في هذا البودكاست ، نتحدث إلى ستيوارت هونويك ، كبير مسؤولي التكنولوجيا الميداني (CTO) للمنصات السحابية في أوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا ، حول استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) في التخزين.
وبشكل أكثر تحديداً ، نتحدث مع هونويك عن الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOPS) كأداة للتحسين إدارة التخزينوالاستدامة وأمن البيانات.
يشبه هونويك AIOPS في إدارة التخزين إلى ساعة اللياقة البدنية لمركز البيانات. وبعبارة أخرى ، يمكن أن يساعد في خفض انبعاثات الكربون ومراقبة استخدام الطاقة على المستويات الصغيرة والماكرو عبر الأسطول.
ولكن علاوة على ذلك ، يمكن أن يمكّن الاستجابات التفاعلية والاستباقية على المخاوف الأمنية ، والسماح للمسؤولين بطرح أسئلة باللغة الطبيعية حول الأجهزة تحت إدارتها وحتى توليد التعليمات البرمجية.
ما هو AIOPS؟
AIOPS هي عمليات الذكاء الاصطناعي. وبشكل أساسي ، إنها طريقة لاستخدام هذا المجال المزدهر المذهل من الذكاء الاصطناعي لتبسيط العمليات وتعزيزها. إنه يشبه إلى حد ما ساعة اللياقة البدنية لمركز البيانات الخاص بك.
هذا تشبيه كبير ، لأنه إذا فكرنا في ما تفعله ساعة اللياقة البدنية ، فإنه يجمع الكثير من البيانات الخام منك كفرد ، ويقوم بالكثير من الأرقام التي تتجول في ذلك ، ثم تعرض لك ما تعنيه هذه الأرقام حتى تتمكن من الحصول على هذه الرؤى.
الفكرة الرئيسية ل AIOPS كمفهوم هي القدرة على فهم مقاييس ما يجري في مرحلة البيانات ، ولكن أيضا استخدام هذه المقاييس لتسريع ما سيحدث في المستقبل ، لمحاولة ذلك تحديد السلوك الشاذ. وأيضًا أيضًا لاستخدامه لمحاولة تقليل المخاطر وزيادة الاستدامة وزيادة الأداء الكلي وجعل الأمور أكثر بساطة للعمل.
كيف يمكن أن تساعد AIOPs في استدامة التخزين؟
الاستدامة هي شيء يتجاوز العقل للعديد من المنظمات ، وهناك الكثير من الطرق المختلفة التي يمكننا من خلالها النظر إلى هذا.
إذا نظرنا بشكل خاص إلى هذا من وجهة نظر التخزين ، فإن ما نراه هو محرك للمؤسسات خفض بصمة الكربون الخاصة بهم وخفض استهلاك الطاقة من منصات التخزين.
ماهية AIOPS هو فهم ماهية استهلاك الطاقة الحالي ، ليس فقط على المستوى الجزئي ، كما هو الحال في كل نظام ، ولكن أيضًا قادرًا على رؤيته على مستوى ماكرو ، حتى أتمكن من رؤية أسطول مركز البيانات بأكمله – وهذا هو ما هو بصمة الكربون الخاصة بي ، وهذا هو ما هو استهلاك الطاقة الخاص بي.
ولكن بعد ذلك ، استخدم تلك البيانات لبدء البناء في هذه الاتجاهات ، تلك التوقعات ، لذلك أستطيع أن أقول ، “حسنًا ، هذا هو ما هو استهلاك الطاقة الخاص بي الآن. أرى تغييرًا بنسبة 5 ٪ على أساس سنوي. لذا ، يمكنني أن أرى أن شيئًا ما قد تغير.”
أو قد أكون قادرًا على القول ، “حسنًا ، هناك ارتفاع غير عادي حقًا على هذا النظام بالذات. هذا النظام يتصرف بشكل غير عادي قليلاً ، مما قد يشير إلى وجود عبء عمل معين يستهلك أداءً أكثر مما ينبغي.”
ولكن يمكننا أن نذهب إلى أبعد من ذلك ، ولدينا القدرة على تقديم استهلاك الطاقة ، وما الذي يحتاجه بصمة الكربون في المستقبل. لذلك ، مرة أخرى ، باستخدام كل هذه البيانات لنمذجة ما قد يبدو عليه ذلك في المستقبل.
هذا كل شيء يتعلق بالمساعدة ليس فقط لفهم ما تستهلكه وتستخدمه حاليًا ، ولكن أيضًا لمساعدتك في التخطيط للمستقبل. لذلك ، يمكنك اتخاذ تلك القرارات حول مكان وضع أعباء عمل جديدة ، وربما حول الأنظمة التي سيتم نشرها حيث ، والحصول على رؤية قوية حقًا لما يمكن أن يبدو عليه المستقبل من وجهة نظر القوة والاستهلاك.
كيف يمكن لـ AIOPs المساعدة في أمان البيانات؟
أمان البيانات هو موضوع واسع جدا. لقد شهدنا بعض النجاح الكبير مع مجموعة متنوعة من المنظمات في عدد من العمودي ، وخاصة حول الرأسية الصحية ، حيث يمكننا تبسيط الإدارة من خلال تجسيد طريقة العمل AIOPs هذه.
