BT için AI? İlk Önce Görünürlük Gerekir

Bugün, yapay zeka artık AR-GE bölümlerine veya deneysel laboratuvarlara özgü değil. BT yığınları boyunca ortaya çıkıyor, yardım masalarını otomatikleştiriyor, ağ trafiğinde anormallikleri tespit ediyor ve uygulama performansını optimize ediyor. 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 IT liderlerinin hızlı modernleşme baskısını yansıtıyor.

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

AI, gerçekten IT operasyonlarında faydalı olabilmesi için, ister bir güvenlik tehdidini tanımlamak ister kaynakları otomatik olarak ölçeklendirmek olsun, çalıştığı şeyi güvenilir bir şekilde anlaması gerekir. Ve çok sık, AI’nin bağlı olduğu veriler, eksik, yanlış veya eski varlık envanterleri üzerine inşa edilir. Bu, işleyen bir GPS olmadan bir self-driving araba programlamaya benzer. Motor güçlü olabilir, ancak nerede olduğunu veya yolun üzerinde ne olduğunu bilmez.

Bu, şirketlerin AI’de karşılaştığı sonraki tıkanıklık.

AI Gözlemlenebilirliğinin Doğru Varlık Verilerine Bağlı Olması Nedeni

AI, veriden beslenir, ancak her türlü veri değil. AI, zamanında, yapılandırılmış ve güvenilir verilere ihtiyaç duyar ve güncel koşulları yansıtır. Bir IT bağlamında, bu, ortamı anlamayla başlar: cihazlar, uç noktalar, iş yükleri, kullanıcılar, bulut örnekleri, gölge IT ve daha fazlası.

Sorun, çoğu organizasyonun kör olarak hareket etmesidir. On yıl öncesinden kalma 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 kör noktalarda eğitildiğinde veya dağıtıldığında, sonuçlar nhanh chóng birikir:

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

Kısacası, akıllıca kararlar alması gereken veriler, daha fazla belirsizlik yaratır. AI, parçalı bir ortam haritası üzerinde çalışıyorsa değer yaratamaz.

Hybrid, Merkezden Bağlantısız Bir Dünyada Görünürlük Sorunları

Görünürlük sorunu, sadece ihmalin bir sonucu değil, BT’nin nasıl evrimleştiğiyle ilgili bir üründür. Bugün ortamlar, 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, sözleşmeli personele ve üçüncü taraf sağlayıcılar arasında bölünmüş olabilir.

Şeyleri daha da karmaşık hale getiren, şirketlerin hızlı hareket etmesidir. Birleşmeler, yeni araçlar ve bölüm IT kararları, günlük olarak değişen bir manzara yaratır.

Tüm bunlara karşı görünürlüğü sağlamak zorlu bir görevdir. 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 hata noktası.

Ve bu sadece envanter tarafında değil. Bağlam sorunu da var. Bir cihazın var olduğunu bilmek yetmez; ne yaptığını, kimi kullandığını, diğer varlıklarla nasıl bağlantılı olduğunu ve sağlıklı olup olmadığını bilmelisiniz. Bunları bilmiyorsanız, AI, normali bilmeyen, önemli olup olmadığını bilmeyen bir anomali tespit aracı haline gelir.

Altyapıyı AI’ye Hazır Hale Getirme

AI, IT’de vaadini yerine getirebilmelidir, ister gözlemlenebilirlik, ister otomasyon, ister siber güvenlik için olsun, şirketlerin görünürlüğe odaklanmasını gerektirir. Bu, varlık zekasını temel yapmak, isteğe bağlı değil, gereklidir. Bunun için şunlar gerekir:

Varlık keşfini sürekli bir süreç olarak ele alın: Geleneksel keşif araçları, planlı taramalara dayanır. Artık yeterli değil. Ortamlar akıcı. Varlıklar, geliştiriciler tarafından oluşturulabilir, bulut sağlayıcıları arasında taşınabilir veya IP’leri değiştirebilir. Gerçek zamanlı veya gần gerçek zamanlı keşif, temel olmalıdır.

Kör noktaları ortadan kaldırmak için veri kaynaklarını birleştirin: Tek bir besleme, 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 bağlam oluşturun, yalnızca sayılar değil: Keşif, adım bir, ancak zenginleştirme, gerçek içgörü nerede başlar. Bu, varlıkları işlevlerine, sahiplerine, bağımlılıklarına ve yaşam döngüsü aşamalarına eşlemek anlamına gelir. AI, kritik bir üretim sunucusu ile bir test VM’si arasında ayrım yapabilmek için bağlama ihtiyaç duyar.

Yetim ve yönetilmeyen varlıkları ortadan kaldırın: Bir ortamda, hiçbir ekibin sorumluluk kabul etmediği yüzlerce veya binlerce varlık bulmak alışılmadık bir durum değildir. Bunlar hem operasyonel hem de güvenlik riski oluşturur. Onları yönetmek veya tamamen emekliye ayırmak, öncelikli bir görev olmalıdır.

Görünürlüğü stratejik bir etkinleştirici olarak ele alın: Varlık zekası, yalnızca IT hijyeni ile ilgili değil, neredeyse her şeyin temeli: daha akıllı otomasyon, daha iyi tehdit algılama, daha verimli harcama ve evet, güvenilir AI. Onsuz, her aşağı akışlı içgörü tehlikeye girer.

Göremediğiniz Kör Nokta

IT’de AI sihir değil, desen tanıma, otomasyon ve veri üzerine inşa edilmiş akıl. Ancak bu veri, görünürlük, bozulmuş envanterler veya bağlamsız varlıklar tarafından tehlikeye atılırsa, AI yalnızca başka bir tür tahmin oyununa dönüşür.

Pilotlara enstrümansız uçmayı izin vermezsiniz. Ancak birçok organizasyon, AI sistemlerinden bugün böyle bir şey bekliyor, görünmez bir altyapıdan akıllı çıktılar bekliyor. IT’nin geleceği şüphesiz daha otonom, öngörülü ve AI destekli olacaktır. Ancak bu gelecek, AI’nin gezinmesi gereken manzarayı aydınlatarak başlamakla mümkündür. Otomatikleştirmeden önce görmeliyiz. Tahmin etmeden önce anlamalıyız. Ve altyapımızı AI’ye emanet etmeden önce, o altyapıyı görünür kılmalıyız.

Bunun dışında her şey yalnızca kör bir uçuştur.