Vmware использует машинное обучение для добавления новых возможностей в рабочее пространство

На прошлой неделе VMware объявила, что запускает множество «умных» возможностей для своего продукта VMware Workspace One, который призван обеспечить понимание клиентов и повысить безопасность. Используя машинное обучение (ML) и другие технологии, платформа управления идентификацией, как сообщается, будет отслеживать поведение пользователей, производительность программного обеспечения и информацию об оборудовании. Эти функции появляются в то время, когда все большее число бизнес-приложений реализуют возможности искусственного интеллекта (ИИ).

Интеллектуальное Управление

Прежде чем более детально ознакомиться с новыми возможностями, важно понять, что же такое VMware Workspace One. Для непосвященных платформа позволяет ИТ-отделам удаленно управлять всеми устройствами и программами сотрудников, где бы они ни находились. Это включает в себя все, от мобильных устройств и виртуальных рабочих столов до приложений, таких как платформы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). В свою очередь, решение предоставляет пользователям доступ к своим любимым приложениям с помощью самообслуживания через приложение VMware Workspace на своем компьютере, где они просто вводят один набор учетных данных для входа в свои программы. Когда мы рассматривали решение VMware Workspace One в прошлом году, мы были впечатлены его возможностями, присудив ему наш 4-звездочный рейтинг «Отлично».

Workspace One Intelligence была первой из их недавно анонсированных возможностей для платформы. Используя ML, программное обеспечение теперь будет отслеживать и собирать данные из сети клиента, чтобы помочь определить возможности для улучшения. Платформа также предлагает инструменты визуализации, чтобы упростить понимание этих идей.

Например, предположим, что ваша компания развернула новое приложение для сотрудников, и использование приложения намного ниже того, на что вы рассчитывали. Workspace One Intelligence, который теперь может отслеживать производительность приложения, скажет вам, что большинство ваших сотрудников используют более медленную, устаревшую версию приложения. Используя новые возможности Intelligence, вы теперь сможете найти проблему и дать указание своим сотрудникам обновить приложение. Функции Workspace One Intelligence доступны уже сейчас.

VMware также объявила о запуске своей трастовой сети Workspace One. По сути, VMware открыл интерфейсы прикладного программирования (API) платформы для избранной сети партнеров, включая Crowdstrike, McAfee, Symantec и других крупных игроков в области безопасности. VMware также позволила этим компаниям передавать данные на платформу. Допустим, в вашей сети присутствует угроза безопасности, которая затрагивает не исправленные ПК с Windows. Теоретически, эти партнеры, обладая обширными знаниями о последних угрозах кибербезопасности, смогут передавать оповещения о не исправленных системах в VMware Workspace One. Вы даже можете настроить правило для автоматической отправки таких обновлений.

«Используя базу знаний этих партнеров, мы находимся в гораздо более удобном положении для быстрого выявления угроз и решения этих проблем», - сказал Дэвид Грант, вице-президент по маркетингу в VMware. Клиенты смогут воспользоваться трастовой сетью Workspace One позже этой весной.

Инструменты умного бизнеса

Внедрение VMware «умных» возможностей для VMware Workspace One похоже на то, что мы видели в других частях программного обеспечения для бизнеса. Только в этом месяце Microsoft анонсировала новый набор инструментов с так называемыми «интеллектуальными функциями», включая новые возможности для своей платформы Microsoft Power BI. ИИ-чат-роботы захватывают наше программное обеспечение для обслуживания клиентов, а загруженные ИИ продукты становятся все более распространенными на рабочем месте.

Пэм Бейкер - бизнес-аналитик, участник PCMag, специализирующийся на аналитике, и автор книги « Гадание данных: стратегии больших данных» . Бейкер провела большую часть своей карьеры, освещая мир больших данных и его влияние. Хотя технология, безусловно, захватывающая, она утверждает, что эти «интеллектуальные» инициативы не обходятся без препятствий.

«ML настолько хорош, насколько его модели, и не все модели созданы равными», - сказал Бейкер. «Кроме того, очень сложно протестировать модели ML, потому что практически невозможно получить один и тот же вывод из двух идентичных прогонов. И очень трудно модифицировать, исправить или управлять моделью, которую вы не можете протестировать». По словам Бейкера, это известно в области исследований как «кризис воспроизводимости ML».

Относительно обещаний безопасности, которые VMware и другие поставщики дали в отношении ML, Бейкер также проявил осторожность. «Продавцы часто рекламируют возможности прогнозирования в целях безопасности, но воспринимают это с недоверием», - сказала она. «ML довольно хорошо работает с аналитикой поведения при прогнозировании внутренних угроз, и он достаточно хорошо работает при прогнозировании и раннем обнаружении известных угроз безопасности. Но он не может предсказать угрозу безопасности или уязвимость, которая неизвестна. Ключ должен понять ее ограничивает, но использует свои сильные стороны."

Чтобы выразить это в более дружественной к ботанику форме, Бейкер использовал интересную метафору. «Это не Бэтмен. Это был бы специальный аналитик по безопасности», - сказала она. «М.Л. - Робин, помощник помощника. Но Бэтмену все еще нужен его служебный пояс».