ชักติมาน มอลล์ ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ Principal Aviatrix – สัมภาษณ์ Series

ชักติมาน มอลล์ เป็นผู้จัดการผลิตภัณฑ์ Principal ที่ Aviatrix มีประสบการณ์มากกว่าหนึ่งทศวรรษในการออกแบบและนำระบบเครือข่ายไปใช้ มอลล์ภูมิใจในความฉลาด ความคิดสร้างสรรค์ ความสามารถในการปรับตัว และความแม่นยำ ก่อนที่จะเข้าร่วม Aviatrix มอลล์曾任ผู้จัดการการตลาดทางเทคนิคอาวุโสที่ Palo Alto Networks (PANW ) และเป็นผู้จัดการโครงสร้างพื้นฐานอาวุโสที่ MphasiS

Aviatrix เป็นบริษัทที่มุ่งเน้นในการทำให้เครือข่ายคลาวด์ง่ายขึ้น เพื่อช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับตัวและยืดหยุ่นได้ แพลตฟอร์มเครือข่ายคลาวด์ของ Aviatrix ถูกใช้โดยมากกว่า 500 องค์กร และได้รับการออกแบบเพื่อให้สามารถมองเห็นได้ มีความปลอดภัย และสามารถควบคุมได้สำหรับการปรับตัวเข้ากับความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไป โปรแกรม Aviatrix Certified Engineer (ACE) มอบการรับรองในด้านเครือข่ายและความปลอดภัยหลายคลาวด์ โดยมีเป้าหมายในการสนับสนุนผู้เชี่ยวชาญในการติดตามเทรนด์การเปลี่ยนแปลงดิจิทัล

สิ่งใดที่ดึงดูดคุณให้เข้าสู่สาขาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์และความปลอดภัยทางไซเบอร์?

ในฐานะนักเรียน ฉันสนใจศึกษาวิชาแพทยศาสตร์และต้องการศึกษาวิชาเทคโนโลยีชีวภาพ อย่างไรก็ตาม ฉันตัดสินใจเปลี่ยนไปศึกษาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์หลังจากมีการสนทนากับเพื่อนร่วมชั้นเกี่ยวกับการพัฒนาทางเทคโนโลยีในรอบทศวรรษที่ผ่านมาและเทคโนโลยีที่กำลังจะเกิดขึ้น

คุณสามารถอธิบายบทบาทปัจจุบันของคุณที่ Aviatrix และแบ่งปันสิ่งที่คุณรับผิดชอบและวันทำงานทั่วไปของคุณ?

ฉันอยู่กับ Aviatrix มาเป็นเวลา 2 ปี และปัจจุบันฉันรับหน้าที่เป็นผู้จัดการผลิตภัณฑ์ Principal ในฝ่ายผลิตภัณฑ์ หน้าที่ของฉันรวมถึงการสร้างวิสัยทัศน์ผลิตภัณฑ์ การทำการวิจัยตลาด และการปรึกษากับทีมขาย การตลาด และการสนับสนุน ข้อมูลเหล่านี้รวมกับการมีส่วนร่วมโดยตรงจากลูกค้าจะช่วยให้ฉันสามารถกำหนดและจัดลำดับความสำคัญของฟีเจอร์และการแก้ไขข้อผิดพลาด

ฉันตรวจสอบให้แน่ใจว่าผลิตภัณฑ์ของเราสอดคล้องกับความต้องการของลูกค้า ฟีเจอร์ผลิตภัณฑ์ใหม่ควรใช้งานง่ายและไม่ซับซ้อนเกินไป ในบทบาทของฉัน ฉันต้องตระหนักถึงเวลาในการเปิดตัวฟีเจอร์เหล่านี้ – เราสามารถจัดสรรทรัพยากรวิศวกรรมให้กับมันได้ทันทีหรือไม่ หรือมันสามารถรอได้ 6 เดือน ในทางกลับกัน การเปิดตัวควรจะกระจายหรือแบ่งออกเป็นหลายเวอร์ชันหรือไม่ สิ่งสำคัญที่สุดคืออะไรคือการคาดการณ์ผลตอบแทนที่คาดหวัง

วันทำงานทั่วไปของฉันรวมถึงการประชุมกับทีมวิศวกรรม การวางแผนโครงการ การโทรศัพท์กับลูกค้า และการประชุมกับทีมขายและการสนับสนุน การสนทนาทั้งหมดนี้ช่วยให้ฉันสามารถอัปเดตเกี่ยวกับฟีเจอร์ที่กำลังจะมาถึงและกรณีการใช้งาน ในขณะเดียวกันก็เข้าใจปัญหาและข้อเสนอแนะปัจจุบันเพื่อแก้ไขก่อนการเปิดตัว

ทีม IT เผชิญกับความท้าทายหลักใดบ้างเมื่อผสมผสานเครื่องมือ AI เข้ากับโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ที่มีอยู่?

