Gou Rao, NeuBird’in CEO’su ve Kurucu Ortağı – Röportaj Serisi

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

Bir dizi girişimcinin kanıtlanmış bir geçmişine sahip olan Rao, birden fazla şirketi kurdu ve başarılı bir şekilde çıkardı. Portworx’i Pure Storage’e, Ocarina Networks’i Dell’e ve Net6’yı Citrix’e sattı. Ayrıca 50’den fazla patentli bir mucittir ve bilgisayar ağları, depolama ve güvenlik konularında uzmanlaşmıştır.

NeuBird IT operasyonları için generatif AI çözümleri geliştiriyor, modern, 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, verimliliği artırmak ve IT yönetiminde inovasyonu desteklemek amaçlıyor.

Sizi NeuBird’i başlatmaya neler ilham verdi ve AI güçlendirilmiş IT operasyonları otomasyonuna olan ihtiyacı nasıl belirlediniz?

NeuBird, girişimlerin IT yığınlarının artan karmaşıklığı ve uzman IT profesyonellerinin eksikliğinden doğdu. Geleneksel araçlar IT ekiplerinin 30% olan bütçelerini silo veri kaynaklarını gezerek değil, inovasyonu teşvik ederek harcamalarına neden oluyordu. AI güçlendirilmiş bir ITOps mühendisi oluşturma fırsatını gördük – Hawkeye – IT sorunlarını anında belirleyebilir, çözme süresini günlerden dakikalara indirgeyebilir ve şirketlerin IT operasyonlarını işgücü kısıtlamaları tarafından engellenmeden ölçeklendirmelerine olanak tanır.

NeuBird AI güçlendirilmiş dijital ekipleri nasıl öncülük ediyor ve Hawkeye geleneksel IT otomasyon araçlarından nasıl farklı?

Statik, kural tabanlı IT otomasyon araçlarının aksine, AI güçlendirilmiş dijital ekibimiz Hawkeye, geniş çaplı telemetri verilerini dinamik olarak işler ve sorunları anında teşhis eder. Ön izlenimli gözlem araçlarının önyargısını ortadan kaldırarak, şirket veri kaynaklarından – Slack, bulut hizmetleri, veritabanları ve özel uygulamalar dahil – IT ekiplerine altyapının holistik, bağlamsal bir görünümünü sağlar.

Hawkeye sadece uyarılar sunmaz, ayrıca mühendislerle sohbet arabirimleri aracılığıyla işbirliği yapar, karmaşık IT sorunlarının kök nedenlerini teşhis eder ve çözümler önerir. Bu, IT operasyonlarının çalışma şeklini temel olarak değiştirir, IT ekiplerinin down time’ı en aza indirmelerine ve IT olaylarına önceden görülmemiş bir hızda cevap vermelerine yardımcı olur.

Şirketler genellikle IT operasyonlarında veri aşırı yüklenmesiyle mücadele ediyor. Hawkeye büyük veri kümelerini nasıl süzgeçten geçirerek eyleme geçirilebilir içgörüler sağlar?

Geleneksel IT araçları, telemetri verilerinin – günlükler, sistem ölçümleri ve bulut performans göstergeleri – seliyle başa çıkmakta zorlanıyor, bu da uyarı yorgunluğuna ve yavaş olay çözümüne neden oluyor.

Hawkeye gürültüyü keserek, gerçek zamanlı verileri sürekli olarak analiz ediyor ve performans sorunları veya arızalara işaret eden kalıpları tespit ediyor. Mevcut gözlem ve izleme araçlarını tamamlıyor, pasif izleme yerine proaktif eylem alıyor. Ekibinizdeki bir mühendis gibi davranıyor, mevcut araçlarınızdan IT telemetri ve sistem verilerini yorumluyor, ortaya çıkan sorunları çözüyor.

Açık, eyleme geçirilebilir içgörüler sunuyor, cevap sürelerini günlerden dakikalara indiriyor.

Hawkeye’nin benzersiz yaklaşımı, müşteri verilerini LLM’lerle paylaşmadan olay analizini yönlendirmek için LLM’lerin gücünden yararlanıyor, düşünceli ve güvenli bir yaklaşım sağlıyor.

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

Hawkeye’nin benzersiz yaklaşımı, müşteri verilerini LLM’lerle paylaşmadan olay analizini yönlendirmek için LLM’lerin gücünden yararlanıyor, düşünceli ve güvenli bir yaklaşım sağlıyor.

Hawkeye, şirketlerin güvenlik sınırları içinde çalışıyor, yalnızca dahili veri kaynaklarını kullanarak içgörüler oluşturuyor – generic LLM tabanlı sistemlerin yaşadığı sanrıları ortadan kaldırıyor. Ayrıca, IT ekiplerinin karar alma süreçlerini korumasını sağlayan, izlenebilir öneriler sunuyor. Bu approach, Hawkeye’yi güvenilir ve güvenli bir AI ekibi haline getiriyor, karasız bir çözüm değil.

Hawkeye mevcut IT altyapısıyla nasıl entegre oluyor ve şirketler için kurulum süreci nasıl görünüyor?

