샤크티만 몰, 아비아트릭스 프린시팔 프로덕트 매니저 – 인터뷰 시리즈

샤크티만 몰은 아비아트릭스의 프린시팔 프로덕트 매니저입니다. 네트워크 솔루션을 설계하고 구현하는 데 10년 이상의 경험을 가지고 있으며, 몰은 지식, 창의성, 적응성 및 정밀성을 자랑합니다. 아비아트릭스에 합류하기 전에, 몰은 팔로 알토 네트웍스의 시니어 테크니컬 마케팅 매니저와 엠파시스의 프린시팔 인프라 엔지니어로 근무했습니다.

아비아트릭스는 클라우드 네트워킹을 단순화하여 비즈니스들이 민첩하게 유지하도록 도와주는 회사입니다. их 클라우드 네트워킹 플랫폼은 500개 이상의 기업에서 사용되고 있으며, 변경하는需求에 적응하기 위해 가시성, 보안 및 제어를 제공하도록 설계되었습니다. 아비아트릭스 인증 엔지니어(ACE) 프로그램은 멀티클라우드 네트워킹 및 보안에 대한 인증을 제공하며, 디지털 변환 트렌드에 따라 전문가들이 최신 정보를 유지하도록 지원합니다.

컴퓨터 엔지니어링과 사이버 보안에 처음 관심을 갖게 된 계기는 무엇인가?

학생 시절,私は의학을 공부하고 싶었고 생물기술학을 전공하고 싶었습니다. 그러나同学들과의 대화에서 지난 10년간의 기술 발전과 지평선에 나타난 새로운 기술에 대해 듣고 컴퓨터 과학으로 전공을 변경했습니다.

현재 아비아트릭스에서의 역할과 책임, 그리고 일상적인 하루는 어떻게 되는가?

아비아트릭스에서 2년간 근무하고 있으며 현재 제품 조직에서 프린시팔 프로덕트 매니저로 근무하고 있습니다. 제품 매니저로서,제품 비전을 구축하고 시장 연구를 수행하며, 판매, 마케팅 및 지원 팀과 상담합니다. 이러한 입력과 직접 고객과의 상호작용을 통해 기능과 버그 수정을 정의하고 우선순위를 지정합니다.

또한,제품이 고객의 요구 사항에 부합하는지 확인합니다. 새로운 제품 기능은 사용하기 쉽고 불필요하게 복잡하지 않아야 합니다.제 역할에서는 이러한 기능에 대한 자원을 할당할 수 있는지 여부를 결정해야 합니다. 예를 들어, 6개월 후에 할당할 수 있는지, 아니면 지금 할당해야 하는지 결정해야 합니다. 또한, 출시를 단계적으로 진행할지, 아니면 버전을 나누어 진행할지 결정해야 합니다. 가장 중요한 것은 예상되는 투자 수익률입니다.

일상적인 하루는 엔지니어링, 프로젝트 계획, 고객 통화, 판매 및 지원 팀과의 회의를 포함합니다. 이러한 토론을 통해 예정된 기능과 사용 사례에 대한 업데이트를 얻을 수 있으며, 현재의 문제와 피드백을 이해하여 출시 전에 해결할 수 있습니다.

IT 팀이 클라우드 인프라에 AI 도구를 통합할 때 직면하는 주요 도전은 무엇인가?

실제 경험에 따르면, AI를 IT 기술에 통합할 때 회사들이 직면하는 도전은 다음과 같습니다.

1. 데이터 수집 및 통합: 데이터는 AI를 강화하지만, 조직 내의 다양한 장소와 자원에서 데이터를 수집하기가 어려울 수 있습니다.
2. 확장성: AI 작업은 CPU 집약적이므로 확장성이 어렵습니다.
3. 교육 및 인식: 회사에 가장 강력한 AI 솔루션이라도 직원이 사용하지 않거나 이해하지 못한다면 활용되지 않습니다.
4. 비용: IT에서 특히, 품질이 좋은 AI 통합은 저렴하지 않으며, 비즈니스는 적절하게 예산을 할당해야 합니다.
5. 보안: 클라우드 인프라가 AI 애플리케이션에 대한 보안 표준과 규제 요구사항을 충족하는지 확인합니다.

비즈니스가 클라우드 인프라를 강화하여 AI 애플리케이션의 높은 컴퓨팅需求을 지원할 수 있도록 어떻게 할 수 있나요?

AI 애플리케이션을 실행하는 데 여러 요인이 있습니다. 먼저, 확장성과 성능을 위한 적절한 유형과 인스턴스를 찾는 것이 중요합니다.

또한, 충분한 데이터 저장소가 필요합니다. 이러한 애플리케이션은 회사 내의 정적 데이터와 자신의 데이터베이스를 구축하여 데이터를 수집합니다. 데이터 저장소는 비용이 많이 들 수 있으므로, 비즈니스는 다양한 저장소 최적화를 평가해야 합니다.

