Shaktiman Mall, Baş Ürün Müdürü, Aviatrix – Röportaj Serisi

Shaktiman Mall Aviatrix’in Baş Ürün Müdürüdür. Ağ çözümleri tasarımı ve uygulamasında on yılı aşkın deneyime sahip olan Mall, zekâ, yaratıcılık, uyum ve doğruluk konularında gurur duyar. Aviatrix’e katılmadan önce, Mall Palo Alto Networks’ (PANW ) te Kıdemli Teknik Pazarlama Müdürü ve MphasiS’de Baş Altyapı Mühendisi olarak görev yaptı.

Aviatrix şirketleri esnek kalmalarına yardımcı olmak için bulut ağlarını basitleştirmeye odaklanan bir şirkettir. Bulut ağ platformları 500’den fazla şirket tarafından kullanılmakta ve değişen ihtiyaçlara uyum sağlamak için görünürlük, güvenlik ve kontrol sağlamak üzere tasarlanmıştır. Aviatrix Sertifikalı Mühendis (ACE) Programı, profesyonellerin dijital dönüşüm trendleri ile güncel kalmalarına yardımcı olmak amacıyla çoklu bulut ağ ve güvenliği konusunda sertifika sunar.

Sizleri bilgisayar mühendisliği ve siber güvenliğe initially neler çekmiştir?

Öğrenci olarak, başlangıçta tıp okumak ve biyoteknoloji alanında derece almak istiyordum. Ancak, sınıf arkadaşlarımla on yıl önceki teknolojik gelişmeler ve önümüzdeki teknolojiler hakkında konuşmalar yaptıktan sonra bilgisayar bilimine geçmeye karar verdim.

Aviatrix’teki mevcut rolünüzü ve sorumluluklarınızı bize anlatır mısınız? Bir gününüz nasıldır?

Aviatrix’te iki yıldır çalışıyorum ve şu anda ürün organizasyonunda baş ürün müdürü olarak görev yapıyorum. Bir ürün müdürü olarak, benim sorumluluklarım arasında ürün vizyonunu oluşturmak, pazar araştırması yapmak, satış, pazarlama ve destek ekipleriyle danışmak ve doğrudan müşteri etkileşimi yoluyla özellikleri ve hata düzeltmelerini tanımlamak ve önceliklendirmek yer alır.

Ayrıca, ürünlerimizin müşterilerin gereksinimlerine uygun olduğundan emin olurum. Yeni ürün özelliklerinin kullanımı kolay ve gereksiz yere karmaşık olmamalıdır. Rolümde ayrıca, bu özelliklerin zamanlamasını dikkate almam gerekir – bunları bugün mühendislik kaynaklarına ayırabilir miyiz yoksa altı ay beklememiz mi gerekir? Bunun için, sürümün aşama aşama mı yoksa farklı sürümlerde mi yayınlanacağına karar vermem gerekir. En önemlisi, öngörülen getiri nedir?

Bir günüm, mühendislik, proje planlama, müşteri görüşmeleri ve satış ve destek ekipleriyle toplantıları içerir. Bu tartışmalar, yaklaşan özellikleri ve kullanım örneklerini anlamamı ve mevcut sorunları ve geri bildirimi çözme_before bir sürüm çıkarmamı sağlar.

Şirketler AI araçlarını mevcut bulut altyapısına entegre ederken IT ekiplerinin karşılaştığı başlıca zorluklar nelerdir?

Gerçek dünya deneyimine dayanarak AI’yi IT teknolojisine entegre ettiğimizde, şirketlerin karşılaşacağı dört zorluk olduğuna inanıyorum:

1. Veri ve entegrasyon: Veri, AI’yi zenginleştirse de, veri şirketin farklı yerlerinde ve kaynaklarında olduğunda, onu doğru şekilde kullanmak zor olabilir.
2. Ölçeklenebilirlik: AI operasyonları CPU yoğundur, bu da ölçeklendirme zorluğunu yaratır.
3. Eğitim ve farkındalık: Bir şirket en güçlü AI çözümüne sahip olabilir, ancak çalışanlar onu kullanmayı bilmez veya anlamazsa, o zaman yeterince kullanılmayacaktır.
4. Maliyet: Özellikle IT için, kaliteli bir AI entegrasyonu ucuz olmayacak ve şirketler buna göre bütçe ayırmalıdır.
5. Güvenlik: Bulut altyapısının AI uygulamalarına ilişkin güvenlik standartlarına ve düzenlemelerine uygun olduğundan emin olun.

Şirketler AI uygulamalarının ağır hesaplama ihtiyaçlarını karşılayabilecek kadar güçlü bir bulut altyapısına sahip olduklarını nasıl garantileyebilirler?

AI uygulamalarını çalıştırmak için birden fazla faktör önemlidir. İlk olarak, ölçek ve performans için doğru tür ve örnek bulunmalıdır.

Ayrıca, yeterli veri depolama alanı olmalıdır, çünkü bu uygulamalar şirket içinde mevcut statik veriden yararlanacak ve kendi veri tabanını oluşturacaktır. Veri depolama maliyetli olabilir, bu nedenle şirketlerin farklı türde depolama optimizasyonu değerlendirmesi gerekir.

