Ronak Desai, Fondator și CEO al Ciroos – Seria de Interviuri

Ronak Desai, fondator și CEO al Ciroos, conduce compania cu o misiune clară de a elimina munca inutilă din IT și de a oferi timp înapoi inginerilor SRE, DevOps și operațiunilor. El aduce o convingere profundă că inteligența artificială ar trebui să sporească în mod semnificativ expertiza umană, mai degrabă decât să o înlocuiască, în special în medii operaționale cu risc ridicat. Înainte de a fonda Ciroos, Desai a petrecut mai mult de 20 de ani la Cisco, unde a ocupat mai multe roluri de conducere senior, inclusiv cel de Vicepreședinte Senior și Director General al Cisco Full-Stack Observability și AppDynamics. De-a lungul carierei sale, el s-a concentrat pe construirea unor platforme scalabile, orientate către clienți, deține peste 50 de brevete în uz activ astăzi și promovează principiile inovării și obsesiei pentru clienți care au modelat mandatul său la Cisco.

Ciroos construiește un partener SRE nativ AI, proiectat pentru a reduce dramatic timpul necesar pentru a investiga și rezolva incidente IT complexe în medii moderne, multi-domeniu. Platforma utilizează un AI multi-agentic nativ pentru a raționa semnale, a automatiza investigațiile și a sprijini automatizarea, sporirea și operațiunile autonome – asigurând în același timp că oamenii rămân ferm în control. Prin corelarea datelor de-a lungul unor instrumente și domenii care sunt în mod tradițional separate, Ciroos permite echipelor să treacă de la intervenții reactive la luarea deciziilor mai rapide și mai sigure, permițând inginerilor să se concentreze pe lucrări cu impact mai mare, mai degrabă decât pe munca operațională repetitivă și epuizantă.

Ați petrecut mai mult de două decenii la Cisco, ajutând la construirea unor dintre cele mai de succes produse de rețea și observabilitate. Ce v-a inspirat să faceți saltul și să fondați Ciroos?

De-a lungul interacțiunilor mele cu diverse echipe enterprise, am văzut aceeași poveste care se desfășoară în mod repetat. Echipele de operațiuni erau copleșite de tablouri de bord, urmăreau alerte și se bazau pe cunoașterea instituțională pentru a diagnostica problemele de-a lungul mai multor sisteme. În ciuda faptului că s-a cheltuit o sumă semnificativă pe observabilitate, nu aveau o modalitate de a conecta dovezi de-a lungul domeniilor în timp real. Co-fondatorii mei și eu am dorit să schimbăm acest lucru. Ne-am propus să construim un sistem AI care să poată raționa ca un operator experimentat și să lucreze în concordanță cu SRE de la început, permițând echipelor să se concentreze pe îmbunătățirea rezilienței și fiabilității, mai degrabă decât să petreacă timp căutând informații sau luptându-se cu probleme.

Ați descris Ciroos ca răspuns la una dintre cele mai dificile probleme din operațiuni — investigațiile care se extind pe multiple domenii. Cum a influențat experiența dvs. de a conduce afacerile AppDynamics și Full-Stack Observability de la Cisco această realizare și arhitectura Ciroos?

La AppDynamics, am obținut un nivel ridicat de înțelegere a comportamentului aplicațiilor. Cu toate acestea, atunci când cauza unui incident a trăit în afara aplicației (indiferent dacă în configurarea cloud, rețea sau IAM), a avea vizibilitate la nivel de aplicație singură a fost insuficientă. Provocarea a constat în stabilirea contextului. Această experiență a ghidat modul în care am proiectat Ciroos. Platforma noastră aduce raționamentul AI la scară operațiunilor de producție. Acesta examinează semnalele de-a lungul domeniilor, aliniază evenimentele pe o cronologie comună și raționează de-a lungul granițelor domeniului pentru a determina cauzele reale ale incidentelor.

Ciroos introduce conceptul de „Partener SRE AI”. Cum diferă această idee de colaborare de la instrumentele tradiționale de automatizare sau observabilitate?

Partenerul SRE AI funcționează mai mult ca un nou partener decât ca un nou instrument. Acesta ascultă mai întâi, câștigă o înțelegere a mediului, acceptă sarcini definite și promovează încrederea în timp. În timp ce automatizarea tradițională execută reguli, partenerul aplică raționamentul. Atunci când identifică o problemă, selectează agenții de domeniu relevanți pentru a cere informații, strânge dovezi și le prezintă în context. Acest element de colaborare eliberează timpul inginerilor pentru a valida și rezolva probleme, mai degrabă decât a deriva manual corelații.

Platforma dvs. utilizează un raționament AI multi-agentic. Puteți explica cum coordonează agenții multipli AI pentru a accelera analiza cauzei și a îmbunătăți precizia în sisteme complexe?

Fiecare agent are expertiză de domeniu — unul în Kubernetes, altul în cloud, altul în rețea și așa mai departe. Atunci când apare un incident, acești agenți lucrează împreună ca parte a unui strat central de raționament care corelează constatările în timp real. Sistemul determină care agenți să invoce, ce sarcini să atribuie fiecărui agent, în ce ordine și pentru cât timp. Această coordonare reduce timpul de investigație și îmbunătățește precizia, asigurând că fiecare strat este evaluat în context, mai degrabă decât într-un siloz.

Din punct de vedere tehnic, cum raționează Ciroos dinamic de-a lungul surselor de date disparate — cum ar fi telemetria cloud, jurnalele de aplicații și metricile infrastructurii — fără a copleși utilizatorii cu zgomot?

