Gou Rao, NeuBird CEO & Kurucu Ortağı – Röportaj Serisi

Goutham (Gou) Rao NeuBird’in CEO ve kurucu ortağıdır, Hawkeye’nin yaratıcıları, dünyanın ilk generatif AI destekli ITOps mühendisi, IT ekiplerinin teknik sorunları anında teşhis ve çözmeğe yardımcı olmak için tasarlandı, insan ekipleri ve AI arasında sorunsuz işbirliğini sağlayan.

İspatlanmış bir geçmişe sahip bir seri girişimci olan Rao, birden fazla şirketi kurdu ve başarılı bir şekilde çıkardı. Portworx’i kurdu, Pure Storage tarafından satın alındı; Ocarina Networks, Dell tarafından satın alındı ve Net6, Citrix tarafından satın alındı. Ayrıca 50’den fazla yayınlanmış patenti olan başarılı bir mucittir, bilgisayar ağları, depolama ve güvenlik alanında yayımlanmıştır.

NeuBird IT operasyonları için generatif AI çözümleri geliştiriyor, modern ve karmaşık teknoloji yığınlarını yönetmek için gereken uzman profesyonellerin eksikliğini gidermeye yardımcı olmak için. Şirket, veri analizini basitleştirmeye ve gerçek zamanlı eyleme geçirilebilir içgörüler sağlamaya odaklanıyor, IT yönetiminde verimliliği artırmayı ve inovasyonu desteklemeyi hedefliyor.

Sizi NeuBird’i başlatmaya iten şey nedir ve AI destekli IT operasyonları otomasyonuna olan ihtiyacı nasıl belirlediniz?

NeuBird, gittikçe karmaşıklaşan kurumsal IT yığınları ve uzman IT profesyonellerinin eksikliğinden doğdu. Geleneksel araçlar bu durumu karşılayamıyordu, bu nedenle IT ekipleri, inovasyonu sürmek yerine, silo veri kaynaklarını gezinmek için bütçelerinin %30’unu harcamak zorundaydı. Bir AI destekli ITOps mühendisi oluşturma fırsatını gördük – Hawkeye – IT sorunlarını anında belirleyebilir, çözme süresini günlerden dakikaya indirgeyebilir ve işletmelerin IT operasyonlarını işgücü kısıtlamaları olmadan ölçeklendirmelerine olanak tanır.

NeuBird AI destekli dijital ekipleri nasıl öncülük ediyor ve Hawkeye’i geleneksel IT otomasyon araçlarından ayıran nedir?

Statik, kural tabanlı IT otomasyon araçlarının aksine, AI destekli dijital ekibimiz Hawkeye, geniş çapta telemetri verilerini dinamik olarak işler ve sorunları anında teşhis eder. Ön programlanmış observability araçlarının önyargısını, işletme veri kaynaklarından – Slack, bulut hizmetleri, veritabanları ve özel uygulamalar dahil – içgörüler elde ederek ortadan kaldırır ve IT ekiplerine altyapının holistik, bağlamsal bir görünümünü sağlar.

Hawkeye sadece uyarılar sunmaz, ayrıca mühendislerle bir sohbet arayüzü aracılığıyla işbirliği yapar, karmaşık IT sorunlarının kök nedenlerini teşhis eder ve çözümler önerir. Bu, IT operasyonlarının çalışması şeklini temel olarak değiştirir, böylece IT ekipleri down time’ı en aza indirir ve IT olaylarına önceden görülmemiş bir hızda yanıt verir.

İşletmeler genellikle IT operasyonlarında veri aşırılığıyla mücadele eder. Hawkeye, eyleme geçirilebilir içgörüler sağlamak için devasa veri kümelerini nasıl süzgeçten geçirir?

Geleneksel IT araçları, telemetri verilerinin – günlükler, sistem metrikleri ve bulut performans göstergeleri – seli ile başa çıkmakta zorlanırlar, bu da uyarı yorgunluğuna ve yavaş olay çözümlerine yol açar.

