مقابلات
روناك ديساي، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Ciroos – سلسلة المقابلات
روناك ديساي، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Ciroos، يقود الشركة بوضوح لتحقيق مهمة القضاء على الأعمال الروتينية في مجال تكنولوجيا المعلومات وإعطاء الوقت مرة أخرى لمهندسي SRE و DevOps والعمليات. وهو يأتي ب قناعة عميقة بأن الذكاء الاصطناعي يجب أن يعزز الخبرة البشرية بشكل معنوي بدلاً من استبدالها، خاصة في البيئات التشغيلية عالية المخاطر. قبل تأسيس Ciroos، قضى ديساي أكثر من 20 عامًا في شركة Cisco، حيث شغل مناصب قيادية متعددة، بما في ذلك نائب الرئيس التنفيذي ومدير عام شركة Cisco Full-Stack Observability و AppDynamics. على مدى مسيرته المهنية، ركز على بناء منصات قابلة للتوسع ومركزة على العملاء، ويتحمل أكثر من 50 براءة اختراع قيد الاستخدام اليوم، ويحمل مبادئ الابتكار واضطراب العملاء التي ساهمت في فترة عمله في Cisco.
Ciroos تبني شريكًا اصطناعيًا للهندسة القائمة على الموثوقية مصممًا لتقليل الوقت اللازم للتحقيق في وحل الحوادث المعقدة في مجال تكنولوجيا المعلومات عبر بيئات متعددة الحواسم. تستخدم المنصة الذكاء الاصطناعي الأصلي متعدد الوكلاء لتحليل الإشارات وتحليل التحقيقات وتدعم التutomatisation والتعزيز والعمليات المستقلة – مع ضمان بقاء البشر تحت السيطرة. من خلال ربط البيانات عبر الأدوات والمناطق التي يتم عزلها تقليديًا، تمكن Ciroos الفرق من الانتقال من مكافحة الحرائق التفاعلية إلى اتخاذ قرارات أسرع وأكثر ثقة، مما يتيح لمهندسي البرمجيات التركيز على عمل ذو تأثير أكبر بدلاً من العمل الروتيني والمرهق.
لقد قمت بإنفاق أكثر من عقدين في شركة Cisco، لمساعدة في بناء بعض منتجات الشبكات والرصد الأكثر نجاحًا. ما هو ما ألهمك لاتخاذ القفزة وتأسيس Ciroos؟
على مدى تفاعلاتي مع فرق المؤسسات المختلفة، رأيت نفس القصة تتم لعبها بشكل متكرر. كانت فرق العمليات محاطة باللوحات، وتطارد التنبيهات، واعتمادها على المعرفة المؤسسية لفحص المشاكل عبر أنظمة متعددة. على الرغم من إنفاق رأس المال الكبير على الرصد، لم يكن لديهم وسيلة لربط الأدلة عبر المجالات في الوقت الفعلي. أردنا أنا وشركائي تغيير ذلك. كنا نريد بناء نظام ذكاء اصطناعي يمكن أن يفكر مثل مشغل متمرس ويعمل بالتعاون مع SREs من البداية، وتمكين الفرق من التركيز على تحسين المتانة والموثوقية بدلاً من قضاء الوقت في البحث عن أفكار أو مكافحة الحرائق.
لقد وصفتم Ciroos كاستجابة لأحد أصعب المشاكل في العمليات – التحقيقات التي تمتد عبر مجالات متعددة. كيف ساهمت خبرتك في قيادة أعمال AppDynamics و Full-Stack Observability في Cisco في هذه الفكرة وتأثيرها على هندسة Ciroos؟
في AppDynamics، حققنا مستوى عالٍ من الرؤية في سلوك التطبيقات. ومع ذلك، عندما كان سبب الحادث يعيش خارج التطبيق (سواء في تكوين السحابة أو الشبكات أو IAM)، فإن وجود رؤية على مستوى التطبيق وحدها كان غير كافٍ. كان التحدي في إنشاء السياق. أدت تلك الخبرة إلى توجيه كيفية تصميم Ciroos. منصتنا تجلب التفكير الاصطناعي إلى توسيع نطاق العمليات الإنتاجية. إنها تنظر إلى الإشارات عبر المجالات، وتحاذي الأحداث على جدول زمني مشترك، وتفكر عبر حدود المجال لتحديد الأسباب الحقيقية للحوادث.
