Raport Cribl zwraca szczególną uwagę na aspekt bezpieczeństwa – pipeline’y danych telemetrycznych zasilające systemy AI stają się nową, atrakcyjną dla adwersarzy powierzchnią ataku.
- Jednym z najważniejszych wniosków raportu jest prognoza gwałtownego wzrostu kosztów narzędzi observability. Według Cribl, do 2027 roku ponad jedna trzecia przedsiębiorstw będzie przeznaczać ponad 15% budżetu operacyjnego IT na monitoring i observability, podczas gdy obecnie poziom ten wynosi zazwyczaj 3–7%.
Źródłem tego wzrostu są:
- środowiska cloud-native i architektury mikroserwisowe,
- rosnąca liczba systemów rozproszonych,
- wdrożenia AI generujące ogromne wolumeny logów, metryk i trace’ów.
Raport jednoznacznie wskazuje, że dotychczasowe podejście „zbieraj wszystko i przechowuj bez ograniczeń” jest nie do utrzymania. Odpowiedzią na ten problem jest data tiering, czyli inteligentne różnicowanie danych pod względem ich wartości biznesowej i operacyjnej.
Dane krytyczne, wykorzystywane w czasie rzeczywistym, powinny trafiać do wysokowydajnych platform observability. Dane historyczne i mniej istotne operacyjnie mogą być bezpiecznie przechowywane w warstwach takich jak obiektowe magazyny danych czy security data lake, zachowując dostępność na potrzeby audytów, analiz incydentów czy zgodności regulacyjnej.
- Prognozy wskazują, że w 2026 roku 20% firm z listy Fortune 2000 doświadczy istotnych incydentów bezpieczeństwa, których źródłem będą zmanipulowane lub skompromitowane dane telemetryczne wykorzystywane przez systemy AI.
Szczególnie wysokie ryzyko niosą zamknięte, nieprzejrzyste pipeline’y danych, które eliminują kontrolę człowieka nad tym, jakie informacje trafiają do modeli AI. Raport jednoznacznie rekomenduje utrzymanie podejścia human-in-the-loop, wspieranego przez pełną widoczność, metryki oraz monitoring przepływu danych.
- Jedna z prognoz raportu zakłada, że do 2027 roku aż 90% produkcyjnych wdrożeń AI nie spełni oczekiwań biznesowych, głównie z powodu ograniczeń architektury danych, a nie samych modeli AI.
Środowiska Agentic AI oznaczają tysiące autonomicznych agentów generujących i konsumujących dane w sposób ciągły i równoległy. Bez warstwy pośredniej, która potrafi skalować się wraz z zapotrzebowaniem, normalizować dane i kontrolować ich przepływ, organizacje narażają się na wąskie gardła, niestabilność oraz awarie systemowe.
- Raport wskazuje również na istotną zmianę rynkową: do 2027 roku 15% organizacji zmieni głównego dostawcę narzędzi bezpieczeństwa lub observability nie ze względu na funkcjonalność, lecz przez wymogi ekosystemów AI.
Coraz więcej producentów buduje zamknięte platformy AI, oparte na:
- ograniczonych interfejsach API,
- silnym powiązaniu agentów AI z jednym ekosystemem.
W krótkim okresie może to upraszczać wdrożenia, jednak długofalowo prowadzi do vendor lock-inu i utraty elastyczności technologicznej. Alternatywą jest niezależność danych (data independence) – oddzielenie warstwy danych od warstwy narzędzi analitycznych i AI.
Otwarte pipeline’y telemetryczne oraz neutralne repozytoria danych pozwalają organizacjom zachować kontrolę, eksperymentować z nowymi modelami AI i zmieniać narzędzia bez konieczności przebudowy fundamentów architektury.
- Raport Cribl zwraca również uwagę na istotny, choć często pomijany czynnik makroekonomiczny wpływający na rozwój AI. Prognozy wskazują, że w nadchodzących latach problemy na rynku private credit mogą istotnie spowolnić tempo rozbudowy centrów danych wykorzystywanych do trenowania i uruchamiania systemów AI.
Ograniczenie dostępności finansowania dla dużych projektów infrastrukturalnych może przełożyć się na wolniejszy przyrost mocy obliczeniowej oraz pojemności storage’u. W efekcie organizacje nie będą mogły opierać rozwoju AI wyłącznie na ciągłej rozbudowie infrastruktury, lecz będą zmuszone do zwiększenia efektywności wykorzystania posiadanych zasobów.
Raport wskazuje, że kluczowe znaczenie zyska podejście skoncentrowane na optymalizacji danych – redukcji nadmiarowej telemetrii, selektywnym przetwarzaniu informacji oraz inteligentnym zarządzaniu przepływem danych. W praktyce to architektura danych, a nie skala infrastruktury, stanie się głównym czynnikiem umożliwiającym dalszy rozwój i skalowanie rozwiązań opartych na AI.
