साक्षात्कार
एंथनी गूनेटिलके, ग्रुप प्रेसिडेंट, टेक्नोलॉजी और हेड ऑफ स्ट्रेटजी एटी अम्डॉक्स – इंटरव्यू सीरीज
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एंथनी गूनेटिलके अम्डॉक्स के ग्रुप प्रेसिडेंट, टेक्नोलॉजी और हेड ऑफ स्ट्रेटजी हैं। वह और कॉर्पोरेट स्ट्रेटजी टीम कंपनी की स्ट्रेटजी तैयार करने और लंबी अवधि की विकास योजनाओं को विकसित करने और कार्यान्वित करने के लिए जिम्मेदार हैं, जो कंपनी के उद्देश्य और दृष्टि के साथ संरेखित हैं। एंथनी कंपनी के उत्पाद और प्रौद्योगिकी समूहों के प्रमुख भी हैं, जो तेजी से विकसित हो रहे बाजार की जरूरतों को पूरा करने वाले उद्योग के अग्रणी क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म बनाने के लिए जिम्मेदार हैं।
अम्डॉक्स संचार, मीडिया और मनोरंजन सेवा प्रदाताओं के लिए सॉफ़्टवेयर और प्रबंधित सेवाओं का प्रदाता है।
आपको कंप्यूटर विज्ञान में शुरुआती रुचि क्या थी?
मेरे पिता ने मुझे एक सिन्क्लेयर ज़ेडएक्स81 खरीदा जब मैं एक छोटा बच्चा था (इसकी 1K मेमोरी थी … यह सही है, 1K!), और यह कुछ ऐसा था जिस पर हमने एक साथ काम किया। यह मेरी पहली कोड लिखने की कोशिश थी, और आम तौर पर चीजें बनाने के लिए उत्साहित होना। इससे मेरी रुचि कंप्यूटर और प्रौद्योगिकी में बढ़ी। मेरे पिता की पृष्ठभूमि भी इंजीनियरिंग में थी – इससे मदद मिली।
आप 1990 के दशक में शुरुआती लिनक्स समुदाय में एक सक्रिय डेवलपर थे, आप लिनक्स पर क्या काम कर रहे थे और आपके इस अनुभव से आपको क्या सीखने को मिला?
मुझे लिनक्स से एक कॉलेज प्रोफेसर ने परिचित कराया था, और यह मेरे दिमाग को खोल देने वाला था कि सॉफ़्टवेयर कहां जा सकता है जब यह खुला होता है और लोग योगदान कर सकते हैं। मुझे लगता है कि मैंने ‘ओपन सोर्स’ मॉडल को जल्दी समझ लिया, और इससे मेरी प्रौद्योगिकी रणनीति पर बहुत प्रभाव पड़ा। मैंने साम्बा, एक लिनक्स कनेक्टिविटी प्रोटोकॉल पर काम किया, और इससे मुझे उद्यम सॉफ़्टवेयर के रास्ते पर आगे बढ़ने में मदद मिली। वास्तव में, यह एक गतिशील समय में हुआ, क्योंकि इंटरनेट शिक्षा क्षेत्र में व्यापक रूप से जीवन में आ रहा था, और फिर व्यावसायिक मार्गों में।
आपने 1999 में अम्डॉक्स के साथ अपना करियर शुरू किया और तेलस्ट्रा की सहायक कंपनी के लिए पहले प्रबंधित सेवा आउटसोर्स डेटा सेंटर बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई, उस समय इसके पीछे की कुछ चुनौतियां क्या थीं?