จากประสบการณ์จริงของการผสมผสาน AI เข้ากับเทคโนโลยี IT ของเรา ฉันเชื่อว่ามีความท้าทาย 4 ประการสำหรับบริษัทต่างๆ

1. การรวบรวมและบูรณาการข้อมูล: ข้อมูลทำให้ AI มีค่า แต่เมื่อข้อมูลอยู่ในหลายๆ ที่และทรัพยากรภายในองค์กร มันจะยากที่จะรวบรวมและบูรณาการได้อย่างเหมาะสม
2. การปรับขนาด: การดำเนินการ AI ต้องใช้ CPU มาก ทำให้การปรับขนาดเป็นเรื่องที่ท้าทาย
3. การฝึกอบรมและการสร้างความตระหนัก: บริษัทอาจมี AI ที่ทรงพลังที่สุด แต่ถ้าพนักงานไม่รู้วิธีใช้หรือไม่เข้าใจ มันจะถูกใช้อย่างไม่เต็มที่
4. ต้นทุน: สำหรับ IT โดยเฉพาะ การผสมผสาน AI ที่มีคุณภาพจะไม่ถูก และธุรกิจต้องวางแผนงบประมาณให้เหมาะสม
5. ความปลอดภัย: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ตรงตามมาตรฐานความปลอดภัยและข้อกำหนดด้านกฎระเบียบที่เกี่ยวข้องกับการใช้งาน AI

ธุรกิจสามารถทำอะไรเพื่อให้แน่ใจว่าโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ของตนมีความแข็งแกร่งเพียงพอในการรองรับความต้องการการประมวลผลที่หนักหน่วงของแอปพลิเคชัน AI?

มีหลายปัจจัยที่ต้องพิจารณาในการดำเนินการแอปพลิเคชัน AI อันดับแรก คือการค้นหาพลังการประมวลผลและอินสแตนซ์ที่เหมาะสมสำหรับการปรับขนาดและประสิทธิภาพ

นอกจากนี้ ต้องมีการจัดเก็บข้อมูลที่เพียงพอ เนื่องจากแอปพลิเคชันเหล่านี้จะดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่มีอยู่ภายในบริษัทและสร้างฐานข้อมูลของตนเอง การจัดเก็บข้อมูลอาจมีค่าใช้จ่ายสูง ทำให้บริษัทต้องประเมินวิธีการจัดเก็บข้อมูลที่เหมาะสม

สิ่งสำคัญอีกประการหนึ่งคือการมีแบนด์วิธเครือข่ายที่เพียงพอ หากพนักงานทุกคนในบริษัทใช้แอปพลิเคชัน AI ในเวลาเดียวกัน แบนด์วิธเครือข่ายจะต้องสามารถปรับขนาดได้ – ไม่เช่นนั้น แอปพลิเคชันจะช้าจนใช้งานไม่ได้ ในทำนองเดียวกัน บริษัทต้องตัดสินใจว่าจะใช้แบบจำลอง AI ที่กระจายหรือแบบจำลอง AI ที่มีการประมวลผลที่ศูนย์กลาง

ทีม IT สามารถป้องกันระบบของตนจากความเสี่ยงของการโจมตีทางไซเบอร์ที่เพิ่มขึ้นได้อย่างไร โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีการใช้ AI ที่เพิ่มขึ้น?

