Ciroos创始人兼CEO罗纳克·德赛 – 采访系列

罗纳克·德赛，Ciroos的创始人和CEO，带领公司以清晰的使命：消除IT琐事，给SRE、DevOps和运营工程师回归时间。他坚信AI应该有意义地增强人类的专业知识，而不是取代它，尤其是在高风险的运营环境中。在创立Ciroos之前，德赛在思科公司工作了二十多年，担任过多个高级领导职位，包括思科全栈可观察性和AppDynamics的高级副总裁和总经理。在他的职业生涯中，他专注于构建可扩展、以客户为中心的平台，拥有超过50项正在使用的专利，并继承了思科任期内的创新和客户痴迷原则。

Ciroos正在构建一个AI本地SRE队友，旨在大幅减少调查和解决复杂IT事件所需的时间，跨越现代、多域环境。该平台使用本地多智能体AI来推理信号、自动化调查和支持自动化、增强和自主运营，同时确保人类保持牢固的控制。通过关联工具和域之间的数据，这些域传统上是孤立的，Ciroos使团队能够从反应性消防转变为更快、更自信的决策，从而让工程师专注于更高影响力的工作，而不是重复和疲惫的运营琐事。

您在思科公司工作了二十多年，帮助构建了一些最成功的网络和可观察性产品。是什么启发您跳出思科并创立Ciroos？

在我与各个企业团队的互动中，我反复看到同样的故事情节。运营团队被仪表盘、警报和依赖机构知识来排除多个系统的问题所淹没。尽管在可观察性上投入了大量资金，但他们仍然缺乏一种方法来实时关联域之间的证据。我的联合创始人和我想要改变这种情况。我们出发去构建一个可以像经验丰富的运营商一样推理的AI系统，并从一开始就与SRE合作，启用团队专注于改善弹性和可靠性，而不是花时间寻找见解或解决问题。

您将Ciroos描述为对运营中最艰难问题的回应——跨多个域的调查。您在思科公司领导AppDynamics和全栈可观察性业务的经验如何塑造了这种认识，并影响了Ciroos的架构？

在AppDynamics，我们实现了对应用程序行为的高水平洞察力。然而，当事件的原因位于应用程序之外（无论是在云配置、网络还是IAM中），仅在应用程序层面上具有可见性是不够的。挑战在于建立上下文。这种经验指导了我们如何设计Ciroos。我们的平台将AI推理扩展到生产运营。它查看信号、事件和域之间的关联，并推理域边界以确定事件的真实根源。

Ciroos引入了“AI SRE队友”的概念。这种AI作为协作者的想法与传统的自动化或可观察性工具有何不同？

AI SRE队友的功能更像是一个新队友，而不是一个新工具。它首先倾听，了解环境，接受定义的任务，并随着时间的推移建立信任。虽然传统的自动化执行规则，但队友应用推理。当它识别出一个问题时，它选择相关的域专家代理，收集支持证据，并以上下文呈现。这种协作元素解放了工程师的时间，使他们能够验证和解决问题，而不是手动推导关联。

您的平台使用多智能体AI推理。您能解释一下多个AI代理如何协调以加速根源分析和提高复杂系统的准确性吗？

每个代理都具有域专业知识——一个在Kubernetes，另一个在云，另一个在网络等等。当事件发生时，这些代理作为一个中心推理层的一部分，实时关联发现。系统确定要调用哪些代理，分配给每个代理哪些任务，按什么顺序执行，以及执行多长时间。这种协调减少了调查时间，提高了准确性，确保每个层次都在上下文中进行评估，而不是在一个孤立的环境中进行评估。

从技术角度来看，Ciroos如何动态地跨不同的数据源（如云遥测、应用程序日志和基础设施指标）进行推理，而不会让用户感到不知所措？

Ciroos将每个数据源视为更大图景中的一个镜头。它将数据源上的观察结果对齐到一个统一的时间线上，并仅显示相关的因果关系。例如，如果一个Pod重启事件发生在IAM或网络策略的小变化之后，Ciroos会自动连接该序列。它超出了提供原始仪表盘的范围，而是根据证据组装一个完整的故事，以帮助工程师了解发生了什么。

信任和可解释性是您设计理念的核心。您如何确保AI驱动的建议保持透明，并且人类工程师始终保持控制？

每个建议都附有支持证据和推理。工程师可以追踪每个结论，测试他们的假设，并管理系统的自治级别，从辅助到半自治。系统通过人类反馈随着时间的推移保留上下文知识，使其能够改善决策质量，同时保持完全受控。我们的方法类似于团队如何培训新成员，具有明确的界限，直接推理和完全的人类监督。随着系统随着时间的推移表现出越来越可靠的性能，信任得以建立。

早期采用者报告称，Ciroos将调查时间从小时缩短到分钟。团队开始在生产中使用AI SRE队友时，您最惊讶的模式或见解是什么？

有两件令人愉快的事情——首先，大型企业对我们核心价值主张的反应速度之快令人振奋。其次，我们的客户仔细审视了我们的技术，并想出了超出根源分析的一些非常独特的用例。这些用例突出了大型企业今天在生产运营中面临的真正挑战。

“AI作为队友”的概念表明了协作而不是替代。您如何看待这种概念在组织越来越舒适地与智能系统合作时的演变？

我们将其视为一个涉及自动化、增强和最终自主驾驶的旅程。虽然Ciroos今天支持所有三个模式，但我们通常会看到企业采用AI的曲线。首先，企业使用我们的AI系统来自动化明确定义和可重复的任务，同时尽量减少对人类的认知负担。相比之下，非AI本地系统会给人类操作员带来过多的配置参数和规则的负担，直到客户实现价值。

在下一个阶段，企业利用AI系统来增强人类在多个域上的推理，同时系统提供详细的解释和建议以供人类验证和执行。这是大多数企业今天的状态。

随着时间的推移，AI可以自主管理整个事件工作流程，只在必要时升级到人类。我们预计这将逐渐开放，基于任务。这种进展类似于团队与新员工建立信任的方式。随着您获得更多信心，合作关系变得更加深入。

许多企业已经依赖成熟的可观察性和事件管理平台。Ciroos如何与这些现有生态系统集成，而不会破坏工作流程？

从一开始，集成就不是可选的。我们相信，联邦数据模型为企业提供了最快的时间价值、最多的选择和最低的所有权成本。Ciroos AI SRE队友今天与七个不同类别的企业系统集成——可观察性、事件响应、协作工具、云平台、票务系统、CI/CD工具和物理基础设施，通过开放API和协议，如MCP和A2A。它集成到现有的工作流程中，而不是要求团队采用新的工作流程。这种设计使企业能够轻松采用。团队可以更快地获得答案，而无需更改现有的工作流程。

您在整个职业生涯中都强调了客户痴迷和创新。这些价值观如何指导Ciroos的文化和重新定义可靠性工程的长期愿景？

客户痴迷意味着我们对客户运营团队面临的现实世界挑战（如长时间工作、疲劳、琐事和不断寻找答案）有着无情的关注。创新是关于以有意义的方式解决这些问题。我们设想所有运营团队都有一个AI队友，它可以持续学习、扩展以满足需求，并帮助确保系统的可靠性。从长远来看，我们看到AI服务作为软件成为整个开发到生产运营周期的标准——系统可以在其人类同事旁边思考、行动和改进。如果我们能够为用户提供他们一直需要的清晰度和呼吸空间，我们就做得对。这些用户可能是SRE、IT运营人员、生产运营工程师、云运营工程师或执行生产运营的DevOps团队成员。