Cisco bringt Splunk KI vor Ort mit neuem NVIDIA‑beschleunigtem AI POD

Cisco kündigte auf der Splunk.conf in Denver am 15. September 2026 eine Reihe neuer Splunk‑Funktionen an, angeführt von der sofort verfügbaren Cisco AI POD für Splunk, die selbstverwaltete Splunk‑KI in On‑Premises‑, Private‑Cloud‑ und luftabgeschotteten Umgebungen ermöglicht, dank einer erweiterten Partnerschaft mit NVIDIA.

Cisco AI POD für Splunk

Cisco Secure AI Factory mit NVIDIA ist die Referenzarchitektur des Unternehmens zum Zusammenbauen des vollständigen KI‑Stacks aus Cisco AI PODs. Die neueste dieser Konfigurationen, Cisco AI POD for Splunk, kombiniert neue KI‑Runtime‑Software mit Cisco‑Infrastruktur, NVIDIA‑beschleunigtem Computing und einer Kubernetes‑basierten Architektur, die Cisco als vorvalidiert und für Splunk‑KI‑Workloads optimiert beschreibt. Für Kunden, die ihre eigene Infrastruktur betreiben, stehen Partner wie Accenture, bitsIO, Wipro und World Wide Technology von Tag 1 an, um die Bereitstellung zu unterstützen.

Die Produktdokumentation von Splunk besagt, dass die AI‑Tier‑Software des Systems, die die unterstützten Splunk‑KI‑Funktionen bereitstellt, in Cisco UCS‑Compute, NVIDIA RTX PRO 6000‑GPU‑Beschleunigung, Cisco‑Netzwerk, OpenShift und den Splunk Operator für Kubernetes in einem vordefinierten, vorvalidierten System integriert ist, das von einem einzigen Anbieter unterstützt wird. Der Kunde stellt die Rechenzentrumsumgebung bereit und behält die Verantwortung für Betrieb und Sicherheit. Splunk beschreibt zwei Bereitstellungspfade: das integrierte Cisco AI POD für Splunk oder eigenständige AI‑Tier‑Software, die auf vom Kunden qualifizierter GPU‑ und Kubernetes‑Infrastruktur installiert wird, ohne zusätzliche Kosten für die AI‑Tier‑Software. Die Dokumentation weist zudem darauf hin, dass das System keine allgemeine KI‑Rechenplattform oder eigenständiges GPU‑Appliance ist, sondern eine Cisco‑Infrastruktur‑Bereitstellung, die für Splunk‑KI‑Workloads konzipiert wurde.

Splunk AI Assistant ist bereits verfügbar, und Agent Launchpad ist für später im Jahr 2026 geplant. Beide laufen auf dieser Schicht und ermöglichen ad‑hoc‑agentische Untersuchungen sowie den Bau benutzerdefinierter Agenten für eine Reihe von Anwendungsfällen, einschließlich eines agentischen Security Operations Center für Teams, die Splunk in eigenen Rechenzentren betreiben. Kunden können zudem eine Auswahl offener und proprietärer generativer KI‑Modelle für Splunk‑Enterprise‑Workloads selbst hosten, darunter das Cisco Deep Time Series Model, Google Gemma 4 und OpenAI GPT‑OSS 20B, und Cisco sagte, dass NVIDIA‑Nemotron‑Open‑Modelle in den kommenden Monaten hinzugefügt werden.

„Eines der größten Hindernisse für Unternehmens‑KI heute ist, dass sie zu schwer zu implementieren ist“, sagte Jeetu Patel, Präsident und Chief Product Officer von Cisco, in der Unternehmensankündigung, und fügte hinzu, dass Kunden wissen wollen, ob sie KI vertrauen können, ob sie sie sich leisten können und ob sie sie sichern können. Justin Boitano, Vice President of Enterprise AI bei NVIDIA, erklärte, Unternehmen müssten KI dorthin bringen, wo ihre Daten leben, insbesondere wenn Sicherheits‑ und Souveränitätsanforderungen kritische Workloads vor Ort halten, und beschrieb die gemeinsame Arbeit als das direkte Bereitstellen von KI‑Agenten für Splunk auf NVIDIA‑beschleunigtem Computing.

