У даній статті запропоновано метод автоматизованого розгортання алгоритмів машинного навчання на основі програмного продукту Splunk Enterprise та додатку для нього Splunk Machine Learning Toolkit. Реалізація даного методу дасть можливість розгортати системи ML в найкоротші терміни, вносити зміни до її структурних одиниць з мінімальним впливом на інші складові та адаптувати моделі МL до змін у вхідних даних, переносити систему до іншого середовища чи постачальника хмарних послуг. Перевагою використання даного методу є можливість відслідковувати активність користувачів та, за необхідності виявляти аномалії у їх поведінці. Аномалії виявляються серед даних системних/аудит логів. Після встановлення потрібних джерел даних на серверах для моніторингу, дані будуть отримані на індексері та стануть доступними для подальшої обробки та навчання моделі ML.