Ağ bant genişliği de bir başka dikkate alınması gereken husustur. Şirketin tüm çalışanları aynı AI uygulamasını aynı anda kullanırsa, ağ bant genişliği ölçeklenmelidir, aksi takdirde uygulama çok yavaş olacaktır. Ayrıca, şirketler merkezi bir AI modelini, yani hesaplamanın tek bir yerde gerçekleştiği bir modeli mi, yoksa veri kaynaklarına daha yakın bir yerde hesaplamanın gerçekleştiği dağıtılmış bir AI modelini mi kullanacaklarını belirlemelidir.

AI’nin artan benimsenmesiyle birlikte, IT ekipleri sistemlerini siber saldırıların artan riskinden nasıl koruyabilir?

Güvenlik konusunda IT ekiplerinin dikkate alması gereken iki temel yön vardır. Birincisi, dış risklere karşı nasıl korunur? İkincisi, müşteri kişisel verilerinin veya şirketin özel bilgilerinin şirket içinde kalmasını ve dışarıya ifşa edilmemesini nasıl garantileyebiliriz? Şirketler, hangi verilere kimin erişebileceğini belirlemelidir. Bir ürün müdürü olarak, diğerlerinin erişimi olmayan hassas bilgileri benötir.

Aviatrix, müşterilerimize saldırılarla mücadele etmelerine yardımcı olur, böylece AI gibi teknolojileri benimsemeye devam edebilirler. Ağ bant genişliği optimizasyonu hatırlatma: Aviatrix, müşterilerimizin veri düzlemi olarak hareket ettiğinden, ağlarından geçen verileri yönetebilir, görünürlük sağlar ve güvenlik uygulamasını güçlendirir.

Ayrıca, dağıtılmış bulut güvenlik duvarı (DCF) ile dağıtılmış bir AI modelinin zorluklarını çözer. Özellikle, DCF, farklı coğrafi bölgelerde ve farklı yasalar ve uyumluluklar olan bir dağıtılmış AI modeli için tek bir güvenlik ve ağ mimarisini destekler. Aviatrix Ağ Mimarisi, ayrıca AI gereksinimlerini optimize etmek için yeni bağlantılar oluşturmak veya yönlendirme tablosunu dinamik olarak güncellemek için boğaz noktalarını belirlememize olanak tanır.

Şirketler AI teknolojilerini uygularken bulut harcamalarını nasıl optimize edebilir ve Aviatrix platformu bu süreçte nasıl bir rol oynar?

AI teknolojilerini uygularken bulut harcamalarını optimize etmeye yardımcı olan ana uygulamalardan biri, çıkış harcamalarını en aza indirmektir.

Bulut ağ veri işleme ve çıkış ücretleri, bulut maliyetlerinin önemli bir bileşenidir. Bunlar hem zor anlaşılır hem de esneksizdir. Bu maliyet yapıları, şirketlerin ölçeklenebilirliğini ve veri taşınabilirliğini engeller ve artan bulut veri hacmine bağlı olarak ölçeklenebilirlikten azalan geri dönüşler sağlar.

Aviatrix, müşterilere görünürlük ve kontrol sağlamak için çıkış çözümünü tasarladı. Sadece DCF aracılığıyla uygulama melakukan değil, aynı zamanda ağ arayüzü kartı düzeyinde kontrolü zorlayarak önemli maliyet tasarrufu sağlar. Gerçekten de, çıkış harcamalarını hesapladıktan sonra, müşterilerimiz %20 ila %40 arasında tasarruf bildirdiler.

Ayrıca, kaynak kullanımını otomatik olarak tespit etmek ve gerektiğinde otomatik olarak yükseltme planlamak için otomatik boyutlandırma yetenekleri geliştiriyoruz.

Son olarak, çoklu bulut ortamlarında gelişmiş ağ özellikleri ile advanced networking yetenekleri, trafik mühendisliği ve güvenli bağlantı ile optimal ağ performansı sağlar.

Aviatrix CoPilot, AI dağıtımlarını çoklu bulut ortamlarında operasyonel verimliliği nasıl artırır ve daha iyi görünürlük ve kontrol sağlar?

Aviatrix CoPilot’un topoloji görünümü, gerçek zamanlı ağ gecikmesi ve bant genişliği sağlar, müşterilerin VPC/VNets sayısını görmesine olanak tanır. Ayrıca, farklı bulut kaynaklarını görüntüler, sorun tespitini hızlandırır. Örneğin, müşteri bir ağda gecikme sorununu görürse, hangi varlıkların etkilendiğini bilecektir. Ayrıca, Aviatrix CoPilot, müşterilerin tıkanıklıkları, yapılandırma sorunlarını ve yanlış bağlantılar veya ağ eşleştirmelerini belirlemesine yardımcı olur. Ayrıca, müşteri AI yeteneklerini daha da artırmak için bir ağ geçidini ölçeklendirmek isterse, Aviatrix CoPilot otomatik olarak ölçeklenebilir ve gerektiğinde yükseltilebilir.

