Ronak Desai, Ciroos의 창립자 및 CEO – 인터뷰 시리즈

Ronak Desai, Ciroos의 창립자 및 CEO는 IT 작업을 제거하고 SRE, DevOps, 및 운영 엔지니어에게 시간을 돌려주는 명확한 임무로 회사를 이끌고 있습니다. 그는 특히 고위험 운영 환경에서 인공 지능이 인간의 전문 지식을 의미 있게 보완해야 하며 대체해서는 안 된다는 깊은 신념을 가지고 있습니다. Ciroos를 창립하기 전에 Desai는 20년 이상 Cisco에서 근무했으며, Cisco Full-Stack Observability 및 AppDynamics의 시니어 부사장 및 일반 매니저를 포함한 여러 고위급 리더십 역할을 수행했습니다. 그의 경력 전반에 걸쳐 그는 확장 가능하고 고객 중심의 플랫폼을 구축하는 데 중점을 두었으며, 현재 사용 중인 50개 이상의 특허를 보유하고 있으며, Cisco에서 그의 임기 동안 형성된 혁신 및 고객 집착의 원칙을 앞으로 진행하고 있습니다.

Ciroos는 현대적인 다중 도메인 환경에서 복잡한 IT 사고를 조사하고 해결하는 시간을 크게 줄이는 AI 네이티브 SRE 팀메이트를 구축하고 있습니다. 이 플랫폼은 네이티브 멀티 에이전트 AI를 사용하여 신호를 분석하고, 조사 자동화 및 지원, 자동화, 보강 및 자율 운영을 지원합니다. 전통적으로 시로된 도구와 도메인 간의 데이터를 상관시키는ことで, Ciroos는 팀이 반응적인 소방에서 더 빠르고 자신감 있는 의사 결정으로 이동할 수 있도록 해주며, 엔지니어가 반복적이고 피로한 운영 작업에 집중하는 대신 더 높은 영향力的 작업에 집중할 수 있습니다.

Cisco에서 20년 이상 네트워킹 및 관측 가능성 제품을 구축하는 데 도움을 주신 후 Ciroos를 창립하기로 결정한 것은 무엇입니까?

さまざま한 기업 팀과 상호 작용하는 동안 나는 같은 이야기가 반복적으로 재생되는 것을 보았습니다. 운영 팀은 대시보드에 압도당하고, 경고를 추적하고, 여러 시스템의 문제를 해결하기 위해 기관 지식을 의존했습니다. 관측 가능성에 상당한 자본을 투자했에도 불구하고, 도메인 간에 실시간으로 증거를 연결하는 방법이 없었습니다. 나와 공동 창립자는 이것을 변경하려고 했습니다. 우리는 경험 있는 운영자가 생각하는 방식으로 작동하고 처음부터 SRE와 협력하여 팀이 정보를 검색하거나 문제를 해결하는 데 시간을 보낸 대신 회복력과 신뢰성을 개선하는 데 집중할 수 있도록 하는 AI 시스템을 구축하려고 했습니다.

도메인 간에 조사하는 운영에서 가장 어려운 문제에 대한 응답으로 Ciroos를 묘사했습니다. Cisco의 AppDynamics 및 Full-Stack Observability 비즈니스를 이끌었던 경험은 어떻게 그 인식을 형성하고 Ciroos의 아키텍처에 영향을 미쳤습니까?

AppDynamics에서 우리는 애플리케이션 동작에 대한 높은 수준의 통찰력을 얻었습니다. 그러나 사고의 원인이 애플리케이션 외부에 존재하는 경우(클라우드 구성, 네트워킹 또는 IAM), 애플리케이션 계층에서만 가시성을 가지면 충분하지 않았습니다. 도전은 컨텍스트를 설정하는 것이었습니다. 그 경험은 Ciroos를 설계하는 방법을指导했습니다. 우리의 플랫폼은 생산 운영에 AI 추론을 제공합니다. 도메인 간의 신호를 살펴보고, 공통 시간대에 이벤트를 정렬하고, 사고의 실제 근본 원인을 결정하기 위해 도메인 경계를 넘어 추론합니다.

Ciroos는 “AI SRE 팀메이트”라는 개념을 도입합니다. 이 아이디어는 전통적인 자동화 또는 관측 도구와 어떻게 다른가요?

