सिरोस के संस्थापक और सीईओ रोनक देसाई - साक्षात्कार श्रृंखला

रौनक देसाईसिरूस के संस्थापक और सीईओ, कंपनी का नेतृत्व आईटी के जटिल कार्यों को समाप्त करने और एसआरई, डेवऑप्स और ऑपरेशंस इंजीनियरों को समय बचाने के स्पष्ट लक्ष्य के साथ करते हैं। उनका दृढ़ विश्वास है कि एआई को मानव विशेषज्ञता को प्रतिस्थापित करने के बजाय, विशेष रूप से उच्च जोखिम वाले परिचालन वातावरण में, सार्थक रूप से संवर्धित करना चाहिए। सिरूस की स्थापना से पहले, देसाई ने सिस्को में 20 से अधिक वर्षों तक कार्य किया, जहां उन्होंने वरिष्ठ उपाध्यक्ष और सिस्को फुल-स्टैक ऑब्जर्वेबिलिटी और ऐपडायनेमिक्स के महाप्रबंधक सहित कई वरिष्ठ नेतृत्व भूमिकाएँ निभाईं। अपने पूरे करियर में, उन्होंने स्केलेबल, ग्राहक-केंद्रित प्लेटफॉर्म बनाने पर ध्यान केंद्रित किया है, उनके नाम 50 से अधिक पेटेंट हैं जो आज सक्रिय उपयोग में हैं, और वे नवाचार और ग्राहक-केंद्रितता के उन सिद्धांतों को आगे बढ़ाते हैं जिन्होंने सिस्को में उनके कार्यकाल को आकार दिया।

सिरोस Ciroos एक ऐसा AI-आधारित SRE टीममेट विकसित कर रहा है जो आधुनिक, बहु-डोमेन वातावरणों में जटिल IT घटनाओं की जांच और समाधान में लगने वाले समय को नाटकीय रूप से कम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह प्लेटफ़ॉर्म संकेतों के बीच तर्क करने, जांच को स्वचालित करने और स्वचालन, संवर्धन और स्वायत्त संचालन का समर्थन करने के लिए नेटिव मल्टी-एजेंटिक AI का उपयोग करता है - साथ ही यह सुनिश्चित करता है कि मानव नियंत्रण में बने रहें। परंपरागत रूप से अलग-अलग उपकरणों और डोमेन में डेटा को सहसंबंधित करके, Ciroos टीमों को तात्कालिक समस्या निवारण से हटकर तेज़ और अधिक आत्मविश्वासपूर्ण निर्णय लेने में सक्षम बनाता है, जिससे इंजीनियर दोहराव वाले और थकाऊ परिचालन कार्यों के बजाय उच्च-प्रभाव वाले कार्यों पर ध्यान केंद्रित कर पाते हैं।

आपने सिस्को में दो दशकों से अधिक समय बिताया, और इसके कुछ सबसे सफल नेटवर्किंग और ऑब्जर्वेबिलिटी उत्पादों को विकसित करने में मदद की। आपको सिस्को से अलग होकर Ciroos की स्थापना करने की प्रेरणा कहाँ से मिली?

विभिन्न एंटरप्राइज़ टीमों के साथ अपने संवादों के दौरान, मैंने बार-बार एक ही कहानी को दोहराया। ऑपरेशन टीमें डैशबोर्डों से परेशान थीं, अलर्ट का पीछा कर रही थीं और कई प्रणालियों में समस्याओं के निवारण के लिए संस्थागत ज्ञान पर निर्भर थीं। अवलोकन क्षमता पर पर्याप्त पूंजी खर्च करने के बावजूद, उनके पास अभी भी विभिन्न डोमेन में साक्ष्यों को वास्तविक समय में जोड़ने का कोई तरीका नहीं था। मेरे सह-संस्थापक और मैं इसे बदलना चाहते थे। हमने एक ऐसी एआई प्रणाली बनाने का लक्ष्य रखा जो एक अनुभवी ऑपरेटर की तरह तर्क कर सके और शुरुआत से ही वरिष्ठ संसाधन प्रबंधकों (एसआरई) के साथ मिलकर काम कर सके, जिससे टीमें अंतर्दृष्टि खोजने या समस्याओं को सुलझाने में समय बिताने के बजाय लचीलापन और विश्वसनीयता में सुधार पर ध्यान केंद्रित कर सकें।

आपने Ciroos को संचालन की सबसे कठिन समस्याओं में से एक, यानी कई क्षेत्रों में फैली जांच-पड़ताल के समाधान के रूप में वर्णित किया है। Cisco में AppDynamics और Full-Stack Observability व्यवसाय का नेतृत्व करने के आपके अनुभव ने इस समझ को किस प्रकार आकार दिया और Ciroos की वास्तुकला को कैसे प्रभावित किया?

