GoogleCloudの説得力のあるエンタープライズストーリーに関するMasaf Dawood

Google Cloudは、ここ数か月で注目を集めています。 第2四半期に43%の成長 特に世界的な不況の間、嗅ぐことは何もありません。 マサフ・ダウッド GoogleCloudサービスのディレクターです SpringML、アプリケーション開発、データ分析、機械学習、マーケティング分析を専門とする最高のGoogleCloudパートナー。 SpringMLはGoogleCloudとのみ連携し、コンサルタント会社が2015年に設立されて以来、Googleとの200のエンゲージメントに取り組んできました。

SpringML、Googleと呼ばれるGoogleチャットボットのローンチパートナー 対話の流れは、大企業だけでなく、SMBや公共部門のクライアント向けにGoogleCloudベースのソリューションを開発しています。同社は現在、Covid-19接触追跡アプリを開発しており、バージニア州の接触追跡アプリを立ち上げた後、10を超える州と交渉中です。マサフは、Google Cloudに関する彼の見解と、重要なビジネスおよび社会問題を解決するためのAIと機械学習テクノロジーの可能性について話してくれました。

1つは、業界で最も高いSLAの1つであるBig Queryのような重要なテクノロジーの成熟度と、使いやすく迅速なデータの視覚化をもたらすLookerのような革新的な企業のGoogleによる買収により、GoogleCloudの将来に強気です。 。 「スピードとスケールはGoogleにとって決して問題ではありませんでしたが、今では統合されたエンドツーエンドのパフォーマンスが実際にあります」と彼は言います。 

マサフが他に言わなければならなかったことは次のとおりです。

OpsRamp:SpringMLがGoogle Cloudに焦点を当てることを選んだのはなぜですか?

MD: 私の理解では、私たちの創設者は、検索や広告などの高速データDNAを中心としたGoogleの歴史的なDNAに非常に惹かれていました。 Googleは常にAIと機械学習に重点を置いてきました。  私たちは技術者であるため、Googleの技術者の評判も気に入りました。また、Googleが可能な技術を理解していることも魅力的です。  彼らはライセンスモデルに縛られておらず、オープンソースのビジョンを受け入れています。 IPレイヤーを作成しないことで、科学者、アナリスト、開発者が利用できる高品質のテクノロジーを作成しました。 Google Kubernetes Engine(GKE)はその良い例です。  これは現在、コンテナの事実上の標準であり、アプリケーションのモダナイゼーションを可能にします。 

最後に、他の主要なクラウドプロバイダーと比較して、Googleはマルチクラウド管理において優れた強みを持っています。 アンソス.  真のハイブリッドクラウド環境を実現できます。アンソスはまだ新しいですが、メッセージは共鳴し始めています。つまり、企業は複数のクラウドを管理するために複数のチームを必要としません。 

OpsRamp:現在、人工知能と機械学習についてあなたにとってエキサイティングなことは何ですか? 

MD: 私たちのクライアントの1つは大規模な機械オペレーターであり、経営幹部は特定の部分の故障を予測したいと考えていました。 Google Cloudで機械学習モデルを構築するために使用する、統計に関する紙ベースのモデルがいくつかありました。モデルは、これらのマシンから5〜15分間隔でデータを収集して、部品の故障を予測します。このメトリックは、RULまたは残りの耐用年数と呼ばれます。この指標を正確に把握することで、予算を大幅に節約し、ダウンタイムを回避することで大幅に節約し、人身傷害のリスクを大幅に減らすことができます。目標は、失敗をゼロにすることです。ジョンソンのような企業とも協力しています & アイケアの診断モデルの構築に関するジョンソン。人間の目は、機械ではなく数百枚の画像を見た後、疲れます。  これらのモデルは、病気の進行を予測するための高精度を提供できます。  

今日のIT運用担当者は、セキュリティや自動化など、より多くの帽子をかぶる必要があり、低レベルの問題については直感に頼ることが少なくなっています。」


OpsRamp:IT運用の役割は現在どのように変化していますか?

MD: 以前はITOpsで働いていましたが、ポケットベルの通知に応答する人から、Blackberryやその後のiPhoneに至るまで状況が変化するのを見てきました。今、人々はバックミラーを見たくありません。彼らは問題を予測し、自己回復するネットワークを持ちたいと考えています。今日は私のCTOの友人と話していました。彼は、なぜこれらの問題のいくつかを自動的に修正できないのですか?誰もダウンタイムを許容することはできませんが、同時に、誰も一日中モニターに座って何かを壊すものを探すことはできません。人間は依然としてより大きな決定を下す必要がありますが、基本的なハウスキーピングを行う必要はありません。これをMLOpsと呼びます。これには、クライアント用のガードレールを構築し、Googleによって開拓されたSREの概念を組み込むことが含まれます。今日のIT運用担当者は、セキュリティや自動化など、より多くの帽子をかぶる必要があり、低レベルの問題については直感に頼ることが少なくなっています。もちろん、多くのOpsの人々は、過去にツールがインテリジェンスレイヤーで提供されていなかったため、自動化と機械学習に懐疑的です。しかし今、テクノロジーは成熟しており、市場はこれらの新しいツールと作業方法を受け入れる準備ができています。

次のステップ:

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