मिनआईओ के मुख्य तकनीकी अधिकारी उगुर टिगली – साक्षात्कार श्रृंखला

उगुर टिगली मिनआईओ के मुख्य तकनीकी अधिकारी हैं, जो उच्च-प्रदर्शन वाले वस्तु भंडारण के लिए नेता हैं एआई। सीटीओ के रूप में, उगुर मिनआईओ का उपयोग करके ग्राहकों को एपीआई-ड्राइवन, क्लाउड-देशी और स्केलेबल उद्यम-ग्रेड डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर को वास्तुकार और तैनात करने में मदद करता है।

आप अपनी यात्रा का वर्णन कर सकते हैं मिनआईओ के सीटीओ बनने के लिए, और आपके अनुभवों ने आपके दृष्टिकोण को कैसे आकार दिया है एआई और डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर के लिए?

मैंने अपना करियर मेरिल लिंच में बैकअप और पुनर्स्थापना प्रशासक के रूप में शुरू किया। मैंने विभिन्न चुनौतियों और तकनीकी पदों को लेना जारी रखा। मैं बैंक ऑफ अमेरिका में शामिल हो गया, जो मेरिल लिंच के अधिग्रहण के माध्यम से था, जहां मैं स्टोरेज इंजीनियरिंग के उपाध्यक्ष थे। फिर भी, मेरी भूमिका विस्तारित हुई और इसमें कंप्यूटिंग और डेटा सेंटर इंजीनियरिंग शामिल थी। (BAC )

मेरी नौकरी के हिस्से के रूप में, मैंने विभिन्न उद्यम पूंजी फर्मों (वीसी) और उनकी पोर्टफोलियो कंपनियों के साथ काम किया ताकि वे नवीनतम और सबसे अच्छी तकनीक ला सकें। एक बार मेरी बैठक में जनरल कैटालिस्ट के साथ, मुझे मिनआईओ के पीछे के विचार और लोगों से परिचित कराया गया। यह मुझे इसलिए आकर्षित किया क्योंकि उन्होंने डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर के प्रति अपने दृष्टिकोण में भिन्नता लाई – यह बाजार में हर किसी से अलग था। कंपनी ने वस्तु स्टोर और मानक एपीआई के महत्व को महसूस किया जो अनुप्रयोगों के साथ शुरू हो रहे थे। उन वर्षों में, वे भविष्य की भविष्यवाणी कर सकते थे कंप्यूटिंग और एआई का – इससे पहले कि यह आज जो है उसका नाम दिया गया था। मैं उस दृष्टि को निष्पादित करने और कुछ वास्तविक रूप से अद्वितीय बनाने का हिस्सा बनना चाहता था। मिनआईओ अब ग्रह पर सबसे व्यापक रूप से तैनात वस्तु स्टोर है।

मेरी पिछली भूमिकाओं और अनुभवों का प्रभाव है कि मैं नए प्रौद्योगिकियों को कैसे देखता हूं, विशेष रूप से एआई और डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर। यह मेरे वर्षों के माध्यम से कई परियोजनाओं में शामिल होने का परिणाम है जो एक उच्च मांग वाली वित्तीय सेवा फर्म में अनुप्रयोग टीमों का समर्थन करते हैं।

सीमित नेटवर्क बैंडविथ के दिनों से, जो हाडोप प्रौद्योगिकी को 15 साल पहले नवीनतम प्रौद्योगिकी बना दिया, से लेकर विभिन्न डेटा मीडिया प्रौद्योगिकियों तक, जैसे कि हार्ड डिस्क ड्राइव (एचडीडी) से सॉलिड स्टेट ड्राइव (एसएसडी) तक, इनमें से कई प्रौद्योगिकी परिवर्तनों ने मेरे वर्तमान एआई पारिस्थितिकी तंत्र और डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर के दृष्टिकोण को आकार दिया है।

मिनआईओ को इसकी उच्च-प्रदर्शन वस्तु भंडारण क्षमताओं के लिए मान्यता प्राप्त है। मिनआईओ विशेष रूप से एआई-चालित उद्यमों की जरूरतों को कैसे पूरा करता है?

