Ronak Desai, fondator și CEO al Ciroos – Serie de interviuri

Ronak Desai, fondator și CEO al Ciroos, conduce compania cu o misiune clară de a elimina munca IT și de a oferi timp înapoi inginerilor SRE, DevOps și operațiunilor. El are o convingere profundă că inteligența artificială ar trebui să amplifice semnificativ expertiza umană, mai degrabă decât să o înlocuiască, în special în mediile operaționale cu mize mari. Înainte de a fonda Ciroos, Desai a petrecut peste 20 de ani la Cisco, unde a deținut mai multe funcții de conducere, inclusiv vicepreședinte senior și director general al Cisco Full-Stack Observability și AppDynamics. De-a lungul carierei sale, s-a concentrat pe construirea de platforme scalabile, centrate pe client, deține peste 50 de brevete în uz activ astăzi și duce mai departe principiile inovației și obsesiei față de client care i-au modelat mandatul la Cisco.

Ciroos construiește un partener SRE nativ bazat pe inteligență artificială, conceput pentru a reduce dramatic timpul necesar investigării și rezolvării incidentelor IT complexe în medii moderne, cu mai multe domenii. Platforma utilizează inteligență artificială multi-agenție nativă pentru a raționa între semnale, a automatiza investigațiile și a sprijini automatizarea, augmentarea și operațiunile autonome - asigurând în același timp că oamenii mențin controlul ferm. Prin corelarea datelor între instrumente și domenii care sunt în mod tradițional izolate, Ciroos permite echipelor să treacă de la stingerea reactivă a incendiilor la o luare a deciziilor mai rapidă și mai sigură, eliberând inginerii pentru a se concentra pe munca cu impact mai mare, în loc de munca operațională repetitivă și epuizantă.

Ați petrecut mai mult de două decenii la Cisco, contribuind la construirea unora dintre cele mai de succes produse de rețea și observabilitate ale companiei. Ce v-a inspirat să faceți pasul decisiv și să înființați Ciroos?

De-a lungul interacțiunilor mele cu diverse echipe din cadrul companiei, am văzut aceeași poveste repetându-se în mod repetat. Echipele de operațiuni erau copleșite de tablouri de bord, urmărind alertele și bazându-se pe cunoștințele instituționale pentru a depana problemele din mai multe sisteme. În ciuda investițiilor semnificative în observabilitate, acestora le lipsea în continuare o modalitate de a conecta dovezile din diferite domenii în timp real. Eu și cofondatorii mei am vrut să schimbăm acest lucru. Ne-am propus să construim un sistem de inteligență artificială care să poată raționa ca un operator experimentat și să lucreze împreună cu SRE-urile încă de la început, permițând echipelor să se concentreze pe îmbunătățirea rezilienței și fiabilității, în loc să petreacă timpul căutând informații sau stingând problemele.

Ați descris Ciroos ca un răspuns la una dintre cele mai dificile probleme din operațiuni - investigațiile care acoperă mai multe domenii. Cum a influențat experiența dumneavoastră în conducerea diviziei AppDynamics și Full-Stack Observability de la Cisco această realizare și arhitectura Ciroos?

La AppDynamics, am atins un nivel ridicat de înțelegere a comportamentului aplicațiilor. Cu toate acestea, atunci când cauza unui incident se afla în afara aplicației (fie în configurația cloud, în rețea sau IAM), vizibilitatea la nivelul aplicației era insuficientă. Provocarea a constat în stabilirea contextului. Această experiență ne-a ghidat în modul în care am conceput Ciroos. Platforma noastră aduce raționamentul bazat pe inteligență artificială pentru a scala operațiunile de producție. Aceasta analizează semnalele din diferite domenii, aliniază evenimentele pe o cronologie comună și analizează motivele dincolo de limitele domeniilor pentru a determina adevăratele cauze principale ale incidentelor.

Ciroos introduce conceptul de „coechipier AI SRE”. Cum diferă această idee de IA ca și colaborator de instrumentele tradiționale de automatizare sau observabilitate?

