Röportajlar
Leo Brunnick, Cloudera’da Ürün Başkan Yardımcısı – Röportaj Serisi
Unite.AI sitesini Google'daki tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin
Leo Brunnick, Cloudera’da Ürün Başkan Yardımcısı, üç on yılı aşkın yazılım, dijital medya ve kurumsal teknoloji organizasyonları inşa edip ölçeklendirme deneyimine sahip deneyimli bir teknoloji yöneticisi ve girişimcidir. Cloudera’da Ürün Yönetimi, Mühendislik ve Müşteri Desteği’ni yönlendirerek, şirketin veri ve AI platformu yeteneklerini genişletirken ürün ve teknoloji yönünü denetlemektedir. 2025’te Cloudera’ya katılmadan önce Brunnick, Naviga’da altı yıl çalıştı; en son Operasyon Direktörü olarak, ürün, mühendislik, pazarlama, Ar-Ge, müşteri destek ve profesyonel hizmetlerde 600’den fazla profesyoneli yönetti. Kariyerinin erken dönemlerinde Patheos’u kurup CEO olarak görev yaptı, dijital medya platformunu yaklaşık 15 milyon aylık ziyaretçiye büyüttü ve başarılı bir çıkış yaptı; ayrıca kurumsal içerik yönetimi şirketi Vignette’te sekiz yıl Ürün Başkan Yardımcısı olarak çalıştı. Ayrıca Andersen Consulting’de teknoloji danışmanlığı ve ABD Deniz Piyadeleri piyade subayı olarak hizmet verdi.
Cloudera, kuruluşların veriyi nerede depolarsa depolsun—kamu bulutları, özel veri merkezleri ve uç ortamlar dahil—yönetmelerine, denetlemelerine, analiz etmelerine ve AI’ı uygulamalarına yardımcı olmaya odaklanan bir kurumsal veri ve AI şirketidir. Hibrit platformu veri yönetimi, analitik, makine öğrenimi, üretken AI ve giderek artan ajan AI yeteneklerini birleştirirken, kurumsal güvenlik, yönetişim, gizlilik ve iş yükü taşınabilirliğine vurgu yapar. Şirketin mevcut platform stratejisi, farklı altyapı ortamlarında tutarlı bir bulut deneyimi sunmak üzere tasarlanmış bir mimari olan Cloudera Anywhere Cloud’ı, açık bir veri göl evini, birleşik veri kumaşını, gerçek zamanlı veri işleme ve AI modelleri ve ajanları geliştirme ve dağıtma araçlarını içerir. Cloudera, teknolojisinin 25 exabyte’tan fazla veriyi yönettiğini ve tüm iş yüklerini veya hassas verileri kamu bulutuna taşımayı gerektirmeden veri altyapısını modernize etmeyi hedefleyen büyük küresel işletmeler tarafından kullanıldığını belirtiyor.
Kariyeriniz teknoloji danışmanlığından, Vignette ve Naviga’da ürün organizasyonlarını yönetmeye, Patheos’u kurup ölçeklendirmeye ve şimdi Cloudera’da Ürün Başkan Yardımcısı olarak hizmet vermeye kadar uzanıyor. Bu deneyimler, AI’ın kuruluşların veriyi kullanma şeklini temelden değiştirdiği bir dönemde kurumsal teknoloji platformları inşa etme konusundaki düşünce biçiminizi nasıl şekillendirdi?
Tüm bu durumlarda aynı ilke geçerlidir. Teknoloji, karmaşık bir şeyi insanların kullanmasını kolaylaştırdığında en değerli olur. Bu nokta, AI’ın önemli fırsatlar yaratmasının yanı sıra, bulut verileri, veri merkezleri ve giderek artan egemen ortamları yöneten işletmeler için bir başka karmaşıklık katmanı eklemesi nedeniyle şimdi daha da önemlidir.
Cloudera’da bu yeni dönemi inşa ederken, kuruluşların zaten inşa ettikleri her şeyi yeniden düşünmelerini gerektirmeden yeni teknolojilerden faydalanmalarını nasıl sağlayabileceğimizi sık sık düşünüyorum. Son birkaç yılda, işletmeler veri varlıklarını, uygulamalarını, yönetişim modellerini ve operasyonel süreçlerini oluşturdu. Yeni bir teknoloji ortaya çıktığında bunların hepsini bir anda ortadan kaldırmak mantıklı olmaz. AI çağında başarılı olacak platformlar, kuruluşların zaten sahip oldukları üzerine inşa ederken, ihtiyaçları evrimleştikçe uyum sağlamak için esneklik ve kontrol sunar.
