Ciroos’un Kurucusu ve CEO’su Ronak Desai – Röportaj Serisi

Ronak Desai, Ciroos’un kurucusu ve CEO’su, şirketin misyonunu net bir şekilde IT işini ortadan kaldırmak ve SRE, DevOps ve operasyon mühendislerine zaman kazandırmak olarak belirlemiştir. İnsanların uzmanlığını anlamlı bir şekilde tăngıtlayan AI’ye derin bir inanç getirir, özellikle yüksek riskli operasyonel ortamlarda. Ciroos’u kurmadan önce, Desai 20 yıldan fazla bir süre Cisco’da çalıştı ve burada birçok üst düzey liderlik rolü üstlendi, bunların arasında Cisco Full-Stack Observability ve AppDynamics’in Senior Vice President ve Genel Müdürü de vardı. Kariyeri boyunca, ölçeklenebilir, müşteri odaklı platformlar oluşturmaya odaklandı, bugün aktif olarak kullanılan 50’den fazla patente sahip ve Cisco’daki görev süresince şekillenen inovasyon ve müşteri takibini devam ettirdi.

Ciroos, modern, çoklu alan ortamlarındaki karmaşık IT olaylarını araştırmak ve çözmek için gereken süreyi dramatik bir şekilde azaltmak üzere tasarlanmış bir AI-yerel SRE iş ortağı oluşturuyor. Platform, sinyalleri anlamak, araştırmaları otomatikleştirmek ve otomasyon, artırmayı ve özerk operasyonları desteklemek için yerel çoklu ajanslı AI kullanıyor – aynı zamanda insanların kontrolde kalmasını sağlıyor. Tradisyonel olarak ayrılmış araçlar ve alanlar arasındaki verileri ilişkilendirerek, Ciroos ekiplerin reaksiyoner yangın söndürme yerine daha hızlı ve daha emin karar vermeye geçmesini sağlıyor, mühendislerin tekrarlayan ve yorucu operasyonel işlerden ziyade daha yüksek etkileri olan çalışmalara odaklanmasını sağlıyor.

Cisco’da 20 yıldan fazla bir süre geçirdiniz ve şirketin en başarılı ağ ve gözlem ürünleri bazılarını inşa ettiniz. Ciroos’u kurmaya ve bu adımı atmaya ne sizi teşvik etti?

Çeşitli şirket takımlarıyla etkileşimlerimde aynı hikayenin tekrar tekrar oynandığını gördüm. Operasyon takımları panellere boğulmuş, uyarıları takip ediyor ve çoklu sistemlerde sorunları gidermek için kurumsal bilgiye güveniyordu. Gözlem için önemli bir sermaye harcanmasına rağmen, vẫn gerçek zamanlı olarak alanlar arasında kanıtları bağlayacak bir yol bulamadılar. Ben ve kurucu ortaklarım bunu değiştirmek istedik. Bir AI sistemi inşa etmeye koyulduk, bu sistem deneyimli bir operatör gibi düşünebilecek ve SRE’lerle birlikte çalışabilecekti, böylece ekiplerin dayanıklılık ve güvenilirlik üzerinde çalışmaktan ziyade içgörüler aramak veya sorunları çözmek için zaman harcamaktan kurtulmalarını sağlayacaktı.

Ciroos’u, operasyonların en zorlu sorunlarından biri olan, çoklu alanları kapsayan araştırmalara bir cevap olarak tanımladınız. Cisco’daki AppDynamics ve Full-Stack Observability işini yönetme deneyiminiz, bu realizasyonu nasıl etkiledi ve Ciroos’un mimarisini nasıl etkiledi?

AppDynamics’te, uygulama davranışına ilişkin yüksek düzeyde içgörü elde ettik. Ancak, bir olayın nedeni uygulama dışında yaşandığında (bulut yapılandırması, ağ veya IAM’de), yalnızca uygulama katmanında görünürlük yeterli değildi. Sorun, bağlam oluşturmaktı. Bu deneyim, Ciroos’u nasıl tasarladığımızı yönlendirdi. Platformumuz, üretim operasyonlarına AI mantığını getiriyor. Sinyalleri alanlar arasında inceliyor, olayları ortak bir zaman çizelgesine hizalıyor ve olayların gerçek kök nedenlerini belirlemek için alan sınırları boyunca mantık yürütüyor.

