이 촛불을 켜자

1961년에 앨런 셰퍼드(Alan Shepard)는 우주 최초의 미국인이 되기 직전인 작은 캡슐에 앉아 있었습니다. 물론 일련의 끝없는 지연이 있었습니다. 그는 그 시대의 가장 상징적인 문구 중 하나에서 다음과 같이 말했습니다. "나는 너희들보다 훨씬 더 멋있어. 너희들의 작은 문제를 해결하고 촛불을 켜는 게 어때?" – 스위치를 켜고 내 꼬리 아래에 있는 78,000lb/f 폭죽의 추진기에 불을 붙이고 모든 것이 계획대로 진행되기를 바라자고 말합니다. 혹은 줄여서 '가자, 나 이거 갖고 있어…'

오늘 Qumulo에 입사했는데 가장 먼저 받은 질문은 “왜?”였습니다. 두 번째로 많이 받은 질문은 “그래서 더그 씨, 이번에는 무엇을 만들 거예요?”였습니다.

잠시 시간을 내어 두 가지 모두에 대해 차례로 설명하겠습니다.

첫째, 저는 Arista에서 보낸 시간을 정말 좋아했습니다. 저는 운 좋게도 품질, 고객 성공, 고객 친밀성에 대한 높은 기준을 설정한 유능한 전문가들과 함께 일할 수 있었습니다. 그곳에서 보낸 시간은 좋은 제품을 만드는 것이 어떤 것인지에 대해 제가 가졌던 모든 기대를 재설정했습니다. 또한 시장 변화를 파악하고, 자본 효율성을 높이고, 함께 일할 뛰어난 인재를 고용하는 것이 중요하다는 사실도 배웠습니다.

Qumulo를 보기 시작했을 때 나는 거의 무서울 정도로 많은 유사점을 보았습니다. 고객에게 높은 가치의 기능을 제공하는 데 진심으로 관심을 기울이는 훌륭한 인력과 문화로 구성된 팀입니다. '배송하고 고객이 알아내도록 하는 것'보다 '제대로 하는 것'을 우선시하는 혁신적인 엔지니어링 팀입니다. 저는 연결된 고객 성공 모델과 놀라운 잠재력을 지닌 회사를 구축하는 과정에서 혁신을 보았습니다.

나는 또한 시장 역학, 큰 추세를 살펴보고 회사가 가장 의미 있는 추세를 파악하고 참여할 수 있는 좋은 위치에 있는지 확인하는 데 많은 시간을 보냈습니다. 예를 들어:

응용 AI – 'AI 훈련/학습' 물결은 이미 지나갔고 AI 학습에 이상적인 고성능 객체 저장소를 구축하는 일련의 집중 회사들에 의해 잘 서비스되었습니다. 그러나 이것이 다소 제한된 시장이라는 느낌이 들었습니다. 거래를 위한 학습 모델을 만들기 위해 수십만은 아니더라도 1,000개의 GPU를 요구할 수 있는 규모와 인적 자본을 갖춘 기업과 조직이 얼마나 되는지 말입니다. , 광고 게재, 자율 주행 또는 선거 영향? 수십, 아마도 100개 정도?

그러나 자체 모델을 구축하고 개선할 인적 자본이 없지만 GPT 4o 또는 미래의 GPT5와 같은 성숙한 LLM의 기능을 '충분히 그 이상'으로 보고 기존 엔터프라이즈 데이터를 데이터가 모델의 일부가 되지 않는 공개 또는 오픈 소스 AI 모델인가요? 이것은 나에게 훨씬 더 크고, 주류이며, 지속 가능한 시장처럼 느껴졌습니다.

네트워크 연결 -> 네트워크 통합: 나 또한 너무 솔직하게 '네트워크 연결 스토리지'라는 말을 듣는 것이 계속 지루해졌습니다. 잠시 지나치게 투명하게 해보자: '네트워크 연결됨' – 그럼 이더넷 포트를 연결하셨나요? 네트워크로 연결된 분산 시스템의 통합된 부분이 되는 것에는 훨씬 더 많은 것이 있습니다! 그래서 왜 안돼 '네트워크 통합' – 우리는 이러한 역사적 사일로를 넘어 더 나은 분산 시스템을 구축하고, 실무자로서 우리 모두가 처음부터 원했던 방식으로 함께 작동하도록 설계된 기능과 기능을 갖춘 시스템을 구축합니다! 간단한 예 - 일상적인 백업보다 우선순위가 높은 복제본 재구축을 우선적으로 수행할 수 있습니까? TLS 443을 사용하여 모든 것이 포트 1.3을 통해 실행되는 경우 네트워크에서는 거의 불가능합니다. 그러나 네트워크에서 스토리지 대상까지 신뢰 경계를 확장하고 코드형 인프라 모델과 통합하면 어려운 일도 가능해지며 가능성이 새로운 표준이 됩니다.

며칠 동안 계속할 수도 있습니다... 제가 좋아하는 점은 시스템 수준의 관점으로 기존 시장을 살펴보고 다음과 같은 질문을 할 수 있다는 것입니다. "시스템 운영자, 스토리지 엔지니어링 및 책임자의 마음을 사로잡을 수 있는 것은 무엇입니까?" 인프라?” 동시에 우리가 서비스를 제공하기 위해 존재하는 조직의 경영진/비즈니스 우선 순위에 직접적으로 매핑되는 기능을 제공하면서 우리가 개발 중인 분산 시스템을 불가분하게 연결하는 기능을 만듭니다.

이제 스토리지는 데이터에 관한 것입니다. 엔터프라이즈 데이터 세트는 무어의 법칙이 실리콘에서 흡수할 수 있는 것보다 더 빠르게 증가하거나 면적 밀도가 증가하고 있습니다. AI는 이전보다 더 빠른 데이터 성장과 더 많은 데이터 소비를 촉진하고 있습니다. 향후 4~5년 안에 인류 역사상보다 더 많은 데이터가 생성될 가능성이 높습니다.

'소프트웨어가 세상을 먹고 있다'와 '데이터가 새로운 석유'라면 해당 데이터에는 효율적인 정제, 신뢰할 수 있는 저장, 사려 깊은 배포, 그리고 단지 '펌프 앤 덤프'가 아닌 시간이 걸리는 청지기와 관리인이 필요합니다. 오늘날 조직이 직면한 최우선 과제를 해결하는 동시에 신뢰성, 내구성 및 품질에 집중합니다.

이것은 앞으로 다가올 일에 대한 약간의 예고편이지만 어디서나 실행 가능한 모델, 클라우드 기반 구현 및 글로벌 네임스페이스를 결합하면 데이터를 중요한 비즈니스 자산으로 보고 "모든 것"에 간단히 액세스할 수 있습니다. , Everywhere, All At Once”—매우 거친 영화를 의역합니다.

"가자, 이거 얻었어..."

dg

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