Джонатан Лакур, технический директор в Mission – Интервью

Джонатан Лакур, технический директор в Mission, имеет более 20 лет опыта руководства инновациями в области облачных технологий, программного обеспечения и продуктов. Он присоединился к Mission через слияние компаний Reliam, Stratalux и G2 Tech в 2018 году, после работы в качестве технического директора в Reliam. Ранее он занимал руководящие должности в DreamHost, был сооснователем компании Akanda, занимающейся открытым программным обеспечением для сетей, и возглавлял проекты по разработке продуктов в Pictage. На протяжении всей своей карьеры Джонатан сосредоточился на масштабировании облачных платформ и помощи бизнесу в освоении трансформационных технологий.

Mission Cloud (компания CDW) – это специализированный партнер Amazon (AMZN ) Web Services, предлагающий комплексные облачные и искусственные интеллектуальные услуги. Они помогают организациям мигрировать в облачные среды AWS, модернизировать, управлять и обеспечивать безопасность этих сред, имея опыт в области генеративного искусственного интеллекта, аналитики данных, оптимизации затрат и облачных операций. Они обеспечивают масштабируемость и гибкость за счет управляемых услуг, профессиональных консультационных услуг и платформы (“Mission Control”) для облачного видимости и управления. Их достижения включают более 350 сертификатов AWS, статус премьер-партнера и клиентскую базу, охватывающую сферы здравоохранения, финансов, розничной торговли, медиа и другие.

Вы стали технологом в 14 лет и работали в различных отраслях, от здравоохранения до хостинга и облачных технологий. Как эти ранние trải nghiệm сформировали ваше видение как технологического лидера сегодня?

На самом деле, я начал даже раньше, в 14 лет; мои первые trải nghiệm были на Apple (AAPL ) II в начальной школе, а позже на первом компьютере Macintosh моего отца. Он был пастором и использовал его для создания бюллетеней и программ служб, и я увлекся. В 10 лет я уже создавал небольшие приложения в HyperCard. Этот искорка, чувство, что написание кода – это как произнесение заклинания, которое превращается в нечто реальное, до сих пор движет мной сегодня. Даже как технический директор, я все еще пишу код большинство дней, потому что это сохраняет мою связь с этим чувством возможности. Со временем, работая в здравоохранении, управлении документами и стартапах, я научился сочетать этот искорку с сочувствием к конечному пользователю. Я научился глубоко заботиться об опыте пользователя и о том, чтобы технологии были согласованы с реальными проблемами, с которыми сталкиваются люди. Этот сочетание любопытства и фокуса на клиенте – это основная нить моей карьеры.

В DreamHost вы были глубоко вовлечены в создание облачных сервисов. Как этот опыт подготовил вас к вашей роли сейчас в Mission, где вы помогаете предприятиям масштабировать использование AWS и облачных технологий?

DreamHost дал мне практическое образование в том, что на самом деле необходимо для создания и запуска облачных сервисов в масштабе. Мы разработали вычислительные и хранилищные услуги, запустили их в масштабе петабайт, и нам пришлось сделать их эффективными, автоматизированными и экономически эффективными до копейки. Это научило меня, насколько сложными могут быть экономические аспекты облачных технологий, и насколько сложными могут быть модели выставления счетов для клиентов.

Я также научился, насколько устрашающим AWS может показаться для многих разработчиков и малых бизнесов. Мы пытались упростить это с помощью более доступной ценообразования и упаковки. Хотя мы не выиграли на этом рынке, уроки были бесценными: я приобрел сочувствие к проблемам клиентов и глубокое понимание технических и операционных проблем, с которыми они сталкиваются. Этот фундамент теперь помогает мне руководить предприятиями в Mission через их путь AWS с помощью стратегического видения и практических знаний.

Вы были сооснователем компаний и вносили вклад в открытое программное обеспечение, такое как Akanda. Как ваша страсть к открытому программному обеспечению и IndieWeb повлияла на ваш подход к принятию облачных технологий и искусственного интеллекта в масштабе предприятия?

Открытое программное обеспечение было ускорителем на протяжении всей моей карьеры. Я начал запускать серверы Linux как подросток, писать код на недорогом оборудовании, и понял, что если что-то не работает так, как я хочу, я могу изменить это – или сотрудничать с глобальным сообществом, чтобы сделать его лучше. Этот опыт сформировал мое мышление о распределенных командах, итерации и совместной инновации.

В DreamHost мы были глубоко вовлечены в OpenStack и Ceph. Я внес вклад в проекты Python на протяжении десятилетий и был назван членом фонда Python. Все это научило меня, как работать в больших, распределенных сообществах с общими целями. Сегодня я руковожу Mission таким же образом. Мы географически распределены, сотрудничаем виртуально, и строим на основе работы друг друга. Этот открытый подход, прозрачность, вклад и быстрая итерация – это именно то, что предприятиям нужно, когда они принимают облачные технологии и искусственный интеллект в масштабе.

Mission стал одним из ведущих премьер-партнеров Amazon Web Services. Что отличает Mission от других компаний, помогающих предприятиям не только мигрировать в облако, но и действительно оптимизировать и операционализировать его?

