I team dei service desk IT devono affrontare una serie di sfide ben note e sempre più complesse: gli incidenti che giungono costantemente da macchine sparse in tutto il mondo, ciascuno dei quali richiede un’analisi, l’individuazione della causa principale e la verifica della soluzione prima ancora che si possa iniziare a risolvere il problema. Il tempo necessario per effettuare l’accesso, contattare un utente, passare alla diagnosi del problema e confermare una soluzione si accumula rapidamente, e il problema si aggrava quando lo stesso inconveniente sta interessando silenziosamente centinaia di altre macchine contemporaneamente.
L’agente di intelligenza artificiale “ ” ( Tanium ) per “ ServiceNow ” ( ) è stato progettato proprio per rispondere a questa esigenza, integrando direttamente nel flusso di lavoro di gestione degli incidenti informazioni in tempo reale relative all’ endpoint , al fine di eliminare le congetture, ridurre i tempi di indagine e consentire decisioni basate sui dati su larga scala.
In questa puntata della serie “ Tanium Tech Talks”, Saqib presenta una dimostrazione dal vivo dell’agente in esecuzione all’interno di un ambiente reale di ServiceNow , collegato a 1.500 macchine attive gestite da Tanium. Egli illustra come l’agente analizzi automaticamente i nuovi incidenti, esegua in tempo reale sensori da riga di comando sull’ endpoint interessato, fornisca un’analisi delle cause alla radice con un punteggio di affidabilità “ ” () e raccomandi o esegua le azioni correttive — il tutto senza che l’operatore del service desk debba passare da uno strumento all’altro, collegarsi in remoto al computer o interagire con l’utente.
Saqib spiega inoltre i meccanismi di protezione integrati nell’agente attraverso un concetto denominato “autonomia limitata”, come l’agente sia in grado di individuare modelli ricorrenti all’interno della flotta per prevenire gli incidenti prima che si verifichino e cosa sia necessario, esattamente, per iniziare. Guardi l'episodio completo qui sotto per vederlo in azione.
Punti chiave
- Il problema centrale dell’analisi: I team di supporto IT dedicano molto tempo all’analisi, all’individuazione delle cause alla radice e alla verifica prima di poter iniziare a risolvere un problema; lo stesso problema può interessare contemporaneamente centinaia di altre macchine, senza che vi sia un modo efficiente per identificare o prevenire tali ulteriori incidenti.
- Query e azioni su larga scala: La capacità di Tanium 'di combinare query su larga scala con azioni su larga scala lo rende una fonte di verità che non solo vi comunica la verità, ma la conferma e la convalida, consentendovi di agire sulla base di tale verità in modo da portare a termine le attività più rapidamente, senza dover impiegare 30 minuti per effettuare le verifiche necessarie.
- Triage automatizzato in pochi secondi: Quando viene creato un nuovo incidente su ServiceNow, l’agente AI Tanium si connette automaticamente alla macchina interessata e verifica ogni processo, la CPU, l’ora dell’ultimo riavvio, l’ultimo utente che ha effettuato l’accesso e i servizi in esecuzione, fornendo un riepilogo di ciò che è degno di nota nello stato attuale, in connessione diretta con la macchina e corredato di prove concrete. Nessuna istantanea statica, nessun server, nessun database: direttamente dal dispositivo.
"Si tratta letteralmente dell'esecuzione di comandi da riga di comando provenienti da Tanium sul computer, che restituiscono risposte in tempo reale. Ora, il processo non si interromperà finché non raggiungerà un livello di confidenza del 100% — ovvero un livello di confidenza elevato, basso o medio, a seconda del tipo di dati trasmessi in tempo reale dalla macchina. Ciò significa, in sostanza, che il ragionamento in questo caso è una vera e propria intelligenza artificiale, ed è proprio la capacità di ragionare sulla base di dati telemetrici in tempo reale a rendere questo sistema così straordinario.”Tanium Vicepresidente, Architettura delle soluzioni – Saqib Khan
- Analisi delle cause alla radice con punteggio di affidabilità: Anziché formulare ipotesi di alto livello, l’operatore raccoglie dati in tempo reale attraverso una serie di domande diagnostiche, collega gli elementi tra loro e individua la causa alla radice con un punteggio di affidabilità, garantendo che le decisioni siano basate su prove concrete e guidate dai dati, anziché rappresentare un rischio per il cliente.
