Protegendo a pilha de IA e construindo verdadeira resiliência de IA em escala

Significa proteger todos os componentes que dão suporte à IA, incluindo data lakes, bancos de dados, armazenamentos de vetores, ambientes de desenvolvimento, modelos de IA e infraestrutura em sistemas na nuvem e locais. 

Os ambientes de IA agora combinam sistemas de dados tradicionais com novos componentes vetorizados e nativos da nuvem, ampliando as superfícies de ataque e complicando a governança. 

As organizações muitas vezes carecem de orientação sobre como proteger dados de treinamento, gerenciar dependências e proteger bancos de dados vetorizados e pipelines de IA. 

Uma vulnerabilidade em qualquer parte da pilha de IA pode comprometer todo o sistema, tornando essencial uma proteção unificada e de ponta a ponta. 

Adotando plataformas de proteção unificadas, alinhando equipes multifuncionais e incorporando governança e Recovery às operações de IA. 

Assista ao vídeo aqui para ver a transcrição com marcação de tempo

Bem-vindos a este podcast do SHIFT, transmitido ao vivo de Nova York, no Commvault SHIFT
2025.

Qual é o tema de hoje?

Protegendo a pilha de IA.

O que você precisa saber.

E estou muito, muito feliz por receber dois convidados especiais.

Primeiro, Deb Singh, diretora de TI da Persistent Systems.

Obrigado por estar aqui.

Obrigada.

pela sua presença.

E Michael Fasulo, da Commvault, diretor sênior de marketing de portfólio.

E, devo dizer, há 22 anos na Commvault.

É isso mesmo.

Impressionante.

Então, o que vamos fazer hoje é abordar apenas um pequeno assunto, um assunto minúsculo sobre a proteção
da pilha de IA.

Quero dizer, como sabemos, a IA já está avançando na velocidade da luz e, na verdade, descobrir uma
maneira de protegê-la é o verdadeiro desafio.

Ainda bem que temos esses dois senhores aqui hoje.

Então, Michael, vou começar por você.

Vamos começar por aqui.

Temos muitas camadas.

Temos os sistemas legados.

lagos de dados, bancos de dados, certo, que já temos e que estão lá na camada de base.

Além disso, temos bancos de dados vetoriais e, claro, tudo isso alimentando nossos
sistemas de IA.

Então, talvez você possa começar nos explicando: quão complexa é essa tarefa de simplesmente descobrir uma maneira de
proteger esses três, e com que frequência vocês já estão discutindo isso?

Com bastante frequência, eu diria.

Então,

acho que as pessoas ainda estão tentando entender todos os detalhes, e obviamente há
novos bancos de dados além dos tradicionais; alguns dos tradicionais agora estão adotando

a vetorização; então, sabe, percebemos que os clientes primeiro nos procuram para obter
orientação, certo?

Tentando ser verdadeiros defensores e gestores de dados.

E então, obviamente, com a robustez da nossa plataforma, conseguimos protegê-la
desde as pessoas que desenvolvem código em seus laptops até seus repositórios no GitHub e até mesmo

.

até todas as minúcias internas e a integração dessas aplicações, sejam
elas nativas da nuvem ou até mesmo IA privada no local, juntamente com os próprios LLMs.

Então, proteger realmente todo esse amplo escopo, eu acho, é importante, muito mais do que simplesmente dizer: “ei, eu
tenho essa parte da aplicação de IA que precisa ser protegida”.

É.

Então, Deb, você tem uma tarefa difícil, já que é a CIO.

Estávamos conversando antes de começarmos: são 26 mil — vamos dizer assim — funcionários na sua empresa, certo?

Então, talvez você pudesse começar falando um pouco sobre o que vocês fazem de bom para quem já está
familiarizado e, especificamente, sobre o seu papel na forma como vocês estão enfrentando esse desafio, tanto

externamente — o que, tenho certeza, você está envolvida — quanto internamente.

Com certeza. A So Persistent é uma empresa de engenharia digital com sede na Índia, mas que atende
clientes globais, principalmente na América do Norte.

Se considerarmos minha função

como CIO, tenho dois aspectos diferentes a considerar.

Primeiro, é claro, eu conduzo quatro prioridades na minha função voltada para o interno: crescimento,
lucratividade, otimização e assim por diante, promovendo a experiência dos funcionários e mantendo

a conformidade e a segurança em mente.

Portanto, há quatro prioridades diferentes para mim do ponto de vista interno.

Mas, se considerarmos o lado externo da minha função, eu crio soluções e, é claro, aplico o
que há de melhor em tecnologia

aplico-as aos meus 26 mil funcionários, testo-as e, então, levamos isso aos nossos clientes.