มีสองด้านหลักของความปลอดภัยที่ทีม IT ต้องพิจารณา ประการแรก คือการป้องกันความเสี่ยงภายนอก ประการที่สอง คือการรักษาข้อมูลให้ปลอดภัย ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลส่วนบุคคลของลูกค้าหรือข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ของบริษัท บริษัทต้องกำหนดว่าใครสามารถและไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลบางอย่างได้ ในฐานะผู้จัดการผลิตภัณฑ์ ฉันต้องมีข้อมูลที่ละเอียดอ่อนซึ่งคนอื่นไม่ได้รับอนุญาตให้เข้าถึงหรือเขียนโค้ด

ที่ Aviatrix เราช่วยลูกค้าของเราในการป้องกันการโจมตี ทำให้พวกเขาสามารถใช้เทคโนโลยีเช่น AI ที่จำเป็นต่อการแข่งขันในปัจจุบันได้อย่างต่อเนื่อง เมื่อจำเป็นต้องปรับขนาดแบนด์วิธเครือข่าย: เนื่องจาก Aviatrix ทำหน้าที่เป็นเครือข่ายสำหรับลูกค้าของเรา เราจึงสามารถจัดการข้อมูลที่ไหลผ่านเครือข่ายของพวกเขาได้ โดยให้ความสามารถในการมองเห็นและบังคับใช้ความปลอดภัย

ในทำนองเดียวกัน ไฟร์วอลล์แบบกระจายของเรา (DCF) ช่วยแก้ปัญหาของแบบจำลอง AI ที่กระจาย โดยที่ข้อมูลถูกส่งคำถามในหลายๆ ที่ทั่วพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ที่มีกฎหมายและมาตรฐานที่แตกต่างกัน โดยเฉพาะ DCF รองรับชุดมาตรฐานความปลอดภัยที่บังคับใช้ทั่วโลก โดยรับรองว่าโครงสร้างพื้นฐานความปลอดภัยและเครือข่ายเดียวกันจะได้รับการสนับสนุนทั่วทุกแห่ง โครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายของ Aviatrix ช่วยให้เราสามารถระบุจุดอุดตันและช่วยให้ลูกค้าสร้างการเชื่อมต่อใหม่เพื่อปรับให้เหมาะสมกับความต้องการ AI

ธุรกิจสามารถทำอะไรเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้จ่ายคลาวด์ขณะนำเทคโนโลยี AI ไปใช้ และแพลตฟอร์ม Aviatrix มีบทบาทอะไรในเรื่องนี้?

วิธีการปฏิบัติที่จะช่วยให้ธุรกิจสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการใช้จ่ายคลาวด์ขณะนำเทคโนโลยี AI ไปใช้คือการลดค่าใช้จ่ายในการออกจากระบบคลาวด์

ค่าใช้จ่ายในการประมวลผลและออกจากระบบคลาวด์เป็นส่วนประกอบสำคัญของค่าใช้จ่ายคลาวด์ ค่าใช้จ่ายเหล่านี้ยากที่จะเข้าใจและไม่ยืดหยุ่น ค่าใช้จ่ายเหล่านี้ไม่เพียงแต่ขัดขวางความสามารถในการปรับขนาดและความสามารถในการย้ายข้อมูลสำหรับองค์กรเท่านั้น แต่ยังให้ผลตอบแทนที่ลดลงเมื่อปริมาณข้อมูลคลาวด์เพิ่มขึ้น ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อความสามารถในการรับส่งข้อมูลขององค์กร

Aviatrix ได้ออกแบบโซลูชันการออกจากระบบของเราเพื่อให้ลูกค้ามีความสามารถในการมองเห็นและควบคุม ไม่เพียงแต่เราทำการบังคับใช้บนเกตเวย์ผ่าน DCF แต่ยังทำการบังคับใช้การออร์เคสตราที่มีประสิทธิภาพที่ระดับเครือข่ายอินเตอร์เฟซการ์ดสำหรับการประหยัดต้นทุนอย่างมีนัยสำคัญ ในความเป็นจริง หลังจากคำนวณต้นทุนการออกจากระบบ เรามีลูกค้ารายงานการประหยัดต้นทุนระหว่าง 20% ถึง 40%

เรากำลังสร้างความสามารถในการปรับขนาดอัตโนมัติเพื่อตรวจจับการใช้ทรัพยากรสูงและกำหนดการอัปเกรดอัตโนมัติเมื่อจำเป็น

สุดท้าย เราให้การทำงานเครือข่ายที่เหมาะสมด้วยความสามารถในการรูทติ้งอัจฉริยะ การวิศวกรรมการจราจร และการเชื่อมต่อที่ปลอดภัยทั่วสภาพแวดล้อมหลายคลาวด์

Aviatrix CoPilot เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและให้ความสามารถในการมองเห็นและการควบคุมที่ดีกว่าสำหรับการใช้งาน AI ในสภาพแวดล้อมหลายคลาวด์อย่างไร?