- Autonomia limitata e misure di sicurezza: L’operatore opera all’interno di un quadro di controllo degli accessi configurabile che utilizza profili e ruoli, simile a Tanium RBAC, il quale limita le operazioni che ciascun operatore del service desk può eseguire o su cui può intervenire, distinguendo tra azioni autonome a basso rischio, come la pulizia della cache, e azioni a rischio più elevato, come il riavvio di una macchina, che possono essere configurate in modo da richiedere l’approvazione umana.
«L’autonomia è importante, ma deve essere controllata e delimitata da misure di sicurezza.»Tanium Vicepresidente, Architettura delle soluzioni – Saqib Khan
- Prevenzione degli incidenti nell’intera flotta: Oltre a risolvere l’incidente in corso, l’agente è in grado di analizzare l’intera flotta in pochi secondi alla ricerca di modelli simili su altri dispositivi, prima che questi possano causare problemi. Questo approccio proattivo, che Saqib definisce “prevenzione degli incidenti”, garantisce un notevole ritorno sull’investimento.
- Requisiti di configurazione e disponibilità: Per iniziare è necessario disporre di un sistema ITSM ServiceNow e del prodotto Analysis, oltre alla piattaforma principale Tanium con il modulo Performance ; si raccomanda inoltre l’utilizzo di per analisi più approfondite e una maggiore autonomia. L'installazione richiede circa 15 -20 minuti e non richiede alcuna personalizzazione oltre alla configurazione del token e dell' persona ; inoltre, l'agente è attualmente gratuito.
Risorse aggiuntive
- In che modo Tanium e ServiceNow collaborano per potenziare gli agenti di intelligenza artificiale e i flussi di lavoro IT con informazioni in tempo reale sull’ endpoint: Scoprite come le informazioni in tempo reale fornite da Tanium'potenziano gli agenti di intelligenza artificiale e i flussi di lavoro di ServiceNow , consentendo ai team IT di agire con sicurezza e su larga scala nella gestione degli incidenti, nell’ CMDB, nella gestione delle risorse, nell’applicazione delle patch e nella gestione delle vulnerabilità.
- Cosa devono sapere i team IT e di sicurezza riguardo all’IA agentica prima di implementarla su larga scala: Una panoramica pratica sulle prospettive future dell’IA agentica nel campo della sicurezza e delle operazioni IT, compresi i principali vantaggi, i rischi e le misure che le organizzazioni dovrebbero adottare per implementarla in modo responsabile.
- Tanium Panoramica e documentazione tecnica sull’agente AI per ServiceNow: Documentazione tecnica che illustra il funzionamento dell’agente AI di Tanium per ServiceNow , comprese le modalità di connessione agli endpoint, l’esecuzione del triage da parte dell’agente, la fornitura dell’analisi delle cause alla radice e l’esecuzione delle azioni correttive nell’ambito del flusso di lavoro degli incidenti di ServiceNow .
- Come personalizzare Tanium per garantire il successo dell’help desk - Tech Talks di Tanium n. 131: una guida pratica che illustra come i team nuovi e in crescita possano adattare Tanium per migliorare l’efficienza dell’help desk, trattando argomenti quali set di contenuti personalizzati, ruoli RBAC e viste “single- endpoint ” per accelerare la risoluzione dei ticket, garantendo al contempo sicurezza e conformità.
- Vista unificata " endpoint " per i servizi di assistenza - Tech Talks di Tanium n. 129: un'analisi approfondita e pratica su come la vista unificata "Single Endpoint View" di Tanium consolidi i dati, le indagini e le azioni correttive di endpoint in un'unica schermata personalizzabile, aiutando i servizi di assistenza e i team IT a diagnosticare i problemi più rapidamente e a risolvere i ticket senza dover passare da uno strumento all'altro.