Ciroos, “AI SRE İş Ortağı” kavramını tanıtüyor. Bu AI’nin geleneksel otomasyon veya gözlem araçlarından farklı olarak nasıl bir işbirliği içinde çalıştığını açıklar mısınız?

AI SRE İş Ortağı, yeni bir araçtan ziyade yeni bir iş ortağı gibi çalışır. İlk olarak dinler, ortamı anlar, tanımlanan görevleri kabul eder ve zamanla güven oluşturur. Geleneksel otomasyon kuralları uygularken, iş ortağı mantık yürütür. Bir sorun tespit ettiğinde, ilgili alan uzman ajanslarını sorgulamak, kanıtları toplamak ve bunları bağlam içinde sunmak için bunları seçer. Bu işbirliği, mühendislerin zamanını, manuel olarak korelasyonlar türetmek yerine, doğrulamak ve sorun çözmek için harcamalarına olanak tanır.

Platformunuz, çoklu ajanslı AI mantığını kullanıyor. Birden çok AI ajansının, kök neden analizi hızlandırmak ve karmaşık sistemler boyunca doğruluğu artırmak için nasıl koordine edildiğini açıklar mısınız?

Her bir ajans, bir alandaki uzmanlığa sahiptir – biri Kubernetes’de, diğeri bulutta, bir diğeri ağda ve böyle devam eder. Bir olay meydana geldiğinde, bu ajanslar, gerçek zamanlı olarak bulguları ilişkilendiren merkezi bir mantık katmanının bir parçası olarak birlikte çalışır. Sistem, hangi ajansları çağırmaya karar verir, her ajansa hangi görevleri atar, hangi sırayla ve ne kadar süreyle. Bu koordinasyon, her katmanın bağlam içinde değerlendirilmesini sağlayarak, investigación sürelerini azaltır ve doğruluğu artırır.

Teknik olarak, Ciroos nasıl farklı veri kaynaklarından (bulut telemetrisi, uygulama günlükleri ve altyapı ölçümleri gibi) gerçek zamanlı olarak veriReasoning yaparken, kullanıcıları gürültü ile boğmadan bunu gerçekleştirir?

Ciroos, her bir veri kaynağını daha büyük bir resmin tek bir lensi olarak değerlendirir. Gözlemleri veri kaynakları arasında ortak bir zaman çizelgesine hizalar ve yalnızca ilgili neden-sonuç ilişkilerini ortaya koyar. Örneğin, bir pod yeniden başlatma olayı, IAM veya ağ politikasındaki küçük bir değişiklik之后 gerçekleşirse, Ciroos otomatik olarak bu diziyi bağlar. Ham paneller sunmak yerine, mühendislerin neden bir şeyin meydana geldiğini anlamalarına yardımcı olan eksiksiz bir hikaye oluşturur.

Güven ve açıklanabilirlik, tasarım felsefenizin merkezinde yer alıyor. AI tarafından yönlendirilen önerilerin şeffaf kalmasını ve insan mühendislerin kontrolde kalmasını nasıl sağlıyorsunuz?

Her öneri, destekleyici kanıtlar ve öneriye yol açan mantıkla birlikte gelir. Mühendisler her bir sonuca ulaşan mantığı izleyebilir, varsayımlarını test edebilir ve sistemin özerklik düzeyini, yardımcı olanlardan yarı özerk olanlara kadar yönetebilir. Sistem, insan geri bildirimi yoluyla zaman içinde bağlamsal bilgiyi korur, bu da karar kalitesini artırırken tam olarak yönetilen kalmasını sağlar. Yaklaşımımız, yeni iş ortaklarını ekibe alma şekline benzer, net sınırlar, doğrudan mantık ve tam insan denetimi ile. Güven, sistem güvenilir performans gösterdikçe zamanla oluşur.

Erken benimseyenler, Ciroos’un araştırma süresini saatlerden dakikalara indirgediğini bildiriyor. Takımlar AI SRE İş Ortaklarını üretim ortamında kullanmaya başladıklarında, size en çok hangi desenleri veya içgörüler şaşırttı?

İki hoş sürpriz oldu – ilk olarak, büyük şirketlerin çekirdek değer önerimize olumlu tepki verme hızları yürekten oldu. İkincisi, müşterilerimiz teknolojimize yakından baktı ve kök neden analizi ötesinde çok benzersiz kullanım durumları ile geldi. Bu kullanım durumları, büyük şirketlerin bugün üretim operasyonlarında karşılaştıkları gerçek dünya zorluklarını vurguluyor.