또 다른 고려 사항은 네트워크 대역폭입니다. 모든 직원이 동시에 동일한 AI 애플리케이션을 사용하는 경우, 네트워크 대역폭이 확장되어야 합니다. 그렇지 않으면 애플리케이션이 매우 느려서 사용할 수 없습니다. 또한, 비즈니스는 중앙 집중식 AI 모델을 사용하여 컴퓨팅을 단일 위치에서 수행할지, 아니면 분산 AI 모델을 사용하여 데이터 소스에 더 가까운 위치에서 컴퓨팅을 수행할지 결정해야 합니다.

AI의 채택이 증가함에 따라 IT 팀이 시스템을 사이버 공격의 위험으로부터 보호하기 위해 어떻게 할 수 있나요?

보안을 고려할 때 두 가지 주요 측면이 있습니다. 첫째, 외부 위험으로부터 어떻게 보호할 수 있나요? 둘째, 고객의 개인 정보 또는 기밀 정보와 같은 데이터가 회사 내에서 유지되고 노출되지 않는지 어떻게 확인할 수 있나요? 비즈니스는 데이터에 액세스할 수 있는 사람과 없는 사람을 결정해야 합니다. 제품 매니저로서,私は 다른 사람에게 노출되지 않아야 하는 민감한 정보를 필요로 합니다.

아비아트릭스에서, 우리는 고객이 공격으로부터 보호하고, AI와 같은 기술을 채택하여 경쟁력을 유지할 수 있도록 도와줍니다. 네트워크 대역폭 최적화를回想해 보세요. 아비아트릭스가 고객의 데이터 플레인을 관리하기 때문에, 우리는 데이터를 전송하고 보안을 강화할 수 있습니다.

또한,我們의 분산 클라우드 방화벽(DCF)은 분산 AI 모델에서 데이터가 여러 지리적 지역에 걸쳐 있는 경우의 도전을 해결합니다. 구체적으로, DCF는 전 세계적으로 동일한 보안 및 네트워킹 아키텍처를 지원하는 단일 보안 준수를 지원합니다. 아비아트릭스 네트워크 아키텍처를 사용하면 우리는 병목 현상을 식별하고, 엔지니어링 자원을 동적으로 업데이트하거나 고객이 새로운 연결을 생성하여 AI 요구 사항을 최적화할 수 있습니다.

비즈니스가 클라우드 지출을 최적화하면서 AI 기술을 구현할 수 있도록 어떻게 할 수 있나요? 아비아트릭스 플랫폼은 이 과정에서 어떤 역할을 하나요?

클라우드 지출을 최적화하는 주요 관행 중 하나는 아웃바운드 지출을 최소화하는 것입니다.

클라우드 네트워크 데이터 처리 및 아웃바운드 비용은 클라우드 비용의 주요 구성 요소입니다. 이러한 비용 구조는 비즈니스를 확장하고 데이터를 전송하는 데 어려움을 줄 수 있으며, 클라우드 데이터 볼륨이 증가할수록 비용 효율이 떨어질 수 있습니다.

아비아트릭스는 고객에게 가시성과 제어를 제공하는 아웃바운드 솔루션을 설계했습니다. 우리는 게이트웨이를 통한 강제 및 네트워크 인터페이스 카드 수준의 네이티브 오케스트레이션을 수행하여 상당한 비용 절감을 제공합니다. 실제로, 아웃바운드 지출을 분석한 결과, 고객은 20%에서 40%의 비용 절감을 보고했습니다.

또한, 우리는 자동으로 자원을 최적화하여 자동으로 업그레이드를 예약하는 기능을 구축하고 있습니다.

마지막으로, 우리는 멀티클라우드 환경에서 고급 네트워킹 기능을 통해 최적의 네트워크 성능을 제공합니다.

아비아트릭스 CoPilot은 멀티클라우드 환경에서 AI 배포에 대한 운영 효율성을 향상시키고 가시성을 제공하는 방법은 무엇인가?

아비아트릭스 CoPilot의 토폴로지 뷰는 네트워크 지연 시간과 처리량을 실시간으로 제공하며, 고객은 VPC/VNets와 다른 클라우드 리소스를 확인할 수 있습니다. 또한, 문제를 식별하는 것을 가속화하고, 예를 들어, 네트워크에서 지연 시간 문제가 발생할 경우, 영향을 받는 자산을 식별할 수 있습니다. 또한, 아비아트릭스 CoPilot는 병목 현상, 구성 문제 및 잘못된 연결 또는 네트워크 매핑을 식별하는 데 도움을 줍니다. 또한, 고객이 게이트웨이를 확장하여 더 많은 AI 기능을 수용하기 위해 필요할 경우, 아비아트릭스 CoPilot는 자동으로 감지하고 확장 및 업그레이드할 수 있습니다.

