Ronak Desai, zakladatel a generální ředitel Ciroos – Série rozhovorů

Ronak Desai, zakladatel a generální ředitel Ciroos, vede společnost s jasnou misí eliminovat rutinní IT dřinu a vrátit čas zpět SRE, DevOps a operačním inženýrům. Přináší hluboké přesvědčení, že AI by měla významně doplňovat lidskou odbornost, spíše než ji nahrazovat, zejména v prostředí s vysokými nároky. Před založením Ciroos strávil Desai více než 20 let v Cisco, kde zastával několik seniorních vedoucích rolí, včetně senior viceprezidenta a generálního manažera Cisco Full-Stack Observability a AppDynamics. Během své kariéry se zaměřil na budování škálovatelných, zákaznicky orientovaných platforem, má více než 50 patentů, které jsou dnes aktivně používány, a prosazuje principy inovace a zákaznické posedlosti, které formovaly jeho působení v Cisco.

Ciroos buduje SRE kolegu postaveného od základu na AI, který dramaticky snižuje čas potřebný k vyšetřování a řešení komplexních IT incidentů v moderních, multi-doménových prostředích. Platforma používá nativní multi-agentic AI k uvažování napříč signály, automatizaci vyšetřování a podporu automatizace, augmentace a autonomních operací – zatímco zajišťuje, že lidé zůstávají pevně v kontrolě. Korelující data napříč nástroji a doménami, které jsou tradičně izolovány, Ciroos umožňuje týmům přecházet z reaktivního hašení požárů na rychlejší a sebevědomější rozhodování, osvobozuje inženýry, aby se soustředili na práci s větším dopadem, spíše než na opakující se a vyčerpávající operační zbytečnost.

Strávil jste více než dvě desetiletí v Cisco, kde jste pomáhal budovat některé z jeho nejúspěšnějších síťových a pozorovatelských produktů. Co vás inspirovalo k tomu, abyste založil Ciroos?

Během svých interakcí s různými podnikovými týmy jsem viděl stejnou dějovou linii opakovaně. Operační týmy byly zahlceny panely, honily se za upozorněními a spoléhaly na institucionální znalosti k řešení problémů napříč několika systémy. Navzdory významným investicím do pozorovatelnosti jim chyběl způsob, jak propojit důkazy napříč doménami v reálném čase. Moji spoluzakladatelé a já jsme chtěli změnit to. Chtěli jsme postavit AI systém, který by mohl rozumět jako zkušený operátor a pracovat v souladu se SRE od začátku, umožňující týmům soustředit se na zlepšení odolnosti a spolehlivosti, spíše než trávit čas hledáním poznatků nebo hašením problémů.

Popsal jste Ciroos jako odpověď na jeden z nejobtížnějších problémů v operacích – vyšetřování, která zahrnují několik domén. Jak vaše zkušenosti z vedení AppDynamics a Full-Stack Observability business v Cisco ovlivnily toto uvědomění a architekturu Ciroos?

V AppDynamics jsme dosáhli vysoké úrovně přehledu o chování aplikací. Nicméně, když příčina incidentu žila mimo aplikaci (buď v konfiguraci cloudu, síťovém nebo IAM), mít přehled na úrovni aplikace samotné bylo nedostatečné. Výzvou bylo stanovení kontextu. Tato zkušenost nás vedla k tomu, jak jsme navrhli Ciroos. Naše platforma přináší AI uvažování do rozsahu produkčních operací. Dívá se na signály napříč doménami, zarovnává události na společné časové ose a rozumí napříč doménovými hranicemi, aby určila skutečné kořenové příčiny incidentů.

Ciroos zavedl koncept „AI SRE kolegy“. Jak se tato myšlenka AI jako spolupracovníka liší od tradiční automatizace nebo pozorovatelských nástrojů?

AI SRE kolega funguje více jako nový kolega než jako nový nástroj. Poslouchá nejdříve, získá porozumění pro prostředí, akceptuje definované úkoly a buduje důvěru v průběhu času. Zatímco tradiční automatizace provádí pravidla, kolega využívá uvažování. Když identifikuje problém, vybere relevantní doménové odborníky, shromáždí podpůrné důkazy a představí je v kontextu. Tento spolupracující prvek osvobozuje čas inženýrů, aby ověřili a vyřešili problém, spíše než aby ručně odvodili korelace.

Vaše platforma používá multi-agentic AI uvažování. Můžete vysvětlit, jak několik AI agentů koordinuje, aby urychlovalo analýzu kořenových příčin a zlepšovalo přesnost napříč komplexními systémy?

Každý agent má doménovou odbornost – jeden v Kubernetes, další v cloudu, další v síťovém prostředí a tak dále. Když dojde k incidentu, tito agenti pracují společně jako součást centrální vrstvy uvažování, která koreluje výsledky v reálném čase. Systém určuje, které agenty vyvolat, jaké úkoly jim přiřadit, v jakém pořadí a po jakou dobu. Tato koordinace snižuje dobu vyšetřování a zlepšuje přesnost, zajišťuje, že každá vrstva je vyhodnocena v kontextu, spíše než v izolaci.

Z technického hlediska, jak Ciroos dynamicky rozumí napříč rozdílnými zdroji dat – jako je cloudová telemetrie, aplikační logy a infrastrukturní metriky – bez zahlcení uživatelů hlukem?

Ciroos považuje každý zdroj dat za jeden pohled na větší obraz. Zarovnává pozorování napříč zdroji dat na jednotné časové ose a zobrazuje pouze relevantní kauzální vztahy. Například, pokud dojde k restartu podu po malé změně v IAM nebo síťové politice, Ciroos automaticky spojí tuto sekvenci. Nezobrazuje pouze surové panely, ale sestavuje kompletní příběh založený na důkazech, který pomáhá inženýrům pochopit, proč se něco stalo.

