Goutham (Gou) Rao je generálnym riaditeľom a spoluzakladateľom Nanesoktvorcovia Hawkeye, prvého generatívneho generatívneho inžiniera ITOPS, ktorý je navrhnutý tak, aby pomohol tímom diagnostikovať a vyriešiť technické problémy okamžite, čo umožňuje bezproblémovú spoluprácu medzi ľudskými tímami a AI.
Rao, sériový podnikateľ s preukázaným výsledkom, spoluzakladal a úspešne opustil viac spoločností. Spoluzakladal Portworx, ktorý získal Pure Storage; Ocarina Networks, získala spoločnosť Dell; a net6, získané spoločnosťou Citrix. Je tiež dokonalým vynálezcom s viac ako 50 vydanými patentmi pokrývajúcimi počítačové siete, úložisko a bezpečnosť.
Nanesok Vyvíja generatívne riešenia AI pre operácie IT, ktoré pomáhajú riešiť nedostatok kvalifikovaných odborníkov potrebných na správu moderných komplexných technologických balíkov. Spoločnosť sa zameriava na zjednodušenie analýzy údajov a poskytovanie prehľadov, ktoré je možné vykonať v reálnom čase, s cieľom zvýšiť efektívnosť a podporu inovácií v oblasti IT.
Čo vás inšpirovalo k spusteniu Neubirdu a ako ste identifikovali potrebu automatizácie operácií riadených AI?
Neubird sa zrodil z rastúcej zložitosti podnikových stohov a nedostatku kvalifikovaných IT profesionálov. Tradičné nástroje sa nedodržali a nútili tímy IT, aby vynaložili 30% svojich rozpočtov navigáciou zdrojov dátových údajov namiesto inovácií. Videli sme príležitosť vytvoriť inžinier ITOPs poháňaných AI-Hawkeye-ktorý by mohol okamžite určiť problémy, znížiť čas na rozlíšenie z dní na minúty a umožniť podnikom škálovať operácie v oblasti IT bez toho, aby boli obmedzené obmedzeniami pracovných miest.
Ako je priekopnícky neubird priekopnícky digitálnych spoluhráčov poháňaný AI a čo odlišuje Hawkeye od tradičných nástrojov na automatizáciu IT?
Na rozdiel od statických nástrojov na automatizáciu IT založených na pravidlách, náš digitálny spoluhráč s AI, Hawkeye, dynamicky spracováva rozsiahle telemetrické údaje a okamžite diagnostikuje problémy. Eliminuje zaujatosť vopred naprogramovaných nástrojov pozorovateľnosti tým, že ťahá poznatky z rôznych zdrojov podnikových údajov-vrátane SLACK, cloudových služieb, databáz a vlastných aplikácií-poskytuje IT tímy holistický, kontextový pohľad na svoju infraštruktúru.
Hawkeye nie je len povrchové výstrahy; Aktívne spolupracuje s inžiniermi prostredníctvom konverzačného rozhrania, diagnostikuje základné príčiny a navrhuje opravy do zložitých problémov IT. To zásadne mení spôsob fungovania operácií IT, pomáha im minimalizovať prestoje a reagovať na incidenty s bezprecedentnou rýchlosťou.
Podniky často zápasia s preťažením údajov v operáciách IT. Ako sa Hawkeye filtruje prostredníctvom masívnych súborov údajov, aby poskytoval informácie, ktoré je možné vykonať?
Tradičné IT nástroje sa snažia spracovať záplavu telemetrických údajov – logs, metriky systému a ukazovatele výkonnosti cloudu – vedenie upozornenia na únavu a pomalé riešenie incidentov.
Hawkeye prechádza hlukom nepretržitou analýzou údajov v reálnom čase a detekciou vzorcov, ktoré signalizujú problémy alebo zlyhania výkonu. Dopĺňa existujúce nástroje na pozorovateľnosť a monitorovanie tým, že presahuje pasívne monitorovanie, aby podnikla proaktívne kroky. Ako inžinier vo vašom tíme interpretuje telemetriu a systémové údaje z vašich súčasných nástrojov, ponorí sa do problémov a vyrieši ich, keď sa vyskytnú.
Poskytuje jasné a vykonateľné poznatky v prirodzenom jazyku, čím sa znižuje čas odozvy z dní na minúty.
Unikátny prístup spoločnosti Hawkeye využíva silu LLMS na usmernenie analýzy incidentov bez toho, aby zdieľali údaje o zákazníkoch s LLMS, čím sa zabezpečil premyslený a bezpečný prístup.
Bezpečnosť a dôvera sú hlavnými obavami o prijatie AI v ňom. Ako Neubird rieši tieto výzvy?
Unikátny prístup spoločnosti Hawkeye využíva silu LLMS na usmernenie analýzy incidentov bez toho, aby zdieľali údaje o zákazníkoch s LLMS, čím sa zabezpečil premyslený a bezpečný prístup.
Hawkeye pôsobí v rámci bezpečnostného obvodu podniku a využíva iba interné zdroje údajov na generovanie poznatkov-eliminujú halucinácie, ktoré trápia generické systémy založené na LLM. Zabezpečuje tiež transparentnosť poskytovaním sledovateľných odporúčaní, takže tímy IT udržiavajú úplnú kontrolu nad rozhodovaním. Vďaka tomuto prístupu je skôr spoľahlivý a zabezpečený spoluhráč AI ako riešenie čiernej skrinky.
Ako sa Hawkeye integruje s existujúcimi IT infraštruktúrami a ako vyzerá proces na palube pre podniky?
Hawkeye sa plynulo integruje do podnikových IT prostredí pripojením sa k existujúcim pozorovateľným, monitorovacím nástrojom a incidentom odozvovým nástrojom, EG AWS CloudWatch, Azure Monitor, DataDog a PagerDuty. Funguje spolu s ním, DevOps a tímami SRE bez toho, aby vyžadovali veľké zmeny infraštruktúry.
