Shaktiman Mall, Principal Product Manager, Aviatrix – Phỏng vấn

Shaktiman Mall là Principal Product Manager tại Aviatrix. Với hơn một thập kỷ kinh nghiệm thiết kế và triển khai các giải pháp mạng, Mall tự hào về sự sáng tạo, khả năng thích nghi và độ chính xác. Trước khi gia nhập Aviatrix, Mall từng là Senior Technical Marketing Manager tại Palo Alto Networks (PANW ) và Principal Infrastructure Engineer tại MphasiS.

Aviatrix là một công ty tập trung vào việc đơn giản hóa mạng lưới đám mây để giúp các doanh nghiệp duy trì sự linh hoạt. Nền tảng mạng lưới đám mây của họ được sử dụng bởi hơn 500 doanh nghiệp và được thiết kế để cung cấp khả năng hiển thị, bảo mật và kiểm soát để thích nghi với nhu cầu thay đổi. Chương trình Aviatrix Certified Engineer (ACE) cung cấp chứng nhận về mạng lưới và bảo mật đa đám mây, nhằm hỗ trợ các chuyên gia trong việc cập nhật với xu hướng chuyển đổi số.

Điều gì ban đầu thu hút bạn đến với kỹ thuật máy tính và an ninh mạng?

Là một sinh viên, tôi ban đầu quan tâm hơn đến việc học y học và muốn theo đuổi bằng cấp về công nghệ sinh học. Tuy nhiên, tôi quyết định chuyển sang khoa học máy tính sau khi có những cuộc trò chuyện với bạn bè về sự tiến bộ công nghệ trong thập kỷ trước và các công nghệ mới trên đường chân trời.

Bạn có thể mô tả vai trò hiện tại của mình tại Aviatrix và chia sẻ với chúng tôi về trách nhiệm và một ngày làm việc trung bình của bạn?

Tôi đã làm việc tại Aviatrix được hai năm và hiện đang là trưởng nhóm sản phẩm trong tổ chức sản phẩm. Với vai trò là trưởng nhóm sản phẩm, trách nhiệm của tôi bao gồm xây dựng tầm nhìn sản phẩm, thực hiện nghiên cứu thị trường và tư vấn với các nhóm bán hàng, tiếp thị và hỗ trợ. Những thông tin này kết hợp với sự tham gia trực tiếp của khách hàng giúp tôi xác định và ưu tiên các tính năng và sửa lỗi.

Tôi cũng đảm bảo rằng sản phẩm của chúng tôi phù hợp với yêu cầu của khách hàng. Các tính năng sản phẩm mới nên dễ sử dụng và không quá phức tạp hoặc không cần thiết. Trong vai trò của mình, tôi cũng cần phải chú ý đến thời gian cho các tính năng này – chúng tôi có thể phân bổ tài nguyên kỹ thuật cho nó ngay hôm nay, hay nó có thể chờ sáu tháng? Để làm điều đó, việc triển khai có nên được thực hiện theo từng giai đoạn hay theo từng phiên bản? Quan trọng nhất, lợi tức đầu tư dự kiến là gì?

Một ngày làm việc trung bình bao gồm các cuộc họp với kỹ thuật, lập kế hoạch dự án, cuộc gọi với khách hàng và các cuộc họp với bán hàng và hỗ trợ. Những cuộc thảo luận này cho phép tôi cập nhật các tính năng và trường hợp sử dụng sắp tới cũng như hiểu rõ các vấn đề và phản hồi hiện tại để giải quyết trước khi phát hành.

Thách thức chính mà các nhóm CNTT gặp phải khi tích hợp các công cụ AI vào cơ sở hạ tầng đám mây hiện có của họ là gì?