जब एबी और गरिमा ने मिनआईओ की अवधारणा की, तो उनकी पहली प्राथमिकता एक समस्या बयान के बारे में सोचना था – वे जानते थे कि डेटा बढ़ता रहेगा और मौजूदा स्टोरेज प्रौद्योगिकियां उस वृद्धि के साथ संगत नहीं थीं। एआई के तेजी से उदय ने उनके बाजार के दृष्टिकोण को वास्तविक बना दिया है। तब से, वस्तु भंडारण एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर के लिए मूलभूत हो गया है (सभी प्रमुख एलएलएम जैसे ओपनएआई और एंथ्रोपिक वस्तु स्टोर पर बनाए गए हैं), और आधुनिक डेटा सेंटर वस्तु स्टोर फाउंडेशन पर बनाया गया है।

मिनआईओ ने हाल ही में एक नए वस्तु भंडारण मंच को लॉन्च किया है जिसमें महत्वपूर्ण उद्यम-ग्रेड सुविधाएं हैं जो संगठनों को उनके एआई पहलों में समर्थन करती हैं: मिनआईओ एंटरप्राइज वस्तु स्टोर। यह बड़े पैमाने पर एआई वर्कलोड द्वारा पेश की गई प्रदर्शन और स्केल चुनौतियों के लिए डिज़ाइन किया गया है और ग्राहकों को अरबों वस्तुओं और सैकड़ों हजारों क्रिप्टोग्राफिक ऑपरेशन प्रति नोड प्रति सेकंड के साथ जुड़ी चुनौतियों को अधिक आसानी से संबोधित करने में सक्षम बनाता है। इसमें छह नए व्यावसायिक सुविधाएं हैं जो एआई वर्कलोड का सामना करने वाली कुंजी ऑपरेशनल और तकनीकी चुनौतियों को लक्षित करती हैं: कैटलॉग (यह वस्तु भंडारण नामस्थान और मेटाडेटा खोज की समस्या का समाधान करता है), फायरवॉल (डेटा के लिए डिज़ाइन किया गया है), कुंजी प्रबंधन प्रणाली (अरबों क्रिप्टोग्राफिक कुंजी की समस्या का समाधान करती है), कैश (एक कैशिंग सेवा के रूप में कार्य करता है), दृश्यता (प्रशासकों को सभी सिस्टम घटकों को देखने की अनुमति देता है हर उदाहरण में), और अंत में, एंटरप्राइज कंसोल (मिनआईओ के सभी उदाहरणों के लिए एक एकल पैन ग्लास के रूप में कार्य करता है)।

एआई को बड़े पैमाने पर संभालना बढ़ती महत्वपूर्णता बन गया है। आप इस बात पर विस्तार कर सकते हैं कि यह क्यों मामला है और मिनआईओ इस आवश्यकता को कैसे पूरा करता है आधुनिक उद्यमों के लिए?

लगभग सभी संगठन जो बनाते हैं अब वस्तु भंडारण पर है जो कि आधुनिक डेटा झीलों और एआई के युग में तेजी से त्वरण करेगा। संगठन अपनी प्रणाली में आने वाले सभी डेटा को प्रबंधित करने के लिए नए बुनियादी ढांचे को देख रहे हैं और फिर उस पर डेटा-केंद्रित अनुप्रयोग बना रहे हैं – इसके लिए वस्तु भंडारण द्वारा समर्थित असाधारण पैमाने और लचीलापन की आवश्यकता है। यहीं मिनआईओ आता है और यह प्रतिस्पर्धा से मीलों आगे क्यों खड़ा है क्योंकि यह एआई की जरूरतों के लिए डिज़ाइन किया गया है – बड़े पैमाने पर संरचित और असंरचित डेटा को संग्रहीत करना और पैमाने पर प्रदर्शन प्रदान करना।

मशीन लर्निंग (एमएल) की जरूरतों की तरह पिछली पीढ़ियों में एआई, डेटा और आधुनिक डेटा झीलें किसी भी “पूर्वानुमान” एआई की सफलता के लिए महत्वपूर्ण रही हैं। हालांकि, “जनरेटिव” एआई के विकास के साथ, यह परिदृश्य कई अन्य घटकों को शामिल करने के लिए विस्तारित हुआ है, जैसे कि एआई ऑप्स डेटा और दस्तावेज़ पाइपलाइन, संस्थापक मॉडल, और वेक्टर डेटाबेस।

