Innholdsfortegnelse:
Video: Overview: VMware vSphere (Oktober 2024)
Forrige uke kunngjorde VMware at de lanserer en rekke "smarte" muligheter for VMware Workspace One-produktet som har som mål å levere kundeinnsikt og forbedre sikkerheten. Ved å bruke maskinlæring (ML) og andre teknologier vil identitetsadministrasjonsplattformen angivelig overvåke brukeratferd, programvareytelse og maskinvareinformasjon. Disse funksjonene kommer i løpet av en tid hvor stadig flere forretningsapplikasjoner implementerer kunstig intelligens (AI).
Intelligent ledelse
Før du ser nærmere på de nye mulighetene, er det viktig å forstå nøyaktig hva VMware Workspace One er. For uinnvidde lar plattformen IT-avdelinger fjernstyre alle ansattes enheter og programmer uansett hvor de er. Dette inkluderer alt fra mobile enheter og virtuelle stasjonære maskiner til apper som CRM-plattformer. I sin tur gir løsningen brukere selvbetjent tilgang til favorittappene sine via VMware Workspace-appen på maskinen deres, der de ganske enkelt legger inn ett sett med påloggingsinformasjon for programmene sine. Da vi gjennomgikk VMware Workspace One-løsningen i fjor, ble vi imponert over funksjonene og tildelt den vår 4-stjerners "Utmerket" -vurdering.
Workspace One Intelligence var den første av deres nylig annonserte evner for plattformen. Ved å bruke ML vil programvaren nå overvåke og høste data fra kundens nettverk for å finne muligheter for forbedring. Plattformen tilbyr også visualiseringsverktøy for å gjøre forståelsen av denne innsikten enklere.
La oss for eksempel si at selskapet ditt distribuerte en ny app for ansatte og at bruken av appen er langt under det du hadde håpet. Workspace One Intelligence, som nå kan spore resultatene for appen, vil fortelle deg at de fleste av dine ansatte bruker en tregere, utdatert versjon av appen. Ved å bruke den nye etterretningsfunksjonen har du nå innsikt for å oppdage problemet og instruere dine ansatte om å oppdatere appen. Workspace One Intelligence-funksjonene er tilgjengelige nå.
VMware kunngjorde også lanseringen av sitt Workspace One Trust Network. I hovedsak har VMware åpnet plattformens applikasjonsprogrammeringsgrensesnitt (API) for et valgt nettverk av partnere, inkludert Crowdstrike, McAfee, Symantec og andre store sikkerhetsaktører. VMware har også tillatt disse selskapene å mate data inn i plattformen. La oss si at det er en sikkerhetstrussel i nettverket ditt som påvirker ikke-sendte Windows-PCer. I teorien vil disse partnerne, med sin vell av kunnskap i de siste truslene mot cybersikkerhet, kunne føre et varsel om de uprioriterte systemene i VMware Workspace One. Du kan til og med sette opp en regel for automatisk å presse den slags oppdateringer.
"Ved å utnytte kunnskapsbasen til disse partnerne, er vi i en posisjon der vi er mye bedre egnet til raskt å identifisere trusler og løse disse problemene, " sier David Grant, visepresident for markedsføring i VMware. Kunder vil kunne dra nytte av Workspace One Trust Network senere i vår.
Smartere forretningsverktøy
VMwares infusjon av "smarte" muligheter for VMware Workspace One tilsvarer det vi har sett i andre deler av virksomhetsprogramvarelandskapet. Alene denne måneden kunngjorde Microsoft et nytt sett med verktøy med såkalte "intelligente funksjoner", inkludert nye muligheter for Microsoft Power BI-plattformen. AI chatbots overtar vår kundeserviceprogramvare og AI-lastede produkter blir mer allestedsnærværende på arbeidsplassen.
Pam Baker er en forretningsanalytiker, PCMag-bidragsyter som spesialiserer seg i analyse, og forfatter av boken Data Divination: Big Data Strategies . Baker har brukt mye av sin karriere på å dekke Big Data-verdenen og dens innvirkning. Selv om teknologien absolutt er spennende, argumenterer hun for at disse "intelligente" initiativene ikke er uten deres hinder.
"ML er bare så god som modellene, og ikke alle modeller er skapt like, " sa Baker. "Videre er det veldig vanskelig å teste ML-modeller fordi det er nesten umulig å få samme output fra to identiske kjøringer. Og det er veldig vanskelig å endre, rette eller styre en modell som du ikke kan teste." I følge Baker er dette kjent på forskningsfeltet som "ML-reproduserbarhetskrisen."
Når det gjelder sikkerhetsløftene som VMware og andre leverandører har gitt når det gjelder ML, var Baker like forsiktig. "Selgere selger ofte prediktive funksjoner i sikkerhetsøyemed, men tar det med et saltkorn, " sa hun. "ML fungerer rimelig bra med atferdsanalyse for å forutsi innsidetrusler, og det fungerer rimelig godt i prediksjon og tidlig oppdagelse av kjente sikkerhetstrusler. Men det kan ikke forutsi en sikkerhetstrussel eller sårbarhet som er ukjent. Nøkkelen er å forstå dens begrenser, men utnytter dens styrker."
For å si det mer nerdevennlige termer, brukte Baker en interessant metafor. "Det er ikke Batman. Det vil være en dedikert sikkerhetsanalytiker, " sa hun. "ML er Robin, den hjelpsomme sidekick. Men Batman trenger fremdeles nyttebeltet."