Dựa trên kinh nghiệm thực tế của việc tích hợp AI vào công nghệ CNTT của chúng tôi, tôi tin rằng có bốn thách thức mà các công ty sẽ gặp phải:

1. Khả năng tận dụng dữ liệu và tích hợp: Dữ liệu làm giàu AI, nhưng khi dữ liệu nằm ở các nơi và tài nguyên khác nhau trong một tổ chức, nó có thể khó khăn để tận dụng nó một cách chính xác.
2. Khả năng mở rộng: Hoạt động AI có thể đòi hỏi nhiều CPU, khiến việc mở rộng trở nên thách thức.
3. Đào tạo và nâng cao nhận thức: Một công ty có thể có giải pháp AI mạnh mẽ nhất, nhưng nếu nhân viên không biết cách sử dụng nó hoặc không hiểu nó, thì nó sẽ bị sử dụng không đầy đủ.
4. Chi phí: Đối với CNTT, đặc biệt, việc tích hợp AI chất lượng sẽ không rẻ, và các doanh nghiệp phải dự toán cho nó.
5. Bảo mật: Đảm bảo rằng cơ sở hạ tầng đám mây đáp ứng các tiêu chuẩn và yêu cầu quy định liên quan đến ứng dụng AI

Làm thế nào các doanh nghiệp có thể đảm bảo rằng cơ sở hạ tầng đám mây của họ đủ mạnh để hỗ trợ nhu cầu tính toán nặng của các ứng dụng AI?

Có nhiều yếu tố để chạy các ứng dụng AI. Đầu tiên, điều quan trọng là tìm đúng loại và phiên bản cho khả năng mở rộng và hiệu suất.

Cũng cần có đủ dung lượng lưu trữ dữ liệu, vì các ứng dụng này sẽ rút dữ liệu tĩnh có sẵn trong công ty và xây dựng cơ sở dữ liệu thông tin của riêng chúng. Lưu trữ dữ liệu có thể tốn kém, buộc các doanh nghiệp phải đánh giá các loại tối ưu hóa lưu trữ khác nhau.

Một yếu tố khác cần xem xét là băng thông mạng. Nếu mọi nhân viên trong công ty sử dụng cùng một ứng dụng AI cùng một lúc, băng thông mạng cần phải mở rộng – nếu không, ứng dụng sẽ quá chậm để sử dụng. Tương tự, các công ty cần quyết định liệu họ sẽ sử dụng mô hình AI tập trung, nơi tính toán diễn ra tại một nơi, hoặc mô hình AI phân tán, nơi tính toán diễn ra gần với nguồn dữ liệu.

Với việc áp dụng AI ngày càng tăng, làm thế nào các nhóm CNTT có thể bảo vệ hệ thống của họ khỏi rủi ro tấn công mạng tăng cao?

Có hai khía cạnh chính về bảo mật mà mọi nhóm CNTT phải xem xét. Đầu tiên, làm thế nào chúng ta bảo vệ chống lại các rủi ro bên ngoài? Thứ hai, làm thế nào chúng ta đảm bảo rằng dữ liệu, cho dù đó là thông tin nhận dạng cá nhân (PII) của khách hàng hay thông tin độc quyền, vẫn nằm trong công ty và không bị lộ? Các doanh nghiệp phải xác định ai có thể và không thể truy cập vào dữ liệu nhất định. Với vai trò là trưởng nhóm sản phẩm, tôi cần thông tin nhạy cảm mà người khác không được phép truy cập hoặc mã.

Tại Aviatrix, chúng tôi giúp khách hàng của mình bảo vệ chống lại các cuộc tấn công, cho phép họ tiếp tục áp dụng các công nghệ như AI, điều cần thiết để cạnh tranh ngày nay. Hãy nhớ đến tối ưu hóa băng thông mạng: vì Aviatrix đóng vai trò là mặt phẳng dữ liệu cho khách hàng của chúng tôi, chúng tôi có thể quản lý dữ liệu đi qua mạng của họ, cung cấp khả năng hiển thị và tăng cường thực thi bảo mật.

Tương tự, tường lửa đám mây phân tán (DCF) của chúng tôi giải quyết các thách thức của mô hình AI phân tán, nơi dữ liệu được truy vấn tại nhiều nơi, vượt qua ranh giới địa lý với các luật và quy định khác nhau. Cụ thể, DCF hỗ trợ một tập hợp các yêu cầu bảo mật được thực thi trên toàn cầu, đảm bảo rằng cùng một kiến trúc bảo mật và mạng được hỗ trợ. Kiến trúc mạng Aviatrix của chúng tôi cũng cho phép chúng tôi xác định các điểm nghẽn, nơi chúng tôi có thể cập nhật bảng định tuyến động hoặc giúp khách hàng tạo các kết nối mới để tối ưu hóa nhu cầu AI.

Làm thế nào các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa chi tiêu đám mây của họ khi triển khai các công nghệ AI, và vai trò của nền tảng Aviatrix trong việc này là gì?