มุมมองของโครงสร้างพื้นฐานของ Aviatrix CoPilot ให้ความล่าช้าและปริมาณการรับส่งข้อมูลในเวลาจริง ช่วยให้ลูกค้าสามารถเห็นจำนวน VPC/VNets และแสดงทรัพยากรคลาวด์ที่แตกต่างกัน ซึ่งเร่งการระบุปัญหา ตัวอย่างเช่น หากลูกค้าเห็นปัญหาเรื่องความล่าช้าในเครือข่าย พวกเขาจะทราบทรัพยากรที่ได้รับผลกระทบ นอกจากนี้ Aviatrix CoPilot ช่วยให้ลูกค้าระบุปัญหา การเชื่อมต่อที่ไม่เหมาะสม และการแมปเครือข่ายที่ไม่ถูกต้อง

คุณสามารถอธิบายได้อย่างไรว่า Aviatrix CoPilot ช่วยในการแก้ปัญหาแบบเรียลไทม์ของแอปพลิเคชัน AI โดยใช้การแมปโครงสร้างพื้นฐานแบบไดนามิกและการมองเห็นด้านความปลอดภัยที่ฝังตัว?

การแมปโครงสร้างพื้นฐานแบบไดนามิกของ Aviatrix CoPilot ยังช่วยให้มีความสามารถในการแก้ปัญหาอย่างมีประสิทธิภาพ หากลูกค้าต้องแก้ปัญหาระหว่างคลาวด์ต่างๆ (ซึ่งต้องเข้าใจว่าจราจรถูกบล็อกที่ไหน) CoPilot สามารถระบุและเร่งการแก้ปัญหา นอกจากนี้ Aviatrix CoPilot ไม่เพียงแต่แสดงภาพด้านเครือข่ายเท่านั้น แต่ยังมีส่วนประกอบการมองเห็นด้านความปลอดภัยในรูปแบบของ Threat IQ ของเรา ซึ่งทำการป้องกันความปลอดภัยและความเปราะบาง เราช่วยให้ลูกค้าสามารถแมปเครือข่ายและความปลอดภัยเข้าด้วยกันในโซลูชันการมองเห็นที่ครอบคลุม

เรายังช่วยในการวางแผนความสามารถสำหรับทั้งค่าใช้จ่ายด้วย CostIQ และประสิทธิภาพด้วยการปรับขนาดอัตโนมัติและเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่าย

Aviatrix รับรองความปลอดภัยและความเป็นไปตามข้อกำหนดสำหรับข้อมูลทั่วทั้งผู้ให้บริการคลาวด์ต่างๆ เมื่อผสมผสานเครื่องมือ AI อย่างไร?

AWS และเครื่องยนต์ AI ของ Amazon Bedrock มีข้อกำหนดด้านความปลอดภัยที่แตกต่างจาก Azure และ Microsoft Copilot Aviatrix สามารถช่วยให้ลูกค้าสร้างชั้นการออร์เคสตราที่เราสามารถจัดเตรียมความปลอดภัยและความต้องการเครือข่ายให้เหมาะสมกับผู้ให้บริการคลาวด์ที่เกี่ยวข้องได้ ตัวอย่างเช่น Aviatrix สามารถแบ่งแยกข้อมูลอัตโนมัติสำหรับผู้ให้บริการคลาวด์ทั้งหมด โดยไม่คำนึงถึง API หรือโครงสร้างพื้นฐานที่ซ่อนอยู่

สิ่งสำคัญที่ต้องทราบคือเครื่องยนต์ AI เหล่านี้อยู่ภายในซับเน็ตสาธารณะ ซึ่งหมายความว่าพวกมันมีการเข้าถึงอินเทอร์เน็ต ทำให้เกิดช่องโหว่เพิ่มเติมเนื่องจากพวกมันใช้ข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ ดีไฟร์วอลล์แบบกระจายของเราสามารถติดตั้งได้ทั้งซับเน็ตสาธารณะและซับเน็ตส่วนตัว โดยรับประกันความปลอดภัย นอกเหนือจากซับเน็ตสาธารณะแล้ว DCF ยังสามารถติดตั้งได้ทั่วภูมิภาคและผู้ให้บริการคลาวด์ต่างๆ ระหว่างศูนย์ข้อมูลและผู้ให้บริการคลาวด์ หรือระหว่าง VPC/VNets และแม้แต่ระหว่างไซต์ใดๆ กับคลาวด์ เราได้สร้างการเข้ารหัสแบบ end-to-end ระหว่าง VPC/VNets และภูมิภาคเพื่อการถ่ายโอนข้อมูลที่ปลอดภัย นอกจากนี้เรายังมีการตรวจสอบและบันทึกการดำเนินการที่ทำบนระบบ รวมถึงการบูรณาการเครือข่ายและนโยบายด้วยการตรวจจับภัยคุกคามและการตรวจสอบแพ็คเก็ตลึก

