뉴버드의 CEO이자 공동 창립자인 고우 라오 – 인터뷰 시리즈

구탐(Gou) 라오는 뉴버드의 CEO이자 공동 창립자입니다. 뉴버드는 호크아이(Hawkeye)를 개발한 회사로, 호크アイ는 세계 최초의 생성형 AI 기반 ITOps 엔지니어입니다. 호크アイ는 IT 팀이 기술적인 문제를 즉시 진단하고 해결하도록 도와줌으로써 인간 팀과 AI 간의 원활한 협력을 가능하게 합니다.

성공적인 창업가인 라오는 여러 회사를 공동 창립하여 성공적으로 매각했습니다. 그는 포트워克斯(Portworx), 퍼스 스토리지(Pure Storage)가 인수한 회사와 오카리나 네트웍스(Ocarina Networks), 델(Dell)이 인수한 회사, 넷6(Net6), 시트릭스(Citrix)가 인수한 회사를 공동 창립했습니다. 그는 또한 50개 이상의 특허를 보유한 발명가입니다. 그의 특허는 컴퓨터 네트워킹, 스토리지, 보안을 포함합니다.

뉴버드는 IT 운영을 위한 생성형 AI 솔루션을 개발하여 현대적인 복잡한 기술 스택을 관리하기 위해 필요한 숙련된 전문가의 부족을 해결하고자 합니다. 이 회사는 데이터 분석을 단순화하고 실시간으로 실행 가능한 통찰력을 제공하여 IT 관리의 효율성을 향상시키고 혁신을 지원하는 것을 목표로 합니다.

뉴버드를 설립하게 된 영감은 무엇이었으며, AI 기반 IT 운영 자동화의 필요성을 어떻게 식별하게 되셨나요?

뉴버드는 기업의 IT 스택이 점점 더 복잡해지고 숙련된 IT 전문가의 부족으로 인해 탄생했습니다. 전통적인 도구는 이를 따라가지 못했고, IT 팀은 30%의 예산을 분리된 데이터 소스를 탐색하는 데 사용해야 했으며, 이는 혁신을 추진하는 것보다 더 많은 시간을 소요했습니다. 우리는 즉시 IT 문제를 식별하고, 해결 시간을 일에서 분으로 줄이고, 노동 제약으로 인해 IT 운영을 확장하지 못하는 기업을 위해 AI 기반 ITOps 엔지니어인 호크아이를 만들 수 있는 기회를 보았습니다.

뉴버드는 어떻게 AI 기반 디지털 팀원을 개척하고 있으며, 호크이는 전통적인 IT 자동화 도구와 어떻게 다른가요?

정적인 규칙 기반 IT 자동화 도구와 달리, 우리의 AI 기반 디지털 팀원인 호크이는 방대한 양의 텔레메트리 데이터를 동적으로 처리하고 즉시 문제를 진단합니다. 호크이는 다양한 기업 데이터 소스에서 통찰력을 얻어 IT 팀에게 홀리스틱하고 컨텍스트화된 인프라 뷰를 제공합니다.

호크이는 단순히 경보를 표시하는 것만이 아니라, 대화형 인터페이스를 통해 엔지니어와 협력하여 복잡한 IT 문제의根本 원인을 진단하고 해결책을 제안합니다. 이것은 IT 운영의 근본적인 방식을 변경하여 IT 팀이 최소한의 시간으로 문제를 해결하고 IT 사고에 신속하게 대응할 수 있도록 합니다.

기업은 souvent IT 운영에서 데이터 과부화에 어려움을 겪습니다. 호크이는 어떻게大量한 데이터 세트를 필터링하여 실행 가능한 통찰력을 제공합니까?

전통적인 IT 도구는 로그, 시스템 메트릭, 클라우드 성능 지표와 같은 텔레메트리 데이터를 처리하는 데 어려움을 겪습니다. 이는 경보 피로와 느린 사고 해결을 초래합니다.

