ManageEngine大会，前宇航员以太空训练比喻IT挑战。大会展示Zia LLM，探讨AI如何赋能IT，强调人机协作与软件定义系统在IT及太空领域的融合。
译自：Why Modern IT Operations Are Becoming More Like Space Travel
作者：Alex Williams
将一群极客带到拉斯维加斯，请一位前宇航员发表关于太空旅行与IT之间联系的主题演讲，然后以关于人工智能和星际旅行的对话为高潮。
ManageEngine于9月18日至19日在拉斯维加斯举办的用户大会，为IT工作者提供了一个独特的视角，以了解人工智能与其工作之间的关联。在大会背景中，它将人工智能与宇航员的工作和星际旅行的探索进行了类比。
ManageEngine是Zoho的企业IT部门，以其广泛的软件产品套件而闻名。通过ManageEngine，该部门为IT工作者提供了一套集成的60多种IT管理产品和60多种免费工具。
宇航员训练作为IT问题解决的隐喻
对IT而言，这是一个有趣的时代。关于大语言模型和智能体AI对系统运维人员意味着什么，存在各种各样的问题。然而，人工智能对大多数IT专业人员来说是一个新领域。那么，何不以一种未来感和有趣的方式来探索它，通过前宇航员、两次太空任务的资深人士Mike Massimino的故事来增添一些冒险色彩呢？
当Massimino站在ManageEngine用户大会的与会者面前时，他身后的屏幕上显示了一张水下坦克的照片，里面有穿着宇航服的宇航员和一些穿着潜水装备的人。
“这是我们在水下进行的太空行走训练，”他告诉听众。“在与这里的团队为这次演讲做准备时，我听到了一个词；他们谈到了‘红队演练’。你们都熟悉这个词。”
Massimino将红队比作潜水员，他们为宇航员进行太空行走做准备。潜水教练会制造问题，宇航员必须通力合作来解决。这类似于IT红队演练。
“他们不一定是红队。他们只是刻薄、邪恶的人，”他开玩笑说。“他们会向我们抛出各种各样的问题，而我们必须想办法解决，作为一个团队共同解决问题。
“有时是紧急情况，飞船出了问题，但有时是，嗯，我们该怎么做？我们如何才能正确地完成这次太空行走？我发现（教练们）在提问时并不需要知道答案。”
当教练们提出不同的场景时，宇航员必须共同努力。
“这类似于红队可能会做的事情，”Massimino说。“你必须想办法解决它。”
信任工具、训练和团队成员
Massimino回忆起他第一次搭乘哥伦比亚号航天飞机的经历，这在许多方面与人们使用企业IT产品的方式相关。就像在IT领域一样，宇航员必须信任他们的工具。他们需要对自己的训练有信心，并知道自己并非孤单。每位IT工作者都必须信任团队中的其他人。
在佛罗里达的那个早晨，Massimino和他的机组人员凌晨2点抵达卡纳维拉尔角，那地方的诡异空寂让他震惊。机组人员加满燃料后离开了。一个装满数千加仑燃料的火箭在许多方面都像一颗炸弹：它绝不是一个安全的闲逛之地。
于是他站在那里，火箭轰鸣着，水蒸气从哥伦比亚号上升腾而起，看起来像烟雾。
“它看起来像是活的，”他说。“听起来它很生气。它发出这些可怕的噪音。我想那是低温燃料通过燃料泵的声音。所以它发出这些呻吟声，烟雾从它身上冒出来，它看起来就像一头野兽，对吧？”
“在经历了这么多年的梦想之后，从我还是个孩子起就梦想着那一刻——进入太空，仰望那艘飞船，我心想，也许这不是个好主意。但在那个时候，为时已晚。”
他的观点是？IT专业人员在工作中面临这些考验，宇航员在准备太空旅行时也一样。
“我知道那些艰难或可怕的时刻，你必须依靠训练，依靠教育，依靠那些让你为那一刻做好准备的经验……”他说。“所以，信任你的训练。”
Massimino说，就像在IT领域一样，你可以依靠你的同事。
“我不是独自一人进入太空，”他说。“我不仅有我的宇航员同事，还有……发射控制中心，以及全国和世界各地的人们随时准备在发生情况时提供帮助。那是一个非常敬业的团队。所以，信任你的工具，信任你的训练，信任你的团队，让我们去执行计划吧。”
Zia LLM如何赋能IT团队
ManageEngine首席执行官Rajesh Ganesan在Massimino之前发表演讲，他将人工智能比作星际太空旅行，为对话奠定了基础。
