Alkira 总裁、首席执行官兼创始人 Amir Khan – 访谈系列

阿米尔汗 是 Alkira 的总裁、首席执行官兼创始人。作为一名经验丰富的网络远见卓识者，他曾与他人共同创立了 Viptela，该公司是 SD-WAN 领域的领导者，已被思科收购。此外，他还曾在思科、瞻博网络和北电等大型网络公司担任领导职务。在 Alkira，他正在开拓云时代网络的新方法，并推动人工智能与网络基础设施融合领域的创新。

阿尔基拉 提供网络基础设施即服务 (NIaaS) 平台，旨在通过基于云的企业网络连接环境、站点和用户。该平台使用熟悉的网络控制、策略和安全框架实现集中管理。该平台以服务形式交付，可按需扩展，无需新硬件、软件安装或专业架构知识。Alkira 的解决方案已被大型企业、系统集成商和托管服务提供商广泛采用。

在成功将 Viptela 出售给思科后，是什么启发您和 Atif 创立 Alkira，以及您如何预见到市场对统一云网络解决方案的需求？

在Viptela之后，我们知道我们会再次构建，但问题在于构建什么。我们审视了网络行业，发现它多年来一直没有改变：它复杂、孤立，并且严重依赖硬件。Viptela的经验告诉我们，一定有更好的方法。因此，我们问了自己一个简单的问题：为什么构建网络会感觉像一个包含如此多活动部件的复杂谜题？简而言之，它不应该如此。因此，我们决定打破旧规则，构建一些完全不同的产品，旨在不仅改进网络，更要从根本上改变它。

如今，这一愿景已成现实。我们提供完全基于云端构建的网络基础设施即服务 (NIaaS)，提供企业专注于核心运营所需的敏捷性和可扩展性。全球各地的企业都在使用我们直观易用的 NIaaS 进行按需扩展，无需前期硬件或复杂的集成。它灵活且基于消费，如同云一样。我们革命性的方法使用户能够构建全球网络，而无需任何硬件依赖或复杂的逐跳配置。无需下载实例、管理软件或过度构建以实现最大容量。相反，我们提供的是一套完整的解决方案，现已支持人工智能和自动化。

许多企业正在采用混合云和多云架构。Alkira 平台如何处理这种混合模式的复杂性，尤其是在安全性和运营效率方面？

在云和人工智能时代，管理跨公有、私有和本地等不同环境的复杂网络已成为企业面临的重大挑战。无需再为新硬件、软件下载或复杂的云架构而烦恼。Alkira 的 NIaaS 解决了混合云网络“意大利面条式”的难题，通过提供对整个网络的统一视图和控制。

这不仅仅关乎基本的连接，更关乎敏捷性。我们的按需网络和安全服务超越云端，涵盖所有业务连接和您的网络主干网。想象一下，只需几分钟（而非几天）即可建立安全的站点连接或启动新的主干网段。负载均衡和广域网优化等服务将成为直观的集成功能，并可根据您的需求自动扩展。

Alkira 提供面向未来的网络，简洁、安全且可扩展。它使企业能够充分利用多云环境和现代连接的潜力，促进创新，拓展市场准入，并在人工智能驱动的数字世界中增强竞争优势。

随着 AI 工作负载需求的不断增长，Alkira 平台致力于无缝集成云网络。Alkira 的网络架构具体如何支持 AI 工作负载？它能为大规模采用 AI 的企业带来哪些优势？

传统网络往往无法满足 AI 工作负载的需求，因为它们过于复杂、低效且成本高昂。它们难以随着 AI 训练和推理不断变化的需求而扩展，这常常迫使企业严重依赖超大规模网络，并引发数据主权方面的担忧。

Alkira 为用户提供统一的全球网络架构，简化本地和云资源的连接。这使得构建和管理 AI 就绪型基础设施变得更加轻松。我们的平台支持网络资源的动态扩展，使企业能够无缝适应不断增长或变化的 AI 工作负载。