AppDynamics में, हमने एप्लिकेशन के व्यवहार की गहन जानकारी प्राप्त की। हालांकि, जब किसी घटना का कारण एप्लिकेशन से बाहर (चाहे क्लाउड कॉन्फ़िगरेशन, नेटवर्किंग या IAM में) होता था, तो केवल एप्लिकेशन लेयर पर दृश्यता पर्याप्त नहीं थी। चुनौती संदर्भ स्थापित करने में थी। इसी अनुभव ने Ciroos को डिज़ाइन करने में हमारा मार्गदर्शन किया। हमारा प्लेटफ़ॉर्म उत्पादन कार्यों को बड़े पैमाने पर संचालित करने के लिए AI तर्क क्षमता प्रदान करता है। यह विभिन्न डोमेन में संकेतों का विश्लेषण करता है, घटनाओं को एक सामान्य समयरेखा पर संरेखित करता है और डोमेन सीमाओं से परे तर्क करके घटनाओं के वास्तविक मूल कारणों का पता लगाता है।

Ciroos ने "AI SRE टीममेट" की अवधारणा पेश की है। सहयोगी के रूप में AI का यह विचार पारंपरिक स्वचालन या अवलोकन उपकरणों से किस प्रकार भिन्न है?

एआई एसआरई टीममेट किसी नए टूल की बजाय एक नए टीममेट की तरह काम करता है। यह पहले सुनता है, परिवेश को समझता है, निर्धारित कार्यों को स्वीकार करता है और समय के साथ विश्वास कायम करता है। जहां पारंपरिक ऑटोमेशन नियमों का पालन करता है, वहीं टीममेट तर्क का प्रयोग करता है। जब यह किसी समस्या की पहचान करता है, तो यह संबंधित डोमेन विशेषज्ञ एजेंटों से पूछताछ करता है, सहायक साक्ष्य एकत्र करता है और उसे संदर्भ में प्रस्तुत करता है। यह सहयोगात्मक तत्व इंजीनियरों को मैन्युअल रूप से सहसंबंध निकालने के बजाय सत्यापन और समस्या-समाधान के लिए समय देता है।

आपका प्लेटफ़ॉर्म मल्टी-एजेंटिक एआई रीजनिंग का उपयोग करता है। क्या आप समझा सकते हैं कि जटिल प्रणालियों में मूल कारण विश्लेषण को गति देने और सटीकता में सुधार करने के लिए कई एआई एजेंट किस प्रकार समन्वय करते हैं?

प्रत्येक एजेंट के पास अपने-अपने क्षेत्र की विशेषज्ञता होती है—एक कुबेरनेट्स में, दूसरा क्लाउड में, तीसरा नेटवर्किंग में, इत्यादि। जब कोई घटना घटित होती है, तो ये एजेंट एक केंद्रीय तर्क परत के हिस्से के रूप में मिलकर काम करते हैं जो वास्तविक समय में निष्कर्षों का सहसंबंध स्थापित करती है। सिस्टम यह निर्धारित करता है कि किन एजेंटों को सक्रिय करना है, प्रत्येक एजेंट को कौन से कार्य सौंपने हैं, किस क्रम में और कितने समय के लिए। यह समन्वय जांच के समय को कम करता है और सटीकता में सुधार करता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि प्रत्येक परत का मूल्यांकन अलग-अलग करने के बजाय संदर्भ में किया जाए।

तकनीकी दृष्टिकोण से, Ciroos क्लाउड टेलीमेट्री, एप्लिकेशन लॉग और इन्फ्रास्ट्रक्चर मेट्रिक्स जैसे विभिन्न डेटा स्रोतों के बीच उपयोगकर्ताओं को अनावश्यक जानकारी से परेशान किए बिना गतिशील रूप से तर्क कैसे करता है?