该公司旨在通过提供技术来帮助IT人员，让他们有更多时间进行战略性工作，减少处理需要完成的日常任务。他认为，这种效率正是文明进行行星间太空旅行所必需的。
与此同时，人工智能减少了在繁琐工作上花费的时间，从而提高了效率，将人工智能融入到一切事物中，并实现人机协作。
Ganesan表示，ManageEngine将专注于成为一个平台，通过一种将核心人工智能框架、数据分析、安全和模型上下文协议服务器嵌入其中，以构建数据平台环境的整体方法，实现跨产品的集成。它将利用基础设施继续构建人工智能智能体。
Zia是Zoho的核心人工智能框架。它追溯到2015年，是该公司的基础人工智能。2018年，Zoho推出了其对话式智能体。最初基于自然语言处理（NLP）构建，Zia现在作为大语言模型（称为Zia LLM）运行，该模型于7月与Zia智能体一起发布。Zia LLM是一个企业模型，既通过公共数据也通过专有数据进行训练，并在Zoho的数据中心上运行。
Zia LLM为客户提供公共和私有选项。有一个专有的ManageEngine版本，也可以与ChatGPT和Azure OpenAI集成。
它作为对话式助手，使ManageEngine能够通过对话式交互为客户提供个性化支持。这些功能为用户提供了回答问题、搜索服务台、获取文章摘要以及利用数据进行工单处理的能力。
Zia LLM还为技术人员提供了生成工单内容等工具。IT工作人员熟悉的清单，以及JavaScript代码片段等也可以创建。
对于数据分析，ManageEngine可以根据客户数据提供叙述，深入了解趋势和异常，并进行预测。安全功能包括总结警报、关联事件、提供补救措施和调查事件。
Zia智能体是Zoho和ManageEngine提供的，用于开发、部署和管理自主智能体。这些智能体旨在跨Zoho产品工作，提供自动化工作流、执行任务以及与其他智能体和客户互动的方式。
用户可以使用Zia智能体工作室（一个低代码/无代码平台）构建自己的智能体。Zoho还推出了一个预构建智能体市场。
所提供的服务包括上下文功能，例如协助处理繁琐的任务，如响应提案请求（RFP）。高管们表示，智能体通常只能完成RFP约70%的工作，这强调了人机协作的必要性以及通过智能体AI所带来的效率。
ManageEngine的MCP服务器用于数据集成
ManageEngine的MCP服务器连接跨应用程序的上下文数据。该公司认为MCP对于构建数据平台或数据湖至关重要。它收集了来自ManageEngine的所有数据，以便组织可以将其客户数据集中到其所有业务应用程序中。
目前，其中很多都相对较新。这也是为什么人机协作方法将在未来一段时间内保持主流的原因。大语言模型和智能体AI虽然在某些方面有所帮助，但尚未在生产中广泛使用。
尽管工程和IT团队仍对人工智能在生产中的可靠性存在担忧，但在现阶段，将基于人工智能的工具用于bug检测、评估和各种类型的测试是合理的。
ManageEngine产品管理总监Rakesh Jayaprakash呼应了Massimino关于太空任务协作的说法，他表示：“我认为我们已经看到许多工程团队走到一起，比以前更多地进行协作。”
太空和IT领域向软件定义系统的演进
太空飞行与IT一样现代化。它们相互关联，都遵循软件定义系统部署应用程序或发射火箭的轨迹。
例如，SpaceX的火箭具有数字显示屏和足够的数据智能来自主着陆。Massimino乘坐的火箭有模拟仪表和机械开关。如今，火箭是软件定义的，就像我们在IT领域看到的那样。SpaceX火箭将配备取代传统模拟控制和开关的显示屏。更易于使用的界面意味着所需的训练更少。
Jayaprakash说，ManageEngine过去存在许多孤岛，这是该公司垂直运营的自然结果，每个产品都有自己的团队、工作流程等。现在，随着公司开发其中央数据平台，工程师们将需要更紧密地合作。
Jayaprakash说：“非常需要有人在将这些独立产品和生态系统整合在一起方面发挥核心作用。这并没有改变我们运作的层级结构，只是我们需要更多的人担任协调员，将工程和产品管理部门整合起来。”
