سامارث شاه، پیشرو مهندسی در Google – سیستم‌های توزیع‌شده، چالش‌های رایانش ابری، یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی، روندهای پایگاه داده ابری، دسترسی، و مشاوره برای مهندسین مشتاق – AI Time Journal


به عنوان رهبری مهندسی در گوگل، سمرث شاه نقشی اساسی در شکل دادن به نحوه برخورد سیستم های توزیع شده و محاسبات ابری با برخی از پیچیده ترین چالش های امروزی ایفا می کند. در این مصاحبه، سامارث بینش هایی را از سفر شغلی خود به اشتراک می گذارد که شامل پروژه های تحول آفرین در مایکروسافت تا نوآوری های پیشرفته در گوگل می شود. از مقیاس‌بندی سیستم‌های توزیع‌شده تا ادغام هوش مصنوعی با فناوری‌های ابری، سامارث دیدگاهی متفکرانه در مورد آینده رایانش ابری و توصیه‌های عملی برای مهندسین مشتاق ارائه می‌دهد. در پرسش و پاسخ شیرجه بزنید تا دیدگاه او را در مورد روندهای کلیدی صنعت و استراتژی‌هایی که دسترسی و نوآوری در فناوری ابر را هدایت می‌کنند، بررسی کنید.

تجربیات اولیه شما در مایکروسافت چگونه رویکرد شما را برای مقابله با چالش‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده و رایانش ابری در گوگل شکل داد؟

تجربه من در مایکروسافت پایه محکمی برای کار من در گوگل ایجاد کرد. در حالی که پروژه‌ها و فناوری‌های خاص متفاوت بودند، اصول اساسی سیستم‌های توزیع‌شده و زیرساخت‌های ابری ثابت باقی ماندند. این مانند تفاوت بین Kubernetes و موتور SQL است – هر دو سیستم‌های پیچیده‌ای با چالش‌های منحصربه‌فرد هستند، اما مفاهیم اصلی مقیاس‌پذیری، قابلیت اطمینان و امنیت جهانی هستند. این درک اساسی به من اجازه داد تا به سرعت با محیط Google Cloud سازگار شوم و به طور مؤثری با محیط‌های جدید مقابله کنم. چالش ها چه با کانتینری‌سازی در مایکروسافت سروکار داشته باشید و چه محصولاتی مانند Data Lake و Cloud Storage در Google، اصول اصلی زیرساخت‌های ابری – محاسبه، ذخیره‌سازی و شبکه – در همه پلتفرم‌ها اساسی هستند. این تجربه به خوبی به حل چالش‌های جدید در زیرساخت‌های ابری، صرف‌نظر از فناوری یا پلت‌فرم خاص ترجمه می‌شود.

به نظر شما بزرگترین چالش های مهندسی در مقیاس بندی سیستم های توزیع شده برای ابر در دهه آینده چیست؟

حجم روزافزون داده ها یک چالش مهندسی مهم در مقیاس بندی سیستم های توزیع شده برای ابر است. تقریباً 402.74 میلیون ترابایت داده در روز ایجاد می شود (!) و انتظار می رود این تعداد فقط افزایش یابد. همانطور که داده ها به طور تصاعدی در حال رشد هستند، رویکردهای سنتی برای مقیاس بندی ممکن است کافی نباشد. ما نیاز به توسعه راه‌حل‌های نوآورانه داریم که می‌توانند به طور مؤثر مجموعه‌های داده عظیم و بارهای کاری پیچیده را مدیریت کنند و در عین حال در دسترس بودن و عملکرد بالا را حفظ کنند.

با نگاهی به آینده، افزایش داده های بدون ساختار، مانند تصاویر، ویدئوها و صدا، مرز جدیدی را برای سیستم های توزیع شده ارائه می دهد. تجزیه و تحلیل پیشرفته بر روی این داده های بدون ساختار، چیز بزرگ بعدی خواهد بود، که نیازمند ابزارهای پردازش داده است تا موتورهای جستجوی خود را برای مدیریت موثر داده های چندوجهی تطبیق دهند. این تغییر مستلزم بازنگری در نحوه ذخیره، پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها در فضای ابری است.

