漫谈企业转型：在市场变迁中寻找生机
013 | 克雷公司沉浮录：行走在超级计算机市场
014 | “单一化”的隐忧：从克雷公司看“一条腿走路”
015 | Halo的开发者Bungie：与微软的聚散
016 | “卖身”须谨慎：创业公司面临的抉择
017 | 亚马逊领导力准则之要有硬骨头
018 | 亚马逊领导力准则之决策正确
019 | 亚马逊领导力准则之客户至尚
020 | 亚马逊领导力准则之勤俭节约
021 | 亚马逊领导力准则之主人翁精神
022 | 亚马逊领导力准则之选贤育能
023 | 亚马逊领导力准则之最高标准
024 | 亚马逊领导力准则之创新简化
025 | 亚马逊领导力准则之崇尚行动
026 | 亚马逊领导力准则之远见卓识
027 | 亚马逊领导力准则之好奇求知与赢得信任
028 | 亚马逊领导力准则之刨根问底与达成业绩
029 | 智能音箱的战斗：亚马逊的硬件路
030 | 智能音箱的战斗：Echo攻城略地
031 | 智能音箱的战斗：语音助手Alexa
032 | 智能音箱的战斗：谷歌的杀入
033 | 智能音箱的战斗：亚马逊的战略布局
034 | 智能音箱的战斗：巨头纷纷入场
035 | 智能音箱的战斗：白马非马
036 | 如何透过一个领域去联合分析多家企业？
037 | 管中窥豹之从面试看企业文化：微软
038 | 管中窥豹之从面试看企业文化：亚马逊
039 | 管中窥豹之从面试看企业文化：谷歌
040 | 管中窥豹之从面试看企业文化：甲骨文
041 | 管中窥豹之从面试看企业文化：Facebook
042 | 透过企业用人之道看企业发展
043 | 办公软件的战斗：开篇
044 | VisiCalc：第一个电子表格软件的诞生
045 | WordStar：第一个字处理软件的故事
046 | 微软：办公软件战场的螳螂
047 | WordPerfect：字处理软件的新秀
048 | Lotus 1-2-3：莲花公司的电子表格帝国
049 | 红狮会战：微软的反击
050 | 大杀器Lotus Notes 和被收购的莲花公司
051 | 无敌寂寞的微软之为创新而创新
052 | 办公软件的新时代：微软和谷歌的战斗
053 | 异军突起的Slack
054 | 办公软件战斗的启示：内忧总是强于外患
055 | 办公软件战斗的启示：敌人的出现常常出其不意
056 | 半条命的Dota帝国Valve：半条命
057 | 半条命的Dota帝国Valve：Steam平台
058 | 半条命的Dota帝国Valve：Dota 2
059 | 半条命的Dota帝国Valve：无领导管理
060 | 半条命的Dota帝国Valve：虚拟现实
061 | Gabe Newell：Valve帝国制度的利弊
062 | 文档数据库的缔造者MongoDB（上）
063 | 文档数据库的缔造者MongoDB（下）
064 | 以MongoDB为例，看基础架构类产品创业
065 | 直面MongoDB，谈微软的NoSQL战略
066 | Hadoop三国之魏国Cloudera
067 | Hadoop三国之吴国MapR
068 | Hadoop三国之蜀国Hortonworks
069 | Hadoop及其发行商的未来
070 | 谷歌的大数据路：从“三驾马车”到一无所有
071 | 谷歌的大数据路：一场影响深远的论战
072 | 谷歌的大数据路：谷歌的“黑科技”
073 | 如何读懂类似谷歌“三驾马车”这样的技术论文？
074 | 雅虎：大数据领域的“活雷锋”
075 | IBM的大数据路之起早贪黑赶了晚集
076 | 社交公司们的大数据贡献
077 | 微软的大数据发展史：微软硅谷研究院
078 | 微软的大数据发展史：必应的Cosmos
079 | 微软的大数据发展史：Azure的大数据发展
080 | 亚马逊的大数据故事：从先驱者到插管吸血开源
081 | 亚马逊的大数据故事：创新和拿来并存的云服务
082 | 阿里巴巴的大数据故事：数据分析平台发展史
083 | 阿里巴巴的大数据故事：流计算引擎发展史