इन सभी अतिरिक्त घटकों का उपयोग वस्तु भंडारण करता है, और अधिकांश सीधे मिनआईओ के साथ एकीकृत होते हैं। उदाहरण के लिए, मिलवस, एक वेक्टर डेटाबेस, मिनआईओ का उपयोग करता है, और कई आधुनिक प्रश्न इंजन एस3 एपीआई के माध्यम से मिनआईओ के साथ एकीकृत होते हैं।

एआई तकनीकी ऋण एक बढ़ती चिंता है कई संगठनों के लिए। मिनआईओ किस रणनीतियों को नियोजित करता है ग्राहकों को इस मुद्दे से बचाने में मदद करने के लिए, विशेष रूप से जीपीयू का अधिक कुशलता से उपयोग करने के संदर्भ में?

एक श्रृंखला उतनी ही मजबूत होती है जितनी उसकी सबसे कमजोर कड़ी – और आपका एआई / एमएल बुनियादी ढांचा उतना ही तेज है जितना इसका सबसे धीमा घटक है। यदि आप जीपीयू के साथ मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करते हैं, तो आपकी कमजोर कड़ी आपका स्टोरेज समाधान हो सकता है। परिणाम यह है जिसे मैं “भूखे जीपीयू समस्या” कहता हूं। भूखे जीपीयू समस्या तब होती है जब आपका नेटवर्क या स्टोरेज समाधान आपके प्रशिक्षण तर्क को प्रशिक्षण डेटा की सेवा करने में सक्षम नहीं है ताकि आपके जीपीयू का पूरा उपयोग किया जा सके, जिससे मूल्यवान कंप्यूट शक्ति बर्बाद हो जाती है। कुछ ऐसा जो संगठन कर सकते हैं अपने जीपीयू का पूरा उपयोग करने के लिए पहले खराब डेटा वास्तुकला के संकेतों और यह कैसे सीधे एआई प्रौद्योगिकी के कम उपयोग का परिणाम हो सकता है। तकनीकी ऋण से बचने के लिए, कंपनियों को डेटा को कैसे देखती है (और संग्रहीत करती है) इसे बदलना होगा।

संगठन अपने कंप्यूटिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर के समान डेटा केंद्र में एक स्टोरेज समाधान सेट कर सकते हैं। आदर्श रूप से, यह आपके कंप्यूट के समान क्लस्टर में होगा। चूंकि मिनआईओ एक सॉफ्टवेयर-परिभाषित स्टोरेज समाधान है, यह जीपीयू को खिलाने के लिए आवश्यक प्रदर्शन के लिए सक्षम है – एक हालिया बेंचमार्क ने 32 नोड्स ऑफ-द-शेल्फ एनवीएमई एसएसडी के साथ जीईटी पर 325 जीबी / सेकंड और पुट पर 165 जीबी / सेकंड हासिल किया।

आपके पास वैश्विक वित्तीय संस्थानों के लिए उच्च-प्रदर्शन डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर बनाने का एक समृद्ध पृष्ठभूमि है। ये अनुभव आपके काम को मिनआईओ में कैसे सूचित करते हैं, विशेष रूप से विविध उद्योग आवश्यकताओं के लिए समाधानों को वास्तुकार करने में?

मैंने बैंक ऑफ अमेरिका के लिए पहले निजी क्लाउड का निर्माण करने में मदद की और इस पहल ने अरबों डॉलर की बचत की प्रदान करके सार्वजनिक बादलों में उपलब्ध सुविधाओं और कार्यक्षमता को आंतरिक रूप से कम लागत पर प्रदान की। न केवल यह बड़ा कदम, बल्कि बोफा मेरिल लिंच में मेरे द्वारा काम की जाने वाली कई विविध अनुप्रयोग आवश्यकताओं ने मिनआईओ में मेरे काम को आकार दिया है जो हमारे ग्राहकों के लिए समाधानों को वास्तुकार करने के संबंध में है।

