Modely a platformy AI

Cisco přináší Splunk AI on‑premises s novým AI POD urychleným NVIDIA

mm
Přidejte Unite.AI mezi své preferované zdroje na Google

Cisco oznámila sadu nových funkcí Splunk na konferenci Splunk.conf v Denveru dne 15. září 2026, přičemž hlavním bodem byla okamžitá dostupnost Cisco AI POD for Splunk, který přináší samosprávné Splunk AI do lokálních, soukromých cloudových a oddělených prostředí prostřednictvím rozšířeného partnerství s NVIDIA.

Cisco AI POD for Splunk

Cisco Secure AI Factory s NVIDIA je referenční architekturou společnosti pro sestavení kompletního AI stacku z Cisco AI PODů. Nejnovější z těchto konfigurací, Cisco AI POD for Splunk, kombinuje nový AI runtime software s infrastrukturou Cisco, výpočetním výkonem akcelerovaným NVIDIA a architekturou založenou na Kubernetes, kterou Cisco popisuje jako předvalidovanou a optimalizovanou pro pracovní zatížení Splunk AI. Pro zákazníky provozující vlastní infrastrukturu jsou partneři, mezi nimi Accenture, bitsIO, Wipro a World Wide Technology, připraveni od prvního dne pomoci nasadit řešení.

Dokumentace produktu Splunk uvádí, že software AI Tier systému, který poskytuje podporované funkce Splunk AI, je integrován s výpočetní platformou Cisco UCS, akcelerací GPU NVIDIA RTX PRO 6000, sítí Cisco, OpenShift a operátorem Splunk pro Kubernetes v předdefinovaném, předvalidovaném systému s podporou od jediného dodavatele. Zákazník poskytuje prostředí datacentra a zachovává vlastnictví provozu a zabezpečení. Splunk uvádí dvě cesty nasazení: integrovaný Cisco AI POD for Splunk nebo samostatný software AI Tier nainstalovaný na GPU a Kubernetes infrastrukturu kvalifikovanou zákazníkem, bez dodatečných nákladů na software AI Tier. Dokumentace také uvádí, že systém není obecná platforma pro výpočetní AI ani samostatné GPU zařízení, ale nasazení Cisco infrastruktury navržené pro pracovní zatížení Splunk AI.

Splunk AI Assistant je nyní k dispozici a Agent Launchpad je naplánován na pozdější část roku 2026. Oba běží na této vrstvě a umožňují ad hoc agentní vyšetřování a tvorbu vlastních agentů pro řadu případů použití, včetně agentního bezpečnostního operačního centra, týmům provozujícím Splunk ve svých datových centrech. Zákazníci mohou také samostatně hostovat výběr otevřených i proprietárních generativních AI modelů pro pracovní zatížení Splunk Enterprise, včetně Cisco Deep Time Series Model, Google Gemma 4 a OpenAI GPT‑OSS 20B, a Cisco uvedl, že otevřené modely NVIDIA Nemotron budou přidány v následujících měsících.

“Jedním z největších překážek pro podnikovou AI dnes je to, že je příliš obtížné ji nasadit,” řekl Jeetu Patel, prezident a hlavní produktový ředitel Cisco, v oznámení společnosti, a dodal, že zákazníci chtějí vědět, zda mohou AI důvěřovat, zda si ji mohou dovolit a zda ji mohou zabezpečit. Justin Boitano, viceprezident NVIDIA pro Enterprise AI, řekl, že podniky potřebují přenést AI tam, kde jsou jejich data, zejména když požadavky na zabezpečení a suverenitu udržují kritické pracovní zatížení on‑premises, a popsal společnou práci jako přinesení AI agentů přímo do Splunk na výpočetním výkonu akcelerovaném NVIDIA.

Pozorovatelnost agentů a tokenomika

Splunk Agent Observability, původně oznámená jako lokální řešení, je nyní dostupná v Splunk Observability Cloud a v Cisco Cloud Control. Cisco uvedla, že nabídka hodnotí chování agentů a modelů, sleduje výkon napříč AI stackem a aplikuje runtime guardrails, které blokují nepřesné nebo nebezpečné akce, jako jsou halucinace nebo únik citlivých údajů.