“AI olarak Takım Arkadaşı” terimi, yerine koyma yerine işbirliğini ima ediyor. Bu conceptin, organizasyonlar akıllı sistemlerle çalışmaya daha fazla alıştıkça nasıl evrileceğini görüyorsunuz?

Bunu, otomasyon, artırmayı ve nihayetinde otomatik pilotlu bir yolculuk olarak görüyoruz. Ciroos, bu modların hepsini bugün destekliyor, ancak genellikle organizasyonel AI benimsemesinin bir olgunluk eğrisini izlediğini görüyoruz. Başlangıçta, şirketler明確 olarak tanımlanmış ve tekrarlanabilir görevleri otomate etmek için AI sistemimizi kullanıyor ve insanlara bilişsel aşırı yüklenmeyi en aza indiriyor. Buna karşılık, özel olmayan AI yerel sistemler, müşterilerin değer elde etmeden önce birçok parametreyi ve kuralı yapılandırması için insan operatörüne fazla yük bindiriyor.

Sonraki aşamada, şirketler AI sistemini, birden fazla alandaki insan mantığını artırmak için kullanıyor, aynı zamanda sistem, insan tarafından doğrulanan ve yürütülen düzeltme önerileri için ayrıntılı açıklamalar ve öneriler sunuyor. Burada çoğu şirket bugün bulunuyor.

Zamanda, AI, şirket için tam olay iş akışlarını otomatik olarak yönetebilir, ancak yalnızca gerekli olduğunda insana başvurur. Bu ilerlemenin, yeni işe alımlarla takımın güven kazanmasına benzer bir şekilde, görevlere dayanarak dần dần açılmasını bekliyoruz. Bu ilerleme, takımın yeni üyelerle güven kazanmasına benzer.

Çok sayıda şirket zaten kurulmuş gözlem ve olay yönetimi platformlarına güveniyor. Ciroos, mevcut ekosistemlerle nasıl entegre oluyor ve iş akışlarını bozmadan bunu gerçekleştiriyor?

Başlangıçtan itibaren entegrasyon, asla isteğe bağlı olmayacaktı. Federatif bir veri modelinin, şirketlere en hızlı zamanı, en fazla seçeneği ve en düşük toplam sahip olma maliyetini sağladığına inanıyoruz. Ciroos AI SRE İş Ortağı, bugün gözlem, olay yanıtı, işbirliği araçları, bulut platformları, biletleme sistemleri, CI/CD araçları ve fiziksel altyapı için açık API’ler ve MCP ve A2A gibi protokoller aracılığıyla yedi farklı kategoriye ait şirket sistemleriyle entegre oluyor. Mevcut iş akışlarına entegre oluyor, takımların yeni olanları benimsemesini gerektirmiyor. Bu tasarım, şirketlerin benimsemesini kolaylaştırıyor. Ekipler, iş akışlarını değiştirmeden daha hızlı cevaplar alıyor.

Müşteri takibini ve inovasyonu kariyeriniz boyunca vurguladınız. Bu değerler, Ciroos kültürünü ve güvenirlik mühendisliğini yeniden tanımlama vizyonunu nasıl yönlendiriyor?

Müşteri takibinin anlamı, operasyon takımlarının gerçek dünya zorluklarına odaklanmak, uzun saatler, yorgunluk, iş ve sürekli olarak operasyonlarda ortaya çıkan sorulara cevaplar aramaktır. İnovasyon, bu sorunları anlamlı bir şekilde çözmektir. Tüm operasyon takımlarının, sürekli öğrenen, talebe göre ölçeklenebilen ve sistemler boyunca güvenirliği sağlayan bir AI iş ortağına sahip olmasını hayal ediyoruz. Uzun vadede, AI hizmetinin, tüm geliştirme ve üretim operasyonları döngüsüne standart olarak yazılımlar olarak entegre olmasını görüyoruz – insan eşleri ile birlikte düşünen, hareket eden ve gelişen sistemler. Kullanıcılarımıza her zaman ihtiyaç duydukları açıklık ve nefes alanını sağlayabilirsek, işimizi doğru yapmış oluruz. Bu kullanıcılar SRE’ler, IT operasyonları personeli, üretim operasyon mühendisleri, bulut operasyon mühendisleri veya üretim operasyonlarını gerçekleştiren DevOps takımları olabilir.