Alkira 的基础设施支持本地和云环境，能够灵活地设计满足特定需求的 AI 基础设施，包括那些希望避免完全依赖超大规模计算平台的企业。我们独特的方法通过统一、可扩展的网络主干简化了基础设施管理，使企业能够专注于创新。此外，它还通过按需利用资源进行模型训练和推理，确保最佳性能和成本。通过单一控制台，网络运营商可以获得所有环境的全面可见性和控制力，从而能够对其 AI 工作负载进行微调。

您能解释一下 Alkira 的基础设施如何克服 AI 云采用中的典型瓶颈，尤其是在性能和​​安全性方面吗？

针对 GPU 密集型任务优化的专用 AI 云的需求日益增长，这对企业将其集成到现有的混合多云架构中提出了重大挑战。传统的连接 AI 云的网络方法通常涉及复杂的手动设置、安全性不一致、可扩展性瓶颈以及碎片化的管理。因此，企业需要一种能够无缝连接到 AI 云且不影响性能或安全性的网络解决方案。Alkira 的 NIaaS 正是满足了这一需求，使企业能够将其混合多云网络以敏捷、安全、简便和可扩展的方式扩展到 AI 云。

Alkira 内置的敏捷性可通过直观的点击界面实现快速部署，并通过 Alkira 的全球云交换点 (CXP) 连接本地系统、公有云和 AI 云提供商。这消除了对硬件的依赖，并加速了 AI 工作负载的部署。在安全方面，Alkira 原生提供端到端加密、高级分段和零信任网络访问 (ZTNA)，并与领先的安全供应商集成，确保所有环境中的策略一致。

通过统一的管理控制台，简化设计、配置和控制，提供全面的网络性能可视性，从而实现极致简化。最后，Alkira 通过其基于消费的 NIaaS 模型提供弹性、按需扩展的能力，使企业能够随着 AI 工作负载的增长而扩展连接，而无需承受容量限制或前期硬件成本，从而确保低延迟、高吞吐量的网络。这种经济高效的按需付费模型可优化资源利用率并消除资本支出，从而支持可扩展的 AI 计划，且不会造成财务压力。

随着人工智能的普及，扩展网络基础设施可能成为一项挑战。Alkira 平台如何确保企业高效扩展并优化云成本？

随着人工智能在企业战略中日益重要，企业必须重新构想其网络架构，以支持这些高级工作负载。以静态配置、安全孤岛和手动流程为特征的传统方法将日益成为竞争劣势。

Alkira 的网络基础设施即服务 (NIAaaS) 平台为寻求充分利用 AI 云功能、摆脱传统网络方案复杂性和限制的组织提供了战略基础。通过在统一框架内提供敏捷性、安全性、简便性和可扩展性，Alkira 能够加快创新速度、增强防护能力并提高运营效率。

对于正在应对多云和 AI 集成复杂环境的企业而言，Alkira 提供的不仅仅是网络解决方案，更是数字化转型的战略赋能器。采用此方案的组织将能够充分发挥 AI 的潜力，同时保持当今复杂数字生态系统所需的治理、安全和运营效率。

Alkira 平台提供统一、按需的多云网络，并集成了安全性和分段功能。随着企业越来越多地采用需要高吞吐量、低延迟网络的 AI 和机器学习工作负载，您如何看待这种方法的发展？

随着企业越来越多地接受高要求的人工智能和机器学习工作负载，Alkira 统一、按需的多云网络及其集成的安全性和分段功能将成为人工智能基础设施中更为关键的组成部分。Alkira 将深化与思科和英伟达安全人工智能工厂等专门针对人工智能优化的数据中心的集成。其广泛的云交换点 (CXP) 网络将确保不同人工智能计算资源之间数据传输的超低延迟和高性能，这对于分布式人工智能模型训练和实时推理至关重要。

