Vmware използва машинно обучение за добавяне на нови правомощия към едно работно пространство

Миналата седмица VMware обяви, че стартира множество „интелигентни“ възможности за своя продукт VMware Workspace One, който има за цел да предостави прозрения на клиентите и да подобри сигурността. Използвайки машинно обучение (ML) и други технологии, платформата за управление на идентичността ще съобщава, че ще следи поведението на потребителя, производителността на софтуера и хардуерната информация. Тези функции се появяват по време, когато все повече бизнес приложения прилагат възможности за изкуствен интелект (AI).

Интелигентно управление

Преди да разгледаме по-подробно новите възможности, важно е да разберем какво точно представлява VMware Workspace One. За непосветените платформата позволява на ИТ отделите да управляват дистанционно всички устройства и програми на служителите, независимо къде се намират. Това включва всичко - от мобилни устройства и виртуални десктопи до приложения като платформи за управление на взаимоотношенията с клиенти (CRM). От своя страна, решението предоставя на потребителите достъп до самообслужване до любимите им приложения чрез приложението VMware Workspace на тяхната машина, където те просто въвеждат един набор от идентификационни данни за вход за своите програми. Когато прегледахме решението на VMware Workspace One миналата година, бяхме впечатлени от неговите характеристики, присъждайки ни нашата 4-звездна оценка „Отлично“.

Workpace One Intelligence беше първата от ново обявените им възможности за платформата. Използвайки ML, софтуерът вече ще наблюдава и събира данни от мрежата на клиента, за да помогне за откриване на възможности за подобрение. Платформата предлага и инструменти за визуализация, за да се направи по-лесно разбирането на тези разбирания.

Например, да речем, че вашата компания е внедрила ново приложение за служители и използването на приложението е далеч под това, на което се надявахте. Работно пространство One Intelligence, което вече е в състояние да проследява ефективността на приложението, ще ви каже, че повечето от служителите ви използват по-бавна, остаряла версия на приложението. Използвайки новата възможност за разузнаване, сега имате прозрения да забележите проблема и да инструктирате служителите си да актуализират приложението. Функциите на едно работно пространство One Intelligence са налични вече.

VMware също обяви старта на своята Trust One Trust Network. По същество VMware отвори интерфейсите за приложно програмиране на платформата (API) за избрана мрежа от партньори, включително Crowdstrike, McAfee, Symantec и други основни играчи за сигурност. VMware също позволи на тези компании да подават данни в платформата. Да приемем, че във вашата мрежа съществува заплаха за сигурността, която засяга несекретираните Windows компютри. На теория тези партньори, със своето богатство от познания в най-новите заплахи за киберсигурност, биха могли да подадат сигнал за незападналите системи в VMware Workspace One. Можете дори да настроите правило за автоматично натискане на тези видове актуализации.

"Използвайки базата от знания на тези партньори, ние сме в състояние, в което сме много по-подходящи за бързо идентифициране на заплахите и решаване на тези проблеми", заяви Дейвид Грант, вицепрезидент по маркетинг във VMware. Клиентите ще могат да се възползват от мрежата Workspace One Trust по-късно тази пролет.

По-интелигентни бизнес инструменти

Вливането на VMware на „интелигентни“ възможности за VMware Workspace One е подобно на това, което видяхме в други части на пейзажа на бизнес софтуера. Само този месец Microsoft обяви нов набор от инструменти с така наречените „интелигентни функции“, включително нови възможности за своята Microsoft Power BI платформа. AI чатботите превземат нашия софтуер за обслужване на клиенти, а натоварените с AI продукти стават все по-повсеместни на работното място.

Pam Baker е бизнес анализатор, PCMag сътрудник, специализиран в аналитиката, и автор на книгата Data Divination: Big Data Strategies . Бейкър е прекарала голяма част от кариерата си, покривайки света на Big Data и неговото въздействие. Въпреки че технологията със сигурност е вълнуваща, тя твърди, че тези „интелигентни“ инициативи не са без препятствия.

"ML е толкова добър, колкото неговите модели, а не всички модели са създадени равни", каза Бейкър. "Освен това е много трудно да се тестват ML модели, тъй като е почти невъзможно да се получи един и същ изход от две еднакви тиражи. И е много трудно да промените, коригирате или управлявате модел, който не можете да тествате." Според Бейкър това е известно в областта на научните изследвания като „кризата за възпроизводимост на ML“.

По отношение на обещанията за сигурност, които VMware и други доставчици са направили, когато става дума за ML, Бейкър беше също толкова предпазлив. "Продавачите често изпитват прогнозни възможности за целите на сигурността, но приемат това със зърно сол", каза тя. „ML работи разумно с анализа на поведението при прогнозиране на вътрешни заплахи и работи разумно при прогнозирането и ранното откриване на известни заплахи за сигурността. Но не може да предскаже заплаха за сигурността или уязвимост, която е неизвестна. Ключът е да разберете своите ограничава, но използва силните си страни."

За да го каже по-приятелски настроен, Бейкър използва интересна метафора. "Това не е Батман. Това би било посветен анализатор по сигурността", каза тя. "ML е Робин, полезният състезател. Но Батман все още се нуждае от своя колан за полезност."