En 1961 Alan Shepard estaba sentado en una diminuta cápsula, a punto de ser el primer estadounidense en el espacio y, por supuesto, se produjeron una serie de interminables retrasos. En una de las frases más icónicas de la época dijo, "Soy mucho más guay que vosotros, por qué no arreglas tu problemilla y encendemos esta vela" - diciendo, acciona el interruptor y enciende los propulsores de este fuego artificial de 78.000 lb/f bajo mi cola y esperemos que todo salga según lo previsto. O, en pocas palabras, "Vamos, yo me encargo..."
Hoy me he unido a Qumulo, y la pregunta número uno que he recibido ha sido: "¿Por qué?" La segunda pregunta más formulada ha sido: "Entonces Doug, ¿qué vas a construir esta vez?"
Permítanme que me tome un momento para abordar ambos temas..
En primer lugar, me encantó mi tiempo en Arista. Tuve la suerte de trabajar con profesionales consumados que pusieron el listón muy alto en cuanto a calidad, éxito del cliente e intimidad con el cliente. El tiempo que pasé allí reajustó todas las expectativas que tenía sobre lo que es crear un buen producto. También me enseñó la importancia de captar las inflexiones del mercado, ser eficiente con el capital y contratar a personas excepcionales para trabajar.
Cuando empecé a estudiar Qumulo, vi tantos paralelismos que casi me asusté. Un gran equipo de personas y una cultura que realmente se preocupaban por ofrecer capacidades de alto valor a sus clientes. Un equipo de ingeniería innovador que daba prioridad a "hacerlo bien" frente a "enviarlo y dejar que el cliente lo resuelva" Vi innovación en la creación de modelos de éxito de clientes conectados y una empresa con un potencial increíble.
También pasé mucho tiempo analizando la dinámica del mercado, las grandes tendencias, y viendo si la empresa estaba bien posicionada para captar las más significativas y participar en ellas. Por ejemplo:
IA aplicada - la ola de la "formación/aprendizaje de IA" ya había pasado y estaba bien atendida por una serie de empresas centradas en la creación de almacenes de objetos de alto rendimiento ideales para el aprendizaje de IA. Sin embargo, me dio la impresión de que se trataba de un mercado un tanto limitado. Es decir, ¿cuántas empresas y organizaciones tienen la escala y el capital humano necesarios para demandar miles, si no cientos de miles, de GPU para crear un modelo de aprendizaje para el comercio, la publicidad, la conducción autónoma o la influencia electoral? ¿Unas pocas docenas, quizá 100?
Sin embargo, ¿cuántas empresas no disponen del capital humano necesario para construir y perfeccionar sus propios modelos, pero consideran que las capacidades de un LLM maduro como GPT 4o o el futuro GPT5 son "más que suficientes" y desean incorporar sus datos empresariales existentes a un modelo de IA público o de código abierto SIN que sus datos pasen a formar parte del modelo? Esto me parece un mercado mucho mayor, más generalizado y más sostenible.
Conectado a red -> Integrado en red: También, probablemente con demasiada sinceridad, me aburría oír "almacenamiento conectado en red" Seamos transparentes por un momento: red adjunta - ¿Así que ha conectado un puerto Ethernet? Hay MUCHO MÁS en formar parte de un sistema distribuido en red ¿Por qué no integración en red - donde cruzamos estos silos históricos, construimos mejores sistemas distribuidos, y construimos sistemas con características y capacidades que están diseñados para trabajar juntos de la forma en que todos, como profesionales, ¡desearíamos que lo hubieran hecho desde el principio! Un ejemplo sencillo: ¿podemos dar prioridad a la reconstrucción de una réplica de alta prioridad antes que a una copia de seguridad rutinaria? Es casi imposible en la red cuando todo se ejecuta a través del puerto 443 con TLS 1.3. Sin embargo, al ampliar el límite de confianza desde la red hasta el destino de almacenamiento e integrarlo con un modelo de infraestructura como código, lo difícil se convierte en posible, y lo posible se convierte en el nuevo estándar.
Podría seguir durante días... lo que me encanta es ser capaz de mirar a un mercado existente, con una visión a nivel de sistemas y hacer la pregunta: "¿Qué podemos construir que deje boquiabiertos a los operadores de sistemas, a los ingenieros de almacenamiento y a los responsables de infraestructuras?" y, al mismo tiempo, crear capacidades que vinculen inexorablemente los sistemas distribuidos que estamos desarrollando con la entrega de las características y capacidades que se corresponden directamente con las prioridades ejecutivas/empresariales de las organizaciones a las que debemos servir.
Ahora, el almacenamiento gira en torno a los datos. El conjunto de datos empresariales crece más rápido de lo que la Ley de Moore puede absorber en silicio o con una mayor densidad de área. La IA está impulsando un crecimiento de datos más rápido y un consumo de datos mayor del que hemos visto nunca: en los próximos 4 o 5 años se generarán más datos que en toda la historia de la humanidad.
Si "el software se está comiendo el mundo" y "los datos son el nuevo petróleo", entonces esos datos necesitan una refinería eficiente, un almacenamiento fiable, una distribución cuidadosa y un administrador y cuidador que no se limite a "bombear y verter", sino que se tome el tiempo necesario para centrarse en la fiabilidad, la durabilidad y la calidad, al tiempo que aborda las principales prioridades a las que se enfrentan las organizaciones hoy en día.
Esto es un pequeño adelanto de lo que está por venir, pero cuando combinas un modelo de ejecución en cualquier lugar, una implementación nativa en la nube y un espacio de nombres global, puedes considerar realmente tus datos como un activo empresarial material y acceder simplemente a "Todo, en todas partes y a la vez", parafraseando una película bastante alocada.
"Vamos, tenemos esto..."
dg
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