Интервью с Бахой Азарми, руководителем направления наблюдаемости в Elastic

Мы возьмем интервью у руководителя направления наблюдаемости в Elastic — Бахи Азарми, в четверг утром, и ваш вопрос может быть задан в нём. iTWire проведёт записанное интервью с Бахой Азарми, генеральным менеджером по наблюдаемости в Elastic, в 8:00 по восточно-австралийскому времени в четверг, пока он находится в Австралии. Интервью будет записано и позже опубликовано на iTWire. У нас уже есть ряд подготовленных вопросов, но мы хотим включить и ваши.

Почему интервью запланировано на 8:00, и почему это не проблема

Мы договорились о записи с Бахой на 8:00 в четверг, но это слишком рано для живой сессии вопросов и ответов — в это время многие заняты: отводят детей в школу, едут в метро или на поезде, пьют первую чашку кофе, уже опаздывают на стендап. Практически никто не сможет смотреть живую трансляцию. Поэтому мы поступаем иначе: вы присылаете вопрос заранее, мы задаём его от вашего имени в ходе записи, а вы смотрите ответ в удобное время.

Как прислать вопрос

Отправьте вопрос до 7:50 по восточно-австралийскому времени в день записи. Чем раньше, тем лучше — это даёт редакции время включить хорошие вопросы в порядок выпуска, а не читать их «с листа». Подходит одна строка — подойдёт и абзац с трассировкой стека. Укажите своё имя и род деятельности, если согласны, чтобы вас назвали в кадре, или попросите задать вопрос анонимно.

Кто такой Баха Азарми и почему его стоит спрашивать

Азарми работает в Elastic с 2015 года и руководит бизнесом наблюдаемости. Ранее он работал в Oracle и Talend, является автором и соавтором книг по архитектуре больших данных, Kibana и машинному обучению на Elastic Stack. Его опыт сочетает техническую практику и управление продуктом, поэтому он может говорить как о технических деталях, так и о коммерческих решениях, которые принимают организации в области AI-наблюдаемости.

Актуальные новости и почему это важно для региональных организаций

У Elastic есть несколько свежих анонсов. Компания завершила приобретение стартапа Deductive AI — молодого проекта, основанного бывшими инженерами ThoughtSpot и Databricks, который утверждал, что способен сокращать время разрешения инцидентов до 90%. Генеральный директор Elastic, Эш Кулкарни, кратко сформулировал смысл сделки: «Инженерные команды сегодня тонут в телеметрии, но остро нуждаются в ответах».

Местный контекст: опрос и бюджетные риски в Австралии

Локальное значение этих событий подчёркивает исследование Elastic, проведённое среди более чем 500 старших руководителей австралийских организаций с численностью от 50 сотрудников. По результатам опроса около трети респондентов превысили свой бюджет на AI в прошлом финансовом году, а половина планирует увеличить расходы снова. Лишь небольшой процент компаний отслеживает, приносит ли AI доход или экономию. Картина управления хуже: небольшая часть организаций имеет централизованный учёт работающих AI‑агентов, ещё меньше логирует их использование, и почти никто не имеет формального процесса реагирования на инциденты, связанные с AI.

Технические обновления Elastic

Компания переработала движок метрик с нативной поддержкой Prometheus, заявив о скорости запросов в 30 раз выше по сравнению с Prometheus и примерно вдвое более низкой стоимости по сравнению с Datadog. Elastic также сообщает о сотрудничестве с почти половиной компаний из топ‑20 индекса ASX.

Почему вам стоит задать вопрос

Если вам выделили больший бюджет на AI и совет директоров просит подтверждения отдачи, сейчас удобный момент задать вопрос тому, кто отвечает за доказательства и продуктные решения в области наблюдаемости.