Ciroos consideră fiecare sursă de date ca o singură lentilă într-o imagine mai mare. Acesta aliniază observațiile de-a lungul surselor de date pe o cronologie unificată și prezintă doar relațiile cauzale relevante. De exemplu, dacă are loc o repornire a unui pod după o mică schimbare în IAM sau politica de rețea, Ciroos conectează automat acea secvență. Acesta merge dincolo de furnizarea tablourilor de bord brute și în loc de aceasta asamblează o poveste completă pe baza dovezilor care ajută inginerii să înțeleagă de ce s-a întâmplat ceva.

Încrederea și explicabilitatea sunt centrale în filozofia dvs. de proiectare. Cum asigurați că recomandările conduse de AI rămân transparente și că inginerii umani rămân ferm în control?

Fiecare recomandare vine cu dovezi care o susțin și raționamentul care a condus la aceasta. Inginerii pot urmări fiecare concluzie, pot testa ipotezele lor și pot gestiona nivelul de autonomie al sistemului, de la asistență la semi-autonom. Sistemul păstrează cunoașterea contextuală de-a lungul timpului prin feedback uman, permițându-i să îmbunătățească calitatea deciziilor, rămânând pe deplin guvernat. Abordarea noastră seamănă cu modul în care o echipă ar integra noi membri, cu garduri clare, raționament direct și supraveghere umană deplină. Încrederea se construiește pe măsură ce sistemul demonstrează performanță din ce în ce mai fiabilă de-a lungul timpului.

Utilizatorii timpurii raportează că Ciroos reduce timpul de investigație de la ore la minute. Ce tipuri de modele sau insighturi v-au surprins cel mai mult atunci când echipele au început să utilizeze Partenerul SRE AI în producție?

Au existat două surprize plăcute — prima, viteza cu care chiar și întreprinderile mari au răspuns favorabil propunerii noastre de valoare centrală a fost încurajatoare. A doua, clienții noștri au examinat cu atenție tehnologia noastră și au venit cu unele cazuri de utilizare foarte unice care merg mult dincolo de analiza cauzei. Aceste cazuri de utilizare subliniază provocările reale cu care se confruntă întreprinderile mari astăzi în operațiunile lor de producție.

Termenul „AI ca Partener” sugerează colaborare, mai degrabă decât înlocuire. Cum vedeți evoluția acestui concept pe măsură ce organizațiile devin mai confortabile cu lucru lângă sisteme inteligente?

Ne vedem acest lucru ca o călătorie care implică automatizare, sporire și, în cele din urmă, autopilot. Deși Ciroos susține toate cele trei moduri astăzi, de obicei vedem adoptarea AI de către organizații care urmează o curbă de maturitate. La început, întreprinderile utilizează sistemul nostru AI pentru a automatiza sarcini clar definite și repetitive, minimizând suprasarcina cognitivă pentru oameni. În contrast, sistemele non-AI native pun o sarcină prea mare pe operatorul uman pentru a configura multe parametri și reguli înainte de a obține valoare.

În faza următoare, întreprinderile utilizează sistemul nostru AI pentru a spori raționamentul uman la scară, pe multiple domenii, chiar și pe măsură ce sistemul oferă explicații detaliate și recomandări pentru remediere pe care oamenii le validează și le execută. Acesta este punctul în care se află majoritatea întreprinderilor astăzi.

Pe măsură ce timpul trece, AI poate gestiona fluxurile de incidente autonome pentru întreprindere, escaladând doar către un om atunci când este necesar. Ne așteptăm ca acest lucru să fie deschis gradual, în funcție de sarcină. Progresul este similar cu modul în care echipele dezvoltă încredere cu noii angajați. Pe măsură ce câștigați mai multă încredere, parteneriatul devine mai profund.

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

De la început, integrarea nu a fost niciodată opțională. Credem că un model de date federat oferă întreprinderilor timpul cel mai rapid de valoare, cea mai mare opțiune și cel mai mic cost total de proprietate. Partenerul SRE AI Ciroos se integrează cu șapte categorii diferite de sisteme enterprise — observabilitate, răspuns la incidente, instrumente de colaborare, platforme cloud, sisteme de ticketing, instrumente CI/CD și infrastructură fizică prin API deschise și protocoale precum MCP și A2A. Acesta se integrează în fluxurile de lucru stabilite, mai degrabă decât să solicite echipelor să adopte altele noi. Această proiectare a făcut ca adoptarea să fie ușoară pentru întreprinderi. Echipele primesc răspunsuri mai rapide fără a-și schimba fluxurile de lucru existente.

Ați subliniat obsesia pentru clienți și inovarea pe parcursul carierei dvs. Cum ghidă aceste valori cultura Ciroos și viziunea sa pe termen lung pentru redefinirea ingineriei de fiabilitate?

A fi obsedat de clienți înseamnă a fi concentrat neîncetat asupra provocărilor reale cu care se confruntă echipele de operațiuni ale clienților noștri, cum ar fi ore lungi, oboseală, munca inutilă și căutarea constantă a răspunsurilor la întrebările care apar în operațiuni. Inovarea înseamnă rezolvarea acestor probleme în moduri care returnează timp și concentrare în mod semnificativ. Ne imaginăm toate echipele de operațiuni având un partener AI care învață în mod continuu, se extinde odată cu cererea și ajută la asigurarea fiabilității de-a lungul sistemelor. Pe termen lung, vedem serviciul AI ca software care devine standard de-a lungul întregului ciclu de dezvoltare până la operațiuni de producție — sisteme care gândesc, acționează și se îmbunătățesc alături de colegii lor umani. Dacă putem oferi utilizatorilor noștri claritatea și spațiul de respirație de care au avut întotdeauna nevoie, am făcut treaba noastră. Acești utilizatori ar putea fi SRE, personal IT, ingineri de operațiuni de producție, ingineri de operațiuni cloud, membri ai echipei DevOps care efectuează operațiuni de producție.