Ронак Десаи, основатель и генеральный директор Ciroos – Интервью

Ронак Десаи, основатель и генеральный директор Ciroos, руководит компанией с четкой миссией по устранению оперативных проблем и возврату времени СРЕ, DevOps и операционным инженерам. Он придерживается глубокого убеждения, что ИИ должен существенно дополнять человеческий опыт, а не заменять его, особенно в высокорисковых оперативных средах. До основания Ciroos Десаи более 20 лет работал в Cisco, где занимал различные руководящие должности, включая старшего вице-президента и генерального менеджера Cisco Full-Stack Observability и AppDynamics. На протяжении своей карьеры он сосредоточился на создании масштабируемых, ориентированных на клиента платформ, владеет более 50 патентами, которые активно используются сегодня, и продолжает принципы инноваций и увлечения клиентами, которые сформировали его работу в Cisco.

Ciroos разрабатывает ИИ-родного коллегу СРЕ, предназначенного для значительного сокращения времени, необходимого для расследования и решения сложных проблем ИТ в современных, многосистемных средах. Платформа использует мультиагентное ИИ для рассуждений по сигналам, автоматизации расследований и поддержки автоматизации, дополнения и автономных операций, гарантируя, что люди остаются твердо у руля. Коррелируя данные по инструментам и доменам, которые традиционно изолированы, Ciroos позволяет командам перейти от реактивного тушения пожаров к более быстрому и уверенному принятию решений, освобождая инженеров от сосредоточения внимания на более важных задачах, а не на повторяющихся и изнурительных оперативных проблемах.

Вы провели более двух десятилетий в Cisco, помогая создавать некоторые из ее наиболее успешных сетевых и наблюдательных продуктов. Что вдохновило вас сделать шаг и основать Ciroos?

На протяжении моих взаимодействий с различными командами предприятий я видел одну и ту же историю, повторяющуюся снова и снова. Операционные команды были перегружены панелями, гонялись за оповещениями и полагались на институциональные знания для устранения проблем в нескольких системах. Несмотря на значительные капитальные вложения в наблюдаемость, они все еще не имели возможности соединить доказательства по доменам в реальном времени. Мои сооснователи и я хотели изменить это. Мы поставили цель создать систему ИИ, которая могла бы рассуждать как опытный оператор и работать в тандеме с СРЕ с самого начала, позволяя командам сосредоточиться на улучшении устойчивости и надежности, а не тратить время на поиск информации или тушение проблем.

Вы описали Ciroos как ответ на одну из самых сложных проблем в операциях — расследования, охватывающие несколько доменов. Как ваш опыт руководства AppDynamics и Full-Stack Observability бизнеса в Cisco сформировал это осознание и повлиял на архитектуру Ciroos?

В AppDynamics мы достигли высокого уровня понимания поведения приложений. Однако, когда причина инцидента жила вне приложения (будь то в облачной конфигурации, сетях или IAM), наличие видимости только на уровне приложения было недостаточным. Вызов заключался в установлении контекста. Этот опыт руководил тем, как мы спроектировали Ciroos. Наша платформа привносит рассуждения ИИ в масштабные производственные операции. Она смотрит на сигналы по доменам, выравнивает события на общей временной шкале и рассуждает по границам доменов, чтобы определить истинные коренные причины инцидентов.

Ciroos вводит понятие «ИИ-коллега СРЕ». Как эта идея ИИ как коллеги отличается от традиционных инструментов автоматизации или наблюдения?

ИИ-коллега СРЕ функционирует больше как новый коллега, чем как новый инструмент. Он слушает сначала, получает понимание окружения, принимает определенные задания и укрепляет доверие со временем. В то время как традиционная автоматизация выполняет правила, коллега применяет рассуждения. Когда он выявляет проблему, он выбирает соответствующих экспертов-доменов для запроса, собирает поддерживающие доказательства и представляет их в контексте. Этот сотруднический элемент освобождает время инженеров для проверки и решения проблем, а не для ручного получения корреляций.

Ваша платформа использует мультиагентное рассуждение ИИ. Можете ли вы объяснить, как несколько агентов ИИ координируют усилия для ускорения анализа коренной причины и улучшения точности в сложных системах?

Каждый агент имеет экспертизу в домене — один в Kubernetes, другой в облаке, другой в сетях и так далее. Когда происходит инцидент, эти агенты работают вместе как часть центрального слоя рассуждений, который коррелирует находки в реальном времени. Система определяет, какие агенты вызвать, какие задания назначить каждому агенту, в каком порядке и на какое время. Эта координация сокращает время расследования и улучшает точность, гарантируя, что каждый слой оценивается в контексте, а не в изоляции.

С технической точки зрения, как Ciroos динамически рассуждает по разнообразным источникам данных — таким как облачные телодатчики, журналы приложений и метрики инфраструктуры — без перегрузки пользователей шумом?

Ciroos рассматривает каждый источник данных как один объектив в большей картине. Он выравнивает наблюдения по источникам данных на единой временной шкале и поверхностно только актуальные причинно-следственные отношения. Например, если происходит перезапуск пода после небольшого изменения в IAM или сетевой политике, Ciroos автоматически соединяет эту последовательность. Он идет дальше, чем просто предоставление сырых панелей, и вместо этого собирает полную историю на основе доказательств, которые помогают инженерам понять, почему что-то произошло.

