Cisco Data Fabric maakt van al je data AI-data

Er wordt wel eens gezegd dat als de AI-bubbel knapt, we tenminste allemaal geordende data overhouden. Om een eigen AI-model te kunnen draaien, moet de eigen data immers op orde zijn. Helaas is dat niet het geval bij veel bedrijven. Data zweeft rond op eigen servers, in clouds en op talloze andere locaties. Het netjes op orde brengen is al een enorme uitdaging, laat staan om het vervolgens klaar te stomen voor het trainen van een AI. Toch belooft Cisco hierin een oplossing

Tijdens de Conf25. in Boston lanceerde het bedrijf 'Cisco Data Fabric'. Een tool die volgens Cisco een "een next-generation architectuur die de volledige levenscyclus van machine data samenbrengt" is. Simpeler gezegd stelt Cisco dat de tool data uit vrijwel alle locaties kan verzamelen, kan analyseren en klaar kan maken voor gebruik in AI-modellen.

Het opmerkelijke aan de tool is dat je de data kunt laten staan waar hij nu staat. Er is geen vereiste om het ergens in te laden of te verplaatsen naar een ander systeem. Cisco Data Fabric moet de verbindende factor tussen al deze locaties gaan worden.

De beloofde flexibiliteit van deze open architectuur in combinatie met de toekomstige uitbreidingen, zoals een model dat patronen in tijdreeksen kan herkennen, moeten ervoor zorgen dat dit soort machine data aan AI modellen gekoppeld kan worden. Hierdoor moeten nieuwe inzichten ontstaan en processen sneller verlopen.

A few more Splunks

Naast Data Fabric, kondigde Cisco tijdens de conferentie nog wat meer dingen aan die vooral uit de overname van Splunk voort lijken te komen.

Zo komt het met Splunk Enterprise Security Essentials en Premier Edition. Deze moeten het opsporen, onderzoeken en verhelpen van dreigingen met AI versnellen. Routinetaken worden geautomatiseerd, meldingen gefilterd en malware diepgaand geanalyseerd, waardoor beveiligingsteams zich volgens het bedrijf meer kunnen richten op strategische keuzes. 

Ook Splunk Observability krijgt uitbreiding met AI. Het kan hierdoor niet alleen IT-systemen, maar ook AI-toepassingen en grote taalmodellen monitoren. Teams kunnen incidenten sneller analyseren, prestaties en kosten beter bewaken en storingen voorkomen. Dankzij de koppeling van observatietools krijgen organisaties één compleet overzicht van applicatie-, netwerk- en gebruikersprestaties.