셔틀의 노다르 다넬리야 CEO 및 공동 창립자 – 인터뷰 시리즈

노다르 다넬리야, 셔틀의 CEO 및 공동 창립자 – 인터뷰 시리즈: 노다르 다넬리야는 2019년에 회사를 설립한 이후 셔틀의 공동 창립자 및 CEO로 재직하며, 초기 YC Summer 2020 스타트업에서 개발자 중심의 플랫폼 엔지니어링 회사로 성장하였습니다. 셔틀 이전에는 Provenance Technologies Ltd의 Chief Risk Officer를 포함한 역할을 수행하며, 정량적 헤지 펀드 전략을 담당하였고, 런던 및 구글에서 기술 및 데이터 역할을 수행했습니다.

셔틀은 개발자들이 별도의 구성 파일이나 복잡한 클라우드 설정을 관리하지 않고 Rust 또는 다른 코드를 작성하는 데 집중할 수 있도록 코드 주석에서 인프라를 파생하는 오픈 소스 클라우드 인프라 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 빠른 배포, 즉시 리소스 프로비저닝 및 무결점 확장을 가능하게 하며, 13만 개 이상의 배포를 통해 10만 명이 넘는 엔지니어들이 사용하고 있습니다. 셔틀은 제로 구성, AI 지원 경험을 모든 언어로 확장하고 GitHub Copilot 및 Cursor와 같은 도구와 통합하는 것을 목표로 합니다.

어떤 순간이나 좌절이 셔틀을 공동 창립하도록 결심하게 했나요? 처음에는 어떤 문제를 해결하려고 했나요?

전환점은 제가 정량적 헤지 펀드에서 거래를 이끌던 시기였습니다. 우리는 예외적인 엔지니어들을 가지고 있었는데, 박사 학위 소지자, 선임 플랫폼 엔지니어, 기계 학습 연구원 등이었습니다. 하지만 클라우드 인프라는 항상 병목 현상이었습니다. 거래 모델이나 백엔드 서비스를 구축하는 것이 어려운 부분이 아니었습니다. 문제는 배포였습니다. 그것을 안전하게 라이브로 만들고, 확장하고, 클라우드 서비스를 연결하는 것이었습니다. 그것이 모든 것이 느려지는 곳이었습니다. 어느 시점에는 우리 엔지니어링 팀의 절반이 시스템을 유지하기 위해 DevOps 작업을 수행하고 있었습니다.

나에게 남은 것은 코드나 수학의 정교함이 아니었습니다. 그것은 매우 능력 있는 사람들이 대부분의 시간을 클라우드와 싸우는 것을 보는 것이었습니다. 아무도 그 작업을 하려고 하지 않았지만, 그것은 피할 수 없는 것이었습니다. 그 마찰 – “나는 무언가를 만들었다”와 “それは 신뢰할 수 있게 실행된다”라는 간격 – 그것이 셔틀이 해결하려고 한 것입니다.

셔틀은 오늘날의 AI 코딩 도구의 물결 이전에 설립되었습니다. 원래 비전은 어떻게 진화했나요?

핵심 문제는 같았지만, AI가 그것을 극적으로 증폭시켰습니다. 우리가 시작했을 때, 인프라는 이미 강력한 엔지니어링 팀을 위한 제한 요소였습니다. Copilot, Cursor, Claude와 같은 도구가 나타났을 때, 그 병목 현상은 무시할 수 없게 되었습니다.

突然, 개발자들은 몇 분 안에 전체 애플리케이션을 생성할 수 있게 되었습니다. 그러나 그러한 애플리케이션은 즉시 벽에 부딪혔습니다. AI는 코드를 작성할 수 있지만, 클라우드 리소스를 신뢰할 수 있게 구성하고 관리할 수는 없습니다. 우리가 해결하려고 했던 간격이 훨씬 더 넓고 더 긴급해졌습니다. 수백만 명의 사람들이 지금 프로토タイプ를 구축하고 있지만,僅 일부만이 프로덕션에 도달합니다.

AI 도구는 개발자가 코드를 작성하는 방식을 변경했습니다. 개발자 코드를 작성하는 관점에서哪里에 가장 많은 개선이 있나요? 그리고 팀은 어디에서 아직도 어려움을 겪고 있나요?

