クラウドコンピューティングと人工知能の進化は、企業がテクノロジープラットフォームを構築し、スケールする方法を根本的に変革しました。現代のクラウドインフラストラクチャは、数十の地理地域にわたる数百万の同時使用者に対処し、政府機関やフォーチュン500企業の要求を満たすセキュリティ、信頼性、パフォーマンス基準を維持し続けなければなりません。 最も成功したインフラストラクチャエンジニアは、ネットワークやセキュリティからAIや機械学習システムに至るまで、複数の分野で多様性を示しています。これらの専門家は、何百万もの人が使用するビルドプラットフォームは、技術的な専門知識だけでなく、数ヶ月または数年前に規模の課題を予測する能力も必要だと理解しています。 アビナフ・シャルマ氏は、Microsoft Azure で7年間、Docusign でエンタープライズ AI をリードする役割を果たし、現代のクラウドおよびAI エンジニアリングを通じてこの包括的な旅を模範にしています。彼の経験は、Azure Networking のグローバルなインフラストラクチャ、LLM 前の Azure AI Search のプラットフォームの進化、現在は150 万件を超える契約を処理するドキュメントインテリジェンスシステムのアーキテクチャに及ぶ。 この会話では、この多様なエンジニアリングチームを通じてアビナフの旅と、大規模なクラウドとAIインフラストラクチャの構築とスケーリングに関わる仕事について説明します。 グローバル・クラウド・インフラストラクチャの継続的なテスト・フレームワークの構築 「Azure Networking の初期の日々は激しかった。新しい段階では、クラウド規模で動作するネットワークコンポーネントの広範な生態系に浸り込むことは圧倒的でした。3文字の略称の海に迷うのは簡単でしたが、それぞれが異なるチームやサブシステムを指し、それらがどのようにより広範なネットワークアーキテクチャーに適合するかという明確な感覚を持っていませんでした。ストックの層を学ぶだけで数カ月がかかりました」とアビナフは、2016年にコロンビア大学で修士号を取得した後、彼の初期のキャリアを思い出し、彼はすぐに、ソフトウェアの負荷バランス、仮想ネットワークとサブネット、仮想マシンスケールセット、ネットワーク この大規模なテストとモニタリングの取り組みにより、Abinavは幅広いネットワーク組織が、特に低トラフィックの地域で早期に回帰問題を特定するのに役立つ高度に構成可能なフレームワークを設計および展開することができました。これらの問題をエスカレートする前に捕捉することで、チームは、Azureの顧客に影響を与え、プラットフォームの信頼性を損なう可能性のある数百の重要な中断を防ぐことができました。 Enterprise Grade Search プラットフォームの構築 Azure Networking で過ごした後、2018 年に AI が急増した中、Abhinav は Azure AI Search に移行しました。 「たとえば、大規模な電子商取引会社であれば、検索は基本的な機能です。独自の内部検索クラスターとチームを構築し、維持したり、その作業をAzure AI Searchにオフロードしたりできます。 「たとえば、大規模な電子商取引会社であれば、検索は基本的な機能です。独自の内部検索クラスターとチームを構築し、維持したり、その作業をAzure AI Searchにオフロードしたりできます。 Abhinav は、サービスのスケーリングに不可欠ないくつかの基本的なコンポーネントに幅広く取り組んでおり、テレメトリーシステム、請求インフラストラクチャ、秘密管理、サービス構築、幅広い内部ツールの構築など、これらの機能がプラットフォームの成長の基盤となり、Abhinav はそれらを形作る上で重要な役割を果たしました。 「サービスをわずか数カ所の地域から世界中の 40 を超える地域に拡大することにより、当社の地域構築プロセスを標準化し、自動化する必要がありました。 これを達成するために、彼は、プラットフォームのセキュリティとコンプライアンスの姿勢を強化するためのいくつかの重要なイニシアチブを率いた。彼は、数万台の機械のフロートで自動的な秘密回転メカニズムを導入し、運用セキュリティを大幅に向上させた。彼はまた、遠隔測定の遮断に焦点を当てたプライバシーの取り組みを主導し、敏感な情報がログされず、すべてのデータが一貫して分類され、適切なセキュリティレベルでアクセスされたことを保証しました。さらに、彼は、Just-in-Time (JIT) アクセスをサポートするための強力な役割ベースのアクセス制御ツールを構築しました。これらのすべての 振り返る: Azure の成長とキャリア ピボットからの教訓 「最初に加入したときからプラットフォームとしてのAzureが劇的に進化しているのを見るのは魅力的だった」とアビナフは述べている。当時、Azureでは、システムを、数ヶ月以内に10倍のトラフィックを実行するかのように設計することにしました。超規模のワークロードを設計することにより、すべてについて異なり、賃貸の孤立をどのように実行するか、ユーザーのプライバシーとデータの分類をどのようにアプローチするか、ワークフローのチェックポイントをどのように設計し、メカニズムを復元するか、そして、サービスをグローバルに拡大するためのツールをどのように構築するかなど、これらは、サービスの生涯に何年もかかるのではなく、あなたが先頭に作る決定です。 マイクロソフトで過ごした後、アビナフはDocusignに移り住み、複雑な法的プロセスを簡素化するように設計された文書インテリジェンスとAI駆動ソリューションの世界に踏み込んだ。 「このプラットフォームの経験の多くを私のベルトの下で経験した後、私は、特にNLP空間でのコアMLシステムの経験を得る時が来たと感じました。 Abhinav Sharmaについて Abhinav は現在、Docusign のスタッフ ML エンジニアを務め、Docusign のドキュメント インテリジェンス能力の向上に焦点を当て、Intelligent Agreement Management (IAM) プラットフォームの採用を推進しています。2024 年 6 月に立ち上げた以来、このプラットフォームは何億もの契約を処理しており、Abinav はこの規模を可能にする AI システムを形成する上で重要な役割を果たしています。 アビナフはカリフォルニア大学、バークレー大学、コロンビア大学の修士号を取得し、データサイエンス、情報収集、機械学習、分散システム、および運用卓越性に特化しています。アビナフはまた、マニパル大学からコンピュータサイエンスの学士号を取得し、コアコンピュータサイエンスの原則とプログラミングの強力な基礎を築きました。 このストーリーは、HackerNoonのBusiness Blogging Programの下でSanya Kapoorによってリリースされたものです。 このストーリーは、Sanya Kapoorによるリリースとして配布されました。 . HackerNoonのビジネスブログ HackerNoonのビジネスブログ
