DataSet di SentinelOne ha conseguito lo Status di Amazon Web Services (AWS) Container Competency. DataSet offre una soluzione completa per il login, il monitoraggio e la risoluzione dei problemi negli ambienti di container, consentendo alle organizzazioni di sfruttare al massimo i benefici del cloud, dei container e della piattaforma Kubernetes.
La certificazione conferita da AWS qualifica SentinelOne come partner dell’AWS Partner Network (APN), garantendo competenze specialistiche e risultati eccellenti nella realizzazione di soluzioni a tutti quei clienti che desiderano implementare, avviare e gestire le proprie applicazioni sulle tecnologie per container di AWS.
SentinelOne, ricordiamo, è una società americana di sicurezza informatica quotata al NYSE con sede a Mountain View, in California, fondata nel 2013 da Tomer Weingarten, Almog Cohen e Ehud Shamir e specializzata nella fornitura di una piattaforma di cybersecurity con capacità di autonomous response.
“Siamo entusiasti di aver conseguito lo Status di AWS Container Competency e di confermare il nostro impegno nell’accelerare il percorso dei clienti verso il cloud”, ha dichiarato Rajiv Taori, General Manager of DataSet Business di SentinelOne. “Gli ambienti di container dinamici generano una grande quantità di dati in continuo aggiornamento e, le soluzioni tradizionali, risultano essere particolarmente costose, difficilmente scalabili e troppo lente nel rilevare le anomalie. DataSet offre scalabilità e prestazioni in tempo reale a un costo inferiore. SentinelOne si impegna quotidianamente nell’aiutare i clienti a modernizzare le applicazioni grazie all’utilizzo degli strumenti efficaci che AWS mette a disposizione, e questa certificazione rafforza la nostra partnership e ci permette di favorire il successo dei clienti”.
DataSet interagisce perfettamente con i servizi AWS come Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) e AWS Fargate, acquisendo continuamente metriche, eventi e log dell’intero sistema, evidenziando le anomalie e individuandone le cause principali, in modo che i team DevOps, SRE e ingegneristici possano rilevare e risolvere i problemi di prestazioni più rapidamente che mai.
