AI için BT? Önce Görünürlük Olmadan Hayır

Bugün, yapay zeka artık yalnızca Ar-Ge departmanlarına veya deneysel laboratuvarlara özgü değil. BT yığınları boyunca, yardım masalarını otomatikleştiren, ağ trafiğinde anormallikleri tespit eden ve uygulama performansını optimize eden yerlerde ortaya çıkıyor. McKinsey’e göre, şirketlerin %72’si artık en az bir fonksiyonda AI kullanıyor, ancak çoğu hala eski, eksik varlık envanterlerine güveniyor. Bu hızlı benimseme, AI’nin vaadini ve BT liderlerinin hızlı bir şekilde modernleşmesi gerektiğini hissettiklerini yansıtıyor.

Ancak AI’yi altyapıya entegre etme yarışında, thường gözden kaçan bir temel eksiklik var: görünürlük. Özellikle, bunun eksikliği.

AI, gerçekten BT operasyonlarında faydalı olabilmesi için, ister bir güvenlik tehdidini tanımlamak ister kaynakları otomatik olarak ölçeklendirmek olsun, çalıştığı şey hakkında güvenilir bir anlayışa ihtiyacı vardır. Ve çok sık, AI’nin bağımlı olduğu veri, eksik, yanlış veya eski varlık envanterleri üzerine inşa edilir. Bu, işleyen bir GPS olmadan bir self-driving arabayı programlamaya benzer. Motor güçlü olabilir, ancak nerede olduğunu veya yolun üzerinde ne olduğunu bilmez.

Bu, kurumsal AI’nin sonraki tıkanıklığı.

AI Gözlemlenebilirliğinin Doğru Varlık Verilerine Bağımlı Olması

AI, veriden beslenir, ancak herhangi bir veri değil. Zamanında, yapılandırılmış ve güvenilir verilere ihtiyacı vardır ve bu, güncel koşulları yansıtır. Bir BT bağlamında, bu, ortamda neler olduğunu anlamayla başlar: cihazlar, uç noktalar, iş yükleri, kullanıcılar, bulut örnekleri, gölge BT ve daha fazlası.

Sorun, çoğu organizasyonun kör olarak uçmasıdır. On yıl önce varlık yönetimi araçları, bugünün hibrit, dinamik ortamları için tasarlanmamıştı. Ve daha yeni çözümler genellikle yeterli derinliğe ulaşmayan API’ler veya entegrasyonlara dayanır. Sonuç, en iyi durumda kısmi, en kötü durumda yanlış bir varlık envanteridir.

AI modelleri bu tür bir kör nokta içinde eğitildiğinde veya dağıtıldığında, sonuçlar hızla birikir:

• Güvenlik araçları, ilk olarak katalogda olmayan savunmasız cihazları kaçırır.
• Performans içgörülerini, hayalet makineler veya yönetilmeyen uç noktalar tarafından çarpıtılır.
• Otomasyon komut dosyaları, artık var olmayan veya kopya olan kaynaklara çalışmaya çalıştıklarında başarısız olur.

Kısacası, akıllıca kararlar almak için tasarlanan veri, daha fazla belirsizlik yaratır. AI, parçalı bir harita üzerinde çalışıyorsa değer yaratamaz.

Hybrid, Merkezden Bağlantısız Bir Dünyada Görünürlük Sorunları

Görünürlük sorunu sadece ihmalin bir sonucu değil, BT’nin nasıl evrimleştiğinin bir ürünü. Bugünün ortamları fiziksel makineleri, sanal iş yüklerini, çoklu bulut platformlarını, SaaS uygulamalarını, uzak uç noktaları, kenar cihazlarını ve konteynırları kapsar. Bazı varlıklar dakikalar içinde ortaya çıkar ve kaybolur. Diğerleri, miras altyapının erişilemeyen köşelerinde bulunur. Bunların sorumluluğu, iç ekipler, yükleniciler ve üçüncü taraf sağlayıcılar arasında bölünmüş olabilir.

Durumu daha da karmaşık hale getiren, girişimlerin hızlı hareket etmesidir. Satın almalar, yeni araçlar ve bölüm düzeyindeki BT kararları, gün be gün değişen bir manzara oluşturur.

Tüm bunlara boyunca görünürlüğü bir araya getirmeye çalışmak caydırıcıdır. Çok sayıda şirket, elektronik tablolar, eski CMDB’ler veya birbirleriyle iletişim kurmayan satıcıya özgü keşif araçlarına başvurur. Sonuç, binlerce bilinmeyen, yönetilmeyen veya yetim kalan varlık, her biri potansiyel bir başarısızlık noktasıdır.

