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인공 지능(AI)

AI를 통해 디지털 회복 탄력성을 가속화하십시오

보안 및 옵저버빌티를 위한 목적형 AI를 통해 사고 탐지, 조사 및 대응에 필요한 시간과 노력을 줄일 수 있습니다.

AI를 통해 디지털 회복 탄력성을 강화하는 방법

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48%

의 보안 전문가가 AI의 장점 덕분에 판도가 바뀔 것으로 예상된다고 답했습니다.

86%

의 CISO는 AI를 통해 기술 격차 및 인재 부족을 완화할 수 있다고 답했습니다.

91%

의 기업이 AIOPS가 옵저저빌리티 목표를 달성하는데 핵심 요소라고 답했습니다.

숫자로 보는 AI

AI 결과물, 책임성 보장 방법

새로운 AI 시대에 가치를 실현하기 위해서는 신중한 접근 방식이 필요합니다. 이러한 이유로 Splunk는 AI의 장기적인 전략 및 책임감 있는 사용을 위한 가이드로 AI 철학을 수립하였습니다.

도메인 특화형: 정확한 결과를 제공하고 더 나은 생산성을 보장하기 위해 AI는 보안 및 옵저버빌리티에 특화형으로 구축되어야 하며, 워크플로우에 접목되어야 합니다.
휴먼인더루프(Human-in-the-loop): AI는 인간을 대체하기 보다는 인간의 지능을 보완하는 형태여야 합니다. 의사 결정 과정에서 사람이 주도권을 행사할 수 있도록 하는 것이 AI 결과에 대한 신뢰도를 확보하는데 중요합니다.
개방성 및 확장성: 한 가지 유형의 AI만 가지고는 모든 것을 만족시킬 수는 없습니다. 고객 및 파트너는 Splunk 모델을 확장하거나 자체 모델을 Splunk 및 기타 저장소의 데이터에 적용할 수 있습니다.

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eBook 읽기

하오 양(Hao Yang)의 얼굴 사진

AI는 우리가 비즈니스 과제를 해결하고 고객 가치를 제공하는 방식을 빠르게 재구상하게 될 것입니다. 하지만 이처럼 광범위하게 영향을 미칠 수 있는 변화에는 포괄적인 접근법이 필요합니다. 이것이 바로 Splunk AI 전략의 모든 측면에 신뢰성을 접목하고 있는 이유입니다.

하오 양(Hao Yang), Splunk 인공 지능 부사장

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Splunk AI가 기여하는 점

보안, IT 및 엔지니어링팀은 복잡한 시스템의 안전한 운영 연속성을 보장하기 위해, 폭발적으로 증가하는 데이터를 샅샅이 확인하여 노이즈 속에서도 시그널을 찾아내야만 합니다. 현재는 AI를 통해 생산성을 높이고 사고 탐지, 조사 및 대응에 소요되는 시간을 단축할 수 있게 되었습니다.

하지만 AI의 모든 유형이 같은 것이 아니기 때문에, Splunk는 보다 나은 보안 및 옵저버빌리티 결과를 생성하기 위해 두 분야에 투자하고 있습니다.

생성형 AI 솔루션

자연어 프롬프트 및 데이터 요약을 보안 및 옵저버빌리티 관련 일상적으로 사용되는 워크플로우에 접목함으로써, 생산성 및 효과를 높일 수 있습니다.

데이터세트에 핀 잎사귀(그라데이션 처리)

안쪽에 회로가 그려져 있고 각 회로 끝에 원(그라데이션 처리)이 그려진 머리

파운데이션 AI 솔루션

머신 러닝을 사용하여 엄청난 양의 데이터에서 시그널을 노이즈로부터 분리하고, 이를 통해 보다 빠르게 사고를 탐지하고 문제를 파악할 수 있습니다.

Splunk AI 알아보기

Splunk를 통해 어플리케이션의 상태를 확인할 수 있습니다.

세사르 멘도사(César Mendoza), 전략 시스템 및 혁신 부문 어플리케이션 개발 관리자

하얏트(Hyatt)는 Splunk 엔터프라이즈 및 머신 러닝 툴킷을 이용하여 MTTR을 줄이고 개발자가 혁신에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 하였습니다.

사례 읽기

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AI 리소스 살펴보기

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새로운 위협과 불안정한 시장에 직면하여 회복 탄력성을 강화하는 방법을 알아보십시오.

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