Vijay Kurkal, administrerende direktør for Resolve – Interview Serie

Vijay Kurkal fungerer som administrerende direktør for Resolve, hvor han overvåger virksomhedens strategiske vækst, mens den hjælper med at maksimere potentialet for AIOps og IT-automatisering i virksomheder over hele verden. Vijay har en lang historie i tech-industrien, hvor han har tilbragt de sidste tyve år med at arbejde med talrige software- og hardware-virksomheder, der har spændt fra mainframe til ny, fremkomende teknologi. Før han tiltrådte stillingen som administrerende direktør i Resolve, havde han ledende stillinger i IBM, VMware, Bain & Company og Insight Partners, hvor han spillede en afgørende rolle i at accelerere væksten for en bred vifte af teknologivirksomheder og introducere ny, avanceret produktlinjer.

Du har ledet Resolve siden 2018, først som COO og nu som administrerende direktør. Hvad var det, der oprindeligt tiltrak dig til denne virksomhed?

Der er en enorm behov for automatisering og AIOps i dag, når man ser på de udfordringer, som IT-organisationer i virksomheder står overfor. Disse teams skal håndtere stadig mere komplekse, højgradigt virtualiserede og hybrid-miljøer og skal hurtigt implementere nye teknologier for at holde trit med udviklingen. Uden hjælp fra værktøjer som automatisering og AIOps er det umuligt at håndtere disse miljøer effektivt, og kompleksiteten vil kun øge.

Med tanke på den enorme markedsmulighed blev jeg straks tiltrukket af Resolves dybe rødder i automatisering. Med mine 20 års erfaring fra en bred vifte af tech-virksomheder er jeg utrolig begejstret for muligheden for, at automatisering og AIOps kan ændre IT-drift fundamentalt. Disse teknologier er spilforvandrede for virksomheder – ikke kun for at overleve, men for at trives i det nuværende miljø. Som vi har set de seneste måneder, hvor digital transformation er accelereret hurtigt, er automatisering absolut nødvendig for at lykkes. Resolve er unikt positioneret til at imødekomme disse behov og indlede den næste generation af IT-drift.

Hvordan ville du bedst beskrive, hvad Resolve tilbyder IT-virksomheder?

Ved at kombinere avancerede AIOps-kapaciteter med vores brancheførende automatiseringsplatform hjælper Resolve IT-teams med at opnå mere agile, selvstændige IT-drift, selvom infrastrukturen fortsætter med at udvide sig i omfang og kompleksitet. Vores samlede produkt tilbyder en lukket løkke af opdagelse, analyse, detektion, forudsigelse og automatisering, herunder foruddefinerede automatiseringer, der kan udløses selvstændigt af AIOps-indsigter for at holde foran problemerne og lette byrden på IT-organisationerne.

Vores mål er at hjælpe ITOps-, NetOps- og Service Desk-teams med at imødekomme de voksende krav til IT, strømline driften, reducere omkostningerne, forbedre MTTR og ydeevne og accelerere serviceleveringen gennem kraften af automatisering og AIOps.

Til læsere, der ikke er bekendt med begrebet AIOps, kan du forklare, hvad dette begreb dækker, og hvad der gør det så vigtigt?

AIOps – eller AI til IT-drift – hjælper med at strømline håndteringen af komplekse, hybrid-IT-miljøer ved at udnytte AI, maskinlæring og avanceret analyse til at samle, analysere og kontekstualisere enorme mængder data fra forskellige kilder på tværs af IT-økosystemet. Disse indsigter faciliterer identifikationen af eksisterende eller potentielle ydeevne-problemer, samt opdagelse af anomalier og lokaliserer sandsynlige årsager til hændelser. Over tid kan maskinlæring forudsige fremtidige problemer og proaktivt automatisere løsninger, før de påvirker forretningen.

