INTRODUCCIÓN
Gestión inteligente de identidad y seguridad para empresas
En un mundo ideal, nuestros dispositivos nos reconocerían al instante y nos concederían acceso a nuestras aplicaciones y documentos, al tiempo que protegerían nuestra información de todos los demás. Cuando las redes eran privadas y el personal trabajaba en la oficina, la seguridad era relativamente fácil de gestionar para las organizaciones. Pero ahora, con el cambio a la nube y el auge del trabajo remoto, la seguridad y la gestión de identidades son mucho más complejas.
Como proveedor líder mundial en seguridad de identidad, Okta aspira a liberar a todos para que utilicen de forma segura cualquier tecnología en cualquier dispositivo, todo impulsado por su identidad. Con más de 18,000 clientes a nivel mundial, Otka ha desarrollado integraciones para más de 7000 aplicaciones.
Para avanzar en sus iniciativas de regulación y administración de identidades, Okta adquirió la plataforma de operaciones del lugar de trabajo, atSpoke, en 2021. Renombrada como Okta Inbox, facilita solicitar acceso a las aplicaciones. Por ejemplo, la inteligencia artificial incorporada de Okta Inbox permite a los usuarios introducir queries en lenguaje natural para encontrar lo que necesitan de forma rápida y sencilla.
“Estamos obsesionados con el cliente. Está en nuestro ADN, desde la alta gestión hasta el equipo de desarrollo. Todo lo que hacemos está diseñado para ayudar a los clientes a trabajar más rápido y mantenerse seguros”, afirma Suchit Agarwal, director de ingeniería en Okta.
EL DESAFÍO
Encontrar una forma escalable de potenciar los queries en lenguaje natural
Para crear Okta Inbox, Okta escribió código y compiló manualmente modelos de aprendizaje automático para impulsar queries en lenguaje natural. Estos modelos generan incrustaciones vectoriales, una serie de valores ponderados que detectan los aspectos cualitativos y cuantitativos de un conjunto de datos.
Si bien el enfoque era eficaz, necesitaba más escalabilidad a medida que la empresa crecía y limitaba cuánto podía experimentar el equipo. Por ejemplo, al buscar en una colección vectorizada de aplicaciones utilizando lenguaje natural, el modelo de aprendizaje automático reconocería que términos como "videoconferencia", "hacer una videollamada" o "llamada de conferencia" se relacionan con la aplicación de comunicación preferida de esa empresa.
Los modelos de aprendizaje automático y las incrustaciones de Okta se gestionaban y mantenían en un clúster de Kubernetes dedicado. Sin embargo, los vectores deben almacenarse en una base de datos vectorial dedicada, que supone un costo adicional y una solución que mantener, o bien debe instalarse un motor de búsqueda complementario con funcionalidad de búsqueda vectorial. Adaptar el entorno para aumentar el rendimiento conllevaría cargos adicionales y quitaría tiempo a los desarrolladores.
LA SOLUCIÓN
Automatización de incrustaciones y optimización de algoritmos
Al ver MongoDB Vector Search on Atlas por primera vez, Okta se dio cuenta de que automatizar el trabajo manual que sustenta las queries en lenguaje natural con esta solución permitiría a los desarrolladores centrarse en la innovación.
“MongoDB Vector Search on Atlas fue la respuesta a nuestros problemas. Simplifica gran parte del trabajo necesario para hacer que Okta Inbox sea muy fácil de usar para los clientes”, afirmó Agarwal. “Fue increíble encontrar una solución que se integra tan fácilmente con MongoDB Atlas. No tuvimos que renunciar a tener una plataforma de datos única”.
En lugar de crear una solución personalizada para el almacenamiento de incrustaciones, ahora las incrustaciones pueden almacenarse en MongoDB Atlas en colecciones. Cuando se le solicita, MongoDB Vector Search on Atlas realiza queries sobre las incrustaciones para encontrar la aplicación correcta de forma rápida y sencilla. Con el enfoque anterior, Okta dependía de algoritmos de búsqueda propios para este tipo de queries. MongoDB Atlas proporcionó una capa de datos eficiente que simplificó estas operaciones.
“Okta Inbox sabe a qué aplicación está solicitando acceso el usuario y genera automáticamente un ticket para procesar la solicitud”, explicó Agarwal. “Recibe miles de solicitudes a través de nuestros chatbots y ya no necesitamos procesar manualmente miles de incrustaciones de texto para resolver esas queries”.
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