Vmwareは機械学習を使用して、ワークスペース1に新しい力を追加します

VMwareは先週、顧客の洞察を提供し、セキュリティを向上させることを目的としたVMware Workspace One製品の「スマート」機能のホストを開始すると発表しました。 機械学習（ML）およびその他の技術を使用することで、ID管理プラットフォームはユーザーの行動、ソフトウェアパフォーマンス、およびハードウェア情報を監視すると報告されています。 これらの機能は、ますます多くのビジネスアプリケーションが人工知能（AI）機能を実装しているときに登場します。

インテリジェント管理

新しい機能を詳しく見る前に、VMware Workspace Oneが何であるかを正確に理解することが重要です。 初心者にとっては、このプラットフォームにより、IT部門は、どこにいてもすべての従業員のデバイスとプログラムをリモートで管理できます。 これには、モバイルデバイスや仮想デスクトップから、顧客関係管理（CRM）プラットフォームなどのアプリに至るまでのすべてが含まれます。 次に、このソリューションは、ユーザーが自分のマシンのVMware Workspaceアプリを介してお気に入りのアプリにセルフサービスでアクセスできるようにし、プログラムのログイン資格情報を1セット入力するだけです。 昨年VMware Workspace Oneソリューションをレビューしたとき、その機能に感銘を受け、4つ星の「優れた」評価を授与されました。

Workspace One Intelligenceは、プラットフォーム向けに新たに発表された機能の最初のものでした。 MLを使用することで、ソフトウェアは顧客のネットワークからデータを監視および収集し、改善の機会を見つけるのに役立ちます。 プラットフォームは、これらの洞察をより簡単に理解できるようにする視覚化ツールも提供します。

たとえば、会社が従業員用に新しいアプリを展開し、そのアプリの使用が期待していたものよりはるかに少ないとしましょう。 Workspace One Intelligenceは、アプリのパフォーマンスを追跡できるようになったため、ほとんどの従業員がより低速で古いバージョンのアプリを使用していることがわかります。 新しいインテリジェンス機能を使用することで、問題を特定し、従業員にアプリを更新するよう指示する洞察が得られます。 Workspace One Intelligenceの機能が利用可能になりました。

VMwareは、Workspace One Trust Networkの立ち上げも発表しました。 基本的に、VMwareはプラットフォームのアプリケーションプログラミングインターフェイス（API）をCrowdstrike、McAfee、Symantec、その他の主要なセキュリティプレーヤーを含むパートナーの選択されたネットワークに開放しました。 VMwareは、これらの企業がデータをプラットフォームにフィードすることも許可しています。 パッチを適用していないWindows PCに影響するセキュリティの脅威がネットワークに存在するとします。 理論的には、これらのパートナーは最新のサイバーセキュリティの脅威に関する豊富な知識を備えており、パッチが適用されていないシステムに関するアラートをVMware Workspace Oneに送信できます。 これらの種類の更新を自動的にプッシュするルールを設定することもできます。

「これらのパートナーのナレッジベースを活用することで、脅威を迅速に特定し、それらの問題を解決するのにより適した立場になりました」とVMwareのマーケティング担当副社長、デイビッドグラントは述べています。 顧客は、今春後半にWorkspace One Trust Networkを利用できるようになります。

よりスマートなビジネスツール

VMwareのVMware Workspace Oneに対する「スマート」機能の注入は、ビジネスソフトウェア環境の他の部分で見たものと似ています。 今月だけで、Microsoftは、Microsoft Power BIプラットフォームの新機能を含む、いわゆる「インテリジェント機能」を備えた新しいツールセットを発表しました。 AIチャットボットがカスタマーサービスソフトウェアを引き継いでおり、AIを搭載した製品が職場でユビキタスになりつつあります。

Pam Bakerはビジネスアナリストであり、分析に特化したPCMagの寄稿者であり、書籍 Data Divination：Big Data Strategiesの 著者です。 Bakerは、ビッグデータの世界とその影響をカバーするために多くのキャリアを費やしてきました。 技術は確かにエキサイティングですが、彼女はこれらの「インテリジェントな」イニシアチブにハードルがないわけではないと主張します。

「MLはそのモデルと同じくらい良いだけであり、すべてのモデルが同じように作成されているわけではありません」とBaker氏は言います。 「さらに、2つの同一の実行から同じ出力を取得することはほぼ不可能であるため、MLモデルをテストすることは非常に困難です。また、テストできないモデルを変更、修正、または管理することは非常に困難です。」 Bakerによると、これは「ML再現性の危機」として研究分野で知られています。

VMwareや他のベンダーがMLに関して行ったセキュリティの約束に関して、Bakerは同様に慎重でした。 「ベンダーは多くの場合、セキュリティの目的で予測機能を宣伝しますが、それを一言で考えます」と彼女は言いました。 「MLは、インサイダー脅威の予測において行動分析と合理的にうまく機能し、既知のセキュリティ脅威の予測と早期検出では合理的にうまく機能します。しかし、未知のセキュリティ脅威または脆弱性を予測することはできません。制限しますが、その強みを活用します。」

よりオタクにやさしい言葉で言えば、ベイカーは興味深い比phorを使用しました。 「それはバットマンではない。それは熱心なセキュリティアナリストになるだろう」と彼女は言った。 「MLは、相棒であるロビンです。しかし、バットマンはまだユーティリティベルトが必要です。」