Dertil tilbyder de fleste AIOps-værktøjer avancerede korrelationsfunktioner, der hjælper IT-fagfolk med at bestemme, hvordan alarmsignaler er relaterede, og reducerer støj ved at gruppere lignende hændelser og bringe de virkelige problemer til lyset, så mennesker kan fokusere på, hvad der betyder mest. Nogle AIOps-løsninger udfører også selv-opdagelse og afhængigheds-kortlægning for at give dyb indsigt i, hvordan enheder er forbundet til hinanden, og hvordan nedbrud kan påvirke kritiske forretnings-tjenester. Dette tilbyder en bred vifte af fordele, fra at holde CMDB opdateret og præcis til at accelerere hændelses-svar og forenkle fejlfinding, ændringsstyring og overholdelse.

Hvad er nogle af de data-udfordringer, som IT-virksomheder står overfor?

Den største data-udfordring, som IT-organisationer står overfor, er at håndtere den øgede kompleksitet, der skyldes den eksponentielle vækst i infrastruktur og den daglige strøm af nye teknologier. Data-volumener og alarmsignaler, der genereres af infrastruktur-vækst, har langt oversteget menneskers kapacitet til at finde nålen i den større IT-høstak. Gartner estimerer en to- til tre-dobbelt øgning i data-volumen-vækst per år. For at overleve i dette dynamiske miljø er det kritisk for IT-organisationer at omfavne AIOps og automatisering for at hjælpe dem med at håndtere de massive mængder data og strømline håndteringen af nye teknologier.

Hvordan kan virksomheder overvinde disse udfordringer ved hjælp af Resolve?

Resolve giver virksomheder mulighed for at håndtere den øgede kompleksitet i IT med færre ressourcer gennem den kraftfulde kombination af AIOps og automatisering. Platformen er designet til at give øjeblikkelig lettelse samt langsigtede værdi.

I modsætning til mange andre AIOps-løsninger på markedet behøver kunderne ikke at vente måneder, før de begynder at se værdi med Resolve. Faktisk får kunderne værdi på få minutter med Resolves automatiserede opdagelse og afhængigheds-kortlægning. Disse funktioner giver os mulighed for at generere komplette infrastruktur-visualiseringer, detaljerede cross-domæne-topologi-kort, applikations-afhængigheds-kort og komplette oversigter over lager. Dertil indtager Resolve data fra mange andre værktøjer (såsom overvågning, hændelsesstyring, ITSM og log-løsninger) og samler det med telemetri-data, der indsamles naturligt af vores egen platform. Dette giver kunderne mulighed for at opnå det eftertragtede ‘enkelte pane-glas’, som de har brug for til at håndtere komplekse, hybrid-infrastruktur, og giver en væsentligt rigere (og komplet) indsigt på tværs af domæner.

Over en periode på flere uger bliver disse indsigter forbedret og beriget, da Resolve “lærer” miljøet og udnytter maskinlæring til at udføre aktiviteter som hændelses-korrelation og -klustering, forudsigelses-analyse, multivariat anomalidetektion, dynamisk grænseværdi og selvstændig løsning – og gør produktet eksponentielt mere intelligent (og værdifuldt) over tid.

Vores enterprise-klasse automatiseringsfunktioner kan udføre handlinger baseret på indsigter fra AIOps-komponenterne eller kan bruges uafhængigt. Bygget til skalaen og kompleksiteten af moderne, hybrid-miljøer kan platformen håndtere alt fra simple opgaver til meget komplekse processer, der langt overstiger kapaciteten af andre værktøjer. Kombinationen af AIOps med dette niveau af automatisering giver en enestående evne til at forudsige, forebygge og løse problemer, før de påvirker forretningen, og til at radikalt forbedre den overordnede driftseffektivitet.

Kan du beskrive, hvordan Resolve gør det lettere at undersøge sikkerheds-hændelser?

Resolves automatiserede hændelses-validering bestemmer hurtigt, hvilke alarmsignaler der er ægte trusler, og hvilke der blot er falske positiver. Timer af manuel indsats elimineres ved at automatisere indsamlingen af data på tværs af IT-miljøet og sikkerheds-værktøjer, herunder SIEM’er, trussels-feed, antivirus-systemer og log-filer. Alle disse data samles i en tilpasset dashboard, så det er let at se problemet og bestemme, hvordan man løser det. Resolve centraliserer orkestreringen af den end-to-end triage- og undersøgelses-arbejdsgang for at sikre, at problemer kan håndteres hurtigt. Vi indfanger også en fuld revisionshistorik over hændelses-undersøgelses-skridt og -resultater for at støtte overholdelse og styring.

