Observo AI 的核心产品是 Singularity™ AI Data Pipelines，一种由 AI 驱动的数据优化层，内置于 SentinelOne Singularity 平台，面向安全运营中心（SOC）与 DevOps 的遥测数据管理需求。
用途 安全遥测数据持续增长，据官方说明年增长率达 35%，且每 2 至 3 年翻倍。传统管线并非为如此体量设计，导致摄取成本上升、迁移变慢，并因预算限制而被迫排除高价值数据源，形成覆盖缺口。AI Data Pipelines 的目标是在数据进入 SIEM 之前完成过滤、归一化和富化，把原始遥测转化为更干净、可被 AI 直接使用的数据。
主要能力
- 降低数据量：AI 自动识别并过滤重复、低价值日志，官方称可将进入 SIEM 前的数据量减少最多 80%，同时保留驱动检测与调查的关键信号。
- 简化 SIEM 迁移：可与现有采集器配合使用，无需新增基础设施或重写管线；通过 AI 驱动的归一化减少返工，加快迁移见效时间。官方强调“零管线重写”，可在不重建采集器或管线的情况下迁移至 AI SIEM。
- 扩展可见性：将多样化遥测归一化为标准化、可直接分析的格式。提供开箱即用的转换与 AI 驱动的 Grok 模式生成，在摄取阶段应用 OCSF 等行业标准 schema，为新数据源快速上线提供支持。
- 提升 SOC 效能：高信号数据有助于加快平均检测时间（MTTD）、加速调查并提高检测准确性，让分析师减少过滤噪声的时间，把更多时间用于响应。
- 平台集成：过滤和富化后的数据直接流入 AI SIEM 和 Singularity Data Lake，标准化格式便于长期留存、合规与历史分析；更干净的数据也会提升 Purple AI 查询与自动化调查的准确性。
使用方式 官方给出的上手路径包括：连接并归一化——解析多种遥测格式并归一化为 OCSF 等标准 schema，新数据源无需手工 schema 开发即可上线；减少并优化——AI 驱动模式检测识别重复事件并汇总正常活动，在保留高信号的同时降低数据量；有把握地迁移——评估并过渡到 AI SIEM，无需重新部署采集器或重建管线，可自行节奏验证检测；监控管线健康——实时查看数据流、吞吐量和摄取缺口，快速定位问题并消除静默失败。官网提供“Get a demo”入口，并针对正在遭遇入侵的情况设有专门入口。
适用场景 适用于安全运营中心处理大规模安全遥测、希望降低 SIEM 摄取与存储成本的组织；计划从传统 SIEM 迁移到 AI SIEM、又不愿重建采集器和管线的团队；需要将多种数据源快速接入并统一为 OCSF 等标准格式的分析场景；以及需要持续监控数据管线健康度、避免数据缺口的运维场景。
限制与暂未提供的信息 以上功能与效果描述（如最多减少 80% 数据量、小时级而非周级上线新数据源、零管线重写等）均来自官方资料。关于具体定价、收费模式、免费试用政策、支持的数据源清单与格式明细、部署环境要求、以及除文中列出的 OCSF、Grok 模式生成和行业标准 schema 之外的具体技术细节，资料中暂未提供。