उदाहरण के लिए, हाडोप क्लस्टर बनाने वाली टीम के साथ काम करने से मुझे यह सीखने में मदद मिली कि डेटा और आधुनिक डेटा झीलों के लिए विभिन्न प्रौद्योगिकी परिवर्तनों ने मेरे वर्तमान एआई पारिस्थितिकी तंत्र और डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर के दृष्टिकोण को आकार दिया है।

हाइब्रिड क्लाउड प्रस्तुत करता है अद्वितीय चुनौतियां और जटिलताएं। आप इन्हें विस्तार से चर्चा कर सकते हैं और समझा सकते हैं कि मिनआईओ का हाइब्रिड “ब्रस्ट” क्लाउड मॉडल क्लाउड लागत को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने में कैसे मदद करता है?

मल्टीक्लाउड में जाना आईटी बजट को फुलाने और मील के पत्थर को हिट करने में असमर्थता का कारण नहीं बनना चाहिए – यह लागत को प्रबंधित करने और एक संगठन के रोडमैप को तेज करने में मदद करना चाहिए। कुछ ऐसा है जिस पर विचार किया जाना चाहिए कि क्लाउड प्रत्यावर्तन – वास्तविकता यह है कि क्लाउड से ऑन-प्रिमाइसेस इन्फ्रास्ट्रक्चर में संचालन को स्थानांतरित करने से लागत में पर्याप्त बचत हो सकती है, मामले के आधार पर, और आपको हमेशा क्लाउड को एक संचालन मॉडल के रूप में देखना चाहिए, न कि एक गंतव्य के रूप में। उदाहरण के लिए, संगठन जीपीयू इंस्टेंस स्पिन अप करते हैं लेकिन फिर जीपीयू में फिट होने के लिए डेटा को प्रीप्रोसेस करने में समय बिताते हैं। यह कीमती समय और पैसा बर्बाद करता है – संगठनों को बेहतर ढंग से अनुकूलन करने के लिए चुनना चाहिए क्लाउड-देशी और, अधिक महत्वपूर्ण रूप से, क्लाउड-पोर्टेबल प्रौद्योगिकियां जो मल्टीक्लाउड को महत्वपूर्ण लागत के बिना अनलॉक कर सकती हैं। क्लाउड-फर्स्ट ऑपरेटिंग मॉडल के सिद्धांतों का पालन करना और उस फ्रेमवर्क का पालन करना ऑपरेशनल आवश्यकताओं में बदलाव के अनुकूल होने की लचीलापन प्रदान करता है।

कुबेरनेट्स-देशी समाधान आधुनिक बुनियादी ढांचे के लिए महत्वपूर्ण हैं। मिनआईओ का कुबेरनेट्स के साथ एकीकरण इसकी स्केलेबिलिटी और लचीलापन को एआई डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर के लिए कैसे बढ़ाता है?

मिनआईओ डिजाइन द्वारा कुबेरनेट्स-देशी और एस3 संगत है। डेवलपर्स जल्दी से अपने सभी क्लाउड-देशी अनुप्रयोगों के लिए स्थायी वस्तु भंडारण तैनात कर सकते हैं। मिनआईओ और कुबेरनेट्स का संयोजन एक शक्तिशाली प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है जो अनुप्रयोगों को किसी भी मल्टीक्लाउड और हाइब्रिड क्लाउड बुनियादी ढांचे में स्केल करने की अनुमति देता है और अभी भी केंद्रीय रूप से प्रबंधित और सुरक्षित है, सार्वजनिक क्लाउड लॉक-इन से बचता है।

कुबेरनेट्स के साथ मिनआईओ को चलाने में सक्षम है जहां भी कुबेरनेट्स चलता है – जो आधुनिक, क्लाउड-देशी / एआई दुनिया में, मूल रूप से हर जगह है।

आगे देखते हुए, मिनआईओ से एआई डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर के संदर्भ में क्या भविष्य के विकास या सुधार उम्मीद की जा सकती है?

