シャクティマン・マル、エイヴィアトリックスのプリンシパル・プロダクト・マネージャー – インタビュー・シリーズ

シャクティマン・マルは、エイヴィアトリックスのプリンシパル・プロダクト・マネージャーです。ネットワーク・ソリューションの設計と実装に10年以上の経験を持つマルは、独創性、創造性、適応性、精密さを自慢しています。エイヴィアトリックスに入社する前、マルはパロアルト・ネットワークスのシニア・テクニカル・マーケティング・マネージャーとMphasiSのプリンシパル・インフラストラクチャ・エンジニアを務めました。

エイヴィアトリックスは、ビジネスが敏捷性を維持できるようにクラウド・ネットワーキングを簡素化することに重点を置いた企業です。同社のクラウド・ネットワーキング・プラットフォームは、500以上の企業で使用されており、変化するニーズに適応するための可視性、セキュリティ、コントロールを提供するように設計されています。エイヴィアトリックス・サーティファイド・エンジニア（ACE）プログラムは、マルチクラウド・ネットワーキングとセキュリティの認定を提供し、デジタル・トランスフォーメーションのトレンドに従業員を最新の状態に保つことを支援します。

コンピューター・エンジニアリングとサイバーセキュリティに最初に惹かれたのは何ですか?

学生の頃、私は最初、医学を学び、バイオテクノロジーを学ぶことを希望していました。ただし、10年前の技術の進歩と将来の技術についての同級生との会話を経て、コンピューター・サイエンスに切り替えることにしました。

現在のエイヴィアトリックスでの役割について説明し、責任と平均的な1日の様子について教えてください。

エイヴィアトリックスでは2年間働いており、現在はプロダクト・マネージャーとしてプロダクト・オーガニゼーションに所属しています。プロダクト・マネージャーとしての私の責任には、プロダクトのビジョンを構築し、市場調査を行い、セールス、マーケティング、サポートチームと協力することが含まれます。これらの入力と直接の顧客との関わりは、機能とバグの修正を定義および優先順位付けするのに役立ちます。

また、私の製品が顧客の要件と一致することを確認します。新しい製品機能は、使いやすく、不要に複雑になることはありません。私の役割では、機能のタイミングも考慮する必要があります。エンジニアリング・リソースを今日向けることができるか、6か月待つことができるか、ロールアウトを段階的に行うか、フェーズに分けてバージョンに分けるか、最も重要なのは、予測される投資収益率は何ですか?

平均的な1日は、エンジニアリング、プロジェクト・プランニング、顧客との通話、セールス、サポートとのミーティングで構成されます。これらの議論により、私は将来の機能やユースケースについてのアップデートを得ることができ、現在の問題やフィードバックをリリース前にトラブルシューティングすることができます。

ITチームがクラウド・インフラストラクチャーにAIツールを統合する際に直面する主な課題は何ですか?

私自身の経験から、AIをIT技術に統合する際に企業が直面する4つの課題があると考えています。

1. データの活用と統合：AIを強化するのはデータですが、データが組織内でさまざまな場所やリソースに散在している場合、適切に活用することが難しいです。
2. スケーラビリティ：AIの運用はCPUを大量に消費するため、スケーラビリティが課題となります。
3. トレーニングと認識：企業が最も強力なAIソリューションを持っていても、従業員がそれを使用する方法を知らない場合、または理解していない場合、活用されません。
4. コスト：ITの場合、質の高いAI統合は安くはありません。企業は予算を計上する必要があります。
5. セキュリティ：クラウド・インフラストラクチャーがAIアプリケーションに関連するセキュリティ・スタンダードと規制要件を満たしていることを確認します。

企業がAIアプリケーションの重いコンピューティング要件をサポートするためにクラウド・インフラストラクチャーを強化する方法は何ですか?

AIアプリケーションを実行するには複数の要素があります。まず、スケーラビリティとパフォーマンスのために適切なタイプとインスタンスを見つけることが重要です。

また、静的なデータに加えてアプリケーションが独自のデータベースを構築するため、十分なデータ・ストレージが必要です。データ・ストレージは高額になる可能性があるため、企業はさまざまな種類のストレージ最適化を評価する必要があります。

ネットワーク・バンド幅も考慮する必要があります。企業のすべての従業員が同時に同じAIアプリケーションを使用する場合、ネットワーク・バンド幅をスケールする必要があります。そうでない場合、アプリケーションは使用できないほど遅くなります。同様に、企業は、コンピューティングが単一の場所で行われる中央集権型AIモデルを使用するか、データ・ソースに近い場所でコンピューティングが行われる分散型AIモデルを使用するかを決定する必要があります。

AIの採用が増えるにつれて、ITチームはシステムをサイバー攻撃の増大したリスクからどのように保護できますか?

