Azure-ийн шинэ ил тод байдал, AI агентын өртөг ба кибер эрсдэл

Шинэ бүтэц нь “Agents and Infra” болон “Devices and Consumer” гэсэн хоёр хэсэгтэй болно. Өмнө нь Productivity and Business Processes, Intelligent Cloud, More Personal Computing гэсэн гурван сегментээр тайлагнадаг байсан тул Azure-ийн бие даасан жин шууд харагддаггүй байв. Azure-ийн тоо ил болох нь cloud, AI тооцооллын өсөлтийг Microsoft-ийн бусад орлоготой ялган үнэлэх боломж олгоно. Дараагийн тайлангуудаас Azure-ийн өсөлт AI үйлчилгээний бодит эрэлттэй хэр зэрэг нийцэж байгааг, мөн дэд бүтцийн асар их зардалтай харьцуулж ажиглах нь чухал.

Энэ хэрэг нь үйлчилгээ авахдаа өгсөн иргэний үнэмлэх, жолооны үнэмлэхийн зураг зэрэг таних мэдээлэл урт хугацааны эрсдэл дагуулдгийг сануулж байна. Ийм мэдээллээр данс нээх, зээл хүсэх, зорилтот залилан зохиох боломжтой. Хэрэглэгчид өөрийн нэр дээрх сэжигтэй данс, зээлийн хүсэлт болон фишинг мессежийг онцгой анхаарах хэрэгтэй. Компаниудын хувьд гуравдагч талын систем, баримт бичгийн хадгалалт, мэдээлэлд хандах эрхийн хяналтаа давхар шалгах дохио боллоо.

Console нь байгууллагын IT үйлчилгээний ажлыг AI-аар автоматжуулах чиглэлд ажилладаг. Кибер хамгаалалтын үйлдвэрлэгч ийм бүтээгдэхүүн авч байгаа нь төхөөрөмж, сүлжээ хамгаалахаас гадна ажилтны хүсэлт, тохиргоо, дотоод үйлчилгээг нэг урсгалд оруулах зорилгыг илтгэнэ. Байгууллагуудын хувьд автоматжуулалт нь хурд нэмэх ч админ эрх, мэдээлэлд нэвтрэх зөвшөөрөлтэй холбогддог тул хяналтгүй агентын эрсдэл бас өснө. Энэ зах зээлд Sequoia-ийн дэмжлэгтэй Serval ч хүчтэй өрсөлдөгчөөр үлдэж байгаа талаар ажиглагчид үзэж байна.

Энэ ангилал нь моделиуд хамгаалагчдад ашигтай байхын зэрэгцээ халдагч талын чадавхыг өсгөж болох хэмжээнд хүрч байгааг илтгэнэ. Тиймээс компанийн зүгээс нэвтрэлт, ашиглалт болон гаргалтад нэмэлт хамгаалалт хэрэгжүүлэхээр төлөвлөж байна. Аж ахуйн нэгжүүд AI хэрэгсэл сонгохдоо зөвхөн код бичих, шинжилгээ хийх чадвараас гадна эрхийн удирдлага, аудитын мөр, мэдрэмтгий өгөгдлийн хамгаалалт зэрэг хяналтын давхаргыг шалгах шаардлага улам нэмэгдэнэ. Astra-ийн бодит нэвтрэх нөхцөл, хамгаалалтын дэлгэрэнгүйг цаашид ажиглана.

GitHub-ийн гол санаа нь загварын гаралтыг хэт танахын оронд даалгаврыг анхнаас нь зөв ойлгож, шаардлагатай контекстийг оновчтой дамжуулан, дахин хийлгэх ажлыг багасгах явдал юм. Өөрөөр хэлбэл нэг удаагийн inference биш, даалгавар бүхэлдээ дуусах хүртэлх зардал, чанарыг хамтад нь хэмжих хэрэгтэй. Хөгжүүлэлтийн багууд AI хэрэгслийн хэрэглээг сар бүрийн токеноор дүгнэхээс зайлсхийж, кодын хяналт, алдаа засвар, тестийн хугацаа зэрэг бодит үр дүнтэй холбох нь зөв. Ялангуяа агентын горим ашиглах үед хэмнэлт гэдэг нь бага токенээс илүү бага дахин ажил гэсэн үг байж болно.

Энэ хэлцэл нь cloud компаниуд өгөгдөл боловсруулах жижиг, хурдан, хөгжүүлэгчид ойр хэрэгслүүдийг стратегийн чухал давхарга гэж үзэж буйн илрэл. DuckDB нь тусдаа том өгөгдлийн сангийн сервер босголгүйгээр локал орчин, дата pipeline, аналитик ажиллуулахад тохиромжтой. AWS-ийн мэдээлснээр DuckDB нээлттэй эхийн төсөл хэвээр, бие даасан сангийн дор үргэлжилнэ. Хэрэглэгчид цаашид AWS үйлчилгээтэй илүү нягт уялдах эсэх, нээлттэй засаглал болон лицензийн бодит өөрчлөлтийг ажиглах хэрэгтэй.