A Cisco a Splunkkal vinné közelebb az AI-t a vállalati adatokhoz

A vállalati AI adatkezelési akadályokba ütközik

A Cisco szeptember 15-i közleménye szerint a technológiai vezetők számára 2026-ban már nem az AI lehetőségeinek bemutatása, hanem a megbízható mesterséges intelligenciából származó, mérhető üzleti megtérülés elérése a fő cél. A vállalat által ismertetett, Machine Data Outlook: Operationalizing AI in the Enterprise kutatásban a válaszadók 74 százaléka mondta azt, hogy az AI és az automatizálás mérsékelt vagy jelentős adatkezelési kihívásokat okozott.

A válaszadók 53 százaléka gyakran vagy mindig nem fér hozzá az AI-alapú, illetve automatizált döntéshozatalhoz szükséges gépi adatokhoz. A Cisco szerint a nagy, töredezett adathalmazok egyetlen központi tárhelyre költöztetése lassú, költséges, és növelheti a megbízhatatlan AI-kimenetek kockázatát. Ha az AI-ügynökök hiányos vagy különálló működési adatokból dolgoznak, magabiztos választ adhatnak úgy is, hogy nem azonosítják a kiváltó okot, az üzleti hatást vagy a megfelelő intézkedést.

Helyben maradhatnak az érzékeny adatok

A Cisco a Splunk Platformra épülő Cisco Data Fabric segítségével azt a megközelítést támogatja, amelyben az AI-képességek jutnak el az adatokhoz, függetlenül attól, hol találhatók. A vállalat a .conf26 eseményen ismertette a Cisco AI POD for Splunk megoldást, amely a Cisco Secure AI Factory with NVIDIA része.

A Splunk Enterprise ügyfelei így a Splunk AI Assistantot, a hosztolt modelleket és az Agent Launchpadet saját, helyben működő környezetükben használhatják. Az ügyfelek több önállóan hosztolható modell közül választhatnak, köztük a Cisco szerint a következő hónapokban az NVIDIA Nemotron nyílt modelljei közül is. A Splunk új AI-futtatási szoftvere és referencia-architektúrája önállóan felügyelhető szoftverréteget biztosít a támogatott Splunk AI-képességekhez.

A Cisco AI POD ezt előre validált Cisco infrastruktúrával és NVIDIA gyorsított számítási kapacitással egészíti ki. A Cisco szerint ez olyan, előre összeállított rendszer, amely az AI-t közvetlenül az adatközpontba viszi. Az Accenture, a bitsIO, a Wipro és a World Wide Technology már az induláskor segíthet a bevezetésben.

Összekapcsolt adatok és változó árazás

A Cisco három képességet emel ki az adatok mozgatásának és felhasználásának támogatására. Az AI-Powered Data Management az ingest, vagyis a betöltés előtt készíti elő a megbízható adatokat. A Machine Data Lake gazdaságosan tárolja a gépi adatokat, és a nagyobb teljesítményű elemzéshez szükséges adatkészleteket emeli ki. A Federated Search támogatott külső adatforrásokban teszi lehetővé a Splunk elemzéseit anélkül, hogy az adatok migrációja lenne az első lépés.

A Federated Search támogatása most az AWS CloudWatch Lake és a Databricks felé bővül. Az MCP-enabled Catalog Discovery segítségével elemzők és AI-ügynökök találhatják meg a megfelelő adatkészleteket, valamint azok üzleti környezetét. A Cisco Cloud Control felhasználói ugyanezt a funkciót külön Splunk-licenc nélkül érhetik el. A Cisco SD-WAN, a tűzfalak és a Nexus új hálózati információi szintén bekerülnek a Cisco Cloud Controlba.

A Cisco Deep Time Series Model előrejelzést és rendellenességészlelést gyorsít a működési környezetekben, külön ügyféloldali GPU vagy adattudományi munka nélkül. A vállalat ezt egy jövőbeli, gépi adatok sajátos szerkezetével dolgozó Foundation Model-sorozat első elemének nevezi.

A Splunk ősszel tervezi kiadni az Activity-Based Pricing árazást. Ez a keresést és a betöltést azonos súllyal veszi figyelembe, és a Cisco szerint jobban igazítja a platform költségeit az ügyfélaktivitáshoz. A Value Insights, az Integrated Enterprise Value és a jogosult Splunk Cloud-ügyfeleknek biztosított kapacitás a vállalat szerint kiszámíthatóbbá teheti a költségeket és átláthatóbbá az AI-ból származó értéket.