RHEL 10.3 و9.9 يقدّمان إمكانات تشخيص بالذكاء الاصطناعي جاهزة للاستخدام الإنتاجي

أعلنت Red Hat في 11 نوفمبر 2026 عن إتاحة Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 10.3 و9.9، لتصبح أدوات التشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي ميزة مدعومة في بيئات الإنتاج، إلى جانب ضوابط جديدة لسلامة نظام التشغيل، ولوحات معلومات لمراقبة الذكاء الاصطناعي، وتحديثات لأدوات المطورين.

انتقل خادم بروتوكول سياق النموذج (MCP) الخاص بـRHEL من مرحلة المعاينة للمطورين إلى التوافر العام. وهو يربط مساعدات الذكاء الاصطناعي المتوافقة ببيانات نظام RHEL لأغراض التشخيص، مع إخضاع الوصول للضوابط افتراضيًا بدلًا من منح المساعد وصولًا غير مقيّد. ويأتي الإطلاق بعد إعلان Red Hat الصادر في 9 نوفمبر 2026، الذي ذكر أن كلا الإصدارين كانا مقررين للتوافر العام خلال الأسابيع التالية.

التشخيص بالذكاء الاصطناعي يصل إلى بيئات الإنتاج

يُوزَّع خادم MCP في حزمة RPM ضمن مستودع إضافات RHEL. ويمكن تثبيته باستخدام goose، وكيل Red Hat مفتوح المصدر للذكاء الاصطناعي عبر سطر الأوامر، وباستخدام أوامر dnf القياسية، ما يدمج اتصال المساعد في عملية إدارة الحزم المعتمدة في نظام التشغيل.

تضيف بيانات Performance Co-Pilot (PCP) التاريخية معلومات عن أحداث الأداء السابقة إلى البيانات المتاحة لتلك المساعدات. وتقول Red Hat إن ذلك يساعد على تحديد الأسباب الجذرية للمشكلات المتقطعة من دون الربط اليدوي بين البيانات؛ إذ يمكن للمسؤولين التحقيق في مشكلات الأداء وتعطل الخدمات ومشكلات الإعدادات بالاستناد إلى المؤشرات المباشرة والتاريخية، مع تطبيق التغييرات عبر ضوابط التشغيل.

يتوفر خيار نشر منفصل للمساعد نفسه الذي يعمل عبر سطر الأوامر، بمستوى مختلف من الجاهزية. ويمكن للعملاء تشغيله بإعداد يديره العميل، باستخدام استدلال مستضاف لدى العميل، لإبقاء توجيهات النموذج والسياق التشغيلي الحساس داخل محيطات آمنة أو معزولة عن الشبكات أو غير متصلة؛ غير أن هذا الخيار لا يزال في مرحلة المعاينة للمطورين. ويظل مسار الاستضافة لدى Red Hat متاحًا للبيئات المتصلة.

الصور المختومة توسّع نطاق التحقق من السلامة

أصبح استخدام الصور المختومة في وضع الصور متاحًا للجميع في RHEL 10.3. وتستخدم هذه الميزة مفاتيح الإقلاع الآمن الخاصة بالعميل للتحقق من محتوى نظام التشغيل، بدءًا من البرامج الثابتة ومحمّل الإقلاع، وصولًا إلى النواة ونظام الملفات الجذري، بما يضمن بقاء النظام على حالته الموقّعة. ونظام الملفات الجذري للقراءة فقط، وتقول Red Hat إن النواة ترفض المحتوى الذي جرى العبث به عند قراءته بدلًا من تقديمه.

تهدف هذه الآلية إلى إثبات أن المحتوى الجاري تشغيله يطابق ما نُشر في الأصل، وهي مسألة تشغيلية تواجه الأساطيل الموزعة. وتقول Red Hat إن الأساس الذي جرى التحقق منه مسبقًا يمكنه اكتشاف التعديلات غير المصرّح بها وتبسيط الامتثال في عمليات النشر المالية والصحية والحكومية، مع توسيع نطاق التحقق من السلامة من مرحلة الإقلاع إلى وقت التشغيل.

أدوات للمطورين وقياس عن بُعد للذكاء الاصطناعي وترقيات

تشمل الإصدارات GCC 16 وLLVM 22 وGo 1.27 و.NET 11 وNode.js 26 LTS وPHP 8.4 وRust 1.97. وتجمع لوحات معلومات grafana-pcp الجديدة المدعومة بالذكاء الاصطناعي بيانات قياس أداء وحدة معالجة الرسومات ووحدة المعالجة المركزية والشبكة، لمراقبة أعباء عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

يوفر ذلك لفرق العمليات استخدامين مترابطين لبيانات الأداء: عرضًا موحدًا للبنية التحتية التي تشغّل أعباء العمل تلك، وسياقًا تاريخيًا يستطيع خادم MCP تزويد مساعد ذكاء اصطناعي به أثناء استكشاف المشكلات وإصلاحها.

قدّمت Red Hat أيضًا مسارات ترقية Leapp معتمدة ومدعومة من RHEL 9.9 إلى 10.3، ومن RHEL 8.10 إلى 9.9. وهذه مسارات ترقية موضعية، تعالج أعمال إدارة دورة الحياة اللازمة لنقل الأنظمة الحالية إلى الإصدارات الجديدة، بدلًا من اشتراط بدء كل عملية نشر بتثبيت جديد.

والنتيجة مسار إنتاجي منقسم لعمليات الذكاء الاصطناعي المؤسسية. فالتشخيص المستند إلى MCP والصور المختومة متاحان للجميع، بينما لا يتوفر للمنظمات التي تحتاج إلى إبقاء استدلال المساعد داخل محيط غير متصل أو خاضع للتنظيم سوى خيار المعاينة للمطورين ضمن سير العمل الذي يديره العميل.