Colega AI SRE funcționează mai mult ca un nou coechipier decât ca un instrument nou. Ascultă mai întâi, înțelege mediul, acceptă sarcini definite și promovează încrederea în timp. În timp ce automatizarea tradițională execută reguli, coechipierul aplică raționamentul. Atunci când identifică o problemă, selectează agenții experți din domeniul relevant pentru interogare, adună dovezi justificative și o prezintă în context. Acest element de colaborare eliberează timpul inginerilor pentru validarea și rezolvarea problemelor, în loc să derive manual corelații.

Platforma dumneavoastră folosește raționamentul bazat pe inteligență artificială multi-agenție. Puteți explica cum se coordonează mai mulți agenți de inteligență artificială pentru a accelera analiza cauzelor principale și a îmbunătăți precizia în sisteme complexe?

Fiecare agent are expertiză în domeniu - unul în Kubernetes, altul în cloud, altul în rețele și așa mai departe. Când apare un incident, acești agenți lucrează împreună ca parte a unui strat central de raționament care corelează constatările în timp real. Sistemul stabilește ce agenți să invoce, ce sarcini să atribuie fiecărui agent, în ce ordine și pentru cât timp. Această coordonare reduce timpii de investigare și îmbunătățește precizia, asigurându-se că fiecare strat este evaluat în context, mai degrabă decât într-un silo.

Dintr-o perspectivă tehnică, cum reușește Ciroos să analizeze dinamic surse de date disparate - cum ar fi telemetria în cloud, jurnalele aplicațiilor și metricile infrastructurii - fără a copleși utilizatorii cu zgomot?

Ciroos consideră fiecare sursă de date ca o singură lentilă într-o imagine mai amplă. Aliniază observațiile din toate sursele de date pe o cronologie unificată și evidențiază doar relațiile cauzale relevante. De exemplu, dacă are loc un eveniment de repornire a unui pod după o mică modificare a IAM sau a politicii de rețea, Ciroos conectează automat acea secvență. Depășește furnizarea de tablouri de bord brute și, în schimb, asamblează o poveste completă bazată pe dovezi care ajută inginerii să înțeleagă de ce s-a întâmplat ceva.

Încrederea și explicabilitatea sunt esențiale pentru filosofia dumneavoastră de design. Cum vă asigurați că recomandările bazate pe inteligență artificială rămân transparente și că inginerii umani dețin controlul deplin?

Fiecare recomandare vine însoțită de dovezi justificative și de raționamentul care a condus la aceasta. Inginerii pot urmări fiecare concluzie, își pot testa presupunerile și pot gestiona nivelul de autonomie al sistemului, de la asistiv la semi-autonom. Sistemul își păstrează cunoștințele contextuale în timp prin feedback uman, permițându-i să îmbunătățească calitatea deciziilor, rămânând în același timp pe deplin guvernat. Abordarea noastră seamănă cu modul în care o echipă ar integra noi colegi de echipă, cu bariere de siguranță clare, raționament direct și supraveghere umană deplină. Încrederea se construiește pe măsură ce sistemul prezintă performanțe din ce în ce mai fiabile în timp.

Primii utilizatori raportează că Ciroos reduce timpul de investigare de la ore la minute. Ce tipuri de modele sau informații v-au surprins cel mai mult când echipele au început să utilizeze AI SRE Teammate în producție?

Au existat două surprize plăcute - în primul rând, viteza cu care chiar și marile companii au răspuns favorabil la propunerea noastră de valoare fundamentală a fost încurajatoare. În al doilea rând, clienții noștri au analizat cu atenție tehnologia noastră și au venit cu niște exemple de utilizare unice, care depășesc cu mult analiza cauzelor principale. Aceste exemple de utilizare evidențiază provocările din lumea reală cu care se confruntă marile companii astăzi în operațiunile lor de producție.

Termenul „IA ca și coechipier” sugerează colaborare mai degrabă decât înlocuire. Cum vedeți că evoluează acest concept pe măsură ce organizațiile devin mai confortabile lucrând alături de sisteme inteligente?

