एआई के लिए आईटी? पहले दृश्यता नहीं

आज, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अब आरएंडडी विभागों या प्रयोगात्मक प्रयोगशालाओं तक सीमित नहीं है। यह एंटरप्राइज आईटी स्टैक में दिखाई दे रहा है, हेल्प डेस्क को स्वचालित करना, नेटवर्क ट्रैफिक में असामान्यताओं का पता लगाना, और एप्लिकेशन प्रदर्शन को अनुकूलित करना। मैकिन्से के अनुसार, 72% कंपनियां अब कम से कम एक फंक्शन में एआई का उपयोग करती हैं, फिर भी अधिकांश अभी भी पुराने, अधूरे संपत्ति इन्वेंट्री पर निर्भर करते हैं। यह तेजी से अपनाना एआई के वादे और आईटी नेताओं को तेजी से आधुनिक बनाने के लिए महसूस किए जाने वाले दबाव को दर्शाता है।

लेकिन एआई को बुनियादी ढांचे में एम्बेड करने की दौड़ में, एक मूलभूत दोष है जो अक्सर अनदेखा किया जाता है: दृश्यता। विशेष रूप से, इसकी कमी।

एआई वास्तव में आईटी ऑपरेशन में उपयोगी हो सकता है, चाहे वह एक सुरक्षा खतरे की पहचान कर रहा हो या संसाधनों को स्वचालित रूप से स्केल कर रहा हो, यह जानने के लिए एक विश्वसनीय समझ की आवश्यकता है कि यह क्या काम कर रहा है। और अक्सर, एआई पर निर्भर डेटा अधूरे, असटीक, या पुराने संपत्ति इन्वेंट्री पर बनाया जाता है। यह एक स्व-ड्राइविंग कार को प्रोग्राम करने की कोशिश करने जैसा है जिसमें एक कार्यात्मक जीपीएस नहीं है। इंजन शक्तिशाली हो सकता है, लेकिन यह नहीं जानता कि यह कहां है या सड़क पर क्या है।

यह एंटरप्राइज एआई में अगला बोतलनेक है।

एआई दृश्यता क्यों सटीक संपत्ति डेटा पर निर्भर करती है

एआई डेटा पर पनपता है, लेकिन किसी भी डेटा पर नहीं। यह समयबद्ध, संरचित और विश्वसनीय डेटा की आवश्यकता है जो वर्तमान स्थितियों को दर्शाता है। एक आईटी संदर्भ में, यह पर्यावरण में क्या है: डिवाइस, एंडपॉइंट, वर्कलोड, उपयोगकर्ता, क्लाउड इंस्टेंस, शैडो आईटी, और अधिक को समझने से शुरू होता है।

समस्या यह है कि अधिकांश संगठन अंधेरे में उड़ रहे हैं। एक दशक पहले के संपत्ति प्रबंधन उपकरण आज के हाइब्रिड, गतिशील वातावरण के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए थे। और नए समाधान अक्सर एपीआई या एकीकरण पर निर्भर करते हैं जो पर्याप्त गहराई तक नहीं पहुंचते हैं। जो परिणाम होता है वह एक संपत्ति इन्वेंट्री है जो सबसे अच्छा है जो आंशिक है, सबसे खराब है जो भ्रामक है।

जब एआई मॉडल इस तरह के अंधेरे में प्रशिक्षित या तैनात किए जाते हैं, तो परिणाम जल्दी से जुड़ जाते हैं:

• सुरक्षा उपकरण उन उपकरणों को याद करते हैं जो पहले से ही सूचीबद्ध नहीं हैं।
• प्रदर्शन अंतर्दृष्टि भूत उपकरण या अनियंत्रित एंडपॉइंट द्वारा विकृत होती है।
• स्वचालन स्क्रिप्ट विफल हो जाती हैं जब वे उन संसाधनों पर कार्रवाई करने का प्रयास करती हैं जो अब मौजूद नहीं हैं – या मौजूद हैं जो दोहराव हैं।

संक्षेप में, डेटा जो स्मार्ट निर्णय लेने को चलाने वाला होना चाहिए, अधिक अनिश्चितता को पेश करता है। एआई मूल्य बना नहीं सकता है अगर यह एक खंडित पर्यावरण मानचित्र पर कार्य कर रहा है।

हाइब्रिड, विकेंद्रीकृत दुनिया में दृश्यता चुनौतियां

दृश्यता चुनौती उपेक्षा का परिणाम नहीं है। यह आईटी के विकास का एक उप उत्पाद है। आज के वातावरण शारीरिक मशीनों, वर्चुअलाइज्ड वर्कलोड, कई क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म, सास ऐप्स, रिमोट एंडपॉइंट, एज डिवाइस और कंटेनरों को शामिल करते हैं। कुछ संपत्तियां मिनटों में स्पिन अप और गायब हो जाती हैं। अन्य विरासत बुनियादी ढांचे के दुर्गम कोनों में मौजूद हैं। उनकी जिम्मेदारी इनहाउस टीमों, ठेकेदारों और तीसरे पक्ष के प्रदाताओं के बीच विभाजित हो सकती है।

चीजों को और जटिल बनाने, एंटरप्राइज तेजी से आगे बढ़ रहे हैं। अधिग्रहण, नए उपकरण और विभागीय आईटी निर्णय सभी एक ऐसे परिदृश्य में योगदान करते हैं जो दिन-प्रतिदिन बदलता रहता है।

