Goutham (Gou) Rao CEO이자 공동 설립자입니다 네우비르세계 최초의 생성 AI 구동 ITOPS 엔지니어 인 Hawkeye의 제작자는 팀이 기술적 문제를 즉시 진단하고 해결하여 인간 팀과 AI 간의 원활한 협력을 가능하게하도록 설계되었습니다.
입증 된 실적을 가진 연쇄 기업가 인 Rao는 여러 회사를 공동 창립하고 성공적으로 종료했습니다. 그는 Pure Storage에 의해 인수 된 Portworx를 공동 설립했습니다. Dell이 인수 한 Ocarina 네트워크; 및 Citrix에 의해 획득 된 Net6. 또한 컴퓨터 네트워킹, 스토리지 및 보안에 걸친 50 개가 넘는 특허를 보유한 뛰어난 발명가입니다.
네우비르 현대적이고 복잡한 기술 스택을 관리하는 데 필요한 숙련 된 전문가의 부족을 해결하기 위해 IT 운영을위한 생성 AI 솔루션을 개발하고 있습니다. 이 회사는 데이터 분석을 단순화하고 실시간 실행 가능한 통찰력을 제공하여 IT 관리의 효율성을 높이고 혁신을 지원하는 데 중점을 둡니다.
Neubird를 출시하게 된 것은 무엇이며 AI 중심 IT 작업 자동화의 필요성을 어떻게 식별 했습니까?
Neubird는 기업 IT 스택의 복잡성과 숙련 된 IT 전문가의 부족으로 인해 태어났습니다. 전통적인 도구는 유지하지 못해 IT 팀이 예산의 30%를 혁신을 주도하는 대신 사일로드 데이터 소스를 탐색하는 데 소비해야했습니다. 우리는 AI 기반 ITOPS 엔지니어 (Hawkeye)를 즉시 정확하게 정확하게 정확하게 파악하고 며칠에서 몇 분에서 몇 분까지의 해상도 시간을 줄이며 노동 제약에 의해 병목 현상에 의해 IT 운영을 확장 할 수있는 기회를 보았습니다.
Neubird Pioneering AI 기반 디지털 팀원은 어떻게 어떻게되었으며, Hawkeye는 기존 IT 자동화 도구와 차별화되는 것은 무엇입니까?
AI 기반 디지털 팀원 인 Hawkeye는 정적, 규칙 기반 IT 자동화 도구와 달리 광대 한 원격 측정 데이터를 동적으로 처리하고 즉시 문제를 진단합니다. 슬랙, 클라우드 서비스, 데이터베이스 및 사용자 정의 애플리케이션을 포함한 다양한 엔터프라이즈 데이터 소스의 통찰력을 가져 와서 사전 프로그래밍 된 관찰 가능성 도구의 편견을 제거합니다.
Hawkeye는 표면 경고 만 아닙니다. 대화 인터페이스를 통해 엔지니어와 적극적으로 협력하여 근본 원인을 진단하고 복잡한 IT 문제에 대한 수정 사항을 제안합니다. 이것은 근본적으로 IT 운영의 작동 방식을 바꾸어 가동 시간을 최소화하고 전례없는 속도로 IT 사고에 대응할 수 있도록 도와줍니다.
기업은 종종 IT 작업에서 데이터 과부하로 어려움을 겪고 있습니다. Hawkeye는 대규모 데이터 세트를 통해 어떻게 필터링하여 실행 가능한 통찰력을 제공합니까?
전통적인 IT 도구는 원격 측정 데이터 (LOG, 시스템 지표 및 클라우드 성능 지표)의 홍수를 처리하기 위해 고군분투하고 피로와 사고가 느리게 진행됩니다.
Hawkeye는 실시간 데이터를 지속적으로 분석하고 성능 문제 또는 고장을 신호하는 패턴을 감지함으로써 노이즈를 줄입니다. 수동 모니터링을 넘어 사전 예방 조치를 취함으로써 기존의 관찰 가능성 및 모니터링 도구를 보완합니다. 팀의 엔지니어 역할을하면서 현재 도구에서 IT 원격 측정 및 시스템 데이터를 해석하여 문제로 뛰어 들고 발생할 때 해결합니다.
자연어로 명확하고 실행 가능한 통찰력을 제공하여 응답 시간을 며칠에서 몇 분으로 줄입니다.
Hawkeye의 독특한 접근 방식은 LLM의 힘을 활용하여 LLM과 고객 데이터를 공유하지 않고 사고 및 안전한 접근 방식을 보장합니다.
보안과 신뢰는 IT에서 AI 채택에 대한 주요 관심사입니다. Neubird는 이러한 도전을 어떻게 다루고 있습니까?
Hawkeye의 독특한 접근 방식은 LLM의 힘을 활용하여 LLM과 고객 데이터를 공유하지 않고 사고 및 안전한 접근 방식을 보장합니다.
Hawkeye는 내부 데이터 소스 만 사용하여 통찰력을 생성하여 일반적인 LLM 기반 시스템을 괴롭히는 환각을 유도하는 엔터프라이즈의 보안 경계 내에서 운영됩니다. 또한 추적 가능한 권장 사항을 제공하여 투명성을 보장하므로 IT 팀은 의사 결정에 대한 모든 제어를 유지합니다. 이 접근법은 블랙 박스 솔루션이 아닌 신뢰할 수 있고 안전한 AI 팀원이됩니다.
Hawkeye는 기존 IT 인프라와 어떻게 통합되며, 온 보딩 프로세스는 기업의 모습은 어떻습니까?
Hawkeye는 기존의 관찰 가능성, 모니터링 및 사고 대응 도구 (예 : AWS CloudWatch, Azure Monitor, Datadog 및 PagerDuty에 연결하여 Enterprise IT 환경과 완벽하게 통합됩니다. 주요 인프라 변경이 필요하지 않고도, DevOps 및 SRE 팀과 함께 작동합니다.
