Silicon Valley heeft al lang niet meer het monopolie op innovatie en start-ups. Maar de recente editie van de Netevents perstoer in San Jose zet wel eens te meer in de verf hoe de regio lichtjaren voorsprong heeft op de rest van de wereld. Zeker wat de hippe domeinen betreft: cloud, IoT en security. En natuurlijk AI….
Silicon Valley is dan wel monopoliehouder af, het blijft de bakermat van het start-upgebeuren. Met dank aan onder meer de Stanford University, nabij Palo Alto, en proffen als keynote-spreker David Cheriton, een computerwetenschapper (en miljardair). Hij ziet zichzelf niet als een risicokapitaalverstrekker maar speelde wel een rol bij de start van gekende bedrijven als Sun Microsystems (met Andy Bechtolsheim), Google en VMware. Bij Cisco was hij betrokken bij de ontwikkeling van de bijzonder succesvolle Catalyst switches-familie. Een keer kan u een gelukstreffer noemen, maar telkens weer raak schieten (Cheriton investeerde in minstens twintig bedrijven) wijst op andere redenen.
Het nijpend gebrek aan beveiligingsexperten maakt de inzet van AI haast tot een absolute noodzaak
De verklaring is vrij simpel: ken uw studenten! Weet wie ideeën heeft met “echt (technologische) waarde in de wereld”, en waar weinig andere teams in de wereld in staat zijn aan te werken. Stap in een start-up die “meerdere redenen van bestaan heeft, minstens drie. Start-ups met één bestaansreden verdwijnen als die verdwijnt!” En geef die studenten dan een zetje in de rug, met ook heel wat eigen inzet (zonder een datum te prikken op de ROI). Zo’n strikte selectiviteit klinkt wellicht wat streng in de oren (in tegenstelling tot de ‘we zien wel wie succes heeft’-aanpak) maar zorgt wel voor darwinistisch succes. Zonder te suggereren dat de grote meerderheid van studenten met leuke ideeën in de kou moet blijven staan, levert dit wel een ongemeen sterk bewijs voor de noodzaak om topstudenten uitdrukkelijk en maximaal op te volgen en te ondersteunen.
Voor de belangstellenden: de nieuwste start-up waar prof. David Cheriton de hand in heeft (mede-oprichter, chief scientist, investeerder) is Apstra, actief in het automatiseren van het beheer van datacenters en netwerken, op basis van ‘intent-based networking’ (met ‘business-level’ regels wordt automatisch configuratie-informatie naar netwerkelementen gestuurd).
Hypersofisticatie in datacenters
Hoewel verre van dé ene oplossing voor alle toepassingen, groeit het gebruik van clouddiensten nu razendsnel. Met een navenant snelle groei in de verwerkingskracht van de datacenters die deze diensten in publieke (en private) clouds moeten ondersteunen. Het hoeft dan ook niet te verbazen dat letterlijk elk onderdeeltje van de datacenter-infrastructuur onder de loep wordt genomen met het oog op optimalisering, tot en met de optische connectiviteitelementen. Op deze Netevents toonde Dustphotonics naar verhouding spotgoedkope (dank zij een gepatenteerd monteringssysteem voor de glasvezels) optische tranceivers voor 100Gbit netwerkelementen in cloud-datacenters en enterprise netwerken, met 400Gbit elementen in 2019.
Voorts is het nu echt al ‘software defined’ (SD) wat de klok slaat, te beginnen met SD-netwerken (zoals Mellanox, dat hyperscale netwerken maakt, geschikt voor OpenStack distributies). Maar evengoed SD-Wans (zoals Silver peak, met een ‘application driven Wan EDge oplossing’, of Windstream met Unified Communication as a Service). En voor getrapte opslag- en archiveringsdiensten (van Cohesity). De SD-rage is al enkele jaren in ontwikkeling, maar vormt nu echt wel een fundamenteel onderdeel van toekomstige ontwikkelingen.
Dat geldt ook voor AI en alle vormen van ‘machine learning’. In heel wat datacenters doen gespecialiseerde hard- en software-elementen hun intrede om de vele vormen van geautomatiseerde beslissingsprocessen te ondersteunen. Ook om het beheer van die datacenters zelf te automatiseren, conform bedrijfsnoden (en de wetgeving).
AI/machine learning zal tevens een belangrijke rol (moeten) spelen om uit de tsunami van data uit IoT-systemen bruikbare bedrijfsinformatie te puren. En dat zal nodig zijn, want die informatie in reële tijd uit heel wat ‘business’ activiteiten en infrastructuur zal een nog grotere rol spelen in de digitale transformatie van bedrijven.
Intelligente security
Het domein waar het hardst wordt gewerkt aan het gebruik van AI en vormen van ‘machine learning’, is allicht security (in casu de beveiliging van bedrijfsinformatie en de bescherming tegen cyberaanvallen). Het nijpend gebrek aan beveiligingsexperten maakt dit haast tot een absolute noodzaak. In de voorbije jaren vertaalde zich dat al in ‘next generation’ beschermingssoftware tegen virussen en malware.
Nu wordt het gebrek aan experten zelf aangepakt met AI, zoals door opstartbedrijf JASK. Hun ‘Autonomous Security Operations Center’ (ASOC) heeft als doel instapniveau security-experten te helpen inzien welke problemen en alerts met voorrang (en in combinatie met elkaar) moeten worden aangepakt. Op die wijze kunnen bij elkaar horende problemen worden aangepakt, in plaats van slaafs met hoogst gerangschikte alert te beginnen (en eventueel niet toe te komen aan onderliggende problemen). JASK omschrijft dit als een platform ‘voorbij het klassieke Security Information & Event Management (SIEM) systeem.’
Als een dergelijke aanpak ook nog kan worden uitgebreid met aanwijzingen voor die expert hoe specifieke problemen de bedrijfsresultaten kunnen impacteren, zou dat nog mooier zijn. Dan kan immers worden voorkomen dat bijvoorbeeld eerst een phishing probleem met de mailbox van de CEO (‘dringend’) wordt aangepakt, in plaats van een reeks problemen die de ‘e-commerce’ van het bedrijf gedurende uren zouden kunnen platleggen. En dat alles liefst ook nog meer geïntegreerd met informatie over actuele cyberdreigingen (zgn. ‘threat intelligence’). Zo kan AI een hefboomeffect bieden aan de inzet van schaarse experten, zonder meteen te dreigen om hen te vervangen!
Fout opgemerkt of meer nieuws? Meld het hier