Hawkeye, sürekli olarak gerçek zamanlı verileri analiz ederek ve performans sorunlarına veya arızalara işaret eden kalıpları tespit ederek gürültüyü keser. Mevcut observability ve izleme araçlarını, pasif izlemeye ek olarak proaktif eyleme geçerek tamamlar. Ekibinizdeki bir mühendis gibi davranır, IT telemetri ve sistem verilerinizi mevcut araçlardan yorumlar, ortaya çıkan sorunlara dalıp bunları çözer.

Açık, eyleme geçirilebilir içgörüler sunar, doğal dilde yanıt sürelerini günlerden dakikaya indirir.

Hawkeye’nin benzersiz yaklaşımı, müşteri verilerini LLM’lerle asla paylaşmadan olay analizi için LLM’lerin gücünden yararlanmayı sağlar, böylece düşünceli ve güvenli bir yaklaşım sağlar.

AI’nin IT’de benimsenmesinde güvenlik ve güven önemli endişelerdir. NeuBird bu zorlukları nasıl ele alıyor?

Hawkeye’nin benzersiz yaklaşımı, müşteri verilerini LLM’lerle asla paylaşmadan olay analizi için LLM’lerin gücünden yararlanmayı sağlar.

Hawkeye, işletmenin güvenlik sınırları içinde çalışır, yalnızca dahili veri kaynaklarını kullanarak içgörüler oluşturur – genel LLM tabanlı sistemlerin muzdarip olduğu hallucinations’ı ortadan kaldırır. Ayrıca, IT ekiplerinin karar alma süreçlerini tam olarak kontrol etmelerini sağlayarak şeffaflık sağlar. Bu yaklaşım, Hawkeye’yi güvenilir ve güvenli bir AI ekibi haline getirir, karasız bir çözüm değil.

Hawkeye mevcut IT altyapısına nasıl entegre olur ve işletmeler için kurulum süreci nasıl görünür?

Hawkeye, mevcut IT çevrelerine, observability, izleme ve olay yanıtları araçlarına – örneğin AWS CloudWatch, Azure Monitor, Datadog ve PagerDuty – bağlanarak sorunsuz bir şekilde entegre olur. IT, DevOps ve SRE ekipleriyle birlikte çalışır, önemli altyapı değişiklikleri gerektirmez.

İşte nasıl çalışır:

• Dağıtım: Hawkeye, mevcut araçlara ve veri kaynaklarına bağlanarak ortamınıza dağıtılır.
• Öğrenme ve Uyum: Gerçek zamanlı telemetri ve geçmiş olayları analiz ederek normal sistem operasyonlarını anlar ve kalıpları tanımlar.
• Özelleştirme: Platform, işletme özel iş akışlarına uyar, yanıtları ve önerileri operasyonel ihtiyaçlara göre uyarlar.
• İşbirliği: Sohbet tabanlı bir arayüz aracılığıyla ekipler, gerçek zamanlı tanılar, çözümler ve uygun olduğunda otomatik çözümler alır.

Bu akıcı entegrasyon süreci, olay çözüm süresini hızlandırır, MTTR’yi azaltır ve sistem güvenilirliğini artırır, böylece işletmelerin IT operasyonlarını verimli bir şekilde ölçeklendirmelerine olanak tanır.

İnsan mühendisleri, Hawkeye gibi AI ekiplerinin yanında nasıl bir rol oynar? Bu işbirliğinin nasıl evrileceğini öngörüyorsunuz?

Hawkeye, insan IT profesyonellerini tamamlar, değiştirmez. IT ekipleri hala stratejik kararları yönlendirir, ancak her sorunu manuel olarak sorun çözmek yerine, Hawkeye ile birlikte sorunları daha hızlı teşhis ve çözmeğe çalışırlar. AI ekipleri daha da geliştikçe, IT profesyonelleri daha yüksek değerli görevlere – mimarileri optimize etmeye, güvenliği iyileştirmeye ve yeni teknoloji benimsemeyi hızlandırmaya – odaklanacaklar.