آیا می توانید درباره پروژه خاصی صحبت کنید که در آن عملکرد، مقیاس پذیری و کارایی هزینه در زیرساخت ابری را با موفقیت متعادل کنید؟

پروژه ای با نام “Teleport” در Microsoft Azure به درستی ماهیت هدف ما را نشان داد: انتقال فوری کانتینرها به حالت فعال. چالش کاهش زمان فعال شدن کانتینرها بود که برای برنامه های مبتنی بر ابر بسیار مهم است. راه حل شامل پیش پردازش تصاویر کانتینر قبل از ذخیره سازی آنها، گسترش تصاویر برای آماده شدن برای اجرای فوری بود. این رویکرد، در حالی که به فضای ذخیره سازی اضافی نیاز دارد، زمان راه اندازی را به طور قابل توجهی کاهش داد، عملکرد برنامه و تجربه کاربر را بهبود بخشید. این یک مبادله کلاسیک بین بهینه‌سازی خواندن و نوشتن بود، جایی که ما مقداری ظرفیت ذخیره‌سازی را قربانی کردیم تا به بهبود عملکرد قابل توجهی دست پیدا کنیم. این پروژه اهمیت در نظر گرفتن دقیق عوامل مختلف را هنگام طراحی راه حل های زیرساخت ابری برجسته کرد. با بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری در حین مدیریت هزینه‌ها، راه‌حل‌های تاثیرگذاری را ارائه کردیم که نیازهای کسب‌وکارها و کاربران را برآورده می‌کرد. این نوآوری در پتنت US11966769B2 به تفصیل آمده است و تعادل بین عملکرد، مقیاس‌پذیری و کارایی هزینه در زیرساخت ابری را نشان می‌دهد.

با هوش مصنوعی و صنایع تغییر شکل اتوماسیون، ادغام آنها با فناوری های ابری را چگونه تصور می کنید که فرآیندهای کسب و کار را متحول می کند؟

ادغام هوش مصنوعی و اتوماسیون با فن‌آوری‌های ابری می‌تواند فرآیندهای تجاری را متحول کند. هوش مصنوعی می‌تواند وظایف پیچیده را خودکار کند، مجموعه‌های داده عظیم را تجزیه و تحلیل کند و بینش‌های ارزشمندی را ارائه دهد و به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند و عملیات خود را بهینه کنند. فناوری‌های ابری زیرساخت‌ها و مقیاس‌پذیری مورد نیاز برای استقرار و مدیریت این راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را فراهم می‌کنند و آن‌ها را برای مشاغل در هر اندازه‌ای قابل دسترس می‌سازند. این ترکیب فرآیندهای کسب و کار را از چند جهت متحول می کند. اول، اتوماسیون بیشتر کارهای دستی و تکراری را امکان پذیر می کند و کارمندان را آزاد می کند تا روی کارهای استراتژیک و خلاقانه تر تمرکز کنند. دوم، با ارائه تجزیه و تحلیل داده ها و بینش در زمان واقعی، تصمیم گیری را افزایش می دهد. سوم، با فعال کردن تعاملات و خدمات شخصی شده، تجارب مشتری را بهبود می بخشد. در نهایت، با تقویت تجربه و همکاری، نوآوری را هدایت می کند. به طور کلی، ادغام هوش مصنوعی و اتوماسیون با فناوری‌های ابری، یک محیط کسب‌وکار کارآمد، چابک و مشتری‌محور ایجاد می‌کند. با پذیرش این پیشرفت‌ها، کسب‌وکارها می‌توانند مزیت رقابتی به دست آورند و در عصر دیجیتال پیشرفت کنند.

در زمینه به سرعت در حال تحول پایگاه داده های ابری، به نظر شما مهندسان باید روی چه روندهایی تمرکز کنند تا از منحنی جلوتر بمانند؟

در زمینه به سرعت در حال تحول پایگاه داده های ابری، چندین روند برجسته هستند. اول، ظهور پایگاه‌های داده بدون سرور، نحوه مدیریت و مقیاس‌بندی استقرار پایگاه داده را تغییر می‌دهد. مهندسان باید بدانند که چگونه از این پیشنهادات بدون سرور برای بهینه سازی هزینه ها و ساده کردن عملیات استفاده کنند. دوم، اهمیت روزافزون امنیت داده ها و حریم خصوصی، مهندسان را ملزم می کند تا اجرای اقدامات امنیتی قوی در معماری پایگاه داده ابری را در اولویت قرار دهند. آنها باید در جریان آخرین تهدیدات و آسیب پذیری های امنیتی قرار بگیرند و بهترین شیوه ها را برای حفاظت از داده ها اتخاذ کنند. سوم، پذیرش فزاینده استراتژی های ابری چند ابری و ترکیبی نیاز به درک عمیق تری از نحوه مدیریت و ادغام داده ها در محیط های ابری مختلف دارد. مهندسان باید مهارت‌هایی را در یکپارچه‌سازی داده‌ها، تکثیر و مهاجرت توسعه دهند تا از جریان یکپارچه داده در بسترهای مختلف ابری اطمینان حاصل کنند. با جلوتر ماندن از این روندها، مهندسان می توانند به طور موثر پایگاه داده های ابری را مدیریت کرده و از آنها برای هدایت نوآوری و موفقیت تجاری استفاده کنند.

