샤크티만 몰 Aviatrix의 수석 제품 관리자입니다. 10년 이상의 네트워크 솔루션 설계 및 구현 경험을 바탕으로 Mall은 독창성, 창의성, 적응력 및 정밀성을 자랑으로 여깁니다. Aviatrix에 합류하기 전 Mall은 Palo Alto Networks의 수석 기술 마케팅 관리자와 MphasiS의 수석 인프라 엔지니어로 근무했습니다.
아비어트릭스 기업이 민첩하게 유지되도록 돕기 위해 클라우드 네트워킹을 단순화하는 데 중점을 둔 회사입니다. 500개 이상의 기업에서 클라우드 네트워킹 플랫폼을 사용하고 있으며 변화하는 요구 사항에 적응하기 위한 가시성, 보안 및 제어를 제공하도록 설계되었습니다. Aviatrix Certified Engineer(ACE) 프로그램은 전문가가 디지털 변환 추세에 발맞추도록 지원하는 것을 목표로 하는 멀티클라우드 네트워킹 및 보안 인증을 제공합니다.
처음에 컴퓨터 공학과 사이버 보안에 관심을 갖게 된 계기는 무엇입니까?
학생 시절, 저는 처음에는 의학을 공부하는 데 더 관심이 있었고 생명공학 학위를 취득하고 싶었습니다. 하지만 지난 10년 동안의 기술 발전과 앞으로 등장할 신기술에 대해 반 친구들과 이야기를 나눈 후 컴퓨터 과학으로 전향하기로 결정했습니다.
Aviatrix에서 현재 맡고 계신 역할에 대해 설명해 주시겠습니까? 그리고 담당 업무와 일반적인 하루 일과가 어떻게 진행되는지 알려주세요.
저는 Aviatrix에서 2년 동안 근무했으며 현재 제품 조직의 수석 제품 관리자로 일하고 있습니다. 제품 관리자로서 제 책임에는 제품 비전 구축, 시장 조사 수행, 영업, 마케팅 및 지원 팀과의 컨설팅이 포함됩니다. 이러한 입력과 직접적인 고객 참여를 결합하면 기능과 버그 수정을 정의하고 우선순위를 지정하는 데 도움이 됩니다.
저는 또한 저희 제품이 고객 요구 사항과 일치하는지 확인합니다. 새로운 제품 기능은 사용하기 쉽고 지나치게 또는 불필요하게 복잡해서는 안 됩니다. 제 역할에서 저는 또한 이러한 기능의 타이밍을 염두에 두어야 합니다. 오늘 엔지니어링 리소스를 투입할 수 있을까요? 아니면 6개월을 기다릴 수 있을까요? 이를 위해 출시를 단계적으로 진행해야 할까요, 아니면 여러 버전으로 단계적으로 진행해야 할까요? 가장 중요한 것은 예상되는 투자 수익률이 얼마일까요?
평균적인 하루는 엔지니어링, 프로젝트 계획, 고객 전화, 영업 및 지원과의 회의로 구성됩니다. 이러한 토론을 통해 출시 전에 문제를 해결하기 위한 현재 문제와 피드백을 이해하면서 다가올 기능과 사용 사례에 대한 업데이트를 받을 수 있습니다.
AI 도구를 기존 클라우드 인프라에 통합할 때 IT 팀이 직면하는 주요 과제는 무엇입니까?
저는 AI를 IT 기술에 통합하는 실제 경험을 바탕으로 회사가 직면하게 될 4가지 과제가 있다고 생각합니다.
- 데이터 활용 및 통합: 데이터는 AI를 강화하지만 데이터가 조직 내의 여러 장소와 리소스에 분산되어 있는 경우 이를 적절히 활용하기 어려울 수 있습니다.
- 확장: AI 작업은 CPU를 많이 사용하므로 확장이 어려울 수 있습니다.
- 교육 및 인식 제고: 회사가 아무리 강력한 AI 솔루션을 보유하고 있더라도, 직원이 사용 방법을 모르거나 이해하지 못한다면 활용도가 낮을 것입니다.
