Vmware는 기계 학습을 사용하여 작업 공간 1에 새로운 기능을 추가합니다.

지난주 VMware는 고객 통찰력을 제공하고 보안을 강화하기 위해 VMware Workspace One 제품에 대한 "스마트"기능을 출시한다고 발표했습니다. 기계 학습 (ML) 및 기타 기술을 사용하여 ID 관리 플랫폼은 사용자 행동, 소프트웨어 성능 및 하드웨어 정보를 모니터링하는 것으로보고되었습니다. 이러한 기능은 점점 더 많은 비즈니스 응용 프로그램에서 인공 지능 (AI) 기능을 구현하는시기에 발생합니다.

지능형 관리

새로운 기능을 자세히 살펴보기 전에 VMware Workspace One이 무엇인지 정확히 이해하는 것이 중요합니다. 초기 단계의 경우, 이 플랫폼을 통해 IT 부서는 모든 직원 장치 및 프로그램을 어디에 있든지 원격으로 관리 할 수 ​​있습니다. 여기에는 모바일 장치 및 가상 데스크톱에서 CRM (Customer Relationship Management) 플랫폼과 같은 앱에 이르는 모든 것이 포함됩니다. 또한이 솔루션은 시스템의 VMware Workspace 앱을 통해 즐겨 사용하는 앱에 대한 셀프 서비스 액세스를 사용자에게 제공합니다. 작년에 VMware Workspace One 솔루션을 검토 한 결과 그 기능에 깊은 인상을 받았으며 4 성급 "Excellent"등급을 받았습니다.

Workspace One Intelligence는 플랫폼에 대해 새로 발표 된 기능 중 첫 번째 기능입니다. ML을 사용함으로써 소프트웨어는 이제 고객의 네트워크에서 데이터를 모니터링하고 수집하여 개선의 기회를 찾아냅니다. 이 플랫폼은 또한 이러한 통찰력을보다 쉽게 ​​이해할 수 있도록 시각화 도구를 제공합니다.

예를 들어, 회사에서 직원을위한 새 앱을 배포했으며 앱 사용이 기대했던 것보다 훨씬 낮다고 가정 해 봅시다. 이제 앱 성능을 추적 할 수있는 Workspace One Intelligence는 대부분의 직원이 느리고 오래된 버전의 앱을 사용하고 있음을 알려줍니다. 새로운 인텔리전스 기능을 사용하면 문제를 파악하고 직원에게 앱을 업데이트하도록 지시 할 수 있습니다. Workspace One Intelligence의 기능을 사용할 수 있습니다.

VMware는 또한 Workspace One Trust Network의 출시를 발표했습니다. 기본적으로 VMware는 Crowdstrike, McAfee, Symantec 및 기타 주요 보안 플레이어를 포함한 선택된 파트너 네트워크에 플랫폼의 API (응용 프로그래밍 인터페이스)를 열었습니다. VMware는 또한 이들 회사가 플랫폼에 데이터를 공급할 수 있도록했습니다. 패치되지 않은 Windows PC에 영향을 미치는 보안 위협이 네트워크에 있다고 가정 해 봅시다. 이론적으로 이러한 파트너는 최신 사이버 보안 위협에 대한 풍부한 지식을 바탕으로 패치되지 않은 시스템에 대한 경고를 VMware Workspace One에 제공 할 수 있습니다. 이러한 종류의 업데이트를 자동으로 푸시하도록 규칙을 설정할 수도 있습니다.

VMware의 마케팅 부사장 David Grant는 "이러한 파트너의 지식 기반을 활용하여 위협을 신속하게 식별하고 문제를 해결하는 데 훨씬 더 적합한 위치에 있습니다."라고 말합니다. 고객은 올 봄 후반에 Workspace One Trust Network를 활용할 수 있습니다.

똑똑한 비즈니스 툴

VMware Workspace One에 대한 "스마트"기능의 VMware 주입은 비즈니스 소프트웨어 환경의 다른 부분에서 본 것과 유사합니다. 이번 달에만 Microsoft는 Microsoft Power BI 플랫폼의 새로운 기능을 포함하여 소위 "지능형 기능"을 갖춘 새로운 도구 세트를 발표했습니다. AI 챗봇은 고객 서비스 소프트웨어를 인수하고 있으며 AI가 포함 된 제품은 직장에서 더욱 보편적으로 사용되고 있습니다.

Pam Baker는 비즈니스 분석가, 분석을 전문으로하는 PCMag 기고가이며 Data Divination: Big Data Strategies 책을 저술했습니다. 베이커는 빅 데이터의 세계와 그 영향에 대해 많은 경력을 쌓았습니다. 이 기술은 확실히 흥미 진진하지만, 이러한 "지능형"이니셔티브에는 장애물이 없다고 주장합니다.

베이커는“ML은 모델만큼이나 우수하며 모든 모델이 동일한 것은 아니다. 또한 두 번의 동일한 실행에서 동일한 출력을 얻는 것이 거의 불가능하기 때문에 ML 모델을 테스트하기가 매우 어렵습니다. 테스트 할 수없는 모델을 수정, 수정 또는 관리하기가 매우 어렵습니다. " 베이커에 따르면, 이것은 연구 분야에서 "ML 재현성 위기"로 알려져 있습니다.

ML과 관련하여 VMware 및 기타 공급 업체가 맺은 보안 약속과 관련하여 Baker는 신중하게주의를 기울였습니다. "공급 업체는 종종 보안 목적으로 예측 기능을 선전하지만 소금 한 덩어리로이를 수행합니다"라고 그녀는 말했습니다. "ML은 내부자 위협 예측에서 행동 분석과 합리적으로 잘 작동하며 알려진 보안 위협의 예측 및 조기 탐지에서 합리적으로 잘 작동하지만 알려지지 않은 보안 위협이나 취약성을 예측할 수 없습니다. "하지만 한계를 활용하십시오."

좀 더 친근한 용어로 표현하기 위해 Baker는 흥미로운 은유를 사용했습니다. "배트맨이 아닙니다. 전담 보안 분석가가 될 것"이라고 그녀는 말했습니다. "ML은 도움이되는 조수 로빈입니다. 그러나 배트맨은 여전히 ​​유틸리티 벨트가 필요합니다."