084 | 大公司的大数据战略得失：自建轮子成本高
085 | 大公司的大数据战略得失：抱团取暖难敌插管吸血者
086 | Palantir：神秘的大数据独角兽
087| Splunk：机器大数据的分析帝国
088 | Confluent：在Kafka上飞驰的数据交换者
089 | Powerset：HBase的老东家
090 | Cassandra和DataStax的故事
091 | Databricks之Spark的数据金砖王国
092 | Data Artisans：浴火重生的新一代大数据计算引擎Flink
093 | Dremio:在Drill和Arrow上的大数据公司
094 | Imply：基于Druid的大数据分析公司
095 | Kyligence：阿帕奇麒麟背后的大数据公司
096 | Snowflake:云端的弹性数据仓库
097 | TiDB：一个国产新数据库的创业故事
098 | 大数据创业公司的前景：红海创业多艰辛
099 | 如何通过企业技术积累去分析一家企业？
技术与商业案例解读
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087| Splunk：机器大数据的分析帝国
徐飞 2018-04-23
在大数据圈里，Splunk 是一家赫赫有名的企业，主要分析机器运行时产生的日志数据，是机器日志数据分析领域当之无愧的老大。
Splunk 在上市之前就实现了盈利，上市之后利润更是不断增长。无论是不断扩展的产品领域，还是其逐年递增的盈利能力，Splunk 都是所有上市大数据公司里首屈一指的。今天我就带你去看看这家公司的发展历程。
Splunk 成立于 2003 年，主要创始人是迈克尔·巴姆（Michael Baum）、罗布·达斯（Rob Das）以及埃里克·斯万（Erik Swan），早期的投资主要来源于 August Capital、Seven Rosen、Ignition Partners 以及 JK&B Capital。截至 2007 年，公司一共获得了 4 千万美元的投资。
2009 年，美国经济危机爆发，但 Splunk 并没有受到冲击，甚至还实现了盈利。2012 年，公司正式在纳斯达克上市。那么，是什么让 Splunk 获得了成功呢？下现我就来说一说。
Splunk 的核心竞争力在于搜集和分析大量机器产生的数据。它的产品线有很多，最初成名的产品是 Splunk Enterprise。这是一个用于搜集和分析数据的软件，在很多公司里它最大的作用是把机器产生的日志文件搜集起来，然后在这个日志文件上做查询。
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精选留言(4)
晏听了梁宁产品思维中的三级火箭，Splunk 的三级火箭如下:
第一级，核心技术。
第二级，沉淀某类用户的商业场景。
第三级，完成商业闭环。2018-06-28 3
Silence企业多元化还是有必要的，不能一条腿走路，但是又不能太多元化，需要在一个方向有了沉淀之后才能进行多元化的尝试，尤其在企业没有特别稳定的时候。2018-06-20 2
caohuan本篇 splunk公司 从 运用 机器学习技术 做 日志分析 到 发展云 再到 网络安全领域，做相关业务的拓展，扩大公司的业务，发展公司。
公司 1.可以先做强（纵向深耕，打造核心竞争力），再做大（横向发展，向周边领域进军）2.也可以先做大（先把摊子铺出去），然后再求强 3.一直在某一领域 省耕细作。
大部分 公司都是有雄心的，我们本篇 只考虑有远景的公司，刚开始 像splunk公司，发展自己的优势，占领市场，如果市场还无限大，可以继续耕耘，如果市场已饱和，多元化 也是一条快速发展的道路。2018-12-17 1- 晏在紧守自己核心领域的同时，也不断努力地多元化。
这也需要不断的进行适配，打怪升级。2018-06-28
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