Gigamon Deep Observability: Neue KI-Funktionen setzen höhere Sicherheits- und Sichtbarkeitsstandards

Gigamons KI-Strategie stärkt Cybersicherheit und Performance in Hybrid-Cloud-Infrastrukturen und führt KI-Innovationen ein + AI Traffic Intelligence macht GenAI- und LLM-Traffic-Daten sichtbar + GigaVUE-FM Copilot unterstützt Unternehmen bei Onboarding, Konfiguration und Management ihrer Gigamon-Lösungen

Gigamon stellt heute die erste Phase seiner mehrjährigen KI-Strategie vor. Im Zuge dessen ergänzt der Experte sein Deep-Observability-Pipeline um neue KI-basierte Funktionen. So erhalten Unternehmen mit AI Traffic Intelligence einen vollständigen Echtzeit-Einblick in den von gängigen Generative-AI-Anwendungen (GenAI) und Large-Language-Modellen (LLM) erzeugten Traffic. Bei GigaVUE Fabric Manager (FM) handelt es sich um einen GenAI-basierten Assistenten, der das Onboarding, die Konfigurierung und das Management von sowie die Fehlerbehebung in Gigamon-Umgebungen vereinfacht. Ziel ist es, die Sicherheit und Governance in Hybrid-Cloud-Umgebungen zu stärken sowie Sichtbarkeitslücken (Blind Spots) zu eliminieren und Abläufe im Unternehmen effizienter zu gestalten.

Da die Menge KI- und GenAI-basierter Workloads unaufhaltsam steigt, sehen sich Unternehmen einem größeren Datenvolumen, einer wachsenden Angriffsfläche und zahlreichen Sicherheitsrisiken gegenüber. Eine der zentralen Herausforderungen besteht darin, überhaupt zu wissen, welche KI-Dienste im Einsatz sind. Laut der aktuellen Hybrid-Cloud-Security-Studie von Gigamon berichtet etwa ein Drittel der weltweit befragten Sicherheits- und IT-Entscheider, dass sich der Traffic mehr als verdoppelt hat. 55 Prozent sagen, dass ihre Tools nicht in der Lage sind, moderne Bedrohungen zu erkennen. Als Antwort darauf wenden sich 88 Prozent von ihnen Deep Observability zu. Für sie spielt die Kombination aus Netzwerktelemetrie- und Log-Daten eine essenzielle Rolle bei der Absicherung und Skalierung ihrer KI-Implementierungen – und das über die gesamte Hybrid-Cloud-Infrastruktur hinweg.

„Da immer mehr Unternehmen GenAI nutzen und ihren Reifegrad ausbauen, konzentrieren wir uns vor allem auf zwei Dinge: KI in der Sicherheit und Sicherheit für KI“, sagt Michael Dickman, Chief Product Officer bei Gigamon. „Mehr denn je als zuvor gilt: Was man nicht sieht, kann man auch nicht absichern. Der vollständige Einblick in KI-Workloads, darunter auch Shadow AI, und den entsprechenden Traffic ist für IT- und Sicherheitsteams also unerlässlich. Deshalb entwickeln wir unsere KI-Funktionen laufend weiter und integrieren sie direkt in unsere Deep Observability Pipeline, damit unsere Kunden ihre Cybersecurity-Strategien an das Tempo und die Komplexität ihrer KI-Implementierungen angleichen können.“

Dank AI Traffic Intelligence können Unternehmen:

• ihren GenAI- und LLM-Traffic in Echtzeit sowie über Public-Cloud-, Private-Cloud-, Container- sowie virtuelle Umgebungen hinweg vollständig einsehen. Dies umfasst 17 führende Anbieter, einschließlich ChatGPT, Gemini sowie DeepSeek. Nutzer können zusätzliche LLMs einstellen, um Flexibilität und Reichweite zu erhöhen.
• Shadow AI bzw. die Nutzung nicht genehmigter KI aufdecken, um das Risiko zu senken und die Kontrolle zu steigern. Dafür wird unter anderem auch verschlüsselter Datenverkehr analysiert, was eine richtliniengesteuerte Governance zusätzlich unterstützt.
• Nutzungsmuster verfolgen, die die Governance und das Management KI-bezogener Kosten unterstützen.
• Sicherheits- und IT-Teams vertrauenswürdige Netzwerktelemetriedaten zur Verfügung stellen, die als Grundlage fundierter Entscheidungen dienen.

„Gigamon hat sich als vertrauenswürdige Quelle granularer Netzwerkdaten bewährt und gewährt umfassende Einsicht in hochkomplexe, verteilte Umgebungen“, so Bob Laliberte, Principal Analyst bei theCUBE Research. „Gleichzeitig sorgt KI dafür, dass sowohl die Komplexität als auch das Volumen des Netzwerk-Traffics steigt, was die Sicht auf GenAI-Aktivitäten leider verklärt. Angesichts des steigenden Sichtbarkeitsbedarfs ist Gigamon in der idealen Position, diese Herausforderungen zu adressieren – und zwar indem sie die Überwachung der KI-Nutzung ermöglichen, wodurch Teams die Kontrolle wiedererlangen und entsprechende Maßnahmen ergreifen können.“

GigaVUE-FM Copilot: Einfachere Implementierung, reibungsloser Betrieb

Schneller, einfacher und genauer durch die Gigamon-Umgebung navigieren: Der neue GigaVUE-FM Copilot, ein direkt in GigaVUE-FM integrierter GenAI-basierter Assistent, unterstützt Unternehmen in Sachen Onboarding, Konfiguration, Management sowie Fehlerbehebung. Über ein Natural Language Interface werden Nutzer direkt mit technischen Dokumenten, Anleitungen und Leitfäden sowie Release Notes verbunden und erhalten schnelle, kontextualisierte Antworten.

Mit dem GigaVUE-FM Copilot können Unternehmen:

• einfacher Konfigurierungen vornehmen und ihre Umgebung effektiver managen.
• Onboarding, Funktionserkennung und folglich die Betriebsbereitschaft beschleunigen.
• die vorliegende Dokumentation in kürzester Zeit durchsuchen, um Best Practices zu testen und anzuwenden.
• DevOps-Teams, IT-Mitarbeitende sowie andere Nutzer dabei unterstützen, Probleme selbst zu lösen, und im Zuge dessen den unverhältnismäßig hohen Bedarf an Tier 3 Support senken.
• die betriebliche Effizienz über sämtliche Teams und Umgebungen hinweg steigern.

Verfügbarkeit

AI Traffic Intelligence ist ab sofort für alle GigaVUE Cloud Suite Kunden erhältlich. Der GigaVUE-FM Copilot befindet sich für ausgewählte Kunden im Early Access. Der allgemeine Launch erfolgt im zweiten Halbjahr 2025.

Als Teil der mehrstufigen Strategie befinden sich weitere KI-Innovationen bereits in der Entwicklung und werden zwischen dem 9. und 11. September 2025 während des Gigamon Visualyze Bootcamps, einer virtuellen Kundenkonferenz, vorgestellt.

Weitere Informationen

• Die neuen KI-Funktionen der Gigamon Deep Observability Pipeline
• Blogpost „Advancing Deep Observability: Gigamon AI Vision Comes to Life”

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