Ve bu sadece envanter tarafında. Bağlam vấnesi de var. Bir cihazın var olduğunu bilmek yetmez; ne yaptığını, kimi kullandığını, diğer varlıklarla nasıl bağlantılı olduğunu ve sağlıklı olup olmadığını bilmelisiniz. Bunları bilmiyorsanız, AI kör bir silah haline gelir – anormallikleri tespit eder, ancak normalin ne olduğunu bilmez, değişiklikleri tespit eder, ancak önemli olup olmadığını bilmez.

Altyapıyı AI İçin Hazır Hale Getirme

AI, BT’de vaadini yerine getirebilmelidir, ister gözlemlenebilirlik, ister otomasyon, ister siber güvenlik için olsun, girişimlerin görünürlüğe yeniden odaklanmaları gerekir. Bu, varlık bilgisini temel, değil isteğe bağlı hale getirmeyi gerektirir. Bunun için şunlar gerekir:

Varlık keşfini sürekli bir süreç olarak tedavi edin: Geleneksel keşif araçları zamanlanan taramalara dayanır. Artık yeterli değil. Ortamlar akışkan. Varlıklar, geliştiriciler tarafından oluşturulabilir, bulut sağlayıcıları arasında taşınabilir veya IP’leri olmadan değiştirilebilir. Gerçek zamanlı veya gần gerçek zamanlı keşif temel olmalıdır.

Kör noktaları ortadan kaldırmak için veri kaynaklarını birleştirin: Tek bir beslemeye, örneğin bir ajan veya bir bulut API’sine güvenmek, tam bir resim vermeyecektir. Görünürlük, birden fazla yöntemi birleştirmelidir: pasif dinleme, API entegrasyonları, günlük analizi, uç nokta telemetri ve ağ trafiği. Her biri, bulmacanın farklı bir parçasını sağlar.

İçgörüler için yalnızca sayılar değil, bağlam oluşturun: Keşif, adım bir. Ancak zenginleştirme, gerçek içgörü nerede başlar. Bu, varlıkları işlevlerine, sahiplerine, bağımlılıklarına ve yaşam döngüsü aşamalarına eşlemek anlamına gelir. AI, üretim sunucusu ile test VM’si arasında ayrım yapabilmek için bağlama ihtiyaç duyar.

Yetim ve yönetilmeyen varlıkları ortadan kaldırın: Çevrelerde, hiçbir ekibin sorumlu olmadığı yüzlerce veya binlerce varlık bulmak alışılmadık bir durum değildir. Bunlar hem operasyonel hem de güvenlik riski oluşturur. Bunları yönetimin altına almak veya tamamen emekliye ayırmak, öncelikli bir hedef olmalıdır.

Görünürlüğü stratejik bir olanak olarak tedavi edin: Varlık bilgisi, yalnızca BT hijyeniyle ilgili değil. Akıllıca otomasyon, daha iyi tehdit algılama, daha verimli harcama ve evet, güvenilir AI için temel oluşturur. Bunları olmadan, her aşağı akış içgörüsü tehlikeye girer.

Gözden Kaçıramayacağınız Kör Nokta

BT’de AI sihir değil. Veri üzerine inşa edilen model tanıma, otomasyon ve akıl yürütmedir. Ancak bu veri, görünürlüğün kötü olması, envanterlerin bozulması veya bağlamsız varlıklar nedeniyle kaynağında tehlikeye girerse, AI yalnızca başka bir katman olan tahmin işine dönüşür.

Pilotlara enstrümantasyon olmadan uçmayı izin vermiyoruz. Ancak birçok organizasyon, bugün AI sistemlerinden bunu talep ediyor, görünmeyen bir altyapıdan akıllı çıktılar bekliyor. BT’nin geleceği şüphesiz daha otonom, öngörülü ve AI destekli olacaktır. Ancak bu gelecek, ancak altyapıyı AI’nin gezinmesi için aydınlatmaya başlarsak mümkün olabilir. Otomatikleştirmeden önce görmeliyiz. Tahmin etmeden önce anlamalıyız. Ve AI’ye altyapımızı yönetmesini güvenle emanet etmeden önce, bu altyapıyı görünür hale getirmeliyiz.

Bunun dışında her şey körce uçmaktır.