Ciroos हर डेटा स्रोत को एक व्यापक परिप्रेक्ष्य में एक लेंस के रूप में देखता है। यह डेटा स्रोतों के अवलोकनों को एक एकीकृत समयरेखा पर संरेखित करता है और केवल प्रासंगिक कारण-कार्य संबंधों को ही दर्शाता है। उदाहरण के लिए, यदि IAM या नेटवर्क नीति में किसी छोटे से बदलाव के बाद पॉड रीस्टार्ट होता है, तो Ciroos स्वचालित रूप से उस क्रम को जोड़ देता है। यह केवल कच्चे डैशबोर्ड प्रदान करने से कहीं आगे जाता है और साक्ष्यों के आधार पर एक संपूर्ण कहानी तैयार करता है जो इंजीनियरों को यह समझने में मदद करती है कि कोई घटना क्यों घटी।

विश्वास और स्पष्टता आपकी डिज़ाइन फिलॉसफी के केंद्र में हैं। आप यह कैसे सुनिश्चित करते हैं कि AI-आधारित अनुशंसाएँ पारदर्शी बनी रहें और मानव इंजीनियर पूरी तरह से नियंत्रण में रहें?

प्रत्येक अनुशंसा के साथ उससे संबंधित प्रमाण और तर्क दिए गए हैं। इंजीनियर प्रत्येक निष्कर्ष का पता लगा सकते हैं, अपनी मान्यताओं का परीक्षण कर सकते हैं और सहायक से लेकर अर्ध-स्वायत्त तक, सिस्टम की स्वायत्तता के स्तर को प्रबंधित कर सकते हैं। सिस्टम मानवीय प्रतिक्रिया के माध्यम से समय के साथ प्रासंगिक ज्ञान को बनाए रखता है, जिससे यह पूरी तरह से नियंत्रित रहते हुए निर्णय की गुणवत्ता में सुधार कर सकता है। हमारा दृष्टिकोण एक टीम द्वारा नए साथियों को शामिल करने के तरीके जैसा है, जिसमें स्पष्ट दिशानिर्देश, प्रत्यक्ष तर्क और पूर्ण मानवीय निगरानी शामिल है। जैसे-जैसे सिस्टम समय के साथ अधिक विश्वसनीय प्रदर्शन दिखाता है, विश्वास बढ़ता जाता है।

शुरुआती उपयोगकर्ताओं का कहना है कि Ciroos जांच का समय घंटों से घटाकर मिनटों में कर देता है। जब टीमों ने उत्पादन में AI SRE टीममेट का उपयोग करना शुरू किया, तो आपको किस प्रकार के पैटर्न या अंतर्दृष्टि ने सबसे अधिक आश्चर्यचकित किया?

दो सुखद आश्चर्य हुए हैं - पहला, जिस तेज़ी से बड़ी कंपनियों ने भी हमारे मुख्य मूल्य प्रस्ताव पर सकारात्मक प्रतिक्रिया दी है, वह उत्साहजनक है। दूसरा, हमारे ग्राहकों ने हमारी तकनीक का गहन अध्ययन किया है और कुछ ऐसे अनूठे उपयोग के उदाहरण प्रस्तुत किए हैं जो मूल कारण विश्लेषण से कहीं आगे जाते हैं। ये उदाहरण उन वास्तविक चुनौतियों को उजागर करते हैं जिनका सामना आज बड़ी कंपनियां अपने उत्पादन कार्यों में कर रही हैं।

“एआई को एक टीममेट के रूप में” शब्द प्रतिस्थापन के बजाय सहयोग का सुझाव देता है। जैसे-जैसे संगठन बुद्धिमान प्रणालियों के साथ काम करने में अधिक सहज होते जा रहे हैं, आप इस अवधारणा को किस प्रकार विकसित होते हुए देखते हैं?

हम इसे स्वचालन, संवर्धन और अंततः स्वचालित संचालन की यात्रा के रूप में देखते हैं। हालांकि सिरोस आज तीनों मोड को सपोर्ट करता है, लेकिन आमतौर पर संगठनों द्वारा एआई को अपनाने की प्रक्रिया परिपक्वता के क्रम में होती है। शुरुआत में, उद्यम हमारे एआई सिस्टम का उपयोग स्पष्ट रूप से परिभाषित और दोहराए जाने योग्य कार्यों को स्वचालित करने के लिए करते हैं, जिससे मनुष्यों पर संज्ञानात्मक बोझ कम से कम हो। इसके विपरीत, विशिष्ट गैर-एआई नेटिव सिस्टम मानव ऑपरेटर पर बहुत अधिक बोझ डालते हैं, क्योंकि ग्राहकों को लाभ मिलने से पहले ही उन्हें कई पैरामीटर और नियम कॉन्फ़िगर करने पड़ते हैं।

