ScienceLogic משיקה את Skylar AI 2.5 לפריסה מאובטחת

הגרסה החדשה נכנסת לשוק הכי רגיש בעולם ה-AI: ארגונים שלא יכולים להתפשר על אבטחה

ScienceLogic, חברת AIOps שמתמחה ב-observability ובאוטומציה חכמה, הכריזה על Skylar AI 2.5 — גרסה חדשה של פלטפורמת ה-AI שלה, שמתמקדת בדבר שכל מנהל IT בארגון רגולטורי מכיר מקרוב: איך מטמיעים AI בארגון בלי לפגוע בדרישות האבטחה, הריבונות והתאימות?

השאלה הזו לא אקדמית בכלל. ארגונים ממשלתיים, חברות פיננסיות ומוסדות בריאות — כולם רוצים AI, אבל אף אחד מהם לא יכול פשוט לחבר את המערכות לענן חיצוני וללכת לישון בשקט. Skylar AI 2.5 נועדה בדיוק להתמודד עם הכאב הזה.

אז מה בעצם חדש פה?

הליבה של העדכון היא הרחבה של אפשרויות הפריסה. עד היום, הרבה פתרונות AI ל-IT Operations תפקדו בעיקר בסביבות ענן ציבוריות. Skylar AI 2.5 מאפשרת פריסה בשלושה מסלולים עיקריים:

• Sovereign cloud — ענן ריבוני, כזה שבו הנתונים נשארים תחת שליטת המדינה או הארגון
• On-premises — על השרתים של הארגון, בשטח שלו
• Secure cloud — ענן מאובטח עם דרישות תאימות מחמירות

Lee Koepping, סגן נשיא למכירות גלובליות ב-ScienceLogic, הסביר את הרציונל: "ארגונים במגזר הממשלתי ובתעשיות מוסדרות מאמצים AI בקצב מהיר, אבל הם לא יכולים להתפשר על אבטחה, ממשל תאגידי או דרישות תפעוליות. Skylar AI 2.5 מעניקה ללקוחות את הגמישות לפרוס AI מהימן בסביבות שמתאימות להם ביותר."

שיפורים מעבר לפריסה

הגרסה החדשה לא מסתפקת רק באפשרויות פריסה חדשות. ScienceLogic הכניסה חבילה של שיפורים שמטרתם להפוך את הפלטפורמה לשימושית ומדויקת יותר:

הנחיות תפעוליות משופרות: יכולות ייעוץ מתקדמות יותר, התאמה טובה יותר של אירועים, שיפור בהערכת חומרת תקלות וזרימת עבודה חלקה יותר באמצעות אינטגרציה עם Skylar One alerts.

אמון גבוה יותר בהמלצות AI: תמיכה מורחבת בתוכן ארגוני ושקיפות רבה יותר בתוצאות שמודל הבינה המלאכותית מייצר. זה קריטי — אם מנהל IT לא מבין למה המערכת המליצה על פעולה מסוימת, הוא לא יסמוך עליה.

אנליטיקה עשירה יותר: לוחות מחוונים משופרים, סינון טוב יותר, ניתוח מגמות ותובנות מעמיקות יותר על השירות.

יכולת התרחבות וביצועים: אופטימיזציות בפלטפורמה שמקצרות את זמני הביצוע, משפרות את זמני התגובה ומגדילות את יכולת ההתרחבות.

אינטגרציות ארגוניות: תמיכה משופרת ב-Microsoft Teams, ב-ServiceNow ובזרימות עבודה ארגוניות אחרות — הדברים שבפועל מנהלי IT עובדים איתם ביום-יום.

ממשל AI משופר: מעקב אחר סוכני Skylar AI פנימיים, ניטור השימוש ב-tokens לאורך זמן והפעלה או כיבוי של סוכנים בהתאם לדרישות התפעול המשתנות.

למה זה חשוב דווקא עכשיו?

Michael Nappi, מנהל המוצר הראשי ב-ScienceLogic, סיכם את התמונה הגדולה: "כשארגונים עוברים מניסוי עם AI להפעלה שלו בייצור, ההצלחה תלויה ביותר מהמודל עצמו. זה דורש נתוני תפעול מהימנים, אפשרויות פריסה גמישות וממשל שמאפשר ל-AI לפעול בביטחון בסביבות אמיתיות."

ScienceLogic לא מתחילה מאפס בתחום. בשנה שעברה החברה קיבלה הסמכת FedRAMP Moderate — תקן פדרלי אמריקאי לאבטחת מידע בענן — שמחזק את היכולת שלה לשרת לקוחות ממשלתיים. בנוסף, החברה מדורגת כמובילה בדוח IDC MarketScape 2026 ל-AIOps עולמי וכן ב-Forrester Wave לפלטפורמות AIOps מהרבעון השני של 2025.

העדכון מתבסס על שיפורים קודמים ב-Skylar Analytics, ב-Skylar Advisor ובגרסת Skylar One "Kyoto", וממשיך את המגמה של החברה לעזור לארגונים להטמיע IT Operations מבוסס AI עם ממשל, אוטומציה ובינה טובים יותר.

מה זה אומר למי שעובד בתחום?

אם אתם בארגון שנמצא בתהליך הטמעת AI ל-IT Operations — בין אם זה AIOps, ניטור או אוטומציה — הטרנד ברור: הפלטפורמות הולכות לכיוון של גמישות פריסה. לא עוד "תתחברו ל-AWS ותסתדרו", אלא פתרון שמתאים את עצמו לדרישות האבטחה של הארגון.

עבור חברות ישראליות שעובדות עם לקוחות ממשלתיים או פועלות מול ארגונים פיננסיים, זו מגמה ששווה לעקוב אחריה. שוק ה-AIOps ממשיך להתבגר, והשחקניות שמצליחות לשלב יכולות AI עם עמידה ברגולציה הן אלה שזוכות בעסקאות גדולות.