セキュリティについて考える際に、ITチームが考慮する必要がある2つの主要な側面があります。第一に、外部からのリスクからどのように保護するか、第二に、顧客の個人情報（PII）や企業の機密情報が企業内に留まり、漏洩しないようにする方法です。企業は、どのデータに誰がアクセスできるか、誰がアクセスできないかを決定する必要があります。製品マネージャーとして、私は他の人にアクセスを許可されていない機密情報にアクセスする必要があります。

エイヴィアトリックスでは、顧客が攻撃から保護するのを支援し、AIなどの競争力のために不可欠な技術の採用を続けられるようにしています。ネットワーク・バンド幅の最適化を思い出してください。エイヴィアトリックスは顧客のデータ・プレーンとして機能するため、顧客のネットワークを通過するデータを管理し、可視性を提供し、セキュリティの施行を強化できます。

また、分散型AIモデルでデータが複数の場所で照会される場合に生じる課題を解決するための分散型クラウド・ファイアウォール（DCF）も提供しています。具体的には、DCFは、地理的な境界や法律、コンプライアンスの違いを横断して、グローバルに一貫したセキュリティ・コンプライアンスをサポートします。エイヴィアトリックス・ネットワーク・アーキテクチャーも、ボトルネックを特定し、ルーティング・テーブルを動的に更新したり、AIの要件を最適化するために新しい接続を作成したりすることができます。

企業がAI技術を実装する際にクラウド支出を最適化する方法は何ですか? エイヴィアトリックス・プラットフォームはこのプロセスでどのような役割を果たしますか?

クラウド支出を最適化する主な方法の1つは、エグレス・スPENDを最小限に抑えることです。

クラウド・ネットワーク・データ・プロセッシングとエグレス・料金は、クラウド・コストの重要な構成要素です。これらは理解しにくく、柔軟性に欠けています。これらのコスト構造は、企業の拡張性とデータの移植性を妨げるだけでなく、クラウド・データ・ボリュームが増加するにつれて収穫逓減をもたらします。これは、組織の帯域幅に影響を及ぼす可能性があります。

エイヴィアトリックスは、顧客に可視性とコントロールを提供するようにエグレス・ソリューションを設計しました。不仅DCFのゲートウェイでの施行を行いますが、ネットワーク・インターフェイス・カードレベルでのネイティブ・オーケストレーションも行い、重大なコスト削減を実現します。実際、エグレス・スPENDを分析した結果、顧客は20%から40%の節約を報告しています。

また、自動的にリソースの活用率が高い利用を検出し、必要に応じて自動的にアップグレードをスケジュールする自動・ライツサイズ機能を構築中です。

最後に、マルチクラウド・環境で高度なネットワーキング機能を提供し、インテリジェント・ルーティング、トラフィック・エンジニアリング、セキュア・コネクティビティを実現し、ネットワークのパフォーマンスを最適化します。

エイヴィアトリックス・コピロットは、クラウド環境でのAIデプロイの運用効率を高め、可視性とコントロールを向上させる方法は何ですか?

エイヴィアトリックス・コピロットのトポロジー・ビューは、リアルタイムのネットワーク・レイテンシとスループットを提供し、VPC/VNetの数やさまざまなクラウド・リソースを表示し、問題の特定を加速します。たとえば、顧客がネットワークで待ち時間の問題を発見した場合、どのアセットが影響を受けるかを把握できます。また、エイヴィアトリックス・コピロットは、顧客がボトルネック、構成の問題、または不正な接続やネットワーク・マッピングを特定するのに役立ちます。さらに、顧客がAIの機能を拡大するためにゲートウェイをスケールアップする必要がある場合、エイヴィアトリックス・コピロットは自動的に検出、スケールアップ、およびアップグレードを実行できます。

エイヴィアトリックス・コピロットのダイナミック・トポロジー・マッピングとセキュリティ・ビジュアライゼーションは、AIアプリケーションのリアルタイム・トラブルシューティングをどのように支援しますか?