Então, essa é a essência da minha função.

E, ao observar as mudanças e o que está acontecendo atualmente — e eu sempre repito
isso sempre que tenho esse tipo de oportunidade e chego a esse estágio —, possivelmente estamos passando

por um dos momentos mais interessantes da era tecnológica.

Independentemente do que tenha acontecido no passado, esta é uma fase em que a IA está entrando em todos os
aspectos dos negócios de que falamos, afetando a vida da sua empresa, seus

serviços, seus funcionários, seus clientes, em todos os lugares, e isso está acontecendo a uma velocidade realmente,
realmente impressionante; e o que mais importa é a rapidez com que vocês estão alinhando seus

serviços

com todos os controles sobre os quais falamos — segurança, conformidade e, é claro, todos os demais aspectos —
para oferecer essa garantia, os serviços e a qualidade que impulsionam as

.

É um momento interessante.

Inacreditável.

Então, tenho que perguntar: primeiro, fascinante, né?

Você consegue usar sua base de clientes ou sua equipe interna como uma incubadora para essas
coisas, certo, antes que elas cheguem ao mercado externo, e, como o Michael mencionou há pouco, vocês já lidaram

com essas diferentes vertentes, talvez não a parte de IA, mas…

Com que rapidez vocês estão tentando reorientar essas equipes internas, que talvez fossem especialistas clássicos em RDBMS
, para que compreendam todas as novas ferramentas que estão evoluindo tão rapidamente?

Ou vocês precisam contratar pessoal para isso?

Bem, essa é, mais uma vez, uma pergunta interessante.

Se a gente olhar para o momento atual, o conhecimento técnico está aos poucos se tornando secundário.

A principal prioridade que vemos é a compreensão do negócio,

e, é claro, os requisitos relacionados a isso.

Desde que você tenha total clareza na compreensão do negócio, hoje em dia, usando IA,
é possível construir praticamente qualquer solução sem precisar conhecer ou se aprofundar nos

detalhes das pilhas tecnológicas, certo?

E é isso que torna o assunto interessante.

Portanto, estamos observando uma mudança no conjunto de habilidades, que antes se concentrava no lado do desenvolvimento
de núcleo; embora isso ainda continue, há definitivamente uma

diminuição em termos de velocidade e, com o apoio que recebemos de diferentes
modelos de IA, isso está acontecendo em um tempo muito, muito rápido.

Portanto, isso está diminuindo.

Portanto, o tempo que você dedica é para traduzir os problemas de negócios em soluções
concretas e usar a tecnologia com o poder da IA para entregar esses serviços.

A velocidade com que isso ocorre, a velocidade com que as ferramentas mudam, o próprio ecossistema como um todo,

mas como vocês estão conseguindo acompanhar tudo isso?

Ou vocês têm equipes especiais, do tipo “Tiger”, que acompanham tudo rapidamente?

Ou como isso funciona?

Bem, é uma pergunta muito, muito interessante.

E, mais uma vez, há duas partes nisso.

Primeiro, é claro, você precisa de pessoas com a intenção e a atitude certas.

Isso é o que mais importa, mais do que entender a tecnologia de ponta.

Embora a tecnologia avançada continue existindo, hoje em dia já há modelos suficientes — e até mais
do que isso — disponíveis

para, digamos, se aprofundar nesses modelos e utilizá-los na solução que você está
desenvolvendo.

Portanto, é preciso contar com as pessoas certas, e nós temos uma equipe que se concentra principalmente nos problemas de
negócios e em traduzir esses problemas em soluções, utilizando diferentes modelos de IA

para, de certa forma, concretizar a solução; e, seja o que for que façamos hoje, possivelmente temos o
maior número de agentes de IA em operação internamente, prestando todos os

serviços aos funcionários e, é claro, possibilitando que a inteligência de negócios tome
decisões.

Ambas as coisas estão acontecendo.

No ciclo de notícias, seja você otimista ou pessimista, isso é real?

Não é?

Acho engraçado quando ouço as pessoas dizerem: “Isso vai demorar muito tempo”.

Mas quando você conversa com alguém como você, que está à frente de uma empresa muito grande focada nessas
soluções e realmente as vê no dia a dia — elas estão presentes em todos os lugares —,

e você se pergunta:

Como as pessoas continuam otimistas em relação a isso?

Porque isso é simplesmente muito comum.

Quero dizer, a gente vê isso na Commvault também, né?

Não é, Michael?

Então, preciso perguntar sobre todas essas coisas incríveis.

