Перегляд блогів Rackspace для оперативних вказівок щодо штучного інтелекту

Rackspace: Використання AI для оптимізації операцій та безпеки

Rackspace активно використовує штучний інтелект (AI) для подолання традиційних проблем бізнесу, таких як неструктуровані дані, неясне управління та висока вартість експлуатації моделей. Більше того, компанія зосереджена на вдосконаленні надання послуг, операцій безпеки, а також модернізації хмарних технологій, показуючи, де саме вона спрямовує свої зусилля.

RAIDER: Впровадження AI в сферу безпеки

Одним з яскравих прикладів використання AI є система RAIDER (Rackspace Advanced Intelligence, Detection and Event Research) у сфері безпеки Rackspace. Це спеціальна платформа, яка допомагає команді з кіберзахисту автоматизувати процеси, що раніше потребували значних людських зусиль. Система RAIDER об’єднує інтелектуальні можливості з інженерними робочими процесами завдяки AI Security Engine (RAISE) та використанню LLMs, що дозволяє автоматично створювати критерії виявлення загроз. Rackspace стверджує, що зменшила час на розробку правил виявлення більш ніж наполовину, а також знизила середній час до виявлення та відповіді.

Agentic AI: Зниження складності інженерних програм

Rackspace заявляє, що агентний AI допомагає мінімізувати складність у великих інженерних програмах. У статті про модернізацію VMware середовищ на AWS розповідається про модель, в якій AI агенти виконують аналіз даних і рутинні завдання, залишаючи архітектурні рішення та управління за людьми. Це допомагає уникнути виключення старших інженерів із проектів міграції, але водночас зберігає основні операції другого дня, коли часто виявляються проблеми з модернізацією інфраструктури без оновлення операційних практик.

Підтримувані AI операції: Автоматизація та прогнозування

Закріплюючи використання AI в автоматизації, Rackspace створює картини підтримуваних AI операцій, де моніторинг стає більш прогнозованим, а рутинні інциденти обробляються ботами. Сценарії автоматизації та телеметрія дозволяють виявляти шаблони та рекомендувати виправлення, знижуючи вартість робочої сили. Особливу увагу компанія приділяє фокусуванню стратегій та управлінських моделей, що критично важливо для впровадження AI.

Rackspace акцентує увагу на потребі усунення розрізнених та непослідовних даних для успішного впровадження AI, підкреслюючи важливість інвестицій в інтеграцію та управління даними. Це не лише думка компанії, а і поширена проблема для багатьох великих підприємств, що займаються AI.

У майбутньому Rackspace планує продовжити використання AI для оптимізації безпеки, підтримки модернізації та удосконалення управління сервісами. Вже сьогодні компанія робить ставку на економіку інференсії та управління, що будуть визначати архітектурні рішення до 2026 року. Це схильність до економічного підходу, а не до новизни, робить Rackspace прикладом для наслідування в сфері операційного AI.