Günlük ve haftalık bültenlerimize katılın; en son güncellemeleri ve sektördeki yapay zeka hakkında özel içerikleri takip edin.
Yapay zeka patlaması, veride büyük bir artışa sebep oldu. Yapay zeka modelleri, eğitim için devasa verisetlerine ihtiyaç duyuyor ve bu modellerin desteklediği yükler, ister iç araçlar ister müşteri odaklı uygulamalar olsun, büyük miktarlarda telemetri verisi üretiyor: günlükler, metrikler, izler ve daha fazlası.
Telemetri Kontrolündeki Sorun: Kural Tabanlı Yaklaşımlar
Modern işletme sistemleri sürekli olarak petabayt ölçeğinde operasyonel veri üretiyor. Bu gürültülü ve yapılandırılmamış bilgi bir miktar değer taşısa da, her verinin olayları belirlemekte kritik bir sinyal olmadığını belirtmekte fayda var. Bu durum, ekiplerin duyurularında önemli verileri ayıklamakta zorlanmasına yol açıyor. Her şeyi sistemine yüklediklerinde, maliyetler ve yanlış pozitiflerle karşılaşırken; sadece belirli verileri seçtiklerinde ise ölçeklenebilirlik ve doğruluk azalıyor, bu da önemli tehditlerin gözden kaçmasına sebep oluyor.
Bir KPMG anketine göre, işletmelerin neredeyse %50’si güvenlik ihlalleri yaşadıklarını ifade ediyor ve kötü veri kalitesi ile sahte alarmlar önemli sorunlar arasında yer alıyor. Bazı güvenlik bilgi ve olay yönetimi (SIEM) sistemlerinin ve gözlemlenebilirlik araçlarının gürültüyü azaltmak için kural tabanlı filtreleri bulunsa da, bu katı yaklaşım, artan veri hacimlerine yanıt vererek evrim geçiremiyor.
Observo AI: Çözüm Sunan Yeni Bir Oyunucu
Bu açığı kapatmak için, daha önce Rubrik’te mühendislik yöneticiliği yapmış olan Gurjeet Arora, operasyonel veri boru hatlarını yapay zeka ile optimize eden Observo platformunu geliştirdi. Bu platform, telemetri kaynakları ile hedefleri arasında yer alıyor ve gelen veri akışını analiz etmek için makine öğrenimi (ML) modelleri kullanıyor.
Böylece, bu sistem bilgiyi anlayıp sesi azaltarak nerelere yönlendirilmesi gerektiğini belirliyor; yüksek değerli olay uyarı ve yanıt sistemlerine veya farklı veri kategorilerini kapsayan daha uygun fiyatlı bir veri göletine. Özetle, yüksek önem taşıyan sinyalleri kendisi bulup doğru yere yönlendiriyor.
Şirketler İçin Avantajlar
Observo AI, sadece dokuz ay içinde, Informatica, Bill.com, Alteryx gibi ondan fazla işletme ile çalışma fırsatı buldu. 600% oranında gelir artışı gördüklerini ve bazı rakiplerinden müşteri çekmeyi başardıklarını belirten Arora, “Rakibimiz şu anda Cribl. AI kullanımı, veri optimizasyonu ve zenginleşmesi açısından belirgin bir fark yaratıyor.” diyerek, rakiplerine göre veri gürültüsünü %60-70 oranında azalttıklarını aktardı.
Şirket, gerekli verileri tam olarak içeren bir altyapı kurarak, bir Kuzey Amerika hastanesinin Azure Sentinel SIEM üzerindeki toplam maliyetini %50 oranında düşürdü. Bu sayede en önemli alarmlara odaklanarak kritik olayları çözme süresinde %35 azalma sağladılar.
Gelecek Planları
Şirketin sonraki adımları; pazarlama stratejilerini hızlandırmak ve Cribl, Splunk, DataDog gibi rakipleriyla rekabet etmek. Ayrıca, daha fazla yapay zeka yeteneği, anomali tespiti, veri politikası motoru, analiz ve veri bağlantıları eklemeyi planlıyorlar.
Global gözlemlenebilirlik araçları ve platformlarının pazarının, 2023’te 2.4 milyar dolar iken, 2028’de 4.1 milyar dolar seviyesine çıkması bekleniyor.