Доверие и объяснимость являются центральными в вашей философии дизайна. Как вы гарантируете, что рекомендации, основанные на ИИ, остаются прозрачными, и что человеческие инженеры остаются твердо у руля?

Каждая рекомендация приходит с поддерживающими доказательствами и рассуждениями, которые привели к ней. Инженеры могут отслеживать каждый вывод, проверять свои предположения и управлять уровнем автономности системы, от вспомогательного до полуавтономного. Система сохраняет контекстуальные знания со временем через обратную связь человека, позволяя ей улучшать качество принятия решений, оставаясь полностью контролируемой. Наш подход напоминает то, как команда набирает новых коллег, с четкими ограничениями, прямым рассуждением и полным человеческим надзором. Доверие строится, когда система демонстрирует все более надежную производительность со временем.

Ранние пользователи сообщают, что Ciroos сокращает время расследования с часов до минут. Какие закономерности или идеи удивили вас больше всего, когда команды начали использовать ИИ-коллегу СРЕ в производстве?

Было две приятные неожиданности — во-первых, скорость, с которой даже крупные предприятия отреагировали положительно на наш основной ценностный предложение, была обнадеживающей. Во-вторых, наши клиенты внимательно посмотрели на нашу технологию и придумали некоторые очень уникальные случаи использования, которые далеко выходят за рамки анализа коренной причины. Эти случаи использования подчеркивают реальные проблемы, с которыми сталкиваются крупные предприятия сегодня в своих производственных операциях.

Термин «ИИ как коллега» предполагает сотрудничество, а не замену. Как вы видите эволюцию этой концепции, когда организации становятся более комфортными, работая рядом с интеллектуальными системами?

Мы рассматриваем это как путь, включающий автоматизацию, дополнение и, в конечном итоге, автопилот. Хотя Ciroos поддерживает все три режима сегодня, мы обычно видим организационное принятие ИИ, следующее кривой зрелости. Для начала предприятия используют нашу систему ИИ для автоматизации четко определенных и повторяющихся задач, минимизируя когнитивную нагрузку на людей. Напротив, системы, не родные для ИИ, кладут слишком большую нагрузку на человеческого оператора, чтобы настроить множество параметров и правил, прежде чем клиенты получат ценность.

На следующем этапе предприятия используют систему ИИ для дополнения человеческого рассуждения в масштабе по нескольким доменам, даже когда система предоставляет подробные объяснения и рекомендации для исправления, которые человек проверяет и выполняет. Это сотруднический элемент освобождает время инженеров для проверки и решения проблем, а не для ручного получения корреляций.

Со временем ИИ может управлять полными потоками инцидентов автономно для предприятия, эскалируя к человеку только при необходимости. Мы ожидаем, что это будет постепенно открыто на основе задачи. Этот прогресс аналогичен тому, как команды развивают доверие с новыми сотрудниками. Когда вы набираете больше уверенности, партнерство углубляется.

Многие предприятия уже полагаются на установленные платформы наблюдения и управления инцидентами. Как Ciroos интегрируется с этими существующими экосистемами без нарушения рабочих процессов?

С самого начала интеграция никогда не была необязательной. Мы считаем, что федеративная модель данных предоставляет предприятиям самый быстрый путь к ценности, наиболее опциональность и самую низкую общую стоимость владения. ИИ-коллега СРЕ Ciroos интегрируется с семью различными категориями корпоративных систем сегодня — наблюдаемостью, реагированием на инциденты, инструментами сотрудничества, облачными платформами, системами отслеживания, инструментами CI/CD и физической инфраструктурой через открытые API и протоколы, такие как MCP и A2A. Он интегрируется в существующие рабочие процессы, вместо того, чтобы требовать от команд принятия новых. Этот дизайн помог сделать его простым для предприятий принять. Команды получают более быстрые ответы без изменения своих существующих рабочих процессов.

Вы подчеркивали увлечение клиентами и инновации на протяжении всей своей карьеры. Как эти ценности руководят культурой Ciroos и ее долгосрочным видением переопределения инженерии надежности?

Быть увлеченным клиентами означает быть неумолимо сосредоточенным на реальных проблемах, с которыми сталкиваются команды операций, такие как долгие часы, усталость, проблемы и постоянный поиск ответов на вопросы, которые возникают в операциях. Инновации — это решение этих проблем способами, которые существенно возвращают время и фокус. Мы представляем, что все команды операций имеют ИИ-коллегу, который учится непрерывно, масштабируется с спросом и помогает обеспечить надежность по системам. В долгосрочной перспективе мы видим сервис ИИ как программное обеспечение, становящееся стандартным на всем цикле от разработки до производственных операций — системы, которые думают, действуют и улучшаются вместе со своими человеческими коллегами. Если мы можем предоставить нашим пользователям ясность и пространство для дыхания, которое они всегда нуждались, мы сделали свою работу правильно. Эти пользователи могут быть СРЕ, ИТ-операционным персоналом, инженерами производственных операций, облачными операционными инженерами или членами команды DevOps, выполняющими производственные операции.