تطرح Ciroos مفهوم “شريك SRE الاصطناعي”. كيف يختلف هذا الفكرة عن الذكاء الاصطناعي كشريك عن الأدوات التقليدية للautomatisation أو الرصد؟
يعمل شريك SRE الاصطناعي أكثر مثل شريك جديد من الأدوات الجديدة. إنه يستمع أولاً، ويفهم البيئة، ويقبل المهام المحددة، ويعزز الثقة مع مرور الوقت. بينما تنفذ automatisation التقليدية القواعد، يطبق الشريك التفكير. عندما يحدد مشكلة، يختار وكلاء المجال ذوي الصلة للاستفسار، وجمع الأدلة الداعمة، ويعرضها في السياق. هذا العنصر التعاوني يتيح لمهندسي البرمجيات وقتًا لتحديد و حل المشاكل بدلاً من استخلاص الارتباطات يدوياً.
منصة Ciroos تستخدم التفكير الاصطناعي متعدد الوكلاء. هل يمكنك شرح كيفية تنسيق وكلاء متعددين لتعزيز تحليل السبب الجذري وتحسين الدقة عبر الأنظمة المعقدة؟
لكل وكيل خبرة في المجال – واحد في Kubernetes، وآخر في السحابة، وآخر في الشبكات، وهكذا. عندما يحدث حادث، يعمل هؤلاء الوكلاء معًا كجزء من طبقة التفكير المركزية التي ترتبط النتائج في الوقت الفعلي. يحدد النظام الوكلاء الذين يجب استدعاؤهم، والمهام التي يجب تعيينها لكل وكيل، وبالترتيب، ولفترة زمنية. هذا التنسيق يقلل من وقت التحقيق ويعزز الدقة من خلال ضمان تقييم كل طبقة في السياق بدلاً من الحجرة.
من الناحية الفنية، كيف تتعامل Ciroos بشكل ديناميكي عبر مصادر البيانات المتنوعة – مثل تيليمتري السحابة، وسجلات التطبيقات، وأرقام البنية التحتية – دون إرهاق المستخدمين بالضوضاء؟
تعتبر Ciroos كل مصدر بيانات عدسة واحدة في الصورة الأكبر. إنها ترتبط بالملاحظات عبر مصادر البيانات على جدول زمني موحد وتعرض فقط العلاقات السببية ذات الصلة. على سبيل المثال، إذا حدث إعادة تشغيل Pod بعد تغيير صغير في IAM أو سياسة الشبكة، ترتبط Ciroos تلقائيًا بتسلسل ذلك. لا تقدم مجرد لوحات خام، بل تجميع قصة كاملة بناءً على الأدلة التي تساعد مهندسي البرمجيات على فهم سبب حدوث شيء ما.
الثقة والوضوح هما مركزيان في فلسفة التصميم الخاصة بك. كيف تتأكد من أن التوصيات التي يقدمها الذكاء الاصطناعي تبقى شفافة، وأن مهندسي البشر يبقون تحت السيطرة بشكل قوي؟
كل توصية تأتي مع الأدلة الداعمة والتفكير الذي أدى إليها. يمكن لمهندسي البرمجيات تتبع كل استنتاج، واختبار افتراضاتهم، وإدارة مستوى الاستقلالية للنظام، من المساعدة إلى شبه التلقائية. يحتفظ النظام بالمعرفة السياقية مع مرور الوقت من خلال ملاحظات الإنسان، مما يسمح له بتحسين جودة القرار مع البقاء تحت الحكم الكامل. نهجنا يشبه الطريقة التي يتم بها دمج أفراد جدد في الفريق، مع حواجز واضحة، وتنسيق مباشر، ومراقبة بشرية كاملة. تُبنى الثقة مع أداء النظام المتزايد الموثوق به مع مرور الوقت.
المستخدمون المبكرين يبلغون عن أن Ciroos يقلل من وقت التحقيق من ساعات إلى دقائق. ما هي الأنماط أو الاكتشافات التي فاجأتكم أكثر عندما بدأت الفرق في استخدام شريك SRE الاصطناعي في الإنتاج؟
هناك مفاجآتان ممتعتان – أولاً، سرعة الاستجابة الإيجابية للقيمة الأساسية للمنتج من قبل الشركات الكبيرة كانت مشجعة. ثانيًا، نظر عملاؤنا بعناية إلى تقنيتنا واقترحوا استخدامات فريدة جدًا تتجاوز تحليل السبب الجذري. هذه الاستخدامات تسلط الضوء على التحديات الحقيقية التي تواجهها الشركات الكبيرة اليوم في عمليات الإنتاج.