इस सब पर दृश्यता एक साथ रखने की कोशिश करना डराने वाला है। कई कंपनियां स्प्रेडशीट, विरासत सीएमडीबी या विक्रेता-विशिष्ट खोज उपकरणों पर भरोसा करती हैं जो एक दूसरे के साथ संवाद नहीं करते हैं। परिणाम? हजारों अज्ञात, अनियंत्रित या अनाथ संपत्ति, प्रत्येक एक संभावित विफलता का बिंदु।

और यह केवल इन्वेंट्री पक्ष पर ही नहीं है। संदर्भ का मुद्दा भी है। यह जानना पर्याप्त नहीं है कि एक डिवाइस मौजूद है; आपको यह जानने की जरूरत है कि यह क्या करता है, यह किसने उपयोग किया है, यह अन्य संपत्तियों से कैसे जुड़ता है, और यह स्वस्थ है या नहीं। इसके बिना, एआई एक अंधा उपकरण बन जाता है – असामान्यताओं का पता लगाने में सक्षम, लेकिन यह नहीं जानता कि सामान्य क्या है।

बुनियादी ढांचे को एआई-तैयार करना

यदि एआई अपना वादा आईटी में पूरा करना है, चाहे वह दृश्यता, स्वचालन या साइबर सुरक्षा के लिए हो, तो उद्यमों को दृश्यता पर पुनः ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है। इसका मतलब है कि संपत्ति बुद्धिमत्ता को अनिवार्य बनाना, वैकल्पिक नहीं। यह क्या आवश्यक है:

संपत्ति खोज को एक निरंतर प्रक्रिया के रूप में मानें: पारंपरिक खोज उपकरण निर्धारित स्कैन पर काम करते हैं। यह अब पर्याप्त नहीं है। वातावरण तरल हैं। संपत्तियां डेवलपर्स द्वारा स्पिन की जा सकती हैं, क्लाउड प्रदाताओं में स्थानांतरित हो सकती हैं या आईपी को बिना नोटिस के बदल सकती हैं। वास्तविक समय या लगभग वास्तविक समय की खोज आधारभूत होनी चाहिए।

दृश्यता के लिए डेटा स्रोतों को एकजुट करें: एकल फीड, जैसे कि एजेंट या क्लाउड एपीआई पर निर्भर रहने से पूरी तस्वीर नहीं मिलेगी। दृश्यता को विभिन्न विधियों को मिलाना चाहिए: पассив सुनने, एपीआई एकीकरण, लॉग विश्लेषण, एंडपॉइंट टेलीमेट्री, और नेटवर्क ट्रैफिक। प्रत्येक एक अलग टुकड़ा प्रदान करता है।

संदर्भ बनाएं, केवल गिनती नहीं: खोज चरण एक है। समृद्धि वास्तविक अंतर्दृष्टि शुरू होती है। इसका मतलब है संपत्तियों को उनके व्यावसायिक कार्यों, मालिकों, निर्भरताओं और जीवनचक्र चरणों से मैप करना। एआई को एक महत्वपूर्ण उत्पादन सर्वर और एक परीक्षण वीएम के बीच अंतर करने के लिए संदर्भ की आवश्यकता होती है।

अनाथ और अनियंत्रित संपत्तियों को समाप्त करें: यह असामान्य नहीं है कि पर्यावरण में सैकड़ों या हजारों संपत्तियां हैं जिनके लिए कोई टीम जिम्मेदारी स्वीकार नहीं करती है। वे दोनों परिचालन और सुरक्षा जोखिम पैदा करते हैं। उन्हें प्रबंधन के तहत लाना या उन्हें पूरी तरह से सेवानिवृत्त करना एक शीर्ष प्राथमिकता होनी चाहिए।

दृश्यता को एक रणनीतिक सुविधा प्रदाता के रूप में मानें: संपत्ति बुद्धिमत्ता केवल आईटी स्वच्छता के बारे में नहीं है। यह लगभग सब कुछ के लिए आधार है: स्मार्ट स्वचालन, बेहतर खतरे का पता लगाना, अधिक कुशल खर्च, और हाँ, विश्वसनीय एआई। इसके बिना, हर नीचे की ओर अंतर्दृष्टि समझौता किया जाता है।

आपको जो अंधा धब्बा बर्दाश्त नहीं कर सकते

आईटी में एआई जादू नहीं है। यह पैटर्न मान्यता, स्वचालन और डेटा पर तर्क है। लेकिन जब यह डेटा संपत्ति इन्वेंट्री में खराब दृश्यता, टूटी हुई इन्वेंट्री या संदर्भ रहित संपत्ति द्वारा समझौता किया जाता है, तो एआई बस एक और परत का अनुमान बन जाता है।

हम पायलटों को बिना उपकरण के उड़ने की अनुमति नहीं देते। फिर भी, यही कुछ संगठन अपनी एआई प्रणालियों से आज मांग रहे हैं, दृश्यमान बुनियादी ढांचे से बुद्धिमान आउटपुट की अपेक्षा कर रहे हैं। आईटी का भविष्य निश्चित रूप से अधिक स्वायत्त, पूर्वानुमान और एआई-सहायता प्राप्त होगा। लेकिन यह भविष्य तभी संभव है जब हम एआई को नेविगेट करने के लिए परिदृश्य को रोशन करना शुरू करें। स्वचालन से पहले हमें देखना होगा। भविष्यवाणी करने से पहले हमें समझना होगा। और हमारे बुनियादी ढांचे को दृश्यमान बनाने से पहले हमें एआई पर विश्वास नहीं करना चाहिए।

कुछ और नहीं है बस अंधेरे में उड़ना।