エイヴィアトリックス・コピロットのダイナミック・トポロジー・マッピングも、強力なトラブルシューティング機能を提供します。顧客が異なるクラウド間（トラフィックがブロックされる場所を理解するために）で問題をトラブルシューティングする必要がある場合、コピロットはそれを特定し、解決を容易にします。エイヴィアトリックス・コピロットは、ネットワークの側面を視覚化するだけでなく、セキュリティの視覚化コンポーネントを提供します。これは、脅威の特定と脆弱性の保護を実行する私たちの脅威IQの形式で提供されます。顧客のネットワーキングとセキュリティを1つの包括的な視覚化ソリューションにマッピングするのを支援します。

また、コストIQを使用したコスト計画と、自動的なライツサイズとネットワークの最適化を使用したパフォーマンス計画も支援します。

エイヴィアトリックスは、AIツールを統合する際にさまざまなクラウド・プロバイダー間でデータのセキュリティとコンプライアンスを確保する方法は何ですか?

AWSとそのAIエンジンであるAmazon Bedrockは、AzureとMicrosoft Copilotとは異なるセキュリティ要件を持っています。エイヴィアトリックスは、顧客がCSPに関係なくセキュリティとネットワークの要件を自動的に調整できるオーケストレーション・レイヤーを作成することができます。たとえば、エイヴィアトリックスは、APIや基盤となるアーキテクチャに関係なく、すべてのCSPに対してデータを自動的にコンパートメント化できます。

これらのAIエンジンはすべてパブリック・サブネット内にあるため、インターネットにアクセスでき、プライベート・データを消費するため、追加の脆弱性が生じます。幸いなことに、私たちのDCFはパブリック・サブネットとプライベート・サブネットの両方に配置でき、セキュリティを確保します。パブリック・サブネットを超えて、DCFは異なるリージョンやCSP間、データセンターとCSP間、VPC/VNet間、またはランダムなサイトとクラウド間でも配置できます。VPC/VNetやリージョン間でのデータの安全な転送のために、エンドツーエンドの暗号化を確立し、タスクの実行に関する包括的な監査とログ、およびネットワークとポリシーの統合と脅威の検出およびディープ・パケット・インスペクションも提供します。

AIとクラウド・コンピューティングの交差点で将来予見されるトレンドは何ですか? エイヴィアトリックスはこれらのトレンドにどのように対処する予定ですか?

AIとクラウド・コンピューティングの相互作用は、ネットワーク、セキュリティ、可視性、トラブルシューティングにおける重要な自動化機能を生み出すと考えています。これにより、顧客はコストを削減し、効率性を向上させることができます。

また、さまざまな種類のデータをネットワークに流入させ、最も適切なポリシーまたはセキュリティ・コンプライアンスを推奨することもできます。同様に、顧客がHIPAAを施行する必要がある場合、このソリューションは顧客のネットワークをスキャンし、対応する戦略を推奨できます。

トラブルシューティングは大きな投資です。顧客を支援するためにコールセンターが必要になるからです。ただし、これらの問題のほとんどは人間の介入を必要としません。

ジェネレーティブ・AI（GenAI）は、クラウド・コンピューティングの分野でゲーム・チェンジャーになる可能性があります。今日、トポロジーはゼロ・デイの決定です。アーキテクチャまたはネットワーク・トポロジーが構築されると、変更することは難しいです。私が予測する1つの潜在的なユースケースは、特定の要件に基づいて最適なトポロジーを推奨するソリューションです。GenAIが解決できる別の問題は、セキュリティ・ポリシーに関するものです。これらは数年で古くなります。GenAIソリューションは、ユーザーが新しい法律や規制に基づいて新しいセキュリティ・スタックを定期的に作成するのを支援できます。

エイヴィアトリックスは、エッジ・ソリューションを使用して、データセンターで同じセキュリティ・アーキテクチャを実装できます。将来、より多くのAIがデータ・ソースに近い場所に配置されるためです。エイヴィアトリックスは、AIを実行するブランチやサイトをクラウドやエッジに接続するのを支援できます。

また、同じ会社内の別の顧客やエンティティとのB2B統合を支援しますが、それぞれ異なるオペレーティング・モデルを持っています。

AIは、インフラストラクチャーが構築される方法に影響を与える新しい興奮するコンピューティング・トレンドを推進しています。エイヴィアトリックスでは、セキュアでシームレスなクラウド・ネットワーキング・ソリューションでこの機会を把握することを期待しています。

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