- 비용: 특히 IT 분야의 경우 고품질 AI 통합은 저렴하지 않으며, 기업은 이에 따라 예산을 책정해야 합니다.
- 보안: 클라우드 인프라가 AI 애플리케이션과 관련된 보안 표준 및 규제 요구 사항을 충족하는지 확인하세요.
기업은 AI 애플리케이션의 엄청난 컴퓨팅 요구를 지원할 만큼 클라우드 인프라가 강력하다는 것을 어떻게 보장할 수 있을까요?
AI 애플리케이션을 실행하는 데에는 여러 가지 요소가 있습니다. 우선, 규모와 성능에 맞는 올바른 유형과 인스턴스를 찾는 것이 중요합니다.
또한, 이러한 애플리케이션은 회사 내에서 사용 가능한 정적 데이터를 가져와 자체 정보 데이터베이스를 구축하므로 적절한 데이터 저장소가 필요합니다. 데이터 저장소는 비용이 많이 들 수 있으므로 기업은 다양한 유형의 저장소 최적화를 평가해야 합니다.
또 다른 고려 사항은 네트워크 대역폭입니다. 회사의 모든 직원이 동일한 AI 애플리케이션을 동시에 사용하는 경우 네트워크 대역폭을 확장해야 합니다. 그렇지 않으면 애플리케이션이 너무 느려서 사용할 수 없게 됩니다. 마찬가지로 회사는 컴퓨팅이 단일 장소에서 발생하는 중앙 집중형 AI 모델을 사용할지 아니면 컴퓨팅이 데이터 소스에 더 가깝게 발생하는 분산형 AI 모델을 사용할지 결정해야 합니다.
AI 도입이 증가함에 따라, IT 팀은 사이버 공격의 위험으로부터 시스템을 어떻게 보호할 수 있을까요?
모든 IT 팀이 고려해야 할 보안의 두 가지 주요 측면이 있습니다. 첫째, 외부 위험으로부터 어떻게 보호할 수 있을까요? 둘째, 고객의 개인 식별 정보(PII)이든 독점 정보이든 데이터가 회사 내에 남아 노출되지 않도록 어떻게 보장할 수 있을까요? 기업은 누가 특정 데이터에 액세스할 수 있고 누가 액세스할 수 없는지 결정해야 합니다. 제품 관리자로서 저는 다른 사람이 액세스하거나 코드를 작성할 권한이 없는 민감한 정보가 필요합니다.
Aviatrix에서 우리는 고객이 공격으로부터 보호받을 수 있도록 돕고, 오늘날 경쟁에서 필수적인 AI와 같은 기술을 계속 도입할 수 있도록 합니다. 네트워크 대역폭 최적화를 상기해 보세요. Aviatrix는 고객의 데이터 플레인 역할을 하기 때문에 네트워크를 통과하는 데이터를 관리하여 가시성을 제공하고 보안 시행을 강화할 수 있습니다.
마찬가지로, 분산형 클라우드 방화벽(DCF)은 데이터가 여러 곳에서 쿼리되고, 지리적 경계와 법률 및 규정이 다른 분산형 AI 모델의 과제를 해결합니다. 구체적으로, DCF는 전 세계적으로 시행되는 단일 보안 규정 준수 세트를 지원하여 동일한 보안 및 네트워킹 아키텍처 세트가 지원되도록 합니다. 또한 Aviatrix Networks 아키텍처를 통해 동적으로 라우팅 테이블을 업데이트하거나 고객이 AI 요구 사항을 최적화하기 위해 새로운 연결을 만들 수 있는 병목 지점을 식별할 수 있습니다.
기업은 AI 기술을 구현하는 동시에 클라우드 지출을 최적화하려면 어떻게 해야 합니까? 그리고 여기에서 Aviatrix 플랫폼은 어떤 역할을 합니까?
AI를 구현할 때 기업이 클라우드 지출을 최적화하는 데 도움이 되는 주요 관행 중 하나는 유출 지출을 최소화하는 것입니다.