En af Resolves funktioner er, at den giver IT-fagfolk mulighed for at ignorere “støj” og fokusere på de virkelige problemer. Kan du diskutere dette?

IT-fagfolk bombaderes med alarmsignaler fra multiple systemer. Det er svært at vide, hvor man skal fokusere, da mange af disse alarmsignaler er falske positiver, og mange andre ultimativt stammer fra det samme underliggende problem.

Tag for eksempel tilfældet med et e-handelssystem, der fejler. Alarmerne vil begynde at ringe overalt, mens IT-fagfolk desperat sorterer gennem multiple data-kilder for at bestemme, om det er netværket, applikationen eller en af de mange underliggende infrastruktur-komponenter eller -tjenester, der forårsager problemet. Det kan tage timer at bestemme, at årsagen var høj CPU-anvendelse, der førte til en langsommere database og til sidst fejlen i e-handelssystemet. Endnu værre kan IT-teams med alle alarmsignalerne oversætte med hændelser, der er relateret til e-handelssystemet, og i stedet fokusere på et langt lavere prioriteret problem, der ikke er relateret til omsætning.

Resolve eliminerer alarmsignaler ved at udføre hændelses-korrelation og -klustering. Klustering-maskinlærings-algoritmer bruges til at identificere og gruppere hændelser (på tværs af systemer og domæner), der normalt sker sammen, hvilket dramatisk komprimerer hændelses-volumener. Vores platform udnytter også sekventielle mønster-analyse og tids-serie-hændelses-korrelation. Millioner af hændelser på tværs af applikationer og infrastruktur normaliseres og sekventeres i en tids-serie og derefter analyseres af maskinlæring for at identificere mønstre. Disse mønstre giver Resolve mulighed for at reducere alarmsignaler og hjælpe med at pege på årsagen – samt proaktivt at opdage problemer, før de sker. Dertil kan tids-serie-korrelationer udnyttes til at afspille alle hændelser, der skete i en tidsperiode op til et nedbrud.

I tilfældet med e-handels-eksemplet ovenfor ville Resolve være i stand til at gruppere alle alarmsignaler, der er relateret til applikations-fejlen, og komprimere dem til en enkelt hændelse. Systemet kunne også spore årsagen tilbage til en stigning i CPU-anvendelse, hvilket gjorde det let og hurtigt for IT-holdet at løse problemet, i stedet for at triage hundredvis af alarmsignaler uafhængigt, mens de søger under hver sten for at finde årsagen.

Kan du give os et eksempel på, hvordan en virksomhed har brugt Resolve?

Fujitsu havde en række drivkræfter for at indføre automatisering for at levere sin suite af IT-managed services til en bred vifte af globale virksomheder. Fujitsu havde først og fremmest brug for at reducere de operationelle omkostninger, samtidig med at de fortsatte med at vokse deres infrastruktur, forbedre den organisatoriske effektivitet og standardisere processer. Vi hjalp dem med at opnå alle disse mål ved at automatisere nøgleprocesser, og vi hjalp dem med at forbedre MTTA og MTTR, så de kunne hurtigt løse problemer, der påvirkede deres kunder, og opfylde deres SLA’er.

Er der noget andet, du gerne vil dele om Resolve?

Digital transformation har fået momentum i kølvandet på den globale pandemi. Vi ser en enorm behov for at lette den voksende belastning på IT-systemer og -personale, som krisen har skabt. Samtidig er det tydeligt, at virksomhederne også skal planlægge for den næste uventede begivenhed. Automatisering og AIOps er begge fundamentale for at opnå disse mål, da de kan hjælpe med at lp safeguard business continuity and improve agility and resilience while reducing security risks and cost. Our mission is to help our customers excel even during challenging times by strategically leveraging these technologies. Thank you for your wonderful answers. Anyone who wishes to learn more should visit Resolve.