Orca Security lance Discovery AI pour l'analyse du cloud

Orca Security lance Discovery AI, un outil qui transforme des questions en filtres pour l'analyse du cloud. La solution utilise le langage naturel et des modèles d'AWS pour simplifier les requêtes complexes.

Discovery AI convertit des questions en filtres Sonar, grâce à un pipeline en neuf étapes s'appuyant sur des modèles comme Anthropic Claude Haiku 4.5, Amazon Nova 2 Lite, Amazon Titan et Cohere Rerank 3.5. L'architecture a réduit les coûts de 90 %, les tokens de 93 % et la latence de 75 % par rapport à une approche initiale. L'outil prend en charge plus de 900 modèles d'infrastructure cloud.

La solution utilise AgenticRetrieveStream pour rechercher des informations en langage naturel et combine des documents afin de fournir des réponses étayées. L'outil apporte des améliorations en matière de codage, de capacités de cybersécurité et d'intégration avec les API d'OpenAI.

La réduction des coûts et de la latence transforme l'analyse du cloud

La réduction des coûts et de la latence transforme l'analyse du cloud : Discovery AI réduit les coûts de 90 % en optimisant les requêtes dans le cloud. Cela signifie que les équipes gagnent du temps et des ressources en évitant les processus manuels. L'outil réduit aussi les tokens de 93 %, ce qui simplifie la recherche et évite la surcharge de données. Moins de tokens signifie aussi moins de coûts de traitement et une plus grande rapidité. La réduction de la latence de 75 % rend les réponses plus rapides, ce qui facilite les décisions en temps réel. Ces avancées permettent à des professionnels sans connaissances techniques en langage de requête de travailler efficacement.

Cela garantit que les requêtes sont converties en filtres précis. Le partenariat avec AWS et Z.ai renforce l'intégration avec les écosystèmes cloud. L'outil est une alternative pratique. Discovery AI est une solution qui utilise le langage naturel pour interroger des modèles dans le cloud, sans exiger de connaissances techniques. Discovery AI remplace les requêtes techniques par des questions en langage naturel, réduisant les coûts et la latence dans les processus d'analyse du cloud. L'outil convertit des questions en filtres Sonar, permettant à des utilisateurs sans connaissances techniques d'explorer les données d'infrastructure cloud. AWS présente un exemple d'utilisation d'Amazon Bedrock Knowledge Bases pour créer un assistant de réclamations qui répond à des questions en langage naturel avec des citations.