호크이는 실시간 데이터를 지속적으로 분석하고, 성능 문제나 장애를 나타내는 패턴을 감지하여 노イズ를 줄입니다. 호크이는 기존의 관찰 가능성 및 모니터링 도구를 보완하여 수동 모니터링을 넘어 적극적인 조치를 취합니다. 호크이는 현재 도구에서来的 IT 텔레메트리 및 시스템 데이터를 해석하여 문제를 진단하고 해결합니다.

호크이는 자연어로 명확한 실행 가능한 통찰력을 제공하여 응답 시간을 일에서 분으로 단축합니다.

호크이의 고유한 접근 방식은 LLM의 힘을借りて 사고 분석을 안내하지만, 고객 데이터를 LLM과 공유하지 않습니다. 이는 생각 깊고 안전한 접근 방식을 보장합니다.

보안과 신뢰는 IT에서 AI를 채택하는 데 주요 문제입니다. 뉴버드는 이러한 도전을 어떻게 해결하고 있나요?

호크이의 고유한 접근 방식은 LLM의 힘을借りて 사고 분석을 안내하지만, 고객 데이터를 LLM과 공유하지 않습니다. 이는 생각 깊고 안전한 접근 방식을 보장합니다.

호크이는 기업의 보안 경계 내에서 작동하여 내부 데이터 소스만 사용하여 통찰력을 생성합니다. 이는 일반적인 LLM 기반 시스템에서 발생하는 환상(hallucinations)을 제거합니다. 또한 호크이는 투명성을 제공하여 IT 팀이 의사 결정에 대한 전체적인 통제를 유지할 수 있도록 합니다. 이는 호크이를 신뢰할 수 있는 안전한 AI 팀원으로 만듭니다.

호크이는 어떻게 기존 IT 인프라와 통합되고, 기업의 온보딩 과정은 무엇인가요?

호크이는 기존의 IT 환경과 원활하게 통합됩니다. 호크이는 AWS CloudWatch, Azure Monitor, Datadog (DDOG ) 및 PagerDuty와 같은 기존의 관찰 가능성, 모니터링 및 사고 대응 도구에 연결됩니다. 호크이는 IT, DevOps 및 SRE 팀과 함께 작동하며 주요 인프라 변경을 요구하지 않습니다.

다음은 호크이의 작동 방식입니다:

• 배포: 호크이는 환경 내에서 배포되어 기존 도구와 데이터 소스에 연결됩니다.
• 학습 및 적응: 호크이는 역사적인 사고와 실시간 텔레메트리 데이터를 분석하여 정상적인 시스템 작동을 이해하고 패턴을 식별합니다.
• 사용자 정의: 플랫폼은 기업별 워크플로에 적응하여 추천과 솔루션을 운영 필요에 따라 맞춤 설정합니다.
• 협력: 채팅 기반 인터페이스를 통해 팀은 실시간으로 진단, 솔루션 및 자동화된 해결책을 받습니다.

이 간소화된 통합 과정은 사고 해결 시간을 가속화하고, MTTR을 줄이고, 시스템 신뢰성을 향상시켜 기업이 효율적으로 IT 운영을 확장할 수 있도록 합니다.

호크이와 같은 AI 팀원과 인간 엔지니어의 역할은 무엇인가요? 이 협력은 어떻게 진화할 것으로 보시나요?

호크이는 인간 IT 전문가를 대체하지 않습니다. IT 팀은 여전히 전략적인 결정에 책임을 지지만, 호크이는 문제를 더 빠르게 진단하고 해결하도록 도와줍니다. AI 팀원이 더 발전하면, IT 전문가는 더 높은 가치의 작업으로 이동하여 아키텍처를 최적화하고, 보안을 개선하며, 새로운 기술을 채택하는 데 집중할 것입니다.