हमारी हालिया साझेदारी और उत्पाद लॉन्च बाजार को यह संकेत देने के लिए हैं कि हम जल्द ही धीमा नहीं हो रहे हैं, और हम अपने ग्राहकों के लिए जहां भी समझ में आता है वहां आगे बढ़ना जारी रखेंगे। उदाहरण के लिए, हमने हाल ही में काराहसॉफ्ट के साथ साझेदारी की है ताकि मिनआईओ के सॉफ्टवेयर-परिभाषित वस्तु भंडारण पोर्टफोलियो को सरकार, रक्षा, खुफिया और शिक्षा क्षेत्रों में उपलब्ध कराया जा सके। यह सार्वजनिक क्षेत्र के संगठनों को विभिन्न पैमाने पर डेटा बुनियादी ढांचा बनाने में सक्षम बनाता है, जो विस्तृत आधुनिक डेटा झीलों से लेकर स्वायत्त एज पर मिशन-विशिष्ट डेटा स्टोरेज समाधान तक है। साथ में, हम इन कटिंग-एज समाधानों को सार्वजनिक क्षेत्र के ग्राहकों को ला रहे हैं, जो उन्हें डेटा बुनियादी ढांचे की चुनौतियों का सामना करने और कुशलता से करने में सक्षम बनाता है। यह साझेदारी तब होती है जब सार्वजनिक क्षेत्र को एआई-तैयार करने के लिए एक बढ़ती प्रेरणा है, हाल की ओएमबी आवश्यकताओं के साथ जो सभी संघीय एजेंसियों को एक मुख्य एआई अधिकारी (इसके अलावा अन्य चीजों) की आवश्यकता है। कुल मिलाकर, साझेदारी उद्योग के एआई मुद्रा को मजबूत करने में मदद करती है और सार्वजनिक क्षेत्र को सफल होने के लिए आवश्यक उपकरण प्रदान करती है।

इसके अलावा, मिनआईओ भविष्य के लिए बहुत अच्छी स्थिति में है। एआई डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है। इसके कई क्षेत्र आने वाले कुछ वर्षों में अधिक स्पष्ट होंगे। उदाहरण के लिए, अधिकांश उद्यम अपने प्रोप्राइटरी डेटा और दस्तावेजों का उपयोग संस्थापक मॉडल और रिट्रीवल ऑगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी) के साथ करना चाहेंगे। इन तैनाती पैटर्न के साथ आगे की एकीकरण मिनआईओ के लिए आसान होगी क्योंकि सभी इन वास्तुकला चुनाव और तैनाती पैटर्न में एक चीज समान है – सभी डेटा पहले से ही मिनआईओ पर संग्रहीत है।

अंत में, एआई के लिए अपनी डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर का निर्माण या उन्नति करने वाले प्रौद्योगिकी नेताओं के लिए, मिनआईओ में आपके अनुभव और अंतर्दृष्टि के आधार पर आप क्या सलाह देंगे?

किसी भी एआई पहल को सफल बनाने के लिए, तीन मुख्य तत्व हैं जिन पर आपको ध्यान देना होगा: सही डेटा, सही बुनियादी ढांचा, और सही अनुप्रयोग। यह वास्तव में समझने से शुरू होता है कि आपको क्या चाहिए – बस इसलिए कि आप एआई नाव से चूकने से डरते हैं इसका मतलब यह नहीं है कि आप महंगे जीपीयू खरीदने जा रहे हैं। मैं दृढ़ता से विश्वास करता हूं कि उद्यम एआई रणनीतियां 2024 में विफल हो जाएंगी यदि संगठन केवल मॉडलों पर ध्यान केंद्रित करते हैं और डेटा पर नहीं। मॉडल नीचे सोचने के बजाय डेटा ऊपर सोचने की एक महत्वपूर्ण गलती है – आपको डेटा से शुरू करना होगा। एक उचित डेटा बुनियादी ढांचा बनाएं। फिर, अपने मॉडलों के बारे में सोचें। जैसे ही संगठन एआई-पहले वास्तुकला की ओर बढ़ते हैं, यह आवश्यक है कि आपका डेटा बुनियादी ढांचा आपके डेटा को सक्षम बनाए – इसे प्रतिबंधित न करे।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें मिनआईओ पर जाना चाहिए।