Cloudera, işletmelerin kamu bulutları, özel altyapı, egemen bulutlar, şirket içi ortamlar ve uç nokta üzerinden AI inşa etmelerini ve işletmelerini sağlamalarına yardımcı olmak için Cloudera Anywhere Cloud‘ı yakın zamanda tanıttı. Müşteriler arasında hangi sorunu görüyordunuz ki Cloudera bu tür birleşik bir mimarinin gerekli olduğuna ikna oldu?
Müşteriler üzerinde AI’ı hayata geçirme konusunda artan bir baskı var, hatta verileri ve altyapıları her zamankinden daha fazla ortamda dağıldıkça. Veri, kamu bulutları, özel veri merkezleri, egemen ortamlar ve uç nokta gibi farklı yerlerde bulunabilir; her birinin kendi güvenlik, düzenleyici, performans ve ekonomik gereksinimleri vardır. Tüm bu ortamları yönetmek, kuruluşlar için önemli bir operasyonel yük oluşturabilir.
Anywhere Cloud’ın arkasındaki fikir, işletmelerin bulutun çevikliği ile verileri üzerindeki kontrol, güvenlik ve yönetişimi arasında seçim yapmak zorunda kalmamalarıdır. Kuruluşların, iş için en mantıklı olduğu yerde veri ve AI hizmetlerini dağıtmak, yönetişimini sağlamak ve ölçeklendirmek için tutarlı bir yönteme ihtiyacı vardır. Tek bir kontrol düzlemi sayesinde, şirketler altyapıyı yönetmek için daha az zaman harcayabilir ve verileri ve AI ile elde etmek istedikleri sonuçlara odaklanmak için daha fazla zaman ayırabilir; veri nerede bulunursa bulunsun.
Kurumsal AI’ın “sadece kamu bulut modeli”ni aştığını söylemiştiniz. Üretim AI’ı tamamen kamu bulut ortamlarında çalıştırmaya çalışan işletmelerin karşılaştığı en büyük sınırlamalar nelerdir ve hangi iş yükleri giderek başka yerlere taşınıyor?
AI çağında başarılı olacak platformlar, kuruluşların zaten sahip oldukları üzerine inşa eder ve ihtiyaçları evrimleştikçe uyum sağlamak için esneklik sunar. Kamu bulutu, kurumsal teknoloji stratejisinin önemli bir parçası olmaya devam ediyor, ancak tek seçenek değildir. AI üretime geçtikçe, şirketler verileri ve iş yüklerinin nerede çalıştırılması gerektiğini düzenleme, güvenlik ve maliyet gibi faktörlere göre belirlemelidir.
Bu, iş yüklerinin nerede konumlandırılacağına ilişkin kararların artık daha bilinçli alındığını gösteriyor. Belirli AI uygulamaları kesinlikle genel bulutta uygun olurken, son derece hassas veya düzenlemeye tabi verileri içeren iş yüklerinin özel bir veri merkezinde veya egemen bir ortamda kalması gerekebilir. Diğer durumlarda, gecikmenin önemli bir faktör olduğu için iş yükleri kenarda (edge) daha iyi çalışabilir. Amaç, genel buluttan tamamen uzaklaşmak değil; aksine, işletmelere her iş yükü tipini en uygun konumda çalıştırma esnekliği sağlamak, her ortam için ayrı bir işletim modeli oluşturmak zorunda kalmadan.
Cloudera Anywhere Cloud, düz dildeki istekleri veri iş akışlarına ve altyapı operasyonlarına dönüştürebilen bir ajan destekli yardımcı pilot içerir. Bu sistemlerin ne kadar özerk olmasını bekliyorsunuz ve ajanlar kritik veri altyapısı üzerinde daha fazla kontrol kazandıkça işletmelerin insan denetimini nerede sürdürmesi gerekir?
Ajanlar, şu anda veri ve altyapı ekiplerinin zamanını alan tekrarlayan operasyonel işleri üstlenmeye devam edecek. Bir ajan sonucu düz bir dille ifade edip bunu bir iş akışı ya da altyapı eylemine dönüştürebilirse, sürtünmeyi büyük ölçüde azaltacak ve gelişmiş veri yeteneklerini daha geniş bir kullanıcı kitlesine sunacaktır.
Daha fazla özerklik aynı zamanda etkili yönetişime olan ihtiyacı da artırır. Şirketlerin, bir ajanın neye erişebileceğini, hangi eylemleri kendi başına gerçekleştirebileceğini ve ne zaman insan onayı gerektiğini belirten net politikalara sahip olmaları gerekir. Bir eylemin potansiyel etkisi ne kadar büyükse, bu kontroller o kadar kritik hâle gelir. Özerklik ve yönetişim paralel olarak ilerlemeli; ajanlara gerçek üretkenlik artışı elde etmeleri için yeterli özgürlük sağlanırken, organizasyonun kritik veri ve altyapı üzerinde denetim ve kontrolünü sürdürmesi temin edilmelidir.