Considerăm aceasta ca o călătorie care implică automatizare, augmentare și, în cele din urmă, pilot automat. Deși Ciroos acceptă toate cele trei moduri astăzi, de obicei, observăm că adoptarea IA la nivel organizațional urmează o curbă de maturitate. Pentru început, întreprinderile folosesc sistemul nostru de IA pentru a automatiza sarcini clar definite și repetabile, reducând în același timp supraîncărcarea cognitivă pentru oameni. În schimb, sistemele personalizate, non-IA, pun o povară prea mare asupra operatorului uman pentru a configura o mulțime de parametri și reguli înainte ca clienții să realizeze valoare.

În următoarea fază, companiile utilizează sistemul de inteligență artificială pentru a îmbunătăți raționamentul uman la scară largă în mai multe domenii, chiar dacă sistemul oferă explicații detaliate și recomandări pentru remediere pe care omul le validează și le execută. Aici se află majoritatea companiilor astăzi.

În timp, inteligența artificială poate gestiona autonom fluxurile de lucru complete ale incidentelor pentru întreaga întreprindere, escaladând către o persoană doar atunci când este necesar. Ne așteptăm ca acest lucru să fie extins treptat, în funcție de sarcină. Această progresie este similară cu modul în care echipele dezvoltă încrederea cu noii angajați. Pe măsură ce câștigați mai multă încredere, parteneriatul se consolidează.

Multe companii se bazează deja pe platforme consacrate de observabilitate și gestionare a incidentelor. Cum se integrează Ciroos cu aceste ecosisteme existente fără a perturba fluxurile de lucru?

Încă de la început, integrarea nu a fost niciodată opțională. Credem că un model de date federat oferă întreprinderilor cel mai rapid timp de rentabilitate, cea mai mare opționalitate și cel mai mic cost total de proprietate. Ciroos AI SRE Teammate se integrează cu șapte categorii diferite de sisteme enterprise astăzi - observabilitate, răspuns la incidente, instrumente de colaborare, platforme cloud, sisteme de ticketing, instrumente CI/CD și infrastructură fizică prin intermediul API-urilor și protocoalelor deschise, cum ar fi MCP și A2A. Se integrează în fluxuri de lucru stabilite, în loc să solicite echipelor să adopte altele noi. Acest design a contribuit la facilitarea adoptării de către întreprinderi. Echipele primesc răspunsuri mai rapide fără a-și modifica fluxurile de lucru existente.

Ați pus accent pe obsesia față de client și inovație de-a lungul carierei dumneavoastră. Cum ghidează aceste valori cultura Ciroos și viziunea sa pe termen lung pentru redefinirea ingineriei de fiabilitate?

A fi obsedat de clienți înseamnă a te concentra neobosit asupra provocărilor din lumea reală cu care se confruntă echipele operaționale ale clienților noștri, cum ar fi orele lungi de lucru, oboseala, truda și căutarea constantă de răspunsuri la întrebările care apar în operațiuni. Inovația înseamnă rezolvarea acestor probleme în moduri care oferă un randament semnificativ al timpului și concentrării. Ne imaginăm că toate echipele operaționale vor avea un coechipier bazat pe inteligența artificială care învață continuu, se adaptează la cerere și ajută la asigurarea fiabilității în toate sistemele. Pe termen lung, vedem serviciile de inteligență artificială ca software care devine standard pe întregul ciclu de dezvoltare până la operațiunile de producție - sisteme care gândesc, acționează și se îmbunătățesc alături de colegii lor umani. Dacă putem oferi utilizatorilor noștri claritatea și spațiul de respiro de care au avut întotdeauna nevoie, ne-am făcut treaba bine. Acești utilizatori ar putea fi specialiști în inginerie de proiectare, personal IT Operațiuni, ingineri de operațiuni de producție, ingineri de operațiuni cloud sau membri ai echipei DevOps care efectuează operațiuni de producție.