Một trong những phương pháp chính giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa chi tiêu đám mây khi triển khai AI là giảm thiểu chi phí xuất dữ liệu.

Xử lý và phí xuất dữ liệu đám mây là một thành phần quan trọng của chi phí đám mây. Chúng khó hiểu và không linh hoạt. Các cấu trúc chi phí này không chỉ cản trở khả năng mở rộng và di chuyển dữ liệu cho các doanh nghiệp, mà còn mang lại lợi nhuận giảm dần khi tăng lưu lượng dữ liệu đám mây, điều này có thể ảnh hưởng đến băng thông của các tổ chức.

Aviatrix đã thiết kế giải pháp xuất dữ liệu của chúng tôi để cung cấp cho khách hàng khả năng hiển thị và kiểm soát. Không chỉ chúng tôi thực thi trên cổng thông qua DCF, mà chúng tôi còn thực hiện quản lý bản địa, thực thi kiểm soát tại cấp thẻ mạng cho tiết kiệm chi phí đáng kể. Trên thực tế, sau khi phân tích chi phí xuất dữ liệu, chúng tôi đã có khách hàng báo cáo tiết kiệm từ 20% đến 40%.

Chúng tôi cũng đang xây dựng khả năng tự động điều chỉnh kích thước để tự động phát hiện sử dụng tài nguyên cao và tự động lên lịch nâng cấp khi cần.

Cuối cùng, chúng tôi đảm bảo hiệu suất mạng tối ưu với các khả năng mạng tiên tiến như định tuyến thông minh, kỹ thuật giao thông và kết nối an toàn trên các môi trường đa đám mây.

Làm thế nào Aviatrix CoPilot tăng cường hiệu quả hoạt động và cung cấp khả năng hiển thị và kiểm soát tốt hơn đối với các triển khai AI trong môi trường đa đám mây?

CoPilot của Aviatrix cung cấp khả năng hiển thị thời gian thực về độ trễ mạng và thông lượng, cho phép khách hàng xem số lượng VPC/VNets. Nó cũng hiển thị các tài nguyên đám mây khác, tăng tốc độ xác định vấn đề. Ví dụ, nếu khách hàng thấy vấn đề về độ trễ trong mạng, họ sẽ biết tài sản nào bị ảnh hưởng. Ngoài ra, Aviatrix CoPilot giúp khách hàng xác định các điểm nghẽn, vấn đề cấu hình, kết nối không chính xác hoặc ánh xạ mạng. Hơn nữa, nếu khách hàng cần mở rộng cổng lên nút để hỗ trợ các khả năng AI, Aviatrix CoPilot có thể tự động phát hiện, mở rộng và nâng cấp khi cần.

Bạn có thể giải thích làm thế nào việc ánh xạ topology động và khả năng hiển thị bảo mật nhúng trong Aviatrix CoPilot hỗ trợ việc giải quyết vấn đề thời gian thực của các ứng dụng AI?

Ánh xạ topology động của Aviatrix CoPilot cũng cung cấp khả năng giải quyết vấn đề mạnh mẽ. Nếu khách hàng cần giải quyết vấn đề giữa các đám mây khác nhau (yêu cầu họ phải hiểu nơi lưu lượng truy cập bị chặn), CoPilot có thể tìm thấy nó, giúp việc giải quyết trở nên đơn giản hơn. Không chỉ Aviatrix CoPilot trực quan hóa các khía cạnh mạng, mà nó còn cung cấp các thành phần trực quan hóa bảo mật dưới dạng Threat IQ của chúng tôi, thực hiện bảo vệ và phát hiện lỗ hổng bảo mật. Chúng tôi giúp khách hàng của mình ánh xạ mạng và bảo mật thành một giải pháp trực quan hóa toàn diện.

Chúng tôi cũng hỗ trợ việc lập kế hoạch khả năng cho cả chi phí với CostIQ và hiệu suất với tự động điều chỉnh kích thước và tối ưu hóa mạng.

Làm thế nào Aviatrix đảm bảo bảo mật và tuân thủ dữ liệu trên các nhà cung cấp đám mây khác nhau khi tích hợp các công cụ AI?