چگونه دسترسی و دموکراتیک کردن فناوری‌های ابری پیشرفته را برای توسعه‌دهندگان و کسب‌وکارها در سطح جهانی تضمین می‌کنید؟

تضمین دسترسی و دموکراتیک کردن فناوری‌های ابری پیشرفته نیازمند رویکردی چند جانبه است.

  • ساده کردن تجربه کاربر و کاهش موانع ورود بسیار مهم است. پلتفرم‌های ابری باید بصری و آسان برای پیمایش باشند، حتی برای کسانی که تخصص فنی عمیقی ندارند. این را می توان از طریق رابط های کاربر پسند، مستندات جامع و مواد آموزشی در دسترس به دست آورد.
  • ایجاد یک جامعه توسعه دهندگان قوی ضروری است. این شامل ایجاد فضاهایی برای توسعه دهندگان برای اتصال، به اشتراک گذاری دانش و همکاری در پروژه ها است. انجمن‌های آنلاین، هکاتون‌ها و ابتکارات منبع باز همگی می‌توانند به یک جامعه پر رونق کمک کنند.
  • ترویج تنوع و گنجاندن در صنعت فناوری حیاتی است.

با تشویق افراد از هر زمینه‌ای به مشارکت در توسعه و استفاده از فناوری‌های ابری، می‌توانیم اطمینان حاصل کنیم که این فناوری‌ها برای همه قابل دسترس و مفید هستند. این را می توان از طریق برنامه های راهنمایی، بورسیه ها و ابتکاراتی که از گروه های کم نمایندگی در فناوری حمایت می کند به دست آورد. در نهایت، نوآوری مستمر و سرمایه گذاری در تحقیق و توسعه برای جابجایی مرزهای فناوری های ابری و قابل دسترس تر کردن و قدرتمندتر کردن آنها ضروری است. با پرورش فرهنگ نوآوری و همکاری، می‌توانیم اطمینان حاصل کنیم که فناوری‌های ابری در خط مقدم پیشرفت فناوری باقی می‌مانند و به سود کسب‌وکارها و توسعه‌دهندگان در سراسر جهان ادامه می‌دهند.

به مهندسان مشتاقی که می خواهند در سیستم های توزیع شده و رایانش ابری تخصص داشته باشند، چه توصیه ای دارید؟

برای مهندسان مشتاقی که مشتاق به کاوش در دنیای سیستم های توزیع شده و محاسبات ابری هستند، ترکیبی از دانش پایه قوی و تجربه عملی کلیدی است. ایجاد یک درک کامل از مفاهیم اساسی در علوم کامپیوتر، مانند سیستم عامل، شبکه، و ساختار داده، بسیار مهم است. این دانش پایه شما را قادر می سازد تا پیچیدگی های سیستم های توزیع شده و معماری های ابری را درک کنید.

علاوه بر این، کسب تجربه عملی از طریق کارآموزی، پروژه های شخصی یا مشارکت در پروژه های منبع باز می تواند یادگیری عملی ارزشمندی را ارائه دهد. تعامل با پروژه های دنیای واقعی به شما این امکان را می دهد که دانش خود را به کار ببرید، مهارت های عملی را توسعه دهید و درک عمیق تری از چالش ها و فرصت ها در این زمینه به دست آورید. علاوه بر این، به روز ماندن با آخرین روندها و فن آوری ها در رایانش ابری و سیستم های توزیع شده ضروری است. دنبال کردن وبلاگ‌های صنعتی، شرکت در کنفرانس‌ها و شرکت در انجمن‌های آنلاین می‌تواند به شما کمک کند که جلوتر از منحنی باشید.



منبع: https://www.aitimejournal.com/samarth-shah-engineering-lead-at-google-distributed-systems-cloud-computing-challenges-ai-integration-cloud-database-trends-accessibility-and-advice-for-aspiring-engineers/51248/