Список предварительно подготовленных вопросов (мы можем заменить некоторые на ваши)

  1. Термин «AI‑native наблюдаемость» часто употребляют, но редко дают чёткое определение. Что именно даёт AI‑native платформа, чего не сможет обеспечить хорошо настроенный стек предыдущего поколения? Назовите одну ключевую возможность, которая решает спор.
  2. Треть австралийских организаций превысили AI‑бюджет; половина планирует увеличить расходы. Является ли наблюдаемость той статьёй расходов, которая усугубляет перерасход, или наоборот — инструментом для его контроля?
  3. Лишь 8% австралийских компаний отслеживают, принес ли AI доход или экономию. Какую единственную метрику вы бы показали финансовому директору, чтобы доказать, что платформа наблюдаемости окупается?
  4. Как приобретение Deductive AI формирует видение Elastic для следующего поколения наблюдаемости?
  5. Для автономного ремедиэйшна нужен «подписанный» допуск. Сколько клиентов действительно разрешили системе действовать в продакшене, а сколько оставляют её в режиме «рекомендаций»?
  6. Когда AI работает хуже, 32% австралийских руководителей винят данные, 14% — модель. Значит ли это, что организациям сначала нужно привести в порядок телеметрию, прежде чем покупать агентные расследования, и как понять, что этого достигли?
  7. Реконструкция метрикного движка заявляет 30× ускорение по сравнению с Prometheus и примерно половину стоимости Datadog. Как инженеру в Австралии протестировать это в своём кластере, а не принимать бенчмарк на веру?
  8. Практически все планируют наблюдаемость LLM, но почти никто не завершил её. Чем наблюдение за агентом отличается от наблюдения за микросервисом?
  9. Лишь 2% австралийских организаций имеют формальный процесс реагирования на инциденты AI. Если бы вы могли провести одну встречу с австралийским CIO, что бы вы посоветовали сделать в ближайшее время, а какой популярный проект лучше отложить?
  10. Вы прошли путь от Oracle и Talend до нескольких книг и более десятилетия в Elastic; вы видели, как большие данные, поиск, безопасность и наблюдаемость сливаются в одну проблему. Что станет следующим кандидатом на «поглощение», и от покупки каких инструментов командам пора отказаться?

Пять технических вопросов для разработчиков (они уже в списке, но вы можете прислать вариант)

  1. Если агенты решают первые часы инцидента, кто и как обучает следующего SRE? Ночные страницы формируют опыт инженеров. Что заменяет этот аппрентисшип, не отнимает ли это роли, которые вырастили бы старших инженеров, контролирующих агентов?
  2. Кто оплачивает токены, которые потребляют расследования с моделями? Агентные расследования добавляют стоимость инференса поверх затрат на приём и хранение данных. Включено ли это в цену, тарифицируется ли отдельно или появляется как сюрприз в счёте при продлении? Как команда может проверить обещанное ускорение разрешения инцидентов, и каков у агентов уровень ложных срабатываний, когда они называют неверную корневую причину?
  3. Поддержка OpenTelemetry или постепенный захват? Elastic поддерживает OpenTelemetry и нативный приём Prometheus. Какой процент агентных функций работает на чистых данных OTel, а что требует собственных агентов Elastic?
  4. Для локальных, изолированных и суверенных государственных покупателей, которые не могут отправлять телеметрию на модели, размещённые в США: как выглядит история агентного расследования, если данные не должны покидать страну? Это уже доступно или на дорожной карте?

Как задать ваш вопрос

Хорошие вопросы обычно приходят от тех, кого вызывали по ночам, кто спорил с квотой продления или видел, как успешный PoC тихо умирал. Если это про вас, присылайте вопрос. Вопросы принимаются до 7:50 по восточно-австралийскому времени в день записи. Записанное интервью будет опубликовано позже в тот же день; мы назовём вас, когда будем задавать вопрос, если вы не попросите об анонимности. Мы с нетерпением ждём ваших вопросов — у нас будет пара запасных, но, вероятно, у вас получатся лучшие. Отправляйте вопросы и давайте максимально полезный разговор с тем, кто руководит продуктом наблюдаемости в Elastic.