코드 생성은 앞으로跃進했습니다. 그 부분은 거의 해결되었습니다. 기능을 설명하면, AI는 그것을 스캐폴드합니다. 특히 프론트엔드가 잘 이해된 패턴으로부터 혜택을 받았습니다 – 컴포넌트, 스타일, 레이아웃.

팀이 어려움을 겪는 곳은 코드 생성 이후의 모든 것입니다. 배포, 인프라, 작동. AI는 API 엔드포인트를 생성할 수 있지만, 자동으로 데이터베이스, 저장소, 큐, 네트워킹, 권한, 배포 파이프라인을 생성할 수는 없습니다. 백엔드 인프라는 코드 생성 속도에 따라 가지 못하고 있습니다.

AI 생성 애플리케이션의 배포는 종종 가장 큰 병목 현상으로 설명됩니다. 코드 생성 자체와 비교하여 이러한 시스템을 프로덕션화하는 것이 왜 그렇게 어려운가요?

문제는 신뢰성과 결과입니다. 코드 생성은 용서할 수 있습니다. AI가 실수를 하면, 즉시 보이고 고칠 수 있습니다. 인프라 실수는 다릅니다. 하나의 잘못된 권한, 하나의 잘못된 리소스 구성, 하나의 비용이나 보안에 대한 잘못된 가정, 그리고 그것이 나중에 나타날 수 있는 실제 문제를 생성할 수 있습니다.

셔틀은 최근 네プチューン을 플랫폼의 다음 진화를 발표했습니다. 네프チュ운은 실용적인 용어에서 개발자에게 무엇을 의미하나요?

네프チュ운은 코드와 프로덕션 사이의 누락된 계층입니다. 실용적인 용어에서, 개발자 – 또는 AI 에이전트 – 는 애플리케이션 논리를 작성하는 데 집중할 수 있고, 네프チュ운은 모든 것을 처리합니다. 필요한 인프라를 이해하고, 리소스를 프로비저닝하고, 비밀을 관리하고, 배포를 처리하고, 서비스를 오케스트레이션합니다.

개발자들이 AI를 사용하여 백엔드 시스템을 생성하는 경우, 속도와 추상화와 제어, 보안, 관찰 가능성의 필요성 사이에서 어떻게 균형을 유지하나요?

신뢰가答案입니다. 인프라에서 신뢰는 능력보다 더 중요합니다. 하나의 나쁨驚き – 보안 구멍, 깨진 배포,巨大한 클라우드 비용 – 그리고 사람들을 잃습니다.

네프チュ운은 소프트웨어 시스템을 구축하고, 배포하고, 관리하는 AI 시스템이 점점 더 많아지는 생태계에서 어떻게 진화할 것으로 보나요?

우리는 아이디어와 작동하는 제품 사이의 간격이 거의 없게 되는 세계로 이동하고 있습니다. 매우 скоро, 제품은 더 빠르게 구축되지 않을 뿐만 아니라, 실제 사용자로부터의 피드백에 따라 지속적으로 개선될 것입니다.

그 세계에서 소프트웨어는 정적일 수 없습니다. 애플리케이션, 에이전트, 시스템은 끊임없이 생성되고, 수정되고, 진화할 것입니다. 모두가 실행되어야 합니다. 모두 인프라, 권한, 리소스, 신뢰성이 필요합니다.

우리의 장기적인 목표는 AI 지원 DevOps의 기본 시스템이 되는 것입니다. 코드가 개발자에 의해 작성되거나 AI 에이전트에 의해 생성되든, 네프チュ운은 코드에서 완전히 실행되고, 확장 가능하며, 프로덕션급 서비스로 변환되어야 합니다.

창의력이무한정할 경우, 인프라는 제한되어서는 안 됩니다. AI 에이전트와 자동으로 진화하는 제품이 정상이 되는 경우, 우리의 임무는 클라우드 인프라와의 상호 작용을无결점, 예측 가능하며, 안전하게 만드는 것입니다. 우리는 그것을 보이지 않게 만드는 데 집중하고 있습니다. 그래서 개발자, 창립자, 회사들이 인프라와 싸우는 대신 가치를 창출하는 데 집중할 수 있습니다.

감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 셔틀을 방문하십시오.