Các doanh nghiệp tập trung dữ liệu giám sát trong Splunk từ lâu đã đối mặt với sự đánh đổi: giữ dữ liệu tại chỗ để đảm bảo chủ quyền và bảo mật, hoặc chuyển lên đám mây để truy cập các đại lý AI hiện đại. AI POD mới của Cisco dành cho Splunk, xây dựng trên nền tảng tính toán tăng tốc NVIDIA và môi trường Kubernetes, đã thu hẹp khoảng cách đó. Nó cho phép các nhóm vận hành Trợ lý AI của Splunk và một Agent Launchpad đang phát triển ngay cạnh các nhật ký và số liệu của họ, đồng thời tự lưu trữ kết hợp các mô hình mở và độc quyền. Bộ công nghệ đã được xác thực trước giảm thiểu rủi ro tích hợp và thời gian đưa vào sử dụng, cung cấp cho các nhóm vận hành và bảo mật một nền tảng đại lý mà họ có thể củng cố với các kiểm soát giống như đang dùng cho hệ thống giám sát của mình.
Thay đổi nổi bật trong vận hành là khả năng quan sát chi phí và hành vi. Tính năng Tokenomics của Splunk Agent Observability theo dõi chi tiêu token theo đại lý, người dùng và quy trình làm việc—bao gồm các đại lý lập trình như Claude Code, Codex hoặc Cursor—giúp lãnh đạo liên kết việc áp dụng với giá trị thực tế, không chỉ dựa trên cảm nhận. Nó dự báo mức tiêu thụ bằng mô hình chuỗi thời gian, cảnh báo khi có vòng lặp vô hạn, và phân bổ chi phí về các đơn vị kinh doanh. Vì cùng một nền tảng kiểm tra các lời nhắc, phản hồi và gọi công cụ, các nhóm có thể áp dụng các hệ thống bảo vệ thời gian chạy để ngăn chặn các hành động không an toàn và giảm thiểu ảo giác. Thực tế, điều này có nghĩa bạn có thể đặt ngân sách, ngăn chặn việc sử dụng quá mức theo thời gian thực, và chứng minh ROI bằng kinh tế đơn vị thay vì những bất ngờ vào cuối tháng.
Về chiến lược, kiến trúc này thúc đẩy nhanh quá trình chuyển đổi từ các dự án thử nghiệm sang một mạng lưới đại lý được quản lý. Bằng cách đưa việc thực thi mô hình đến gần dữ liệu, doanh nghiệp tránh được các đường dẫn ETL dễ gãy và giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu. Lựa chọn mô hình vẫn linh hoạt: các nhóm có thể vận hành các tùy chọn trọng số mở như dòng Nemotron của NVIDIA bên cạnh các mô hình chuyên ngành như Mô hình Chuỗi Thời gian Sâu của Cisco để dự báo. Sự đánh đổi là về độ trưởng thành vận hành—Kubernetes, lập lịch GPU, đánh giá mô hình và quản lý rủi ro lời nhắc phải được coi là các kỹ năng hàng đầu. Với người mua, câu hỏi chuyển từ “Chúng ta có thể dùng AI ở đây không?” sang “Đại lý nào xứng đáng với chi phí, trên phần cứng nào, và dưới các hệ thống bảo vệ nào?” Những tổ chức trả lời chính xác sẽ mở rộng nhanh hơn với ít phải viết lại hơn.