AWS và động cơ AI của nó, Amazon Bedrock, có các yêu cầu bảo mật khác với Azure và Microsoft Copilot. Độc đáo, Aviatrix có thể giúp khách hàng của mình tạo ra một lớp quản lý, nơi chúng tôi có thể tự động căn chỉnh các yêu cầu bảo mật và mạng với nhà cung cấp dịch vụ đám mây cụ thể. Ví dụ, Aviatrix có thể tự động phân đoạn dữ liệu cho tất cả các nhà cung cấp dịch vụ đám mây, bất kể API hoặc kiến trúc cơ bản.

Điều quan trọng cần lưu ý là tất cả các động cơ AI này nằm trong một subnet công cộng, điều này có nghĩa là chúng có quyền truy cập vào internet, tạo ra các lỗ hổng bảo mật bổ sung vì chúng tiêu thụ dữ liệu độc quyền. May mắn thay, DCF của chúng tôi có thể nằm trên cả subnet công cộng và riêng tư, đảm bảo bảo mật. Ngoài subnet công cộng, nó cũng có thể nằm trên các khu vực và nhà cung cấp dịch vụ đám mây khác nhau, giữa các trung tâm dữ liệu và nhà cung cấp dịch vụ đám mây hoặc VPC/VNets và thậm chí giữa một trang web ngẫu nhiên và đám mây. Chúng tôi thiết lập mã hóa từ đầu đến cuối trên VPC/VNets và khu vực cho việc chuyển dữ liệu an toàn. Chúng tôi cũng có kiểm toán và nhật ký mở rộng cho các nhiệm vụ được thực hiện trên hệ thống, cũng như tích hợp mạng và chính sách với phát hiện mối đe dọa và kiểm tra gói tin sâu.

Những xu hướng tương lai nào bạn dự đoán tại giao điểm của AI và tính toán đám mây, và Aviatrix đang chuẩn bị để giải quyết những xu hướng này như thế nào?

Tôi thấy sự tương tác giữa AI và tính toán đám mây sẽ tạo ra các khả năng tự động hóa đáng kinh ngạc trong các lĩnh vực quan trọng như mạng, bảo mật, khả năng hiển thị và giải quyết vấn đề để tiết kiệm chi phí và hiệu quả đáng kể.

Nó cũng có thể phân tích các loại dữ liệu khác nhau đi vào mạng và đề xuất các chính sách hoặc tuân thủ bảo mật phù hợp nhất. Tương tự, nếu khách hàng cần thực thi HIPAA, giải pháp này có thể quét qua mạng của khách hàng và sau đó đề xuất một chiến lược tương ứng.

Giải quyết vấn đề là một khoản đầu tư lớn vì nó đòi hỏi một trung tâm cuộc gọi để hỗ trợ khách hàng. Tuy nhiên, hầu hết các vấn đề này không cần sự can thiệp của con người.

AI tạo (GenAI) cũng sẽ là một yếu tố thay đổi trò chơi cho tính toán đám mây. Ngày nay, một topology là quyết định ngày zero – một khi kiến trúc hoặc topology mạng được xây dựng, nó rất khó để thay đổi. Một trường hợp sử dụng tiềm năng mà tôi tin là đang đến gần là một giải pháp có thể đề xuất topology tối ưu dựa trên các yêu cầu nhất định. Một vấn đề khác mà GenAI có thể giải quyết là liên quan đến các chính sách bảo mật, những chính sách này nhanh chóng trở nên lỗi thời sau vài năm. Một giải pháp GenAI có thể giúp người dùng tạo ra các ngăn xếp bảo mật mới cho mỗi luật và quy định mới.

Aviatrix có thể triển khai cùng một kiến trúc bảo mật cho một trung tâm dữ liệu với giải pháp cạnh của chúng tôi, vì nhiều AI hơn sẽ nằm gần các nguồn dữ liệu. Chúng tôi có thể giúp kết nối các chi nhánh và trang web với đám mây và cạnh với các máy tính AI chạy.

Chúng tôi cũng hỗ trợ tích hợp B2B với các khách hàng hoặc thực thể khác trong cùng một công ty với các mô hình hoạt động khác nhau.

AI đang thúc đẩy các xu hướng tính toán mới và thú vị sẽ ảnh hưởng đến cách cơ sở hạ tầng được xây dựng. Tại Aviatrix, chúng tôi mong muốn tận dụng cơ hội này với giải pháp mạng đám mây bảo mật và không gián đoạn của chúng tôi.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Aviatrix.