يشير مصطلح “الذكاء الاصطناعي كشريك” إلى التعاون بدلاً من الاستبدال. كيف ترى تطور هذا المفهوم مع نمو المزيد من الراحة في العمل جنبًا إلى جنب مع الأنظمة الذكية؟
نعتبر هذا رحلة تشمل التلقائية، والتعزيز، والطيران التلقائي في النهاية. على الرغم من أن Ciroos يدعم جميع هذه الوضعيات اليوم، إلا أننا عادة ما نرى اعتماد المنظمات للذكاء الاصطناعي يتبع منحنى نضج. في البداية، تستخدم الشركات نظامنا الذكاء الاصطناعي لتحقيق مهام واضحة ومتكررة مع تقليل الحمل الإدراكي للبشر. في المقابل، أنظمة غير اصطناعية تضع عبئًا كبيرًا على مشغل الإنسان لتكوين الكثير من المعاملات والقواعد قبل أن يدرك العملاء القيمة.
في المرحلة التالية، تستخدم الشركات نظام الذكاء الاصطناعي لتعزيز التفكير البشري على نطاق واسع عبر مجالات متعددة، حتى مع تقديم النظام لتفسيرات مفصلة وتوصيات للتصحيح التي يؤكدها ويُنفذها الإنسان. هذا هو المكان الذي توجد فيه معظم الشركات اليوم.
مع مرور الوقت، يمكن للذكاء الاصطناعي إدارة سير العمل الكامل للحوادث بشكل مستقل للشركة، مع تسليمها فقط إلى الإنسان عند الضرورة. نتوقع أن يتم فتح هذا التدريجي بناءً على المهمة. هذا التقدم مشابه لطريقة تطوير الفرق الثقة مع الموظفين الجدد. مع زيادة الثقة، ينمو الشراكة أعمق.
كثير من الشركات تعتمد بالفعل على منصات الرصد والإدارة الحادثية الموجودة. كيف يتكامل Ciroos مع هذه النظم الحالية دون تعطيل سير العمل؟
من البداية، لم يكن التكامل خيارًا. نعتقد أن نموذج البيانات الفيدرالي يوفر للشركات أقصر وقت لتحقيق القيمة، وأكثر خيارات، وأقل تكلفة مملوكة. يتكامل شريك SRE الاصطناعي من Ciroos مع سبع فئات من الأنظمة المؤسسية اليوم – الرصد، و الاستجابة للحوادث، وأدوات التعاون، ومنصات السحابة، وأنظمة التذاكر، وأدوات CI/CD، والبنية التحتية المادية من خلال واجهات برمجة التطبيقات المفتوحة وبروتوكولات مثل MCP و A2A. إنه يتكامل في سير العمل الحالية بدلاً من yêu cầu الفرق採تن سير عمل جديدة. هذا التصميم ساعد على جعلها سهلة للشركات لتبنيها. يحصل الفريق على إجابات أسرع دون تغيير سير عملهم الحالي.
لقد أكدت على الهوس بالعملاء والابتكار على مدى مسيرتك المهنية. كيف توجيه هذه القيم ثقافة Ciroos و رؤيتها الطويلة الأجل لتحديد موثوقية الهندسة مرة أخرى؟
الانشغال بالعملاء يعني التركيز بلا هوادة على التحديات الحقيقية التي تواجهها فرق العمليات، مثل الساعات الطويلة، والاستنفاد، والأعمال الروتينية، والبحث المستمر عن أجوبة على الأسئلة التي تطرح في العمليات. الابتكار هو حول حل هذه المشاكل بطرق تُرجع الوقت والتركيز. نتخيل جميع فرق العمليات التي لديها شريك اصطناعي يتعلم باستمرار، ويتوسع مع الطلب، ويساعد على ضمان الموثوقية عبر الأنظمة. في الأجل الطويل، نرى خدمة الذكاء الاصطناعي كبرمجيات تصبح معيارية عبر دورة التطوير إلى عمليات الإنتاج – أنظمة تفكر، وتعمل، وتحسن جنبًا إلى جنب مع نظرائهم البشر. إذا استطعنا تقديم مستخدمينا بالوضوح والفرصة التي يحتاجونها دائمًا، فقد قمنا بعملهم بشكل صحيح. يمكن أن يكون هؤلاء المستخدمون مهندسي SRE، أو موظفي العمليات، أو مهندسي العمليات الإنتاجية، أو مهندسي العمليات السحابية، أو أعضاء فريق DevOps الذين يؤدون عمليات الإنتاج.
