Šiuolaikinė debesų infrastruktūra turi tvarkyti milijonus vienu metu naudojančių vartotojų dešimtyse geografinių regionų, išlaikydama saugumo, patikimumo ir našumo standartus, kurie atitinka vyriausybinių agentūrų ir „Fortune 500“ bendrovių reikalavimus. Patys sėkmingiausi infrastruktūros inžinieriai demonstruoja universalumą daugelyje sričių – nuo tinklų kūrimo ir saugumo iki AI ir mašininio mokymosi sistemų.Šie specialistai supranta, kad milijonų naudojamų platformų kūrimas reikalauja ne tik techninių žinių, bet ir gebėjimo numatyti masto iššūkius mėnesius ar metus iš anksto. Septynerius metus dirbęs „Microsoft Azure“, po to atlikęs vadovaujančius vaidmenis „Docusign“ verslo AI srityje, Abhinav Sharma parodo šią išsamią kelionę per šiuolaikinę debesų ir AI inžineriją. jo patirtis apima pasaulinę „Azure Networking“ infrastruktūrą, „Azure AI Search“ platformos evoliuciją prieš LLM erą ir dabar architektūroje dokumentų žvalgybos sistemas, apdorojančias daugiau nei 150 mln. Sutarčių. Šiame pokalbyje mes išnagrinėjame Abhinav kelionę per šias įvairias inžinerines komandas ir darbą, susijusį su didelio masto debesies ir AI infrastruktūros kūrimu ir plėtojimu. Nuolatinio testavimo sistemų, skirtų pasaulinei debesies infrastruktūrai, kūrimas „Ankstyvosios Azure tinklo dienos buvo intensyvios. Kaip naujos klasės, buvo didžiulė galimybė pasinerti į tokią didžiulę tinklų komponentų, veikiančių debesų mastu, ekosistemą. Buvo lengva pasiklysti trijų raidžių akronimų jūroje – kiekvienas nurodydamas skirtingą komandą ar posistemį – be aiškaus jausmo, kaip jie visi dera į platesnę tinklo architektūrą. Tiesiog išmokti rinkinio sluoksnius prireikė kelių mėnesių“, – prisimena Abhinav, apmąstydamas savo ankstyvą karjerą po to, kai baigė savo magistro studijas Kolumbijos universitete 2016 m. Jis netrukus ėmėsi projekto, kuris jam suteikė gilų, galutinį poveikį Azure viešojo tinklo Šios didelės apimties bandymų ir stebėsenos pastangos leido „Abhinav“ sukurti ir diegti labai konfigūruojamą sistemą, kuri padėjo platesnei tinklo organizacijai anksti nustatyti regresijos problemas, ypač mažo srauto regionuose.Išsprendžiant šias problemas prieš jų eskalavimą, komanda sugebėjo užkirsti kelią šimtams kritinių sutrikimų, kurie galėjo turėti įtakos „Azure“ klientams ir sugadinti pasitikėjimą platformos patikimumu. „Tai buvo vienas iš tų akivaizdžių projektų, kurie tiesiog turėjo egzistuoti – 1 sunkumo problema tinklo rinkinyje gali tapti sutrikimais daugelyje aukštesnės klasės paslaugų. Įmonių klasės paieškos platformos kūrimas Po to, kai jis dirbo „Azure“ tinkluose, ir 2018 m. didėjant impulsui, susijusiam su AI, Abhinav perėjo į „Azure AI Search“. Palyginti su tinklų kūrimu, komanda buvo vis naujesnė ir mažesnė, sutelkiant dėmesį į paieškos kaip paslaugos API teikimą verslo klientams. "Pavyzdžiui, jei esate didelė elektroninės komercijos įmonė, paieška yra pagrindinė galimybė.Galite kurti ir palaikyti savo vidines paieškos grupes ir komandas, arba galite iškrauti tą darbą į "Azure AI Search". "Pavyzdžiui, jei esate didelė elektroninės komercijos įmonė, paieška yra pagrindinė galimybė.Galite kurti ir palaikyti savo vidines paieškos grupes ir komandas, arba galite iškrauti tą darbą į "Azure AI Search". Per ketverius metus bendradarbiaudamas su komanda, Abhinav prisidėjo prie daugelio platformos sluoksnių. Jis išsamiai dirbo su keliais pagrindiniais komponentais, kurie yra būtini paslaugų mastymui, įskaitant telemetrijos sistemas, sąskaitų išrašymo infrastruktūrą, slaptą valdymą, paslaugų kūrimą ir platų vidinių įrankių spektrą. Šie gebėjimai sudarė