जब आप एक ही समय में डेटा सेंटर, बुनियादी ढांचे और एप्लिकेशन बना रहे होते हैं – जबकि यह सुनिश्चित करने की कोशिश कर रहे होते हैं कि यह मिशन-महत्वपूर्ण और उच्च उपलब्धता है – उभरते हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर पर, यह एक मजेदार और दिलचस्प चुनौती बन जाती है। सब कुछ सामंजस्य में काम करना एक बड़ी चुनौती है, खासकर जब हम अपने स्वयं के डेटा सेंटर में एक घरेलू क्लाउड बना रहे थे।
अम्डॉक्स में टेक्नोलॉजी और स्ट्रेटजी के ग्रुप प्रेसिडेंट के रूप में, आप इस भूमिका के बारे में कुछ विवरण साझा कर सकते हैं और आपका एक औसत दिन कैसा दिखता है?
हाँ, टेक्नोलॉजी के ग्रुप प्रेसिडेंट के रूप में, मैं हमारे आरएंडडी संगठन, उत्पाद और ऑफरिंग्स के लिए जिम्मेदार हूं, यह सुनिश्चित करने के लिए कि हमारे हजारों इंजीनियर, आर्किटेक्ट और डेवलपर उद्योग के सर्वश्रेष्ठ उत्पाद बनाएं। स्ट्रेटजी के हेड के रूप में मेरी दूसरी टोपी में, मैं यह सुनिश्चित करने के लिए जिम्मेदार हूं कि हम लगातार आगे की सोच रहे हैं, रुझानों से आगे रह रहे हैं, और अम्डॉक्स और इसके ग्राहकों के लिए नए विकास के अवसर खोज रहे हैं।
आपने हाल ही में अम्डॉक्स के हालिया लॉन्च की देखरेख की, अम्डॉक्स अमएआईज़, एक जनरेटिव एआई फ्रेमवर्क फॉर द टेलीकॉम इंडस्ट्री। यह टूल टेलीकॉम इंडस्ट्री के लिए एक गेमचेंजर क्यों है?
जनरेटिव एआई यहाँ है, लेकिन जैसा कि यह महत्वपूर्ण है, यह रहने के लिए है। यह प्रौद्योगिकी अधिक लचीली संगठन बनाने की क्षमता रखती है क्योंकि यह दैनिक प्रक्रियाओं में निहित है, पीछे के कार्यालय विकल्पों से लेकर अंत-उपयोगकर्ता अनुभवों तक। अमएआईज़ हमारे उद्योग के लिए एक महत्वपूर्ण फ्रेमवर्क है, क्योंकि यह हमारे ग्राहकों के लिए जनरेटिव एआई को अपने व्यवसाय में अपनाने की आवश्यकताओं को सरल बनाता है। उद्योग के विकसित हो रहे मूलभूत एलएलएम के सर्वश्रेष्ठ का लाभ उठाकर, और एक मजबूत ऊर्ध्वाधर टैक्सोनॉमी और पूर्व-कॉन्फ़िगर किए गए ‘उपयोग मामले किट’ को ओवरले करके, हमारे ग्राहकों को बस यह चुनने की जरूरत है कि वे कौन सी जनरेटिव एआई क्षमता चाहते हैं, और हम सभी महत्वपूर्ण अंतर्निहित प्रौद्योगिकी एकीकरण, प्रशिक्षण और शासन का ध्यान रखते हैं।
जनरेटिव एआई हॉलुसिनेशन के पीछे कुछ चुनौतियां क्या हैं और अम्डॉक्स इसे कम करने या कम करने के लिए कैसे संबोधित कर रहा है?