클라우드 네트워크 데이터 처리 및 이탈 수수료는 클라우드 비용의 중요한 구성 요소입니다. 둘 다 이해하기 어렵고 유연하지 않습니다. 이러한 비용 구조는 기업의 확장성과 데이터 이동성을 방해할 뿐만 아니라 클라우드 데이터 볼륨이 증가함에 따라 확장에 대한 수익이 감소하여 조직의 대역폭에 영향을 미칠 수 있습니다.
Aviatrix는 고객에게 가시성과 제어력을 제공하기 위해 이탈 솔루션을 설계했습니다. DCF를 통해 게이트웨이에 대한 시행을 수행할 뿐만 아니라, 네이티브 오케스트레이션을 수행하여 네트워크 인터페이스 카드 수준에서 제어를 시행하여 상당한 비용 절감을 실현합니다. 사실, 이탈 지출에 대한 숫자를 분석한 후, 고객들은 20%에서 40% 사이의 절감을 보고했습니다.
또한, 높은 리소스 사용률을 자동으로 감지하고 필요에 따라 자동으로 업그레이드를 예약하는 자동 크기 조정 기능도 구축하고 있습니다.
마지막으로, 지능형 라우팅, 트래픽 엔지니어링, 멀티 클라우드 환경에서의 안전한 연결 등 고급 네트워킹 기능을 통해 최적의 네트워크 성능을 보장합니다.
Aviatrix CoPilot은 어떻게 운영 효율성을 향상시키고 멀티클라우드 환경에서 AI 배포에 대한 더 나은 가시성과 제어력을 제공합니까?
Aviatrix CoPilot의 토폴로지 뷰는 실시간 네트워크 지연 시간과 처리량을 제공하여 고객이 VPC/VNet의 수를 확인할 수 있도록 합니다. 또한 다양한 클라우드 리소스를 표시하여 문제 식별을 가속화합니다. 예를 들어 고객이 네트워크에서 지연 시간 문제를 발견하면 어떤 자산이 영향을 받는지 알 수 있습니다. 또한 Aviatrix CoPilot은 고객이 병목 현상, 구성 문제, 부적절한 연결 또는 네트워크 매핑을 식별하는 데 도움이 됩니다. 또한 고객이 더 많은 AI 기능을 수용하기 위해 게이트웨이 중 하나를 노드로 확장해야 하는 경우 Aviatrix CoPilot은 필요에 따라 자동으로 감지, 확장 및 업그레이드할 수 있습니다.
Aviatrix CoPilot의 동적 토폴로지 매핑과 내장된 보안 가시성이 AI 애플리케이션의 실시간 문제 해결에 어떻게 도움이 되는지 설명해 주시겠습니까?
Aviatrix CoPilot의 동적 토폴로지 매핑은 또한 강력한 문제 해결 기능을 용이하게 합니다. 고객이 여러 클라우드 간의 문제를 해결해야 하는 경우(트래픽이 차단된 위치를 이해해야 함) CoPilot이 문제를 찾아 해결을 간소화할 수 있습니다. Aviatrix CoPilot은 네트워크 측면을 시각화할 뿐만 아니라 보안 및 취약성 보호를 수행하는 자체 위협 IQ의 형태로 보안 시각화 구성 요소도 제공합니다. 고객이 네트워킹과 보안을 하나의 포괄적인 시각화 솔루션으로 매핑하도록 돕습니다.
costIQ를 통해 비용에 대한 용량 계획을 돕고, 자동 크기 조정 및 네트워크 최적화를 통해 성능을 계획하는 데 도움을 드립니다.
Aviatrix는 AI 도구를 통합할 때 다양한 클라우드 공급업체에서 데이터 보안과 규정 준수를 어떻게 보장합니까?
AWS와 그 AI 엔진인 Amazon Bedrock은 Azure와 Microsoft Copilot과는 다른 보안 요구 사항을 가지고 있습니다. Aviatrix는 고객이 보안 및 네트워크 요구 사항을 해당 CSP에 자동으로 맞출 수 있는 오케스트레이션 계층을 만들 수 있도록 도울 수 있는 유일한 방법입니다. 예를 들어, Aviatrix는 API나 기본 아키텍처와 관계없이 모든 CSP에 대한 데이터를 자동으로 구획화할 수 있습니다.