Takto to funguje:
- Nasadenie: Hawkeye je nasadený vo vašom prostredí a pripojí sa k existujúcim nástrojom a zdrojom údajov.
- Učenie a adaptácia: Analyzuje historické incidenty a telemetriu v reálnom čase, aby pochopili normálne operácie systému a identifikovali vzorce.
- Prispôsobenie: Platforma sa prispôsobuje podnikovým pracovným tokom, prispôsobením odpovedí a odporúčaniam na prevádzkové potreby.
- Spolupráca: Prostredníctvom rozhrania založeného na chate dostávajú tímy v prípade potreby diagnostiku v reálnom čase, riešenia a automatizované rozlíšenie.
Tento zjednodušený integračný proces urýchľuje rozlíšenie incidentov, znižuje MTTR a zvyšuje spoľahlivosť systému – likviduje podniky na efektívne škálovanie IT operácií bez pridania zamestnancov.
Akú úlohu hrajú ľudskí inžinieri spolu s spoluhráčmi AI ako Hawkeye? Ako vidíte, ako sa táto spolupráca vyvíja?
Hawkeye doplnky, skôr ako nahradia ľudských profesionálov v oblasti IT. Tímy IT stále riadia strategické rozhodnutia, ale namiesto manuálneho riešenia každého problému pracujú spolu s Hawkeye na rýchlejšej diagnostike a riešení problémov. Keď sa spoluhráči AI stanú pokročilejšími, odborníci v oblasti IT sa posunú smerom k úlohám s vyššou hodnotou-optimalizáciu architektúr, zlepšenie bezpečnosti a urýchlenie prijatia nových technológií.
Hawkeye tvrdí, že skracuje priemerný čas na rozlíšenie (MTTR) o 90%. Môžete zdieľať nejaké príklady v reálnom svete alebo prípadové štúdie, ktoré preukazujú tento vplyv?
Národný maloobchod s potravinami integroval Hawkeye na zvládnutie rastúcej zložitosti svojej platformy elektronického obchodu. Ich tím SRE bol ohromený masívnymi telemetrickými údajmi a pomalými manuálnymi vyšetrovaniami, najmä počas špičkových nákupných období.
S Hawkeye ako spoluhráčom poháňaným v Genai videl:
- ~ 90% MTTR zníženie – Okamžitá korelácia údajov v rámci AWS CloudWatch, AWS MSK a PagerDuty.
- 24/7 analýza v reálnom čase -Eliminované eskalácie po hodinách.
- Automatizované rozlíšenie incidentov -Vopred schválené opravy nasadené autonómne.
Počas svojho nákupu sviatkov Hawkeye optimalizujú kapacitu, zistili skoré problémy a urobili úpravy škálovania v reálnom čase, čím sa zaistilo takmer 100% dostupnosť-menič hry pre svoje IT operácie.
Aká je vaša vízia vývoja agentov AI od pasívnych asistentov k aktívnym riešeniam problémov v podnikových operáciách a aký kľúčový pokrok vedie tento posun?
AI sa presúva z pasívnej pozorovateľnosti na aktívne riešenie problémov. Hawkeye už poskytuje analýzu a rozlíšenia koreňových príčin, ale ďalšou fázou je úplná autonómia-kde AI aktívne optimalizuje operácie IT a infraštruktúru samoliečby v reálnom čase. Tento vývoj, poháňaný pokrokom v modeloch Genai a kognitívnych rozhodovacích modelov, ho nanovo definuje podniky.
Kde vidíte automatizáciu podniku riadenej AI v nasledujúcich piatich rokoch a aké hlavné výzvy alebo prielomy predvídujete na ceste?
AI sa presunie od asistenčných inžinierov k plne autonómnym operáciám v oblasti IT, predpovedá a vyrieši problémy skôr, ako sa eskalujú. Pracovné toky viacerých agentov AI umožnia bezproblémovú spoluprácu naprieč IT, bezpečnosť a DevOps, ktoré rozdeľujú sily medzi oddeleniami. Medzi najväčšie prielomy budú patriť infraštruktúra samoliečovania, krížová kolaboracia zameraná na AI a silnejšia dôvera v Human-AA, čo umožní spoluhráčom AI prijať zložitejšie rozhodnutia. Hlavnými výzvami bude zabezpečiť transparentnosť AI a prispôsobenie pracovnej sily tak, aby pracovala spolu s AI, čím vyvážila automatizáciu s ľudským dohľadom.
Ak by ste dnes viedli viaceré startupy k úspechu, aké rady by ste dali podnikateľom budovaním spoločností riadených AI dnes?
Podnikatelia by sa mali zamerať skôr na riešenie skutočných problémov s vysokou hodnotou, než na prenasledovanie humbuku AI. AI musí byť vybudovaná s na pamäti Enterprise Trust, zabezpečuje transparentnosť a kontrolu pre podniky, ktoré ho prijímajú. Adaptabilita je kľúčová-AAi systémy sa musia vyvíjať s obchodnými potrebami namiesto toho, aby boli rigidné, univerzálne riešenia. Namiesto nahradenia ľudských odborných znalostí by mala byť AI umiestnená ako spoluhráč, ktorý zvyšuje rozhodovanie a prevádzkovú efektívnosť. Nakoniec si prijatie podniku AI vyžaduje čas, takže spoločnosti, ktoré uprednostňujú škálovateľnosť a dlhodobý vplyv na krátkodobé trendy, sa nakoniec objavia ako lídri v priestore.
Ďakujem za skvelý rozhovor, čitatelia, ktorí sa chcú dozvedieť viac, by mali navštíviť Nanesok.