Agenten‑Observierbarkeit und Tokenomics

Splunk Agent Observability, zunächst als On‑Premises‑Angebot angekündigt, ist jetzt in der Splunk Observability Cloud und in Cisco Cloud Control verfügbar. Cisco sagte, das Angebot bewertet das Verhalten von Agenten und Modellen, beobachtet die Leistung über den gesamten KI‑Stack und wendet Laufzeit‑Guardrails an, die ungenaue oder unsichere Aktionen blockieren, wie Halluzinationen oder das Leaken sensibler Daten.

Die neue Tokenomics‑Lösung, Teil von Splunk Agent Observability, erfasst und zuordnet den Token‑Verbrauch von KI‑Agenten und der Nutzung von Coding‑Agenten durch Mitarbeitende, einschließlich Claude Code, Codex und Cursor. Cisco sagte, sie werde zudem Verbrauchsmuster prognostizieren, indem das Cisco Deep Time Series Model verwendet wird, um vorherzusagen, wohin die Ausgaben gehen, bevor ein Abrechnungszeitraum endet, und dass die daraus gewonnenen Erkenntnisse Organisationen dabei helfen sollen, ein Tokenomics‑Framework zu operationalisieren und KI‑Ausgaben an Geschäftsergebnisse zu koppeln.

Die Ankündigung stellte außerdem Observability Studio vor, das Cisco als darauf ausgelegt beschreibt, neue Anwendungen von Anfang an beobachtbar, messbar und produktionsreif zu machen, sowie eine Network Intelligence App, die Cisco‑Netzwerktopologie, Gerätezustand und Ereignisse in Splunk einbringt, sodass Netzwerkteams einen Alarm bis zum zugrunde liegenden Gerät zurückverfolgen können. Neue Observability‑Cloud‑Editionen, Essentials und Premier, vereinfachen den Kauf und die Erweiterung von Observierbarkeit über das gesamte Unternehmen hinweg, mit kosteneffizienter Log‑Analyse zur Fehlersuche in Anwendungen und Infrastruktur, so Cisco.

Agentischer SOC, Enterprise‑Security‑Editionen und AWS‑Vereinbarung

Neue, zweckgebaute Agenten‑Funktionen erweitern die Splunk Agentic SOC Workforce über Detection Engineering, proaktives Threat Hunting, autonome Untersuchung, koordinierte Reaktion und Policy Governance. Cisco sagte, die Agenten korrelieren Full‑Stack‑Maschinendaten aus Netzwerk-, Cloud-, Anwendungs‑ und Identitätsumgebungen und liefern erklärbare Urteile, die Alarmrauschen reduzieren und die mittlere Behebungszeit verkürzen.

Neue Exposure Analytics‑Erweiterungen bieten eine breitere Abdeckung von Assets, die Verfolgung historischer Änderungen und geschäftsspezifische Risikoeinblicke und verknüpfen den Expositionskontext mit laufenden Sicherheitsaktivitäten in Splunk, Cisco und einem Drittanbieter‑Ökosystem. Neue Funktionen in Splunk Enterprise Security Essentials erweitern agentenbasierte Sicherheitsoperationen auf weitere Sicherheitsteams, während Splunk Enterprise Security Premier tiefere agentenbasierte Autonomie sowie die vollständigen Funktionen von Splunk Enterprise Security hinzufügt.

Splunk und AWS erweitern ihre langjährige Partnerschaft ebenfalls um die gemeinsame Produktentwicklung im Rahmen einer mehrjährigen Vereinbarung zur Mitentwicklung von Sicherheitslösungen gegen KI‑gesteuerte Angriffe. Laut der in der Ankündigung beschriebenen Regelung stellt Splunk seine Datenplattform und Erkennungstiefe bereit, während AWS globale Cloud‑Skalierung beisteuert; die gemeinsame Arbeit soll agentenbasierte Unterstützung in die Hände von Analysten für Erkennung, Untersuchung und Reaktion legen und gleichzeitig Governance und Analystenkontrolle bewahren.