إذا فكرنا في الأمن في مجالين ، فإننا نفكر في الأمر من حيث الأمن التفاعلي والاستباقي.
يمكن أن تساعد طريقة AIOPS في العمل ، أولاً وقبل كل شيء ، بطريقة تفاعلية. لذلك ، لأن إنها قادرة على رؤية ما يحدث من وجهة نظر البيانات، يمكن أن تفهم ما إذا كانت أنماط الوصول إلى البيانات طبيعية أم لا ، سواء كانت غير طبيعية أم لا. يمكن أن ينظر إلى أشياء مثل نسبة الحد من البيانات.
بطبيعة الحال ، إذا أصبحت نسبة الحد من البيانات سيئة للغاية ، فهذا مؤشر جيد على أن البيانات التي يتم كتابتها إليها يتم تجفيفها مسبقًا أو مضغوطًا مسبقًا. إذا تم تجفيفه مسبقًا ، فقد يشير ذلك إلى هجوم فدية قيد التقدم.
من خلال الجمع بين هذا المقياس ومع معدل نمو البيانات ، حيث يأتي الهجوم ، يمكننا تحديد ذلك ونقول ، “مهلا ، نحن نعلم أنه يمكننا رؤية هجوم يحدث. نحن نعرف من أين يأتي ، وهنا الثقة التي لدينا.” هذا الجانب التفاعلي للأشياء.
يحدث هجوم في الوقت الفعلي. دعونا نحدد من أين جاء.
على الجانب الاستباقي من الأشياء ، إذا كنت تستطيع أن تتخيل وأنت تغادر منزلك للعمل في الصباح ، مع وجود شيء على هاتفك يمكن أن يتحقق بسرعة ويقول ، “أوه ، لم تقفل هذه النوافذ” ، أو “لم تقفل الباب الأمامي” ، أو ربما “لقد تركت المفاتيح في الباب الخلفي”.
هناك الكثير من الأشياء المختلفة التي يمكن تكوينها على أساطيل الخادم وعلى أساطيل التخزين ؛ إعدادات مختلفة ، معلمات مختلفة. وعلى سبيل المثال ، تمكين Telnet على الخادم. الآن ، هذا ، بالطبع ، ليس له تشفير ، لذلك قد يكون ضعفًا.
من خلال تحديد استباقي من AIOPs ، يمكننا مسح تكوين الأنظمة وتحديد نقاط الضعف هذه ، وتحديد الطريقة التي يتم بها تكوين الأنظمة ومحاولة اكتشاف متجهات الهجوم قبل أن تتعرض للهجوم باستخدامها. التحقق بشكل فعال ما إذا كان الباب مغلقًا قبل أن يحاول أي شخص اقتحامه أم لا.
كيف يمكن أن تساعد AIOPs في إدارة التخزين؟
إدارة التخزين موضوع كبير. إنه شيء تريد الكثير من المنظمات قضاء بعض الوقت في الدردشة معنا. كل ذلك يعود إلى نفس المثال الذي قدمته منذ لحظة في قطاع الرعاية الصحية لقيادة تكلفة الإدارة وتبسيطها.
عندما نرى أحدث نمو هنا هو أخذ فكرة AIOPS خطوة واحدة إلى الأمام والاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي على وجه التحديد ، من خلال البناء في وكيل منظمة العفو الدولية التوليدي قادر على الوصول إلى قلب الإجابة على سؤال في أسرع وقت ممكن.
لذا ، قد تطرح سؤالًا بسيطًا على غرار ، “كيف تعمل هذه الميزة المعينة؟” أو “ما هي فائدة تلك القدرة بالذات؟”
على سبيل المثال ، تكرار المترو. قد ترغب بعد ذلك في القول ، “كيف يمكنني إعداده؟” أو ، “أعطني ملخصًا تنفيذيًا لتلك القدرة بالذات حتى أتمكن من إرسالها إلى فريق القيادة الخاص بي.”
على الرغم من ذلك ، فإن ما نراه هو المضي قدمًا من ذلك هو أن هذه المحركات لا تستطيع فقط إعطائك إجابات سريعة وليس فقط للوثائق المرجعية ، ولكن في الواقع ، على سبيل المثال ، قم بإنشاء قصاصات من الكود إما باستخدام API REST [application programming interface]، كتاب playbook ansible أو قم بإنشاء بعض رمز python باستخدام SDKs [software development kits].
[You might say]، “أنا بحاجة إلى بناء كتاب ألعاب Ansible لنشر في بيئتي.” سيعود ويذهب ، “حسنًا ، إليك نموذج لعب قد ترغب في استخدامه.”
حيث يسير هذا في النهاية ، وأحدث الابتكار الذي نراه ، هو القدرة على طرح أسئلة حول تفاصيل بيئتك. لذلك بدلا من [just being] ذات صلة بالوثائق ، والقدرة على القول ، “ما الذي يحدث في هذا النظام بالذات؟ هل هناك تأثير أداء ناتج عن النسخ المتماثل على هذا النظام بالذات؟ كيف يمكنني معالجة النظام على ذلك؟”
كل هذا النوع من الأشياء ، لأنه قادر على فهم جميع البيانات ، يمكن أن يرى كل السياق ، ويمكن أن يبني لك حقًا إجابة قيمة ، تهدف في النهاية إلى المساعدة في تحرير الوقت لمؤسستك.