Hawkeye, mevcut IT ortamlarıyla sorunsuz entegre oluyor, mevcut gözlem, izleme ve olay yanıtları araçlarına – AWS CloudWatch, Azure Monitor, Datadog (DDOG ) ve PagerDuty gibi – bağlanıyor. IT, DevOps ve SRE ekipleriyle birlikte çalışıyor, büyük altyapı değişiklikleri gerektirmiyor.

İşte nasıl çalışıyor:

• Dağıtım: Hawkeye, mevcut araçlara ve veri kaynaklarına bağlanarak ortamınıza dağıtılıyor.
• Öğrenme ve Uyum: Tarihi olayları ve gerçek zamanlı telemetri verilerini analiz ederek normal sistem operasyonlarını anlıyor ve kalıpları tespit ediyor.
• Özelleştirme: Platform, şirketlerin özel iş akışlarına uyum sağlıyor, yanıtları ve önerileri operasyonel ihtiyaçlara göre uyarlıyor.
• İşbirliği: Sohbet arabirimleri aracılığıyla ekipler, gerçek zamanlı teşhis, çözümler ve otomatik çözümler alıyor.

Bu akıcı entegrasyon süreci, olay çözüm süresini hızlandırıyor, MTTR’yi azaltıyor ve sistem güvenilirliğini artırıyor, şirketlerin IT operasyonlarını verimlilikle ölçeklendirmesine olanak tanıyor.

İnsan mühendisleri Hawkeye gibi AI ekipleriyle birlikte nasıl bir rol oynuyor? Bu işbirliğinin gelecekte nasıl evrileceğini görüyorsunuz?

Hawkeye, insan IT profesyonellerini tamamlıyor, değil değiştiriyor. IT ekipleri stratejik kararlar almaya devam ediyor, ancak her sorunu manuel olarak çözümlemek yerine Hawkeye ile birlikte sorunları daha hızlı teşhis ediyor ve çözüyor. AI ekipleri daha da geliştikçe, IT profesyonelleri daha yüksek değerli görevlere odaklanacak – mimarileri optimize edecek, güvenliği verbessirecek ve yeni teknoloji benimsemesini hızlandıracak.

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

Bir ulusal perakendeci, e-ticaret platformunun artan karmaşıklığını ele almak için Hawkeye’yi entegre etti. SRE ekibi, büyük miktarda telemetri verisi ve yavaş manuel soruşturmalarla boğuşuyor, özellikle zirve alışveriş dönemlerinde.

Hawkeye ile birlikte:

• %90 MTTR azaltma – AWS CloudWatch, AWS MSK ve PagerDuty arasında anlık veri korelasyonu.
• 24/7 gerçek zamanlı analiz – After-hours escalasyonları 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, IT operasyonlarında neredeyse %100 uptime sağladı – bir oyun değiştirici.

AI ajanlarının pasif asistanlardan aktif sorun çözücülere evrimi için vizyonunuz nedir ve bu değişimi hangi ana gelişmeler sürüyor?

AI, pasif gözlemekten aktif sorun çözmeğe doğru kayıyor. Hawkeye zaten kök neden analizleri ve çözümler sunuyor, ancak bir sonraki aşama tam özerklik – AI, IT operasyonlarını proaktif olarak optimize ediyor ve altyapıyı gerçek zamanlı olarak kendi kendine onarıyor. Bu evrim, GenAI ve bilişsel karar alma modellerindeki gelişmelerle sürüyor ve şirketlerin IT operasyonlarını yeniden tanımlayacak.

AI destekli şirket otomasyonunun gelecek beş yılda nereye gideceğini görüyorsunuz ve bu yolda hangi büyük zorluklar veya atılımlar bekliyorsunuz?

AI, mühendisleri desteklemekten tamamen özerk IT operasyonlarına doğru kayacak, sorunları ortaya çıkmadan önce tahmin edecek ve çözecek. Çoklu AI iş akışları, IT, güvenlik ve DevOps arasında sorunsuz işbirliğini sağlayacak, departmanlar arasındaki siloları kıracak. En büyük atılımlar, self-healing altyapı, AI destekli çapraz fonksiyonel işbirliği ve daha güçlü insan-AI güveni olacak, AI ekiplerinin daha karmaşık kararlar almasına olanak tanıyacak. Ana zorluklar, AI şeffaflığını güvence altına almak ve işgücünü AI ile birlikte çalışmak için uyarlamak olacak, otomasyonu insan denetimiyle dengelemek.

Çok sayıda girişimi başarıyla yönetmiş biri olarak, bugün AI destekli şirketler kuran girişimcilere neler önerirdiniz?

Girişimciler, gerçek, yüksek değerli sorunları çözmeye odaklanmalı, AI hype’ine takılmamalı. AI, şirketlerin güvenini kazanmak için şeffaflık ve kontrolü güvence altına alacak şekilde inşa edilmeli. Uyum yeteneği anahtardır – AI sistemleri, iş ihtiyaçlarına göre evrimleşmeli, esnek ve uyarlanabilir olmalı. İnsan uzmanlığını değiştirmek yerine, AI’yi insan karar alma süreçlerini güçlendiren bir ortak olarak konumlandırmalı. Son olarak, şirket AI benimsemesi zaman alıyor, bu nedenle kısa vadeli trendlerden uzun vadeli etkiye ve ölçeklenebilirliğe öncelik veren şirketler bu alanda liderler olarak ortaya çıkacak.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular NeuBird‘i ziyaret edebilir.