BT için Yapay Zeka mı? Önce Görünürlük Olmadan Olmaz

Günümüzde yapay zeka artık Ar-Ge departmanları veya deney laboratuvarlarıyla sınırlı değil. Kurumsal BT yığınlarının her yerinde kendini gösteriyor. yardım masalarının otomatikleştirilmesi, ağ trafiğindeki anormallikleri tespit etmek ve uygulama performansını optimize etmek. McKinsey'e göre, Şirketlerin %72'si artık en az bir işlevde yapay zekayı kullanıyorAncak çoğu hâlâ güncelliğini yitirmiş, eksik varlık envanterlerine güveniyor. Bu hızlı benimseme, hem yapay zekanın vaadini hem de BT liderlerinin hızla modernleşme baskısını yansıtıyor.

Ancak yapay zekayı altyapıya entegre etme yarışının ortasında, genellikle göz ardı edilen temel bir kusur var: görünürlük. Özellikle de görünürlüğün eksikliği.

Yapay zekanın BT operasyonlarında, ister bir güvenlik tehdidini tespit etmek ister kaynakları otomatik olarak ölçeklendirmek olsun, gerçekten faydalı olabilmesi için neyle çalıştığına dair güvenilir bir anlayışa ihtiyacı vardır. Ve çoğu zaman, yapay zekanın dayandığı veriler eksik, yanlış veya güncelliğini yitirmiş varlık envanterlerinin üzerine kuruludur. Bu, çalışan bir GPS olmadan otonom bir araba programlamaya benzer. Motor güçlü olabilir, ancak nerede olduğunu veya yolda ne olduğunu bilmez.

Bu, kurumsal yapay zekanın bir sonraki darboğazı.

Yapay Zeka Gözlemlenebilirliğinin Doğru Varlık Verilerine Bağlı Olmasının Nedeni

Yapay zeka, verilerle gelişir, ancak sıradan verilerle değil. Güncel koşulları yansıtan, zamanında, yapılandırılmış ve güvenilir verilere ihtiyaç duyar. BT bağlamında ise bu, ortamda ne olduğunu anlamakla başlar: cihazlar, uç noktalar, iş yükleri, kullanıcılar, bulut örnekleri, gölge BT ve daha fazlası.

Sorun şu ki, çoğu kuruluş körü körüne hareket ediyor. On yıl önceki varlık yönetimi araçları, günümüzün hibrit ve dinamik ortamları için tasarlanmamıştı. Yeni çözümler ise genellikle yeterince derinlere inmeyen API'lere veya entegrasyonlara dayanıyor. Sonuç, en iyi ihtimalle kısmi, en kötü ihtimalle yanıltıcı bir varlık envanteri oluyor.

Yapay zeka modelleri bu tür kör noktalarda eğitildiğinde veya konuşlandırıldığında, sonuçlar hızla karmaşıklaşır:

• Güvenlik araçları, savunmasız cihazları gözden kaçırır çünkü bunlar ilk etapta kataloglanmamıştır.
• Performans içgörüleri hayalet makineler veya yönetilmeyen uç noktalar tarafından çarpıtılıyor.
• Otomasyon betikleri, artık mevcut olmayan veya kopyası bulunan kaynaklar üzerinde işlem yapmaya çalıştıklarında başarısız olurlar.

Kısacası, daha akıllı kararlar alınmasını sağlaması beklenen veriler, daha fazla belirsizlik yaratıyor. Yapay zeka, parçalanmış bir çevre haritası üzerinde hareket ederse değer yaratamaz.

Hibrit, Merkezi Olmayan Bir Dünyada Görünürlük Zorlukları

Görünürlük sorunu yalnızca ihmalin bir sonucu değil. BT'nin nasıl evrimleştiğinin bir yan ürünü. Günümüz ortamları fiziksel makineleri, sanallaştırılmış iş yüklerini, birden fazla bulut platformunu, SaaS uygulamalarını, uzak uç noktaları, uç cihazları ve konteynerleri kapsıyor. Bazı varlıklar dakikalar içinde ortaya çıkıp yok oluyor. Diğerleri ise eski altyapının ulaşılması zor köşelerinde bulunuyor. Bunların sorumluluğu şirket içi ekipler, yükleniciler ve üçüncü taraf sağlayıcılar arasında paylaşılabilir.

İşleri daha da karmaşık hale getiren şey, şirketlerin hızla hareket etmesidir. Satın almalar, yeni araçlar ve departmanların BT kararları, her geçen gün değişen geniş bir manzaraya katkıda bulunmaktadır.