คุณเห็นแนวโน้มในอนาคตใดบ้างที่จุดตัดกันของ AI และการประมวลผลคลาวด์ และ Aviatrix เตรียมพร้อมที่จะจัดการกับแนวโน้มเหล่านี้อย่างไร?

ฉันเห็นว่าความสัมพันธ์ระหว่าง AI และการประมวลผลคลาวด์จะนำไปสู่ความสามารถในการอัตโนมัติที่น่าทึ่งในด้านต่างๆ เช่น เครือข่าย ความปลอดภัย ความสามารถในการมองเห็น และการแก้ปัญหา เพื่อการประหยัดต้นทุนและประสิทธิภาพที่สำคัญ

มันสามารถวิเคราะห์ประเภทข้อมูลที่เข้ามาในเครือข่ายและแนะนำนโยบายหรือข้อกำหนดด้านความปลอดภัยที่เหมาะสม ในทำนองเดียวกัน หากลูกค้าต้องการบังคับใช้ HIPAA โซลูชันนี้สามารถสแกนเครือข่ายของลูกค้าและแนะนำกลยุทธ์ที่สอดคล้องกัน

การแก้ปัญหาเป็นการลงทุนที่สำคัญเนื่องจากต้องมีศูนย์บริการลูกค้าเพื่อช่วยเหลือลูกค้า แต่ปัญหาเหล่านี้ส่วนใหญ่ไม่ต้องการการแทรกแซงจากมนุษย์

AI ที่สร้าง (GenAI) จะเป็นเกมเชนเจอร์สำหรับการประมวลผลคลาวด์ ในปัจจุบัน โทโพโลยีเป็นตัวเลือกในวันศูนย์ – เมื่อโครงสร้างพื้นฐานหรือโครงสร้างเครือข่ายถูกสร้างขึ้น มันจะยากที่จะเปลี่ยนแปลงได้ หนึ่งในกรณีการใช้งานที่ฉันเชื่อว่าจะเกิดขึ้นในอนาคตคือโซลูชันที่สามารถแนะนำโครงสร้างพื้นฐานที่เหมาะสมตามความต้องการบางอย่าง อีกปัญหาหนึ่งที่ GenAI สามารถแก้ไขได้คือเกี่ยวกับนโยบายความปลอดภัย ซึ่งสามารถล้าสมัยได้หลังจากผ่านไปไม่กี่ปี โซลูชัน GenAI สามารถช่วยผู้ใช้สร้างสแต็กความปลอดภัยใหม่ๆ ตามกฎหมายและข้อบังคับใหม่ๆ

Aviatrix สามารถใช้โครงสร้างพื้นฐานความปลอดภัยเดียวกันกับศูนย์ข้อมูลด้วยโซลูชัน Edge ของเรา เนื่องจาก AI มากขึ้นจะอยู่ใกล้กับแหล่งข้อมูล เราสามารถช่วยเชื่อมต่อสาขาและไซต์กับคลาวด์และ Edge ที่มี AI ที่กำลังทำงาน

เรายังช่วยในการบูรณาการ B2B กับลูกค้าหรือหน่วยงานที่แตกต่างกันภายในบริษัทเดียวกันที่มีรูปแบบการดำเนินงานที่แยกจากกัน

AI กำลังขับเคลื่อนเทรนด์การประมวลผลใหม่ๆ ที่น่าตื่นเต้นที่จะส่งผลกระทบต่อวิธีการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน ใน Aviatrix เรารู้สึกตื่นเต้นที่จะใช้โอกาสนี้ด้วยโซลูชันเครือข่ายคลาวด์ที่ปลอดภัยและไม่มีข้อผิดพลาดของเรา

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมได้ที่ Aviatrix