अगले चरण में, उद्यम एआई प्रणाली का उपयोग करके कई क्षेत्रों में मानव तर्क क्षमता को व्यापक स्तर पर बढ़ाते हैं, साथ ही प्रणाली विस्तृत स्पष्टीकरण और सुधार के लिए सिफारिशें भी प्रदान करती है, जिन्हें मानव सत्यापित और कार्यान्वित करता है। आज अधिकांश उद्यम इसी चरण में हैं।

समय के साथ, एआई कंपनी के लिए संपूर्ण घटना वर्कफ़्लो को स्वायत्त रूप से प्रबंधित कर सकता है, और आवश्यकता पड़ने पर ही किसी मानव से संपर्क करेगा। हमें उम्मीद है कि कार्य के आधार पर इसे धीरे-धीरे बढ़ाया जाएगा। यह प्रक्रिया उसी तरह है जैसे टीमें नए कर्मचारियों के साथ विश्वास विकसित करती हैं। जैसे-जैसे विश्वास बढ़ता है, साझेदारी और गहरी होती जाती है।

कई उद्यम पहले से ही स्थापित अवलोकन और घटना प्रबंधन प्लेटफार्मों पर निर्भर हैं। Ciroos इन मौजूदा प्रणालियों के साथ कार्यप्रवाह को बाधित किए बिना कैसे एकीकृत होता है?

शुरुआत से ही, एकीकरण कभी भी वैकल्पिक नहीं रहा। हमारा मानना ​​है कि एक एकीकृत डेटा मॉडल उद्यमों को सबसे कम समय में लाभ, सबसे अधिक विकल्प और स्वामित्व की सबसे कम कुल लागत प्रदान करता है। Ciroos AI SRE Teammate आज सात अलग-अलग श्रेणियों के उद्यम प्रणालियों के साथ एकीकृत होता है - अवलोकनशीलता, घटना प्रतिक्रिया, सहयोग उपकरण, क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म, टिकटिंग सिस्टम, CI/CD उपकरण और भौतिक अवसंरचना, MCP और A2A जैसे ओपन API और प्रोटोकॉल के माध्यम से। यह टीमों को नए वर्कफ़्लो अपनाने की आवश्यकता के बजाय मौजूदा वर्कफ़्लो में एकीकृत हो जाता है। इस डिज़ाइन ने उद्यमों के लिए इसे अपनाना आसान बना दिया है। टीमें अपने मौजूदा वर्कफ़्लो को बदले बिना तेज़ी से जवाब प्राप्त करती हैं।

आपने अपने पूरे करियर में ग्राहक संतुष्टि और नवाचार पर जोर दिया है। ये मूल्य सिरोस की संस्कृति और विश्वसनीयता इंजीनियरिंग को पुनर्परिभाषित करने के उसके दीर्घकालिक दृष्टिकोण को किस प्रकार निर्देशित करते हैं?

ग्राहक-केंद्रित होने का अर्थ है हमारे ग्राहकों की परिचालन टीमों द्वारा सामना की जाने वाली वास्तविक चुनौतियों पर निरंतर ध्यान केंद्रित करना, जैसे कि लंबे कार्य घंटे, थकान, परिश्रम और परिचालन में आने वाले प्रश्नों के उत्तर खोजने की निरंतर खोज। नवाचार का अर्थ है इन समस्याओं को ऐसे तरीकों से हल करना जिससे समय और ध्यान सार्थक रूप से बचाया जा सके। हम कल्पना करते हैं कि सभी परिचालन टीमों के पास एक AI सहयोगी होगा जो निरंतर सीखता है, मांग के अनुसार विकसित होता है और सिस्टम में विश्वसनीयता सुनिश्चित करने में मदद करता है। दीर्घकालिक रूप से, हम AI सेवा को सॉफ्टवेयर के रूप में संपूर्ण विकास से उत्पादन परिचालन चक्र में मानक बनते हुए देखते हैं - ऐसे सिस्टम जो अपने मानव साथियों के साथ सोचते, कार्य करते और सुधार करते हैं। यदि हम अपने उपयोगकर्ताओं को वह स्पष्टता और राहत प्रदान कर सकते हैं जिसकी उन्हें हमेशा आवश्यकता रही है, तो हमने अपना काम सही ढंग से किया है। ये उपयोगकर्ता SRE, IT परिचालन कर्मचारी, उत्पादन परिचालन इंजीनियर, क्लाउड परिचालन इंजीनियर या उत्पादन परिचालन करने वाले DevOps टीम के सदस्य हो सकते हैं।