Cloudera, NVIDIA ile iş birliği yaparak cuDF aracılığıyla Apache Spark 4.1 iş yüklerine yerel GPU hızlandırması getirmeyi hedefliyor; bu, mevcut PySpark veya SQL uygulamalarını yeniden yazmaya gerek kalmadan potansiyel olarak %400’e kadar performans artışı sağlayabilir. Kod yeniden yazma ihtiyacını ortadan kaldırmak, kurumsal AI benimsenmesini hızlandırmak açısından neden bu kadar önemlidir?
Şirketler mevcut uygulamalarına, yetkinliklerine ve veri boru hatlarına önemli yatırımlar yapmıştır. Yeni bir teknolojiye geçiş sadece mühendislik çalışmasından daha fazlasını gerektirir. Bu, risk yaratabilir, sonuçları geciktirebilir ve hâlihazırda çalışan sistemlerde aksaklıklara yol açabilir.
Sıfır kodlu hızlandırma bu sorunu çözmeye yardımcı olur. Organizasyonlar mevcut PySpark ve SQL iş yüklerini, ekiplerinin çalışma biçimini köklü bir şekilde değiştirmeden GPU hızlandırmasının faydalarını elde etmek için kullanabilir. Bu, teknolojinin benimsenmesini kolaylaştırırken, analiz ve AI’ı destekleyen veri boru hatlarının performansını artırır ve mevcut yatırımları korur.
GPU’lar, model eğitimi ve çıkarımının ötesinde, veri hazırlığı ve analiz dahil olmak üzere giderek daha fazla kullanılmaktadır. GPU hızlandırmasının kurumsal veri yığını içinde standart bir parça haline gelmesini bekliyor musunuz ve bu durum büyük veri setlerini AI için hazırlama ekonomisini nasıl değiştirebilir?
Benim görüşüme göre, işletmeler altyapılarını iş yükleriyle eşleştirme konusunda çok daha yetkin hale gelecek. GPU’lar zaten model eğitimi ve çıkarımının yürütülüş şeklini değiştirdi ve veri mühendisliği, büyük veri setlerini üretime alırken önemli bir darboğaz olabildiği için yenilik için bir sonraki açık alan olarak ortaya çıkıyor.
Ekonomik etki de aynı derecede önemlidir, çünkü daha hızlı işleme sadece bir Spark işini daha çabuk tamamlamaktan daha fazlasını yapabilir. Azalan hesaplama süreleri altyapı maliyetlerini düşürebilir ve veri ekiplerinin daha hızlı yineleme yapmasına yardımcı olur; bu, AI iş yükleri büyüdükçe giderek daha önemli bir husustur. araştırmamıza göre, yanıt verenlerin %84’ü AI iş yüklerinin altyapı maliyetlerini artırdığını görmüş, bu da işletmelerin performans ve maliyeti iyileştirme fırsatları için tüm veri boru hattına bakmalarını daha da önemli kılıyor. GPU hızlandırmalı veri işleme bu denklemin önemli bir parçası haline gelebilir.
Cloudera Anywhere Cloud’un vaatlerinden biri, düzenleyici, ekonomik veya operasyonel gereksinimlerin belirlediği her yerde iş yüklerini konumlandırmaya izin vermek, veri sürekli taşımak veya kopyalamak zorunda kalmadan. AI hesaplamasını veriye getirmek, tüm kurumsal veriyi AI’ye getirmek yerine, ne kadar önemlidir?
Bu, işletmelerin farklı ortamlar arasında yıllarca büyük miktarda veri biriktirdiği ve tüm bu veriyi AI için tek bir yere taşımaya çalışmanın genellikle pratik olmaması nedeniyle hayati öneme sahiptir. Bu, maliyetli ve zaman alıcı olabilir; ayrıca güvenlik, gizlilik veya egemenlik gereksinimleri bazı verilerin tamamen taşınmasını engelleyebilir.
Şu anda, işletmelerin AI’ın dağıtıldığı farklı uygulama ve ortamlara tüm verilerini güvenli bir şekilde taşımaları pratik değildir. AI’ı veriye getirmek, organizasyonların zaten sahip oldukları verilerin daha fazlasını kullanmalarına izin verirken, veriyi gerektiği yerde tutar. Ayrıca, iş ve teknik gereksinimlere göre en mantıklı yerde iş yüklerini çalıştırma esnekliği sağlar. AI kurumsal çapta daha fazla bütünleştikçe, verinin bulunduğu her yerde tutarlı bir şekilde çalışabilme yeteneği giderek daha önemli hâle gelecektir.