이러한 모든 AI 엔진은 공개 서브넷 내부에 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 즉, 인터넷에 액세스할 수 있고 독점 데이터를 소비하기 때문에 추가적인 취약점이 발생합니다. 다행히도, 저희 DCF는 공개 및 비공개 서브넷에 위치하여 보안을 보장할 수 있습니다. 공개 서브넷을 넘어, 다른 지역 및 CSP, 데이터 센터와 CSP 또는 VPC/VNet 사이, 심지어 임의의 사이트와 클라우드 사이에도 위치할 수 있습니다. 저희는 VPC/VNet과 지역 간에 종단 간 암호화를 설정하여 데이터를 안전하게 전송합니다. 또한 시스템에서 수행되는 작업에 대한 광범위한 감사 및 로깅과 위협 탐지 및 심층 패킷 검사가 포함된 통합 네트워크 및 정책도 갖추고 있습니다.
AI와 클라우드 컴퓨팅이 만나는 지점에서 어떤 미래 트렌드가 예상되나요? 그리고 Aviatrix는 이러한 트렌드에 대처하기 위해 어떻게 준비하고 있나요?
저는 AI와 클라우드 컴퓨팅의 상호 작용을 통해 네트워킹, 보안, 가시성, 문제 해결 등의 핵심 분야에서 놀라운 자동화 기능이 생겨나 상당한 비용 절감과 효율성을 이룰 수 있을 것으로 봅니다.
또한 네트워크에 들어오는 다양한 유형의 데이터를 분석하고 가장 적합한 정책이나 보안 준수 사항을 추천할 수도 있습니다. 마찬가지로 고객이 HIPAA를 시행해야 하는 경우 이 솔루션은 고객의 네트워크를 스캔한 다음 해당 전략을 추천할 수 있습니다.
문제 해결은 고객을 지원하기 위해 콜센터가 필요하기 때문에 큰 투자입니다. 그러나 이러한 문제 중 대부분은 인간의 개입이 필요하지 않습니다.
생성 AI(GenAI)는 또한 클라우드 컴퓨팅의 게임 체인저가 될 것입니다. 오늘날 토폴로지는 제로 데이 결정입니다. 아키텍처나 네트워킹 토폴로지가 구축되면 변경하기 어렵습니다. 제가 생각하기에 잠재적인 사용 사례 중 하나는 특정 요구 사항에 따라 최적의 토폴로지를 추천할 수 있는 솔루션입니다. GenAI가 해결할 수 있는 또 다른 문제는 보안 정책과 관련이 있는데, 몇 년 후에는 금방 구식이 됩니다. AGenAI 솔루션은 사용자가 새로운 법률과 규정에 따라 정기적으로 새로운 보안 스택을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.
Aviatrix는 더 많은 AI가 데이터 소스에 가까이 위치할 것이라는 점을 감안할 때, 엣지 솔루션으로 데이터센터에 동일한 보안 아키텍처를 구현할 수 있습니다. AI 컴퓨팅을 실행하여 지점과 사이트를 클라우드와 엣지에 연결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
또한, 우리는 별도의 운영 모델을 가지고 있는 동일 회사 내의 다양한 고객이나 사업체와의 B2B 통합을 도와드립니다.
AI는 인프라가 구축되는 방식에 영향을 미칠 새롭고 흥미로운 컴퓨팅 트렌드를 주도하고 있습니다. Aviatrix에서는 안전하고 원활한 클라우드 네트워킹 솔루션으로 그 순간을 포착하기를 기대하고 있습니다.
훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 자세히 알고 싶은 독자는 다음을 방문하세요. 아비어트릭스.
게시물 Shaktiman Mall, Principal Product Manager, Aviatrix – 인터뷰 시리즈 처음 등장 유나이트.AI.
