Nexign: Rus Şirketleri Anomali Tespiti için Yapay Zekayı Yavaş Benimsiyor
Nexign tarafından yapılan bir araştırma, Rus şirketlerinin yüzde 79'unun BİT altyapı izleme araçlarını kullandığını, ancak yalnızca yüzde 17'sinin anomali tespiti için makine öğrenimi modelleri kullandığını ortaya koyuyor. Temel engeller arasında iç uzmanlık eksikliği, düşük veri kalitesi ve yatırım getirisini hesaplamadaki zorluk yer alıyor. Finans sektörü daha fazla ilgi gösterirken, küçük ve orta ölçekli işletmeler geride kalıyor.
Nexign'in araştırması, BT altyapı izlemenin Rus işletmeleri için standart hale geldiğini ve ankete katılan şirketlerin %79'unun sistem durumunu takip etmek için özel yazılımlar kullandığını gösteriyor. En çok talep edilen metrikler arasında CPU, bellek ve ağ yükü (%89), uygulama hataları ve arızaları (%86) ve hizmet yanıt gecikmeleri (%70) yer alıyor. Ancak, yalnızca %17'si otomatik anomali tespiti için makine öğrenimi araçlarını kullanıyor; oysa düzenleyici para cezaları, itibar kaybı ve müşteri kaybı gibi sonuçlar kabul ediliyor. Finans sektörü pilot projeler yürüterek daha proaktif davranırken, diğer sektörler bekle-gör yaklaşımını benimsiyor ve küçük işletmeler, kısmen temel izleme süreçlerinden yoksun oldukları için en az hazır olanlar. Uzmanlar, engelin teknolojik değil, organizasyonel ve ekonomik olduğunu belirtiyor. Mevcut makine öğrenimi araçları var, ancak uygulama olgun süreçler, uzman personel ve yüksek kaliteli normalleştirilmiş veri gerektiriyor. Ayrıca, ekonomik faydaları hesaplamanın zorluğu nedeniyle birçok proje finansman alamıyor. Nexign'in İş Geliştirme Direktörü Maxim Nartov, daha fazla hizmet ve dağıtık altyapı ile BT ortamları karmaşıklaştıkça geleneksel anomali tespitinin zorlaştığını ve önümüzdeki yıllarda makine öğreniminin izleme platformlarına entegrasyonunun derinleşeceğini vurguluyor.
Kaynak: CNews —
orijinal