Tüm bunların görünürlüğünü bir araya getirmeye çalışmak göz korkutucu. Birçok şirket, birbirleriyle iletişim kurmayan elektronik tablolara, eski CMDB'lere veya tedarikçiye özel keşif araçlarına başvuruyor. Sonuç? Her biri potansiyel birer arıza noktası olan binlerce bilinmeyen, yönetilmeyen veya sahipsiz varlık.

Ve bu sadece envanter tarafıyla ilgili. Bir de bağlam meselesi var. Bir cihazın var olduğunu bilmek yeterli değil; ne yaptığını, kimlerin kullandığını, diğer varlıklarla nasıl bağlantı kurduğunu ve sağlıklı olup olmadığını bilmeniz gerekiyor. Bunlar olmadan, yapay zeka kör bir araç haline geliyor: anormallikleri tespit ediyor ama neyin normal olduğunu bilmiyor, değişiklikleri fark ediyor ama önemli olup olmadıklarını bilmiyor.

Altyapıyı Yapay Zeka'ya Hazır Hale Getirme

Yapay zekanın BT'deki vaadini yerine getirmesi için, ister gözlemlenebilirlik, ister otomasyon veya siber güvenlik olsun, işletmelerin görünürlüğe yeni bir odaklanmayla başlaması gerekiyor. Bu, varlık istihbaratını isteğe bağlı değil, temel hale getirmek anlamına geliyor. Bunun için gerekenler şunlar:

Varlık keşfini sürekli bir süreç olarak ele alın: Geleneksel keşif araçları planlı taramalarla çalışır. Artık bu yeterli değil. Ortamlar akıcıdır. Varlıklar geliştiriciler tarafından başlatılabilir, bulut sağlayıcıları arasında taşınabilir veya IP'ler bildirimde bulunulmadan değiştirilebilir. Gerçek zamanlı veya neredeyse gerçek zamanlı keşif temel alınmalıdır.

Kör noktaları ortadan kaldırmak için veri kaynaklarını birleştirin: Bir aracı veya bulut API'si gibi tek bir beslemeye güvenmek, eksiksiz bir resim sunmaz. Görünürlük, birden fazla yöntemi birleştirmelidir: pasif dinleme, API entegrasyonları, günlük analizi, uç nokta telemetrisi ve ağ trafiği. Her biri bulmacanın farklı bir parçasını oluşturur.

Sadece sayıları değil, bağlamı da oluşturun: Keşif ilk adımdır, ancak zenginleştirme gerçek içgörünün başladığı yerdir. Bu, varlıkların işlevlerine, sahiplerine, bağımlılıklarına ve yaşam döngüsü aşamalarına eşlenmesi anlamına gelir. Yapay zekanın kritik bir üretim sunucusu ile bir test sanal makinesi arasında ayrım yapmak için bağlama ihtiyacı vardır.

Yetim ve yönetilmeyen varlıkları ortadan kaldırın: Hiçbir ekibin sorumluluğunu üstlenmediği yüzlerce hatta binlerce varlığın bulunduğu ortamlarla karşılaşmak nadir değildir. Bunlar hem operasyonel hem de güvenlik riski oluşturur. Bunları yönetime almak veya tamamen devre dışı bırakmak en önemli öncelik olmalıdır.

Görünürlüğü stratejik bir kolaylaştırıcı olarak ele alın: Varlık istihbaratı yalnızca BT hijyeniyle ilgili değildir. Neredeyse her şeyin temelidir: daha akıllı otomasyon, daha iyi tehdit tespiti, daha verimli harcama ve evet, güvenilir yapay zeka. Varlık istihbaratı olmadan, her türlü alt akış bilgisi tehlikeye girer.

Ödeyemeyeceğiniz Kör Nokta

BT'deki yapay zeka sihir değildir. Verilere dayalı desen tanıma, otomasyon ve akıl yürütmedir. Ancak bu veriler, zayıf görünürlük, bozuk envanterler veya bağlamsız varlıklar nedeniyle kaynağında tehlikeye girdiğinde, yapay zeka yalnızca bir başka tahmin katmanı haline gelir.

Pilotların enstrümantasyon olmadan uçmalarına izin vermiyoruz. Oysa bugün birçok kuruluş yapay zeka sistemlerinden bunu bekliyor; görünmez bir altyapıdan akıllı çıktılar bekliyor. BT'nin geleceği şüphesiz daha otonom, öngörülü ve yapay zeka destekli olacak. Ancak bu gelecek, ancak yapay zekanın gezinmesini istediğimiz manzarayı aydınlatarak mümkün. Otomasyona geçmeden önce görmemiz gerekiyor. Tahmin etmeden önce anlamamız gerekiyor. Yapay zekanın altyapımızı yönetmesine güvenmeden önce de bu altyapıyı görünür kılmamız gerekiyor.

Bunun dışındaki her şey körü körüne uçuştur.