Генеративный ИИ кардинально меняет подход к управлению ИТ-операциями, и компания Druva, специализирующаяся на защите данных, демонстрирует один из самых амбициозных кейсов применения этой технологии. В партнерстве с Amazon Web Services (AWS) они разрабатывают мультиагентного копилота на базе Amazon Bedrock, который обещает переопределить взаимодействие пользователей с системами кибербезопасности.
Проблемы и возможности
Современные предприятия сталкиваются с необходимостью отслеживать огромные объемы данных и метрик для выявления киберугроз. Традиционные системы требуют ручного анализа логов и сложных запросов. Например, финансовая компания с 500+ серверами тратит часы на расследование причин сбоев резервного копирования.
Новый подход позволяет просто спросить: «Почему мои бэкапы не сработали прошлой ночью?» и мгновенно получить анализ с указанием конкретных политик, вызвавших конфликты, вместе с пошаговым решением проблемы.
Ключевые преимущества
- Упрощенный пользовательский опыт: естественноязыковый интерфейс для сложных задач защиты данных
- Интеллектуальное устранение неполадок: анализ данных из различных источников и рекомендации по решению проблем
- Оптимизация управления политиками: помощь в создании и модификации политик защиты данных
- Проактивная поддержка: непрерывный мониторинг среды и предотвращение потенциальных проблем
- Масштабируемость: одновременная обработка большого количества запросов
Архитектура решения
Источник: aws.amazon.com
Архитектура копилота Druva основана на сочетании возможностей Amazon Bedrock, языковых моделей и динамического выбора API. Центральным компонентом выступает супервайзер-агент, который координирует весь процесс взаимодействия, делегирует задачи специализированным суб-агентам и поддерживает связь между различными компонентами системы.
Интересно наблюдать, как классическая проблема управления резервным копированием — традиционно унылая и технически сложная область — превращается в диалоговый интерфейс. Мультиагентный подход выглядит логичным развитием: вместо одного «всезнающего» ассистента создается команда специализированных агентов под управлением координатора. Вопрос в том, насколько такая архитектура окажется устойчивой к реальным производственным нагрузкам и сложным сценариям взаимодействия.
Пользователь взаимодействует с супервайзер-агентом через интерфейс, отправляя запросы на естественном языке, связанные с защитой данных, управлением резервным копированием и устранением неполадок. Агент анализирует намерения пользователя и оркестрирует соответствующий рабочий процесс.
По сообщению AWS Machine Learning Blog, этот проект представляет собой один из наиболее комплексных примеров применения агентного ИИ в корпоративной среде безопасности данных.