Aviatrix CoPilot’taki dinamik topoloji eşleştirmesi ve gömülü güvenlik görünürlüğü, AI uygulamalarının gerçek zamanlı sorunlarını çözmede nasıl yardımcı olur?

Aviatrix CoPilot’un dinamik topoloji eşleştirmesi, ayrıca güçlü sorun giderme yetenekleri sağlar. Müşteri, farklı bulutlar arasında (trafiğin nerede engellendiğini anlamak için) bir sorun gidermek zorunda kalırsa, CoPilot bunu bulur ve çözümü hızlandırır. Aviatrix CoPilot, sadece ağ yönlerini görselleştirmez, aynı zamanda güvenlik görselleştirme bileşenlerini de sağlar, bu da tehdit istihbaratı ve güvenlik ile ilgili sorunları çözmeye yardımcı olur.

Ayrıca, kapasite planlaması için maliyet ve performans için otomatik boyutlandırma ve ağ optimizasyonu ile yardımcı oluruz.

Aviatrix, AI araçlarını entegre ederken farklı bulut sağlayıcıları arasında veri güvenliğini ve uyumluluğunu nasıl sağlar?

AWS ve AI motoru Amazon Bedrock, Azure ve Microsoft Copilot’tan farklı güvenlik gereksinimlerine sahiptir. Aviatrix, müşterilerimize, güvenlik ve ağ gereksinimlerini ilgili bulut sağlayıcısına göre otomatik olarak hizalayabileceğimiz bir düzenleme katmanını oluşturabilir. Örneğin, Aviatrix, tüm bulut sağlayıcıları için veri compartimentasyonunu otomatik olarak gerçekleştirebilir, API’lerden veya altta yatan mimariden bağımsız olarak.

AI motorlarının tümünün kamu alt ağında bulunduğunu ve bu nedenle internete erişimi olduğunu, bu da ek güvenlik açıkları oluşturduğunu unutmamak önemlidir. Neyse ki, DCF hem kamu hem de özel alt ağda çalışabilir, böylece güvenlik sağlar. Kamu alt ağından öte, farklı bölgelerde, veri merkezlerinde, CSP’lerde, VPC/VNets arasında ve hatta bir site ile bulut arasında da çalışabilir. VPC/VNets ve bölgeler arasında veri aktarımını güvenli bir şekilde sağlar ve ayrıca kapsamlı denetim ve günlüğe kaydetme ile entegre ağ ve politika ile tehdit algılama ve derin paket incelemesi sağlar.

AI ve bulut hesaplama arasındaki kesişmede gelecekte hangi trendleri öngörüyorsunuz ve Aviatrix bu trendleri nasıl ele alacak?

AI ve bulut hesaplama arasındaki etkileşimin, ağ, güvenlik, görünürlük ve sorun giderme gibi alanlarda önemli otomasyon yetenekleri doğuracağını görüyorum. Ayrıca, ağa giren farklı veri türlerini analiz edebilir ve en uygun politikaları veya güvenlik standartlarını önerabilir. Benzer şekilde, bir müşteri HIPAA’yi uygulamak isterse, bu çözüm ağlarını taramak ve ardından karşılık gelen bir strateji önermek için kullanılabilir.

Sorun giderme, bir çağrı merkezi ile müşterilere yardımcı olmak için önemli bir yatırımdır. Ancak, bu sorunların çoğu insan müdahalesi gerektirmez.

GenAI (Genel AI), bulut hesaplama için bir oyun değiştirici olacaktır. Bugün, bir topoloji, sıfır gün kararıdır – bir mimari veya ağ topolojisi bir kez inşa edildiğinde, değiştirmek zordur. Gelecekte olası bir kullanım örneği, belirli gereksinimlere dayalı optimal bir topoloji öneren bir çözümdür. GenAI, güvenlik politikalarını da çözebilir, bu politikalar birkaç yıl sonra nhanh chóng eskimektedir. GenAI çözümü, yeni yasalar ve düzenlemelere uygun yeni güvenlik yığınları oluşturmak için kullanıcıları destekleyebilir.

Aviatrix, aynı güvenlik mimarisini veri merkezleri için kenar çözümüyle uygulayabilir, çünkü daha fazla AI veri kaynaklarına yakın çalışacaktır. Şirketlerin şubeleri ve siteleri ile bulut ve kenarı AI hesaplamaları ile bağlanmalarına yardımcı olabiliriz.

Ayrıca, farklı müşteriler veya aynı şirket içindeki farklı varlıklarla B2B entegrasyonu için farklı işletme modelleriyle yardımcı olabiliriz.

AI, altyapının nasıl inşa edildiğini etkileyecek yeni ve heyecan verici hesaplama trendlerine yol açıyor. Aviatrix olarak, güvenli ve sorunsuz bulut ağ çözümü ile bu fırsatı değerlendirmeye hazırız.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, okuyucular daha fazla bilgi edinmek için Aviatrix ziyaret edebilir.