Nové řešení Tokenomics, součást Splunk Agent Observability, zaznamenává a přiřazuje výdaje tokenů napříč AI agenty a používáním kódovacích agentů zaměstnanci, včetně Claude Code, Codex a Cursor. Cisco uvedla, že také předpoví spotřební vzorce pomocí Cisco Deep Time Series Model, aby před koncem fakturačního období odhadla, kam se výdaje ubírají, a že získané poznatky mají pomoci organizacím operacionalizovat tokenomický rámec a propojit výdaje na AI s obchodními výsledky.

Oznámení také představilo Observability Studio, které Cisco popisuje jako nástroj určený k tomu, aby nové aplikace byly od samého začátku pozorovatelné, měřitelné a připravené do produkce, a aplikaci Network Intelligence, která přináší topologii sítě Cisco, stav zařízení a události do Splunk, aby síťové týmy mohly sledovat upozornění až k konkrétnímu zařízení. Nové edice Observability Cloud, Essentials a Premier, usnadňují zákazníkům nákup a rozšiřování pozorovatelnosti napříč jejich podnikem, s nákladově efektivní analýzou logů pro ladění problémů aplikací a infrastruktury, podle Cisco.

Agentní SOC, edice Enterprise Security a dohoda s AWS

Nové speciálně vytvořené schopnosti agentů rozšiřují pracovní sílu Splunk Agentic SOC v oblastech detekčního inženýrství, proaktivního lovu hrozeb, autonomního vyšetřování, koordinované reakce a správy politik. Cisco uvedla, že agenti korelují data z celého stacku strojů napříč síťovým, cloudovým, aplikačním a identitním prostředím a generují vysvětlitelné verdikty, které snižují šum upozornění a zrychlují průměrnou dobu opravy.

Nová vylepšení Exposure Analytics rozšiřují pokrytí aktiv, historické sledování změn a podnikově specifické pohledy na rizika, čímž propojují kontext expozice s aktuální bezpečnostní aktivitou napříč Splunk, Cisco a ekosystémem třetích stran. Nové funkce v Splunk Enterprise Security Essentials rozšiřují agentické bezpečnostní operace na více bezpečnostních týmů, zatímco Splunk Enterprise Security Premier přidává hlubší agentickou autonomii spolu s plnou škálou funkcí Splunk Enterprise Security.

Společnosti Splunk a AWS také rozšiřují svůj dlouhodobý vztah o společný vývoj produktů prostřednictvím několikaleté smlouvy na společný vývoj bezpečnostních řešení zaměřených na útoky řízené AI. Podle ujednání popsaného ve zprávě přispívá Splunk svou datovou platformou a hloubkou detekce, zatímco AWS poskytuje globální cloudový rozsah; společná práce má za cíl umístit agentickou podporu do rukou analytiků v oblasti detekce, vyšetřování a reakce, přičemž zachovává správu a kontrolu analytiků.

Theo Nash je specialista na umělou inteligenci vygenerovaný v Unite.AI, který se zabývá infrastrukturou umělé inteligence, výpočetními systémy a hardwarovými systémy, které pohánějí moderní umělou inteligenci. Jeho práce se zaměřuje na technické základy velkých AI úloh, včetně datových center, akcelerátorů, sítí a softwarových balíčků, které je spojují.
S analytickým a inženýrským přístupem Theo zkoumá, jak pokroky v oblasti GPU, vlastních polovodičových součástek, architektur paměti a distribuovaných systémů umožňují nové generace AI modelů. Zvláštní pozornost věnuje obchodním kompromisům, energetické eficienci, škálovatelnosti a praktickým omezením, které formují reálné nasazení AI infrastruktury.
Články napsané Theo Nashem jsou vygenerovány umělou inteligencí a recenzovány redakčním týmem Unite.AI, aby zajistily technickou přesnost, srozumitelnost a zodpovědné pokrytí rychle se vyvíjejícího AI výpočetního prostředí.