Мы уникальны, потому что мы одновременно широки и глубоки. Мы покрываем весь жизненный цикл облачных технологий: продажу программного обеспечения, оптимизацию затрат, управляемые услуги, безопасность, профессиональные услуги – но мы также глубоко фокусируемся на AWS. Многие фирмы являются либо реселлерами, либо консультантами, либо провайдерами управляемых услуг. Mission – это все это, работающее в гармонии, что позволяет нам предоставлять комплексный опыт, который немногие партнеры могут сравнить.

С учетом того, что Mission теперь является частью CDW, как это расширенное партнерство усиливает ценность, которую вы можете предложить клиентам?

CDW приносит невероятную широту партнерств с независимыми поставщиками программного обеспечения и отношений с клиентами. Хотя Mission фокусируется на AWS, CDW имеет отношения с几乎 каждым крупным независимым поставщиком программного обеспечения и сотнями тысяч клиентов. Это означает, что мы теперь можем поддерживать клиентов не только в их принятии AWS, но и в том, как их программное обеспечение третьих сторон интегрируется с AWS. Это расширение нашего охвата и нашей способности создавать комплексные решения.

Многие предприятия сталкиваются с трудностями при переходе от пилотных проектов по искусственному интеллекту. С вашей точки зрения, какие наиболее распространенные барьеры, с которыми сталкиваются организации при попытке масштабировать искусственный интеллект от концепции до производства?

Самый большой барьер – начинать с технологии, а не с бизнес-проблемы. Слишком многие пилотные проекты – это “нам нужна стратегия искусственного интеллекта” – проекты, не связанные с результатами, а только под давлением со стороны советов директоров или инвесторов. Это几乎 гарантирует, что они останутся в лаборатории. Также существуют проблемы с затратами, пробелами в талантах и темпом изменений. Экосистема искусственного интеллекта развивается так быстро, что лучшие практики еще только появляются, что делает предприятия неуверенными в том, чтобы обязаться.

Можете ли вы поделиться некоторыми стратегиями или рамками, которые вы рекомендуете предприятиям, которые хотят операционализировать искусственный интеллект успешно во всем бизнесе?

Начните с бизнес-результатов. Определите проблему, которую вы пытаетесь решить, а затем оцените, является ли искусственный интеллект правильным инструментом. Посмотрите на проверенные шаблоны на рынке (сводка, ускорение контента, поддержка клиентов) и используйте их как вдохновение. Не менее важно, установите управление и ограничения. С генеративным и агентным искусственным интеллектом вы даете системам доступ к конфиденциальным данным и рабочим процессам. Это означает, что вам нужна видимость, мониторинг и политики для безопасного принятия.

Помимо технологий, какие организационные или культурные изменения компании должны принять, чтобы полностью реализовать преимущества искусственного интеллекта?

Им нужно создать культуру, которая говорит “да”. Слишком часто команды безопасности или соответствия требованиям по умолчанию говорят “нет”. Но сотрудники просят инструменты искусственного интеллекта, потому что они делают их работу лучше. Чем быстрее лидеры могут перейти от “нет” к “да, с правильными ограничениями”, тем быстрее может произойти инновация. Слушать сотрудников, ermögличать эксперименты и принимать сервис-ориентированный подход к внутренним пользователям – это критические культурные сдвиги.

Миграция в облако известна своей сложностью. Какие наиболее распространенные ловушки вы видели, в которые попадают организации во время этого процесса?

Большинство распространенных ловушек хорошо задокументированы: плохое планирование, превышение затрат и проблемы с соответствием требованиям. Но новая проблема – искусственный интеллект. Компании все чаще связывают свою миграцию в облако со стратегией искусственного интеллекта, перемещая данные в облако специально для питания искусственного интеллекта. Это вводит новые сложности, поскольку шаблоны искусственного интеллекта еще не стандартизированы. Ловушка заключается в том, чтобы рассматривать миграцию только как инфраструктуру, когда для многих это теперь инициатива данных и искусственного интеллекта.

Если бы вы могли дать один совет предприятиям о том, как смягчить неудачу во время миграции в облако, что бы это было?

Идеальное – враг хорошего. Облако – это гибкость и импульс, а не получение всего правильно до начала. Двигайтесь быстро, учите по ходу, и ставьте инкрементный прогресс выше совершенства. Воспользуйтесь тем, что в облаке вы можете тестировать, итерировать и эволюционировать без ограничений физической инфраструктуры.

Как только организация “в облаке”, какие наиболее упускаемые аспекты оптимизации и управления затратами могут сделать или сломать долгосрочный успех?

Самая большая ошибка – рассматривать оптимизацию как одноразовое событие, а не как непрерывную дисциплину. Многие компании “оптимизируют” ежеквартально или ежегодно, часто покупая блок зарезервированных экземпляров. Это может привести к переобязательству или оставлению сбережений на столе. Правильный подход – непрерывная оптимизация – измерять, корректировать, стратегически обязываться и повторять. Рассматривайте это как непрерывную методологию, а не как веху. Это то, что стимулирует устойчивые сбережения и улучшения производительности в долгосрочной перспективе.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Mission Cloud.