호크이는 MTTR을 90%까지 줄인다고 주장합니다. 실제 사례나 사례 연구를 통해 이러한 영향을 보여줄 수 있나요?

전국적인 식료품 소매업체는 호크이를 채택하여 점점 더 복잡해지는 전자 상거래 플랫폼을 처리했습니다. 그들의 SRE 팀은大量한 텔레메트리 데이터와 느린 수동 조사로 인해 과부하가 걸렸습니다. 특히 피크 쇼핑 기간에는 더욱 심했습니다.

호크이를 사용한 결과:

• ~90% MTTR 감소 – AWS CloudWatch, AWS MSK 및 PagerDuty를 통해 즉시 데이터 상관관계.
• 24/7 실시간 분석 – 야간 에스컬레이션을 제거했습니다.
• 자동 사고 해결 – 사전 승인된 수정을 자동으로 배포했습니다.

그들의 휴일 쇼핑 급증 期間 동안, 호크이는 용량을 최적화하고 초기 문제를 감지하고 실시간으로 확장 조정을 수행하여 거의 100%의 업타임을 보장했습니다. 이는 그들의 IT 운영에 게임 체인저였습니다.

엔터프라이즈 운영에서 수동적인 보조 도구에서 능동적인 문제 해결 도구로의 AI 에이전트의 발전에 대한 비전은 무엇인가요? 이 전환을 주도하는 주요 기술 발전은 무엇인가요?

AI는 수동적인 관찰 가능성에서 능동적인 문제 해결로 이동하고 있습니다. 호크이는 이미根本 원인 분석과 해결책을 제공하고 있습니다. 다음 단계는 완전한 자율성입니다. 여기서 AI는 IT 운영을 예측적으로 최적화하고 인프라를 실시간으로 자가 수리합니다. 이러한 발전은 생성형 AI와 인지적 의사 결정 모델의 발전에 의해 주도되고 있으며, 기업의 IT를 재정의할 것입니다.

5년 내에 AI 기반 기업 자동화는 어떻게 될까요? 이 기간 동안 어떤 주요 도전이나 돌파구를 예상하나요?

AI는 엔지니어를 보조하는 것에서 완전히 자율적인 IT 운영으로 이동할 것입니다. AI는 문제가 발생하기 전에 예측하고 해결할 것입니다. 다중 에이전트 AI 워크플로는 IT, 보안 및 DevOps 간의 원활한 협력을 가능하게 하여 부서 간의 실로를 깸으로써, AI 팀원이 더 복잡한 결정에 참여할 수 있도록 할 것입니다. 가장 큰 돌파구는 자가 수리 가능한 인프라, AI 기반의 크로스 기능적 협력 및 인간-AI 신뢰의 강화로, AI 팀원이 더 복잡한 결정에 참여할 수 있도록 할 것입니다. 주요 도전은 AI의 투명성을 보장하고, 작업력을 AI와 함께 일할 수 있도록 적응시키는 것입니다.

여러 스타트업을 성공적으로 이끌어온 경험을 바탕으로, 현재 AI 기반 회사들을 설립하는 기업가들에게 조언을 드리면 무엇인가요?

기업가들은 실제로 가치 있는 문제를 해결하는 데 집중해야 합니다. AI는 기업의 신뢰를 고려하여 투명성과 제어를 보장하는 방식으로 구축되어야 합니다. 적응성은 핵심입니다. AI 시스템은 비즈니스 필요에 따라 발전해야 하며,剛性적인 일괄적인 솔루션이 되어서는 안 됩니다. 인간의 전문 지식을 대체하는 것이 아니라, 의사 결정과 운영 효율성을 향상시키는 팀원으로서 AI를 위치시켜야 합니다. 마지막으로, 기업의 AI 채택은 시간이 걸리므로, 단기적인 트렌드보다 확장성과 장기적인 영향을 우선시하는 회사가 궁극적으로 이 분야에서 리더가 될 것입니다.

감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 뉴버드를 방문하십시오.