數(shù)據(jù)中心對人工智能的期望價值
發(fā)布時間：2024-04-10 14:42:04瀏覽次數(shù)： 3522
人工智能在數(shù)據(jù)中心的崛起給企業(yè)的首席信息安全官們帶來了希望和警惕。以下是數(shù)據(jù)中心采用人工智能的利弊。
人工智能和機器學習應用程序在數(shù)據(jù)中心快速得到應用，從企業(yè)防火墻的威脅搜索到能源管理和物理安全，再到事件響應，它們的應用無處不在。根據(jù)Dell'Oro集團日前進行的一項研究，在未來五年內，20%的以太網交換機端口將用于基于人工智能的服務器。
根據(jù)CoreSite公司發(fā)布的《2023年數(shù)據(jù)中心狀況》調查報告，人工智能設備的發(fā)展已經開始，但它們在數(shù)據(jù)中心管理方面的價值和能力仍有待驗證，漏洞也有待解決，盡管供應商和流行文化都在大力開展營銷活動。
咨詢機構Wursta公司的首席信息安全官、安全和管理服務全球副總裁PeteHoff指出，盡管人工智能被大肆宣傳，但它仍處于初級階段，因為供應商和用戶都在努力確定最具生產力、最高效、最具成本效益的方式來使用這項技術。
Hoff在數(shù)據(jù)丟失預防領域工作了近20年。他建議，在企業(yè)開始投資人工智能之前，應該確保它擁有準確、有效的數(shù)據(jù)模型。接下來，他建議企業(yè)使用適當?shù)拈_發(fā)參數(shù)來構建自己的模型，以及如何執(zhí)行其分析。他說，“除非企業(yè)有一個計劃，否則不會得到好的結果，而需要一個認為自己需要的清晰的計劃，提出正確的問題是成功的一半。”
清楚地識別和定義預期的結果
Hoff建議確定預期結果，并定義這些結果需要是什么。這將包括有關數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)生命周期管理的結果。如果沒有對結果的期望和對輸入的清晰理解，就無法判斷輸出的有效性。
他指出，如果定義不完整，輸出定義明確，一些潛在的網絡安全威脅可能會被忽視。
他說:“想象一下，監(jiān)控所有的電波、無線電波、通信、微波，這些都是可能進入數(shù)據(jù)中心的通信措施，并了解人們可能帶來的對個人或技術的威脅。現(xiàn)在大多數(shù)數(shù)據(jù)中心都不允許外人攜帶手機和其他設備。因此他們可能在機架上安裝硬件，讓他可以嗅探其他人的數(shù)據(jù)。可以遠程控制自己的設備，利用這項技術在其能力范圍內做任何他想做的事情。”
許多安全專業(yè)人士仍然對人工智能的功能和成本存在誤解。Dell'Oro集團市場研究高級總監(jiān)MauricioSanchez表示，盡管一些首席信息安全官和企業(yè)高管預計人工智能可能會改變游戲規(guī)則，通過更換員工來降低企業(yè)成本和支出，但這不太可能實現(xiàn)。
他表示，在可預見的未來，人類分析師仍將審查和確認人工智能做出的重要決定。雖然人工智能可以取代一些平凡的工作，例如如數(shù)據(jù)收集，但必須有人看看這些數(shù)據(jù)，并確定人工智能是否做出了正確的選擇。他說，“我認為這種情況還會持續(xù)一段時間，在相當長一段時間內，我們都不會信任機器。”
投資人工智能之前做足功課
Sanchez表示，潛在用戶仍處于分析階段，試圖確定該技術是否作為第一代產品具有功能和益處，或者他們應該等到供應商解決漏洞并改進功能。他建議首席信息安全官進行分析，以確定人工智能技術是否可以提高安全運營中心(SOC)的能力，降低風險，并獲得積極的投資回報。僅憑信念購買一項技術是一種失敗的主張。
Dell'Oro集團負責企業(yè)市場研究項目的副總裁SamehBoujelbene表示，目前大多數(shù)人工智能功能都是以訂閱的方式提供的，這意味著企業(yè)需要購買一個多年期的許可證，以確保獲得預期的性能或其他價值。如果買方不知道如何利用服務或服務不符合他們的期望，有效或其他，客戶可能不會續(xù)訂。
她說:“這就是為什么很多供應商現(xiàn)在不僅在努力推動訂閱的原因。供應商真正意識到，銷售人員的工作不僅僅是銷售訂閱，而是銷售訂閱并確保客戶正在使用它。”
Sanchez指出，當出現(xiàn)新技術或技術采用的轉變，而供應商在第一代中沒有做到這一點時，可能需要更多的努力才能讓企業(yè)新采用這項技術。
Dasera公司首席執(zhí)行官AniChaudhuri說，“人工智能對管理數(shù)據(jù)中心本身的潛在影響超出了運營效率。人工智能可以實現(xiàn)智能工作負載編排，根據(jù)實時需求動態(tài)分配資源并優(yōu)化性能。”Chaudhuri指出，隨著人工智能系統(tǒng)不斷學習和適應不斷變化的工作負載和不斷變化的條件，自動化可以提高可擴展性、更快的響應時間和成本優(yōu)化。
然而，將人工智能集成到數(shù)據(jù)中心管理中可能會產生意想不到的后果。Chaudhuri說：“人工智能系統(tǒng)的可靠性取決于它們所訓練的數(shù)據(jù)，訓練數(shù)據(jù)中的偏見或不準確可能導致決策失誤。”還存在過度依賴人工智能系統(tǒng)的風險，人類的監(jiān)督和批判性思維可能會減少。數(shù)據(jù)中心必須在利用人工智能能力和保持人類專業(yè)知識之間取得平衡，以確保采用全面的方法來管理和保護數(shù)據(jù)中心。”