작동 방식은 다음과 같습니다.
- 전개: Hawkeye는 기존 도구 및 데이터 소스에 연결하여 환경에 배치됩니다.
- 학습 및 적응: 정상적인 시스템 운영을 이해하고 패턴을 식별하기 위해 역사적 사고 및 실시간 원격 측정법을 분석합니다.
- 사용자 정의 : 이 플랫폼은 엔터프라이즈 별 워크 플로에 적응하고 운영 요구에 대한 응답 및 권장 사항을 조정합니다.
- 협동: 채팅 기반 인터페이스를 통해 팀은 해당되는 경우 실시간 진단, 솔루션 및 자동 해상도를받습니다.
이 간소화 된 통합 프로세스는 사고 해상도를 가속화하고 MTTR을 줄이며 시스템 신뢰성을 향상시켜 기업이 헤드 카운트를 추가하지 않고도 IT 운영을 효율적으로 확장하도록 제정합니다.
인간 엔지니어는 Hawkeye와 같은 AI 팀원과 함께 어떤 역할을합니까? 이 협업이 진화하는 것을 어떻게 보십니까?
Hawkeye는 인간 IT 전문가를 대체하기보다는 보충제를 대신합니다. IT 팀은 여전히 전략적 결정을 내리지 만 모든 문제를 수동으로 문제 해결하는 대신 Hawkeye와 함께 문제를 더 빨리 진단하고 해결합니다. AI 팀원이 더욱 발전함에 따라 IT 전문가는 고가의 작업으로 전환하여 아키텍처를 최적화하고 보안을 개선하며 새로운 기술 채택을 가속화 할 것입니다.
Hawkeye는 MTTR (Mear Songution to Senution)을 90%줄이라고 주장합니다. 이 영향을 보여주는 실제 사례 나 사례 연구를 공유 할 수 있습니까?
전국 식료품 소매 업체는 Hawkeye를 통합하여 전자 상거래 플랫폼의 복잡성이 증가하고 있습니다. 그들의 SRE 팀은 특히 피크 쇼핑 기간 동안 대규모 원격 측정 데이터와 느린 수동 조사에 압도되었습니다.
Hawkeye와 함께 Genai 기반 팀원으로서 그들은 다음을 보았습니다.
- ~ 90% MTTR 감소 – AWS CloudWatch, AWS MSK 및 PagerDuty의 즉각적인 데이터 상관 관계.
- 24/7 실시간 분석 -시간 후 에스컬레이션을 제거했습니다.
- 자동화 된 사고 해결 -사전 승인 된 수정 사항은 자율적으로 배포되었습니다.
휴가 쇼핑 서지 중에 Hawkeye는 용량을 최적화하고 초기 문제를 감지했으며 실시간 스케일링 조정을 수행하여 100% 가동 시간에 가까운 IT 운영을위한 게임 체인저를 보장했습니다.
수동 조수에서 기업 운영에서 활발한 문제 해결 자로 AI 에이전트의 진화에 대한 비전과 이러한 변화를 주도하는 주요 발전은 무엇입니까?
AI는 수동적 관찰 가능성에서 활성 문제 해결으로 이동하고 있습니다. Hawkeye는 이미 근본 원인 분석 및 해상도를 제공하지만 다음 단계는 완전한 자율성입니다. AI는 IT 운영을 적극적으로 최적화하고자가 치유 인프라를 실시간으로 최적화합니다. Genai 및인지 적 의사 결정 모델의 발전에 의해 주도되는 이러한 진화는 Enterprise를 재정의 할 것입니다.
향후 5 년 안에 AI 중심 엔터프라이즈 자동화는 어디에서 볼 수 있으며, 그 과정에서 어떤 주요 도전과 혁신이 예상됩니까?
AI는 엔지니어를 지원하여 완전히 자율적 인 IT 운영으로 전환하여 문제가 확대되기 전에 문제를 예측하고 해결합니다. 멀티 에이전트 AI 워크 플로우를 통해 IT, 보안 및 DevOps 전체의 원활한 협업을 가능하게하여 부서 간 사일로를 분해 할 수 있습니다. 가장 큰 혁신에는자가 치유 인프라, AI 중심의 교차 기능 협업 및 더 강력한 휴먼 AI 신탁이 포함되어 AI 팀원이보다 복잡한 결정을 내릴 수 있습니다. 주요 과제는 AI 투명성을 보장하고 인력이 AI와 함께 작동하도록 인력을 적용하여 자동화와 인간의 감독과 균형을 맞추는 것입니다.
여러 신생 기업을 성공으로 이끌었을 때 오늘날 AI 중심 회사를 구축하는 기업가들에게 어떤 조언을 하시겠습니까?
기업가들은 AI 과대 광고를 쫓기보다는 실제 고가의 문제를 해결하는 데 중점을 두어야합니다. AI는 기업 신뢰를 염두에두고 구축되어 기업을 채택하는 비즈니스의 투명성과 통제를 보장해야합니다. 적응성은 핵심입니다. IA 시스템은 단단하고 단일 크기의 솔루션이 아닌 비즈니스 요구에 따라 진화해야합니다. AI는 인간의 전문 지식을 대체하는 대신 의사 결정 및 운영 효율성을 향상시키는 팀원으로 자리 잡아야합니다. 마지막으로, Enterprise AI 채택은 시간이 걸리므로 단기 추세에 대한 확장 성 및 장기 영향을 우선시하는 회사는 궁극적으로 우주의 리더로 부상 할 것입니다.
훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 배우고 싶은 독자들은 방문해야합니다. 네우비르.
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