Eles estão fazendo tudo isso.

Quantas pessoas estão pensando em priorizar a resiliência, Michael?

Eu ia perguntar se a segurança vem em primeiro lugar.

Como você está equilibrando velocidade e segurança?

Certo?

Então você está dizendo que todo mundo quer avançar na velocidade máxima.

Mas como você garante que isso seja feito com segurança, sem vazar dados confidenciais
,

patentes e coisas do tipo? Como vocês estão lidando com essas preocupações?

Então, talvez eu coloque da seguinte maneira: veja bem, em tudo o que fazemos, a segurança precisa
ser parte integrante da solução em si, e não algo pensado depois, certo?

A segurança não pode ser uma preocupação secundária.

Então, com a chegada da IA, isso se torna muito mais fácil, e não mais difícil.

Deixem-me tentar explicar com mais detalhes os diferentes modelos e a abordagem que adotamos
hoje.

Temos um conjunto de dados.

Acabamos de falar sobre diferentes séries de dados.

Portanto, os dados são um dos aspectos.

Em segundo lugar, vêm os modelos de linguagem, LLMs, ou como quer que vocês os chamem, modelos de IA — simplificando
.

E, em terceiro lugar, vêm os prompts, onde vocês utilizam os serviços, a engenharia de prompts ou como
quer que chamem isso.

Esses são três aspectos diferentes da criação de um mundo tecnológico dentro de qualquer negócio
que vocês conduzam.

Portanto, é preciso considerar a segurança para cada…

segmento dentro dele.

Vamos falar rapidamente sobre dados.

Acho que, antigamente, os desafios estavam no processamento desses
dados, que costumava ser muito, muito difícil, certo?

Leva muito tempo.

Isso está mudando muito rapidamente, com a disponibilidade de recursos computacionais e o processamento se tornando muito mais fácil.

Então, é possível gerar trilhões de dados muito, muito rápido, quase em tempo real.

Quando isso acontece,

você está definindo os controles corretos com autorização, autenticação e acesso com base na
necessidade, e isso está definido para cada componente individualmente?

Caso contrário, o que acontece é que seu modelo não entende que eles consomem tudo, e
você simplesmente digita um comando no prompt ou o que quer que escreva, que fica imediatamente

visível para você.

Então, você precisa começar pela camada de dados primeiro, certo?

Essa é a primeira parte que você faz.

Em seguida, surge a pergunta:

que tipo de modelos estão usando isso?

Ela oferece suporte a algum tipo de isolamento, às barreiras de proteção ou ao que quer que você costuma mencionar
?

Então, como você está definindo seus modelos para que sigam essas restrições?

Está definido corretamente, de acordo com a estrutura de dados que você possui e com o
aplicativo no qual você vai utilizá-lo?

Então, é preciso considerar os dois lados, certo?

E o terceiro componente está na camada de consumo:

Quem vai realmente utilizá-lo?

Você está definindo isso?

Que tipo de solicitações serão permitidas?

Vou dar só um exemplo.

Digamos que qualquer grande empresa, nesse caso, coloque toda a estrutura de dados no back-end, em
um data lake ou da forma que você preferir, e utilize vários agentes ou outros modelos, modelos de IA, para, de certa forma,

utilizar esses dados.

Agora, a IA compreende todos os aspectos dos dados dessa empresa.

E digamos que um agente mal-intencionado simplesmente entre como uma camada de consumo,

digite um comando do tipo: “Mostre-me as possíveis vulnerabilidades, pontos fracos ou qualquer coisa disponível
que possa ser explorada”.

Isso fica visível em uma fração de segundo.

Isso mesmo.

Certo.

Certo.

certo.

O que antes levava muito tempo para eles reconstituírem, e eles estavam obtendo essas informações de fontes díspares
, tipo: “Uau, você serviu isso numa bandeja de prata”.

É isso mesmo.

Basta criar um LLM para ter acesso a todas as chaves do reino, e tenho certeza de que todos
que estão ouvindo estão dizendo

“Meu Deus, por favor, me dê algumas dicas importantes para levar comigo”, porque é isso que assusta
todo mundo.

É isso que mais importa.

E, portanto, é preciso ter segurança como parte do design em cada componente, dado,
modelo e na camada de consumo, o que é a engenharia de prompts.

Quem pode comprovar que tipo de prompt?

Quais prompts são permitidos?

O que não é permitido?

Quais modelos podem consumir quais dados?

E, é claro, a segurança da camada de dados.

Esses três aspectos precisam ser combinados para gerar o resultado que você espera.

Portanto, dados, identidade dos dados e o próprio aplicativo.