Veri egemenliği, hükümetler ve düzenlenmiş sektörler AI benimseyince büyük bir endişe haline geldi. Egemen AI gereksinimleri, işletmelerin ihtiyaç duyduğu mimariyi nasıl değiştiriyor ve önümüzdeki birkaç yıl içinde egemen bulutların ve özel AI altyapısının önemli ölçüde daha önemli hale geleceğini düşünüyor musunuz?
Kesinlikle. Egemenlik, sadece bir uyum sorunu olmaktan çıkarak mimari bir gereklilik haline geliyor. Organizasyonların verilerinin nerede depolandığını ve AI iş yüklerinin nerede çalıştığını, ayrıca kimlerin erişime sahip olduğunu ve fikri mülkiyet ile hassas bilgilerin nasıl korunduğunu bilmeleri gerekir.
Organizasyonlar artık her şeyin tek bir genel bulutta merkezileştirilebileceğini varsayamıyor. Her ortamda tutarlı yönetişim uygularken, egemen bulutlar, özel altyapı, genel bulutlar ve yerinde sistemler arasında çalışabilme esnekliğine ihtiyaç duyuyorlar. AI, düzenlenmiş sektörlerde ve kritik iş süreçlerinde daha da ilerledikçe bu gereksinimler daha da önem kazanacak. Verileri ve AI ortamları üzerinde kontrolü sürdürürken yenilik yapabilen organizasyonlar, AI’yı sorumlu bir şekilde ölçeklendirme konusunda daha iyi bir konuma sahip olacak.
Otonom AI ajanları kurumsal verilere, uygulamalara ve altyapıya erişim kazandıkça, geleneksel veri yönetişimi artık yeterli olmayabilir. Kurumsal verilere erişen ve bunlar üzerinde işlem yapan kullanıcılar giderek daha çok AI ajanları olduğunda, yönetişim nasıl evrimleşmeli?
Geçmişte yönetişim, çoğunlukla insanların ve uygulamaların verilere erişebilmesi üzerine kuruluydu. Ajanlar, bilgiye erişip onu değerlendirebilen ve bulduklarına dayanarak hareket edebilen yeni bir boyut ekliyor.
Bu nedenle işletmeler, veri güvenliği ve yönetişimini sağlamak için kimlik, izinler, veri kökeni, gözlemlenebilirlik ve sıfır güven erişimi gibi kavramları ajanlara uygulamalıdır. Organizasyonlar, hangi ajan hangi veriye eriştiğini, bu bilgilerle ne yaptığını, hangi eylemleri gerçekleştirdiğini ve bu eylemlerin şirket politikalarıyla uyumlu olup olmadığını bilmelidir. Yönetişim, bir ajan eylemi gerçekleştirdikten sonra eklenemez; politikalar ve koruyucu önlemler, verilerle birlikte hareket edecek şekilde ortam içine yerleştirilmeli ve kişi, uygulama ya da otonom ajan fark etmeksizin sürekli olarak uygulanmalıdır.
Cloudera, müşterilerin tamamen özel bir yığını kullanmasını zorunlu kılmak yerine Apache Iceberg, Polaris, Spark, Kafka ve Trino gibi açık standartları vurguluyor. AI altyapısı büyük platformlar etrafında konsolide oldukça, yeni bir AI tedarikçi bağımlılığını önlemede açık standartlar ve birlikte çalışabilirlik ne kadar önemli olacak?
AI, kurumsal altyapının bir parçası oldukça, açık standartların önemi de artar. AI hızla evrimleşiyor ve organizasyonların gelecekte kullanabilecekleri modelleri, motorları, altyapıyı veya teknolojileri kısıtlayabilecek mimari kararları bugünden almaktan kaçınmaları gerekir.
Apache Iceberg, Spark, Kafka, Trino ve açık kataloglar gibi teknolojiler, organizasyonlara farklı iş yükleri için farklı araçlar kullanma esnekliği sağlarken veri ortamları arasında birlikte çalışabilirliği korur. Bu, işletmelerin giderek daha fazla genel bulutlar, egemen altyapı ve özel veri merkezleri arasında çalıştığı bir ortamda, tek bir sağlayıcı etrafında yeniden inşa etmeden verilerinin ve AI iş yüklerinin nerede çalışacağına karar verme özgürlüğüne sahip olmaları gerektiği için özellikle önemlidir.
Açık bir yaklaşım, teknolojinin evrimleşmesiyle verileri sürekli taşıma veya kopyalama yerine mevcut yatırımlar üzerine inşa ederek yeni AI yeteneklerini benimsemeyi de kolaylaştırır. AI ortamı değişmeye devam ederken, açık standartlar organizasyonlara zaman içinde mimarilerini evrimleştirme esnekliği sunar ve veri, altyapı ve teknoloji kararları üzerinde seçim ve kontrolü korur.
Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Cloudera adresini ziyaret etmelidir.