हॉलुसिनेशन एल्गोरिदम के कार्यान्वयन में उपयोग किए जाने वाले आंकड़ों से उत्पन्न होते हैं। इसका मूल जनरेटिव एआई डेटा का उपयोग करके वेक्टर मॉडल पर आधारित प्रतिक्रियाओं की भविष्यवाणी करने के लिए है। प्रशिक्षण मॉडल के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटा विशाल है, लेकिन अवधारणा काफी सरल है। जनरेटिव एआई मानव नहीं है और यह निर्णय लेने में सक्षम नहीं है। इसके बजाय, यह सांख्यिकीय मॉडलिंग के आधार पर सबसे संभावित परिणामों की भविष्यवाणी करता है, और यह कभी-कभी सटीक नहीं होने वाली प्रतिक्रियाओं का उत्पादन करता है। जनरेटिव एआई मॉडल को तैनात करने में guardrails और प्रशिक्षण का प्रबंधन करने की चुनौती है ताकि हॉलुसिनेशन, या यह हॉलुसिनेट होने की संभावना को कम किया जा सके। अम्डॉक्स हॉलुसिनेशन, डेटा पूर्वाग्रह और उभरती जनरेटिव एआई प्रौद्योगिकी की अन्य जटिलताओं को संबोधित करने के लिए एक मजबूत शासन परत विकसित कर रहा है।
एक अन्य हालिया घोषणा अम्डॉक्स क्लाउड मैनेजमेंट प्लेटफ़ॉर्म के अगली पीढ़ी के संस्करण की थी, जो अमएआईज़ जेनएआई फ्रेमवर्क का लाभ उठाता है और आईटी के पूरे जीवनचक्र को स्वचालित करने के लिए बनाया गया है और सेवा प्रदाताओं को क्लाउड में ले जाने के लिए डेवओप्स और फिनोप्स का उपयोग करता है। क्या आप इस उपकरण के बारे में कुछ विवरण साझा कर सकते हैं और इसमें उपयोग की जाने वाली कुछ मशीन लर्निंग के बारे में अधिक जानकारी दे सकते हैं?
अम्डॉक्स क्लाउड मैनेजमेंट प्लेटफ़ॉर्म हमारे ग्राहकों को जटिल क्लाउड फुटप्रिंट को कुशलता से और सरलता से संचालित करने में मदद करता है। हमने न केवल प्लेटफ़ॉर्म में तेल्को-विशिष्ट प्रक्रियाओं और कोड तत्वों को एम्बेड किया है ताकि विकास को तेज़ किया जा सके और संचालन को अनुकूलित किया जा सके, बल्कि हम प्लेटफ़ॉर्म को जनरेटिव एआई क्षमताओं से भी बढ़ा रहे हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि व्यावसायिक प्रक्रियाएं निरंतर और गतिशील रूप से अपडेट की जा रही हैं। जैसा कि पारंपरिक एआई के कई रूपों में, मशीन लर्निंग क्लाउड लाइफसाइकल के कई पहलुओं में, विशेष रूप से अनुप्रयोग और बुनियादी ढांचे के संचालन से संबंधित है, में सुधार में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है।
क्लाउड कंप्यूटिंग लागत टेलीकॉम कंपनियों के लिए एक मुद्दा है, अम्डॉक्स इन लागतों को पारंपरिक क्लाउड कंप्यूटिंग की तुलना में कम रखने में कैसे मदद करता है?
क्लाउड लागत को अनुकूलित करने के लिए हमारे दृष्टिकोण में दो महत्वपूर्ण घटक हैं। पहला हिस्सा हमारे ग्राहकों की जरूरतों के अनुसार क्लाउड रणनीतियों को डिजाइन और कार्यान्वित करना है, जिसमें उनके बजट, स्केलेबिलिटी आवश्यकताओं आदि के साथ संरेखण शामिल है। दूसरा हिस्सा संचालन को अनुकूलित करना है, विशेष रूप से स्वचालन और फिनोप्स के माध्यम से। फिनोप्स, जो हमारे क्लाउड प्रबंधन प्लेटफ़ॉर्म का एक महत्वपूर्ण कार्य है, सुनिश्चित करता है कि सेवा प्रदाता अपनी सभी क्लाउड गतिविधियों को प्रदाताओं और बुनियादी ढांचे में स्पष्ट रूप से देख सकते हैं, लागत को कम करने में मदद करने के लिए नीतियों को समायोजित करते हैं, और ग्राहकों की मांगों के साथ संसाधन उपभोग को बेहतर ढंग से मिलाने के लिए बदलाव की सिफारिश करते हैं।
धन्यवाद इस शानदार साक्षात्कार के लिए, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें अम्डॉक्स पर जाना चाहिए।