platformos augimo pagrindą, o Abhinav atliko pagrindinį vaidmenį juos formuojant. „Padidinus paslaugą iš kelių regionų į daugiau nei 40 visame pasaulyje, mums reikėjo standartizuoti ir automatizuoti mūsų regioninį statybos procesą – tai buvo būtina norint efektyviai plečiasi“, – pažymi Abhinav. „Tuo laikotarpiu mes turėjome aiškų Norėdamas tai pasiekti, jis vadovavo kelioms pagrindinėms iniciatyvoms, kuriomis siekiama sustiprinti platformos saugumą ir atitikties užtikrinimą. Įdiegė automatizuotus slaptumo sukimosi mechanizmus dešimčių tūkstančių mašinų laivuose, žymiai pagerindamas operatyvinį saugumą. Jis taip pat vadovavo privatumo pastangoms, orientuotoms į telemetrijos užtemimą, užtikrinant, kad nebūtų registruojama jokios jautrios informacijos ir kad visi duomenys būtų nuosekliai klasifikuojami ir prieinami atitinkamu saugumo lygiu. Be to, jis sukūrė įrankius su tvirtomis vaidmenimis pagrįstomis prieigos kontrolėmis, kad palaikytų tiesioginį (JIT) prieigą prie mazgo ištaisymo, toliau Žvelgiant atgal: pamokos iš „Azure“ augimo ir karjeros pagrindų Per visus šiuos metus Abhinav pažymi, kad tai buvo neįtikėtinas laikas dirbti „Microsoft“. „Buvo įdomu matyti, kad „Azure“ kaip platforma vystėsi taip dramatiškai nuo tada, kai aš pirmą kartą prisijungiau. „Azure“ buvo posakis: sukurkite savo sistemas taip, tarsi nuo dabar vos per kelis mėnesius vykdytumėte 10 kartų didesnį srautą. „Hyperscale“ darbo apkrovų projektavimas verčia jus mąstyti kitaip apie viską – kaip jūs vykdote nuomos izoliaciją, kaip jūs kreipiatės į naudotojų privatumą ir duomenų klasifikavimą, kaip jūs projektuojate darbo eigos kontrolės punktus ir atkūrimo mechanizmus, ir net kaip jūs kuriate įrankius, kad išplėstumėte savo paslaugą visame Po savo laiko „Microsoft“, Abhinav persikėlė į „Docusign“, kur jis įžengė į dokumentų žvalgybos ir AI pagrįstų sprendimų pasaulį, skirtą supaprastinti sudėtingus teisinius procesus. „Po daugelio šios platformos patirties po mano diržo, aš jaučiau, kad atėjo laikas įgyti patirties su pagrindinėmis ML sistemomis, ypač NLP erdvėje. man visada atrodė kaip įdomus pasaulis - galėdamas bendrauti su dokumentais ir pasinerti į tokias problemas kaip kalbos aptikimas, dokumentų išdėstymo analizė, metaduomenų gavyba, pokalbių sistemos ir informacijos paieška naudojant semantinius panašumo algoritmus. Apžiūrėkite – Abhinav Sharma Abhinav šiuo metu yra "Docusign" personalas ML inžinierius, kuriame jis daugiausia dėmesio skiria dokumentų žvalgybos gebėjimų tobulinimui, kad paskatintų "Intelligent Agreement Management" (IAM) platformos įsisavinimą.Nuo pat jos įkūrimo 2024 m. Birželio mėn., Platforma apdorojo šimtus milijonų sutarčių, o Abhinav atliko pagrindinį vaidmenį formuojant AI sistemas, leidžiančias šį mastą.Prieš "Docusign", Abhinav dirbo "Microsoft" būstinėje Redmond, WA, prisidėdamas prie pagrindinių debesų ir infrastruktūros iniciatyvų visoje "Azure Networking" ir "Azure AI Search". Abhinav turi magistro laipsnius iš Kalifornijos universiteto, Berkeley ir Kolumbijos universiteto, kur jis specializuojasi duomenų mokslo, informacijos gavimo, mašininio mokymosi, paskirstytų sistemų ir veiklos kompetencijos srityse. Jis taip pat uždirbo kompiuterių mokslo bakalauro laipsnį iš Manipal universiteto, sukurdamas tvirtą pagrindą pagrindiniams kompiuterių mokslo principams ir programavimui. Ši istorija buvo platinama kaip Sanya Kapoor išleidimas pagal HackerNoon verslo dienoraščių programą. Ši istorija buvo platinama kaip išleidimas Sanya Kapoor pagal . HackerNoon’s Business Blogging Program HackerNoon verslo dienoraščių programa