Důvěra a vysvětlitelnost jsou centrální pro vaši návrhovou filozofii. Jak zajišťujete, aby AI-poháněné doporučení zůstala transparentní a aby lidský inženýr zůstal pevně v kontrolě?

Každé doporučení přichází se podpůrnými důkazy a odůvodněním, který vedl k němu. Inženýři mohou stopovat každé závěry, testovat své předpoklady a řídit úroveň autonomie systému, od asistivní po semi-autonomní. Systém uchovává kontextuální znalosti v průběhu času prostřednictvím lidské zpětné vazby, umožňující mu zlepšit kvalitu rozhodnutí, zatímco zůstává plně řízen. Náš přístup připomíná způsob, jakým tým přivítá nové kolegy, s jasnými hranicemi, srozumitelným odůvodněním a plnou lidskou kontrolou. Důvěra se buduje, jakmile systém ukazuje stále spolehlivější výkon v průběhu času.

Rané přijímači hlásí, že Ciroos snižuje dobu vyšetřování z hodin na minuty. Jaké druhy vzorců nebo poznatků vás nejvíce překvapily, když týmy začaly používat AI SRE kolegu v produkci?

Byla zde dvě příjemná překvapení – poprvé, rychlost, s jakou i velké podniky reagovaly pozitivně na naši základní hodnotovou nabídku, byla povzbudivá. Za druhé, naši zákazníci se podívali blíže na naši technologii a přišli s některými velmi jedinečnými použitími, které jdou daleko za analýzu kořenových příčin. Tyto použití zdůrazňují skutečné výzvy, kterým čelí velké podniky dnes ve svých produkčních operacích.

Pojem „AI jako kolega“ naznačuje spolupráci spíše než nahrazení. Jak vidíte tuto koncepci vyvíjet se, jakmile organizace budou více komfortní s prací po boku inteligentních systémů?

Považujeme to za cestu, která zahrnuje automatizaci, augmentaci a nakonec autopilot. Ačkoli Ciroos podporuje všechny tři režimy dnes, obvykle vidíme organizační přijetí AI následovat zralostní křivku. Na počátku podniky používají náš AI systém k automatizaci jasně definovaných a opakujících se úkolů, zatímco minimalizují kognitivní přetížení pro lidi. Naproti tomu zakázkové systémy, které nejsou od základu postavené na AI, příliš zatěžují lidského operátora nastavováním mnoha parametrů a pravidel ještě předtím, než zákazník získá užitek.

V další fázi podniky využívají AI systém k augmentaci lidského uvažování v měřítku napříč několika doménami, zatímco systém poskytuje podrobné vysvětlení a doporučení pro nápravu, které člověk ověřuje a provádí. To je tam, kde jsou dnes většina podniků.

V průběhu času může AI spravovat plné incidentní pracovní postupy autonomně pro podnik, pouze eskaluje na člověka, když je to nutné. Očekáváme, že to bude postupně otevřeno na základě úkolu. Tento postup je podobný tomu, jak týmy budují důvěru s novými zaměstnanci. Jakmile získáte více důvěry, partnerství roste hlouběji.

Mnohé podniky již spoléhají na zavedené pozorovatelské a incidentní manažerské platformy. Jak Ciroos integruje s těmito stávajícími ekosystémy bez narušení pracovních postupů?

Od začátku nebyla integrace nikdy volitelná. Věříme, že federativní datový model poskytuje podnikům nejrychlejší čas na hodnotu, nejvíce možností a nejnižší celkové náklady na vlastnictví. Ciroos AI SRE kolega integruje se sedmi různými kategoriemi podnikových systémů dnes – pozorovatelnost, incidentní reakce, spolupráci, cloudové platformy, ticketovací systémy, CI/CD nástroje a fyzickou infrastrukturu prostřednictvím otevřených API a protokolů, jako je MCP a A2A. Integruje se do zavedených pracovních postupů, spíše než vyžaduje týmy, aby přijaly nové. Tento design nám pomohl udělat to snadno přijatelným. Týmy získávají rychlejší odpovědi, aniž by měnily své stávající pracovní postupy.

Vy jste zdůrazňoval zákaznickou posedlost a inovaci po celou svou kariéru. Jak tyto hodnoty řídí kulturu Ciroos a jeho dlouhodobou vizi pro předefinování reliability engineering?

Být zákaznicky posedlý znamená být neúnavně zaměřen na skutečné výzvy, kterým čelí operační týmy našich zákazníků, jako jsou dlouhé hodiny, únava, zbytečnost a neustálý hledání odpovědí na otázky, které se objevují v operacích. Inovace je o řešení těchto problémů způsobem, který významně vrací čas a zaměření. Představujeme si, že všechny operační týmy budou mít AI kolegu, který se učí kontinuálně, škáluje s poptávkou a pomáhá zajišťovat spolehlivost napříč systémy. V dlouhodobém horizontu vidíme AI službu jako software, který se stane standardem napříč celým vývojovým a produkčním operačním cyklem – systémy, které myslí, jednají a zlepšují se spolu se svými lidskými protějšky. Pokud můžeme našim uživatelům poskytnout jasnost a prostor, který vždy potřebovali, udělali jsme svou práci správně. Tito uživatelé mohou být SRE, IT operační personál, produkční operační inženýři, cloudoví operační inženýři nebo DevOps týmy, které provádějí produkční operace.