Hawkeye, ortalama çözüm süresini (MTTR) %90 oranında azalttığını iddia ediyor. Bu etkiyi gösteren herhangi bir gerçek dünya örneği veya vaka çalışması paylaşabilir misiniz?

Bir ulusal market perakendecisi, Hawkeye’yi e-ticaret platformunun artan karmaşıklığını ele almak için entegre etti. Their SRE ekibi, devasa telemetri verisi ve yavaş manuel soruşturmalarla boğuşuyordu, özellikle zirve alışveriş dönemlerinde.

Hawkeye ile birlikte GenAI destekli bir ekibin parçası olarak, şunları gördüler:

• %90 MTTR azaltma – AWS CloudWatch, AWS MSK ve PagerDuty عبر anında veri korelasyonu.
• 7/24 gerçek zamanlı analiz – Geceyarısı alarmını ortadan kaldırdı.
• Otomatik olay çözümü – Ön onaylı düzeltmeler otomatik olarak dağıtıldı.

Tatil alışveriş patlamaları sırasında, Hawkeye kapasiteyi optimize etti, erken sorunları tespit etti ve gerçek zamanlı ölçekleme ayarlamaları yaptı, böylece IT operasyonları için neredeyse %100 uptime sağladı – bu, IT operasyonları için bir oyun değiştiriciydi.

AI ajanlarının pasif asistanlardan aktif sorun çözücülere evrimi için işletme operasyonlarında sizin vizyonunuz nedir ve bu değişimi sürdüren ana ilerlemeler nelerdir?

AI, pasif observability’den aktif sorun çözmeğe doğru kayıyor. Hawkeye zaten kök neden analizi ve çözümler sunuyor, ancak bir sonraki aşama tam özerkliktir – AI, IT operasyonlarını proaktif olarak optimize edecek ve altyapıyı gerçek zamanlı olarak kendiliğinden iyileştirecektir. Bu evrim, GenAI ve bilişsel karar alma modellerindeki ilerlemeler tarafından sürüklenecek ve kurumsal IT’yi yeniden tanımlayacaktır.

AI destekli işletme otomasyonunun gelecek beş yıl içinde nerede olacağını öngörüyorsunuz ve bu yolculukta hangi büyük zorlukları veya atılımları bekliyorsunuz?

AI, mühendisleri desteklemekten, IT operasyonlarının tam özerkliğine geçecek. Çoklu AI iş akışları, IT, güvenlik ve DevOps arasında sorunsuz işbirliğini sağlayarak departmanlar arasındaki siloları kıracaktır. En büyük atılımlar, self-healing altyapı, AI destekli çapraz fonksiyonel işbirliği ve daha güçlü insan-AI güveni içerayacak, AI ekiplerinin daha karmaşık kararlar almasına olanak tanıyacaktır. Ana zorluklar, AI şeffaflığını güvence altına almak ve işgücünü AI ile birlikte çalışmak için uyarlamak olacaktır, böylece otomasyon ile insan denetimi arasında bir denge kurulacaktır.

Çok sayıda startup’ı başarıya ulaştıran biri olarak, bugün AI destekli şirketler kuran girişimcilere ne tür tavsiyelerde bulunurdunuz?

Girişimciler, gerçek, yüksek değerli sorunları çözmeye odaklanmalı, AI hype’ine takılmamalıdır. AI, işletme güveni göz önünde bulundurularak inşa edilmelidir, böylece işletmeler tarafından benimsenmesi için şeffaflık ve kontrol sağlanmalıdır. Uyum yeteneği anahtardır – AI sistemleri, işletme ihtiyaçlarına göre evrimleşmelidir, esnek ve uyarlanabilir olmalıdır. AI, insan uzmanlığını değiştirmez, operasyonel verimliliği ve karar alma sürecini geliştiren bir ekibe dönüşmelidir. Son olarak, işletme AI benimsenmesi zaman alır, bu nedenle kısa vadeli trendlerin üzerine uzun vadeli etkiye ve ölçeklenebilirliğe öncelik veren şirketler, sonunda bu alanda liderler olacaktır.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular NeuBird ziyaret edebilirler.