Em primeiro lugar, dar conclusões que podem ser utilizadas para a tomada de decisões
O log tradicional responde se a interface foi bem sucedida, quanto tempo demorou e onde estava errada; a auditoria AI também responde por que os resultados foram diferentes, qual foi a referência, como os modelos e versões de conhecimento foram alterados e se as ações da ferramenta foram autorizadas. A aplicação AI pode retornar a 200 tecnicamente, mas o log de serviço é inadequado devido a erros graves no conteúdo ou a má direção de ferramentas erradas. Por sua vez, a auditoria AI não substitui indicadores, links e controles de infraestrutura, e a opção lógica é harmonizar ID de missão e modelos de dados para que falhas técnicas, eventos de qualidade e resultados de negócios possam ser vinculados.
Que condições precisam ser identificadas antes de se fazer o julgamento?
A mesma questão pode ter respostas diferentes em diferentes fases de negócio, dados e projetos. Sugere-se que as seguintes condições sejam verificadas e que as descobertas comuns na web sejam incorporadas em seus próprios projetos.
Ordem de adiantamento sugerida
Primeiro, vamos ser claros sobre o alvo e a fronteira.
As perguntas que devem ser respondidas pelo Serviço Geral de Manutenção da Paz e pesquisas AI estão listadas.
Dependência da Chave de Validação
Reutiliza o link de log existente e adiciona o campo de eventos AI.
Desenvolvimento de resultados avaliáveis
Estabelecer incidentes de segurança de qualidade e ligações entre clientes de negócios.
Certifique-se de decidir o próximo passo com os resultados reais.
A investigação é verificada através do exercício de computador acidente.
Como é que entendes isso no negócio?
O cliente AI retorna não são tecnicamente incomuns, mas a política abortada é citada em erro. O log normal mostra que o modelo foi chamado com sucesso, e a auditoria AI requer localizar a versão do documento recuperada, o tempo de atualização do conhecimento, o resultado da reordenação, o modelo de alerta e se o serviço do cliente foi enviado após a modificação para determinar se o conhecimento é sincronizado, recuperado ou manual.
O poço mais fácil de pisar.
Depois de ter colocado o modelo no log de texto normal, você será considerado em boa ordem.
A plataforma de auditoria AI está completamente separada das APM, SIEM e planilhas existentes
Gravar apenas erros técnicos, não de qualidade e ultra vires
Como devemos acabar recebendo e confirmando?
A mesma tarefa deve estar relacionada com os logs de aplicação, chamadas de modelos, recuperação de conhecimento, implementação de ferramentas, aprovação e resultados de negócios. As respectivas interfaces são simuladas para serem respostas demoradas, de baixa qualidade, sobreautorização e parâmetros de ferramenta de erro, confirmando que a tecnologia de contrapartida e as evidências de auditoria são completas, válidas e acessíveis aos processos de processamento de eventos.
Ao se preparar para comunicar com fornecedores ou equipes internas, recomenda-se que processos atuais, amostras representativas, sistemas existentes, tempo de planejamento e níveis de orçamento sejam trazidos. Primeiro, os itens desconhecidos são claramente marcados, e então a decisão é tomada de usar diagnósticos, PoC, projetos de alcance fixo ou pesquisa e desenvolvimento em curso, que é geralmente mais confiável do que uma demanda direta por um preço e duração sem fronteiras.