AI SRE 팀메이트는 새로운 도구보다 새로운 팀메이트와 같은 방식으로 작동합니다. 그것은 먼저 듣고, 환경을 이해하고, 정의된 작업을 수락하며 시간이 지남에 따라 신뢰를 구축합니다. 전통적인 자동화는 규칙을 실행하는 반면, 팀메이트는 추론을 적용합니다. 문제를 식별하면 관련 도메인 전문가 에이전트를 선택하여 질의하고, 증거를 수집하여 컨텍스트에서 제시합니다. 이 협력 요소는 엔지니어가 수동으로 상관 관계를 도출하는 대신 검증하고 문제를 해결하는 데 시간을 자유롭게 해줍니다.

您的 플랫폼은 멀티 에이전트 AI 추론을 사용합니다. 여러 AI 에이전트가 어떻게 협력하여 복잡한 시스템에서 근본 원인 분석을 가속화하고 정확도를 개선합니까?

각 에이전트에는 도메인 전문 지식이 있습니다. 하나는 Kubernetes, 다른 하나는 클라우드, 또 다른 하나는 네트워킹 등입니다. 사고가 발생하면 이러한 에이전트는 실시간으로 발견을 상관시키는 중앙 추론 계층으로 작동하는 일부로 함께 작동합니다. 시스템은 어떤 에이전트를 호출할지, 각 에이전트에 어떤 작업을 할당할지, 어떤 순서로, 그리고 얼마나 오래할지 결정합니다. 이 협력은 각 계층이 시로에서가 아닌 컨텍스트에서 평가됨으로써 조사 시간을 줄이고 정확도를 개선합니다.

기술적인 관점에서 Ciroos는 클라우드 텔레메트리, 애플리케이션 로그 및 인프라 메트릭과 같은 이질적인 데이터 소스를 어떻게 동적으로 추론하며, 사용자를 노イズ로 압도하지 않습니까?

Ciroos는 모든 데이터 소스를 더 큰 그림의 단일 렌즈로 간주합니다. 그것은 데이터 소스 간의 관찰을 통일된 시간대에 정렬하고, 관련된 인과 관계만을 표면화합니다. 예를 들어, IAM 또는 네트워크 정책의 작은 변경 후에 포드 재시작 이벤트가 발생하는 경우, Ciroos는 자동으로 그 순서를 연결합니다. 원시 대시보드를 제공하는 대신, 증거에 따라 완전한 이야기를 조립하여 엔지니어가 왜 어떤 일이 발생했는지 이해할 수 있도록 합니다.

신뢰와 설명 가능성이 귀하의 설계 철학의 핵심입니다. AI 주도 추천 사항이 투명하게 유지되고 인간 엔지니어가 확고하게 제어권을 유지하는 방법은 무엇입니까?

각 추천 사항에는 지원되는 증거와 추천으로 이어진 추론이 포함됩니다. 엔지니어는 각 결론을 추적하고, 가정을 테스트하고, 시스템의 자율성 수준을 관리할 수 있습니다(조력에서 반자율적까지). 시스템은 인간의 피드백을 통해 시간이 지남에 따라 컨텍스트 지식을 유지하여 의사 결정 품질을 개선하는 동시에 완전히 관리됩니다. 우리의 접근 방식은 새로운 팀원을 온보딩하는 방식과 유사합니다. 명확한 가드레일, 직접적인 추론 및 완전한 인간 감독이 있습니다. 시스템이 시간이 지남에 따라 점점 더 신뢰할 수 있는 성능을 보여줄 때 신뢰가 구축됩니다.

초기 채택자는 Ciroos가 조사 시간을 시간에서 분으로 줄였다고 보고합니다. 팀이 생산에서 AI SRE 팀메이트를 사용하기 시작했을 때, 귀하는 가장 놀랐던 패턴이나 통찰력은 무엇입니까?

두 가지 즐거운驚き가 있었습니다. 첫째, 우리의 핵심 가치 제안에 대한 대응으로 대기업이 빠르게 반응한 것은 고무적입니다. 둘째, 고객은 우리의 기술을 면밀히 조사하고, 근본 원인 분석을 훨씬 넘어가는 몇 가지 매우 고유한 사용 사례를 생각해 냈습니다. 이러한 사용 사례는 오늘날 대규모 기업이 생산 운영에서 직면하는 실제 세계의 도전을 강조합니다.