아비아트릭스 CoPilot의 동적 토폴로지 매핑과 보안 가시성이 AI 애플리케이션의 실시간 문제 해결을 어떻게 도와주는가?

아비아트릭스 CoPilot의 동적 토폴로지 매핑은 또한 강력한 문제 해결 기능을 제공합니다. 고객이 다른 클라우드 간의 문제를 해결해야 하는 경우(트래픽이 차단되는 위치를 이해해야 하는 경우), CoPilot는 이를 식별하고 해결을 간소화할 수 있습니다. 아비아트릭스 CoPilot는 네트워크 측면을 시각화하는 것 외에도 보안 시각화 구성 요소를 제공합니다. 우리는 고객이 네트워킹과 보안을 하나의 포괄적인 시각화 솔루션으로 매핑하도록 도와줍니다.

또한, 우리는 비용 및 성능에 대한 용량 계획을 지원합니다.

아비아트릭스는 다양한 클라우드 제공商에서 AI 도구를 통합할 때 데이터 보안 및 규정 준수를 어떻게 보장할 수 있나요?

아마존 웹 서비스(AWS)와 그들의 AI 엔진, 아마존 베드락은 아제와 마이크로소프트 코파일럿과는 다른 보안 요구사항을 가지고 있습니다. 아비아트릭스는 고객이 CSP에 따라 보안 및 네트워킹 요구사항을 자동으로 조정할 수 있는 오케스트레이션 레이어를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 아비아트릭스는 모든 CSP에 대해 데이터를 자동으로 구분할 수 있습니다.

이 모든 AI 엔진은 퍼블릭 서브넷 내에 있으며, 이는 추가적인 취약성을 만드는 인터넷에 액세스할 수 있음을 의미합니다.幸い, 우리의 DCF는 퍼블릭 및 프라이빗 서브넷에서 작동할 수 있으며, 보안을 보장합니다. 퍼블릭 서브넷을 넘어,それは 다른 지역 및 CSP, 데이터 센터 및 CSP, VPC/VNets, 또는 랜덤 사이트와 클라우드 간에도 작동할 수 있습니다. 우리는 VPC/VNets와 지역 간에 엔드투엔드 암호화를 설정하고, 시스템에서 수행된 작업에 대한 광범위한 감사 및 로깅, 네트워크 및 정책 통합, 위협 탐지 및 패킷 검사를 제공합니다.

클라우드 컴퓨팅과 AI의 교차점에서 미래 트렌드는 무엇이며, 아비아트릭스는 이러한 트렌드를 어떻게 해결할 것인가?

私は AI와 클라우드 컴퓨팅의 상호작용이 네트워킹, 보안, 가시성 및 문제 해결을 위한驚異的な 자동화 기능을 낳을 것으로 예상합니다.

또한, 이는 네트워크에 들어오는 다양한 유형의 데이터를 분석하고, 가장 적합한 정책 또는 보안 준수를 추천할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 HIPAA를 시행해야 하는 경우, 이 솔루션은 고객의 네트워크를 스캔한 다음, 해당 전략을 추천할 수 있습니다.

문제 해결은 주요 투자입니다. 이는 고객을 지원하기 위해 콜 센터가 필요하기 때문입니다. 그러나 이러한 문제 대부분은 인간의 개입이 필요하지 않습니다.

제네러티브 AI(Generative AI, GenAI)는 클라우드 컴퓨팅을 위한 게임 체인저가 될 것입니다. 오늘날, 토폴로지는 day-zero 결정입니다. 일단 아키텍처 또는 네트워킹 토폴로지가 구축되면, 이를 변경하기가 어렵습니다.私は 지평선에 나타날 수 있는 하나의 사용 사례는 특정 요구 사항에 따라 최적의 토폴로지를 추천할 수 있는 솔루션입니다. 또 다른 문제는 보안 정책과 관련이 있습니다. 보안 정책은 몇 년 후에 빠르게 구식이 됩니다. GenAI 솔루션은 사용자가 새로운 법률 및 규정에 따라 새로운 보안 스택을 정기적으로 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

아비아트릭스는 데이터 소스에 더 가까운 위치에 AI가 있을 수 있는 에지 솔루션을 사용하여 데이터 센터에 동일한 보안 아키텍처를 구현할 수 있습니다. 우리는 또한 AI 컴퓨팅이 실행되는 클라우드와 에지에 지사를 연결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

또한, 우리는 다른 고객 또는 동일한 회사 내의 다른 엔티티와의 B2B 통합을 지원합니다.

AI는 인프라를 구축하는 방식에 영향을 미치는 새로운 및 흥미로운 컴퓨팅 트렌드를 주도하고 있습니다. 아비아트릭스에서는 안전하고 무결한 클라우드 네트워킹 솔루션으로 이 기회를 잡을 준비가 되어 있습니다.

감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 아비아트릭스(Aviatrix)를 방문하십시오.