Cisco wprowadziło architekturę Cisco Data Fabric, która pozwoli organizacjom w pełni wykorzystać potencjał ich danych maszynowych przy wsparciu sztucznej inteligencji. Oparta na platformie Splunk, Cisco Data Fabric została zaprojektowana tak, aby znacząco obniżyć koszty i złożoność obsługi danych maszynowych na dużą skalę. Umożliwia także ich wykorzystanie w aplikacjach AI, takich jak tworzenie własnych modeli AI, automatyzacja procesów czy korelacja wielu strumieni danych maszynowych i biznesowych w celu uzyskania wglądu i podejmowania lepszych decyzji.

Jeetu Patel, Chief Product Officer w Cisco. Fot. Cisco

– Dane maszynowe to dla organizacji na całym świecie prawdziwa żyła złota, choć jeszcze do niedawna ich wykorzystanie w AI było zbyt skomplikowane i kosztowne. Dziś to już przeszłość. Od pomiarów z czujników i wskaźników produkcyjnych, po dane z systemów sprzedaży i aktualizacje zdarzeń z aplikacji, serwerów czy sieci, dane maszynowe kształtują sposób działania biznesu. Splunk zrewolucjonizował przetwarzanie danych i analitykę w chmurze. Teraz Cisco Data Fabric ma szansę zrobić to samo w obszarze AI, umożliwiając firmom budowę modeli AI na podstawie własnych danych maszynowych – powiedział Jeetu Patel, Chief Product Officer w Cisco.

Architektura gotowa na erę AI

Cisco Data Fabric zostało stworzone z myślą o erze AI, umożliwiając organizacjom szybsze innowacje, zwiększenie bezpieczeństwa i większą zwinność biznesową. Dzięki integracji i aktywacji danych maszynowych z całej organizacji, nowa architektura dostarcza gotowe rozwiązania, które zmniejszają koszty i złożoność, jednocześnie rozwiązując problemy związane z zarządzaniem rozproszonymi danymi na dużą skalę.

Naszym celem jest zapewnienie klientom najszybszej i najbezpieczniejszej drogi od danych do działania – powiedział Kamal Hathi, SVP i GM Splunk, spółki Cisco. Wprowadzając AI w całej platformie i korzystając z otwartych standardów, nie tylko pomagamy organizacjom szybciej analizować informacje, ale też umożliwiamy im przewidywanie zmian i wdrażanie innowacji bez zbędnej złożoności. W rezultacie mogą świadczyć cyfrowe usługi, które są bardziej odporne, elastyczne i odpowiadają potrzebom użytkowników.

Źródło: Cisco

Wykorzystanie danych maszynowych dla agentowych systemów AI

Cisco Data Fabric przekształca strumienie danych w inteligencję operacyjną, która wspiera szybsze podejmowanie decyzji, zmniejsza ryzyko i napędza innowacje. Inteligentne zarządzanie danymi brzegowymi umożliwia zaawansowane filtrowanie, kształtowanie i warstwowanie danych, a zaawansowane mechanizmy federacji danych umożliwiają ich korelację z wielu źródeł, zapewniając pełny wgląd operacyjny, prawie w czasie rzeczywistym. Dzięki nowoczesnej warstwie interfejsu, wspieranej przez asystentów AI i funkcje agentowe, organizacje mogą znacząco zwiększyć szybkość rozwiązywania problemów, zmniejszyć obciążenie administracyjne i umożliwić zespołom podejmowanie decyzji szybciej niż kiedykolwiek.

Możliwości, jakie daje organizacjom Cisco Data Fabric:

• Praca z danymi maszynowymi na ogromną skalę
  • Zunifikowana, inteligentna baza danych: Upraszcza transformację danych z brzegu sieci, chmury i systemów lokalnych w czasie rzeczywistym, obejmując obszary SecOps, ITOps, DevOps i NetOps, przy zachowaniu optymalizacji kosztów i efektywności.
  • Analiza i wyszukiwanie danych w czasie rzeczywistym: Szybkie wyszukiwanie i analiza danych w miejscu ich przechowywania, w tym federacja źródeł takich jak Amazon S3 (dostępne już teraz), Apache Iceberg, Delta Lake (z Spark), Snowflake i Microsoft Azure, przy inteligentnym kierowaniu danych do odpowiedniego systemu magazynowania lub analityki. Kolejne źródła będą dostępne w 2026 roku.
  • Elastyczna, otwarta architektura: Dostosowuje się do różnych środowisk, zarówno lokalnych, jak i chmurowych, zapewniając zgodność ze standardami otwartymi, integracje plug-and-play oraz narzędzia samoobsługowe, wspierające innowacje bez ograniczeń.
• Wykorzystanie wartości danych wewnętrznych
  • Model podstawowy danych szeregów czasowych: umożliwia zaawansowaną analizę wzorców danych zmieniających się w czasie, co pozwala na wykrywanie anomalii, prognozowanie i automatyczne wskazywanie przyczyn problemów w całym Cisco Data Fabric. Dzięki temu wspiera proaktywne działania operacyjne, przyspiesza reakcję na incydenty i zamienia dane maszynowe w praktyczne informacje.
  • Podstawa innowacji AI: Unikalne funkcje, takie jak Splunk Machine Data Lake, dostarczają trwałą, gotową do AI bazę dla trenowania modeli i analiz biznesowych. W połączeniu ze Splunk AI Toolkit i Splunk Model Context Protocol Server umożliwiają wykorzystanie danych maszynowych jako paliwa dla zaawansowanych zastosowań AI.
• Integracja doświadczeń ludzi i agentów AI
  • Cisco AI Canvas: Integrując się ze Splunk Cloud Platform, Cisco AI Canvas dostarcza agenta AI do koordynowania procesów analitycznych oraz przestrzeń roboczą dla zespołów. To wirtualne „centrum dowodzenia” umożliwia zespołom głębsze spostrzeżenia, współpracę w czasie rzeczywistym i szybsze podejmowanie decyzji. Użytkownicy Splunk mogą korzystać z zaawansowanych narzędzi analitycznych i wizualizacyjnych oraz współpracować z innymi w intuicyjnym, zunifikowanym interfejsie.
  • AI wbudowane na każdym etapie: Platforma Splunk zawiera wbudowane funkcje AI wspierające wszystkie etapy cyklu życia danych, od wdrażania i zarządzania danymi, po wyszukiwanie agentowe i doświadczenie użytkownika, zwiększając produktywność, zwinność i innowacyjność.

Źródło: Cisco

– Cisco Data Fabric odpowiada na kluczowy problem współczesnych przedsiębiorstw napędzanych przez AI: konieczność szybkiego i bezpiecznego integrowania ogromnych strumieni danych maszynowych w celu zapewnienia ciągłej odporności. Dzięki podejściu umożliwiającemu współpracę rozproszonych źródeł danych bez konieczności ich przenoszenia, Cisco Data Fabric jest praktycznym rozwiązaniem dla organizacji wdrażających AI na dużą skalę. Skupienie na wyszukiwaniu w czasie rzeczywistym oraz wykorzystanie repozytorium danych gotowych do AI zmniejsza złożoność i skraca czas potrzebny na uzyskanie wniosków. Taka zunifikowana architektura stanowi istotny krok w kierunku budowy bardziej odpornych i wiarygodnych systemów AI – powiedziała Archana Venkatraman, starsza dyrektor ds. badań w zakresie zarządzania danymi w chmurze, IDC.

Źródło: informacje prasowe