“AI as a Teammate”라는 용어는 대체보다 협력을 시사합니다. 조직이 지능형 시스템과 협력하는 데更加 편안해짐에 따라 이 개념은 어떻게 발전할 것으로 보입니까?

우리는 이것을 자동화, 보강 및 궁극적으로 자율 주행을 포함하는 여정으로 간주합니다. Ciroos는 현재 모든 세 가지 모드를 지원하지만, 우리는 일반적으로 조직이 AI의 채택을 따라가는 것을 보았습니다. 처음에는 기업은 명확하게 정의되고 반복 가능한 작업을 자동화하는 데 우리의 AI 시스템을 사용하는 반면, 인간에게 인지 과부화를 최소화합니다. 반면, 비 AI 네이티브 시스템은 고객이 가치를 실현하기 전에 많은 매개 변수와 규칙을 구성하도록 인간 운영자를 너무 많이 부담합니다.

다음 단계에서는 기업이 인간의 추론을 다중 도메인에서 확장하는 데 우리의 AI 시스템을 활용하여, 시스템이 세부적인 설명과 조치 추천을 제공하는 동시에 인간이 검증하고 실행합니다. 이것은 대부분의 기업이 오늘날에 있습니다.

시간이 지남에 따라, AI는 기업을 위해 전체 사고 워크플로를 자율적으로 관리할 수 있으며, 필요한 경우에만 인간에게 에스컬레이션합니다. 우리는 이 진행이 새로운 팀원을 개발하는 팀과 유사하다고 예상합니다. 더 많은 자신감을 얻을수록, 파트너십은 더 깊어집니다.

많은 기업은 이미 관측 가능성 및 사고 관리 플랫폼에 의존합니다. Ciroos는 워크플로를 방해하지 않고 이러한 기존 생태계와 어떻게 통합합니까?

초기부터 통합은 선택이 아니었습니다. 우리는 연방 데이터 모델이 기업에 가장 빠른 가치 실현, 가장 많은 옵션 및 가장 낮은 총 소유 비용을 제공한다고 믿습니다. Ciroos AI SRE 팀메이트는 현재 7가지 다른 범주의 기업 시스템(관측 가능성, 사고 응답, 협력 도구, 클라우드 플랫폼, 티켓 시스템, CI/CD 도구 및 물리적 인프라)을 통해 오픈 API 및 프로토콜(MCP 및 A2A)을 통해 통합합니다. 이것은 새로운 워크플로를 채택하도록 팀을 요구하는 대신, 기존 워크플로에 통합됩니다. 이 설계는 기업이 채택하기 쉽게 만들었습니다. 팀은 기존 워크플로를 변경하지 않고도 더 빠른 답변을 받을 수 있습니다.

귀하는 자신의 경력 전반에 걸쳐 고객 집착 및 혁신에 강조를 두었습니다. 이러한 가치가 Ciroos의 문화와 신뢰성 엔지니어링을 재정의하는 장기적인 비전에 어떻게 영향을 미치나요?

고객 집착은 운영 팀이 직면하는 실제 세계의 도전, 즉 긴 시간, 피로, 노동 및 질문에 대한 답변을 찾는 것을 끊임없이 집중하는 것을 의미합니다. 혁신은 이러한 문제를 의미 있게 해결하는 것을 의미합니다. 우리는 모든 운영 팀이 지속적으로 학습하고, 수요에 따라 확장하며, 시스템 전반에 걸쳐 신뢰성을 보장하는 AI 팀메이트를 갖는 것을 상상합니다. 장기적으로, 우리는 개발에서 생산 운영 사이클 전반에 걸쳐 소프트웨어로서의 AI 서비스가 표준이 될 것을 예상합니다. 시스템이 인간의 동료와 함께 생각하고, 행동하고, 개선합니다. 우리의 사용자에게 그들이 항상 필요한 명확성과 호흡 시간을 제공할 수 있다면, 우리는 우리의 일을 제대로 했습니다. 이러한 사용자는 SRE, IT 운영 직원, 생산 운영 엔지니어, 클라우드 운영 엔지니어 또는 생산 운영을 수행하는 DevOps 팀 구성원일 수 있습니다.