Alkira 平台将无缝抽象化复杂性，使企业能够轻松地将各种 AI 云、本地 AI 集群和传统云资源连接到单一、统一的 AI 基础架构。动态资源分配和基于订阅的模式将实现按需网络容量的超大规模扩展；精确匹配不断变化的 AI 工作负载需求，避免过度配置。安全功能将通过针对 AI 数据流量身定制的细粒度分段和高级威胁检测得到增强。集中式管理将简化运营，使企业能够专注于 AI 创新。Alkira 平台将转型为智能、适应性强的网络骨干，在任何混合多云环境中充分释放分布式高性能 AI 的潜力。

人工智能正在迅速改变各行各业。您认为未来五到十年，人工智能将如何进一步影响网络格局，尤其是在自动化和实时决策方面？

人工智能浪潮已经真正到来，并以多种方式影响着各行各业，提高了企业的速度和生产标准。 AIOps人工智能 (AI) 是指利用人工智能 (AI) 实现 IT 运营任务的自动化和简化，这将成为未来几年 AI 在网络领域最大的应用场景。在网络领域，所有功能都需要紧密集成，而 AIOps 能够从各种分散的信息中挖掘出价值。这对于异常检测至关重要，它可以帮助企业快速识别事件的根本原因，从而在网络受到损害之前解决问题。

重要的是要记住，尽管人工智能将成为我们未来网络发展的有力工具，但我们距离人工智能独立处理网络配置还有很长的路要走。网络是关键任务，因此使用人工智能实现整个网络的自动化仍然风险过高，尤其是在缺乏合适的人员监控并了解其所有实时决策的情况下。如果企业不知道问题发生在哪里，一小时内就可能损失数百万美元。人工智能模型需要经过长期训练，才能让企业放心地赋予其更多的网络责任。

随着人工智能工作负载变得越来越重要，云网络解决方案的下一个前沿是什么？Alkira 如何定位自身，以满足下一波人工智能驱动的网络需求？

安全和信任是人工智能应用面临的重大障碍，因为企业担心如果人工智能系统得不到充分保护，可能会产生负面影响。这种信任缺失可能会阻碍人工智能的充分利用。Alkira 通过在其网络结构中嵌入零信任安全模型来解决这些问题，确保所有互联环境中的安全访问和数据传输。这对于保护人工智能工作负载和数据至关重要。

Alkira 平台支持分段功能，使企业能够隔离用户、应用程序和环境之间的流量，从而确保大型语言模型 (LLM) 工作负载的安全合规性。我们的解决方案提供跨多云和混合环境的细粒度控制和敏捷性，是管理 LLM 数据流的理想之选。我们还支持防火墙和入侵检测系统等集成安全服务，无需单独部署即可增强网络安全。Alkira 的集中管理简化了在整个 AI 基础架构中执行安全策略和满足监管要求的过程。通过最大限度地降低运营开销，Alkira 使企业能够专注于其核心 AI 计划，建立信任并鼓励采用 AI。

Alkira 推出了负载均衡器即服务 (Load Balancer-as-a-Service)，以简化和扩展跨云和本地环境的负载均衡。您能否详细说明这项服务如何提高运营效率并满足现代企业的动态需求？

我们的负载均衡器即服务 (LBaaS) 简化并扩展了流量管理，直接提升了现代企业的运营效率。它通过将多云和混合负载均衡器部署直接集成到我们的云交换点 (CXP) 中，解决了部署的复杂性。这种独特的布局确保了最佳连接性，并消除了复杂的网络配置需求。

企业可以通过简单的点击界面部署负载均衡，使各种技能水平的用户都能轻松使用先进的云网络，同时保留 SSL 卸载和第 4-7 层流量管理等高级功能的完全访问权限。这种灵活性支持跨不同云区域、多云场景或与现有混合基础架构集成来平衡流量。

其优势包括快速的全球部署、高效的以基础设施为中心的集成以及自动化的生命周期管理，可在保持策略控制的同时集中配置和扩展实例。通过 Alkira 的统一门户增强的运营可视性，可提供全面的洞察。我们的服务通过单一集成平台支持多区域、多云和混合场景的外部和内部负载平衡，从而简化应用程序交付。

 感谢您的精彩采访，想要了解更多信息的读者可以访问 阿尔基拉.