Best 2 Dịch vụ CNTT AI tools for Kinh doanh

Một nhóm tại Trung tâm Vận hành Mạng (NOC) của một công ty viễn thông lớn sử dụng nền tảng Dịch vụ CNTT AI để giám sát cơ sở hạ tầng mạng rộng lớn của họ. AI liên tục phân tích hàng terabyte dữ liệu hiệu suất, xác định các mẫu tinh vi báo trước sự suy giảm mạng hoặc lỗi phần cứng. Thay vì phản ứng với các cảnh báo sau khi sự cố xảy ra, hệ thống chủ động cảnh báo các kỹ sư về một bộ định tuyến cụ thể đang có dấu hiệu căng thẳng, dự đoán lỗi trong vòng 48 giờ tới. Điều này cho phép nhóm thực hiện bảo trì phòng ngừa trong một khoảng thời gian đã lên lịch, ngăn chặn sự gián đoạn dịch vụ có thể đã ảnh hưởng đến hàng nghìn khách hàng.

Một tập đoàn lớn triển khai một công cụ trợ giúp được hỗ trợ bởi AI để xử lý các yêu cầu hỗ trợ CNTT nội bộ. Khi một nhân viên báo cáo sự cố như 'Tôi không thể kết nối với VPN', một chatbot AI sẽ ngay lập tức tham gia. Nó sử dụng Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) để hiểu yêu cầu, đặt câu hỏi làm rõ và hướng dẫn người dùng qua các bước khắc phục sự cố tiêu chuẩn. Nếu sự cố là một vấn đề đã biết, như máy chủ bị sập, nó sẽ thông báo cho người dùng. Đối với các yêu cầu phổ biến như đặt lại mật khẩu, nó sẽ tự động hóa toàn bộ quy trình. Điều này giải quyết tự động hơn 60% các phiếu yêu cầu Cấp 1, giải phóng nhân viên CNTT để tập trung vào các vấn đề phức tạp hơn, có tác động lớn hơn.

Đội ngũ DevOps của một công ty SaaS đang phát triển nhanh chóng sử dụng một dịch vụ CNTT AI để tối ưu hóa chi tiêu đám mây của họ trên AWS. Công cụ này liên tục phân tích việc sử dụng tài nguyên trên tất cả các dịch vụ. Nó xác định các phiên bản EC2 không hoạt động, cơ sở dữ liệu RDS chưa được sử dụng hết và các ổ đĩa EBS không được gắn, sau đó cung cấp các khuyến nghị có thể hành động. AI thậm chí có thể dự đoán các mẫu sử dụng trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử, đề xuất các Gói tiết kiệm hoặc Phiên bản dành riêng cho các khối lượng công việc có thể dự đoán được. Bằng cách tự động hóa việc phát hiện lãng phí và cung cấp lời khuyên mua hàng thông minh, công cụ này giúp công ty giảm hóa đơn đám mây hàng tháng hơn 25% mà không ảnh hưởng đến hiệu suất ứng dụng.

Một Trung tâm Điều hành An ninh (SOC) tại một tổ chức tài chính sử dụng một nền tảng bảo mật do AI điều khiển để sàng lọc hàng tỷ sự kiện bảo mật hàng ngày. Các hệ thống truyền thống dựa vào các chữ ký đã biết sẽ bỏ lỡ các cuộc tấn công mới. Tuy nhiên, nền tảng AI này sử dụng học máy không giám sát để thiết lập một đường cơ sở về hoạt động mạng bình thường. Sau đó, nó sẽ gắn cờ các sai lệch tinh vi, chẳng hạn như thông tin đăng nhập của nhân viên được sử dụng từ một vị trí địa lý bất thường vào một thời điểm lạ, hoặc một máy chủ thực hiện các kết nối ra ngoài không mong muốn. Điều này cho phép các nhà phân tích SOC điều tra các cảnh báo có độ tin cậy cao và phát hiện các cuộc tấn công tinh vi, lén lút như các Mối đe dọa Dai dẳng Nâng cao (APT) sớm hơn nhiều.

Một nhà điều hành trung tâm dữ liệu sử dụng nền tảng AIOps để giám sát hàng nghìn máy chủ, mảng lưu trữ và thiết bị mạng. Nền tảng này thu thập dữ liệu cảm biến thời gian thực, bao gồm nhiệt độ, tốc độ quạt và tốc độ I/O của đĩa. Bằng cách áp dụng các mô hình học máy được đào tạo trên dữ liệu lỗi lịch sử, hệ thống có thể dự đoán với độ chính xác cao khi nào một thành phần cụ thể, như bộ nguồn của máy chủ hoặc ổ cứng, có khả năng bị lỗi. Điều này cho phép nhóm vận hành chủ động thay thế các thành phần trong các chu kỳ bảo trì đã lên kế hoạch, giảm đáng kể thời gian ngừng hoạt động đột xuất và tránh các sửa chữa khẩn cấp tốn kém.

Một nhóm phát triển phần mềm tích hợp một dịch vụ bảo mật được hỗ trợ bởi AI vào quy trình CI/CD của họ. Mỗi khi một nhà phát triển cam kết mã nguồn mới, dịch vụ sẽ tự động quét nó. Không giống như các công cụ phân tích tĩnh truyền thống dựa trên các quy tắc cố định, mô hình AI hiểu ngữ cảnh và logic của mã nguồn để xác định các lỗ hổng phức tạp, chẳng hạn như các điều kiện tranh chấp tiềm ẩn hoặc logic xử lý dữ liệu không an toàn có thể dẫn đến vi phạm. Nó cung cấp phản hồi tức thì, có thể hành động trực tiếp cho nhà phát triển trong IDE hoặc kho mã nguồn của họ. Cách tiếp cận 'dịch chuyển sang trái' này đối với bảo mật giúp phát hiện các lỗ hổng sớm trong chu kỳ phát triển, giúp việc sửa chữa chúng rẻ hơn và nhanh hơn và cải thiện tình hình bảo mật tổng thể của ứng dụng.