Com certeza.

E quanto à resiliência do aplicativo?

À medida que suas equipes se tornam mais dependentes dessas tecnologias, você sabe que, nas últimas
semanas, houve algumas interrupções nos hiperescaladores; o Claude tem ficado

ficando fora do ar com frequência.

À medida que continuamos a usar essas ferramentas no nosso dia a dia, quando elas ficam fora do ar, isso se torna
catastrófico.

E quanto à resiliência real do próprio aplicativo?

Pergunta muito pertinente.

Quando, por exemplo, adotamos uma abordagem de solução tecnológica tradicional,

se um sistema específico fica indisponível por um determinado período, você ainda consegue se
virar com o Excel, dados offline ou o que for, certo?

Hoje em dia, essa opção não está mais disponível para você.

Tudo é processado em tempo real e você tem acesso a informações em tempo real para tomar
decisões.

E se isso não estiver disponível, basta pensar no impacto.

Você está praticamente paralisando todo o seu negócio.

Portanto, você não corre esse risco.

Certo, então você precisa começar a analisar como está protegendo seu fator de resiliência para cada
componente.

Os três componentes mencionados são a camada de dados, a camada do modelo de IA e a camada de consumo
.

Muitas vezes, vejo grandes empresas que talvez não estejam se concentrando na camada de consumo
.

Pense nisso: quando você está desenvolvendo um aplicativo ou agente específico, você está

permitindo que o agente aprenda com diferentes “prompts”, o que chamamos de engenharia de prompts.

Digamos que a engenharia de prompts não esteja disponível.

Os prompts não estão disponíveis, certo?

Como você vai se virar?

Você tem os dados, tem o mecanismo, mas não sabe como utilizá-los.

Portanto, você precisa se concentrar em cada componente ao analisar a resiliência.

Só assim você será capaz, de certa forma, de se recuperar, restabelecer e conduzir os negócios da maneira
como deveriam ser conduzidos.

Posso perguntar uma coisa?

Sabe, provavelmente as pessoas que estão ouvindo ou comentando estão pensando: “Olha, já estou escrevendo
freneticamente”.

Eu sei disso.

Mas gostaria de perguntar como você organizou toda a sua equipe; talvez algumas dicas
valiosas para a gente sobre como você estruturou as coisas.

Sei que isso pode não ser perfeitamente aplicável para todo mundo, mas vai dar às pessoas a chance
de dizer: “Ei, olha,

essa é uma grande empresa.

Se é assim que ele está organizando as coisas, talvez haja algo que eu possa aprender com
essa taxonomia.

Como você, nos últimos um ou dois anos, ajustou os parâmetros da sua organização?

Eu diria para focar em um aspecto.

Embora os três componentes de que falamos — os dados e os modelos de IA — sejam geralmente
gerenciados de forma centralizada,

portanto, a equipe de TI geralmente gerencia esses componentes.

E você vai perceber uma

aplicação bastante controlada desses dois componentes, e há, sem dúvida, o tipo
certo de mecanismo para dar suporte a isso, com frequências regulares e assim por diante, a fim de garantir que a

resiliência seja mantida.

O maior desafio vem dos engenheiros de IA, que estão, na verdade, trabalhando na prática,
implementando esses componentes e fazendo com que os dados realmente gerem inteligência, certo?

É aí que surgem os desafios,

e os engenheiros de IA enfrentam, sem dúvida, um enorme desafio em permitir que as instruções
sejam copiadas.

Porque, muitas vezes — e essa é uma tendência humana —, sinto que, se tudo o que estou
fazendo está sendo, de certa forma, replicado, então não há valor que eu possa dizer que

trago para a mesa.

É isso que acontece.

Portanto, esse componente,

que impulsiona a mudança e a transformação cultural, alinhando as prioridades para suas iniciativas de IA — como
você está garantindo que esse componente também seja levado em conta?, e isso ocorre no final

prática.

Isso não acontece de forma centralizada.

Esse é o maior desafio, certo?

Sua engenharia de prompts, muitas vezes, ocorre na borda.

Como você está garantindo que tudo isso esteja integrado ao analisar a resiliência de ponta a
ponta?

Desde que você se concentre nisso, tenho certeza de que os dois primeiros componentes,

qualquer organização madura e padronizada lida com isso muito bem.

Mas é no terceiro componente que as pessoas geralmente falham.

Isso é algo que precisa ser integrado.

Caso contrário, você recupera os dados, recupera o modelo, mas não consegue utilizá-los.

Portanto, esse é o maior desafio.

E, claro, a abordagem, eu diria.

Aprendemos isso da maneira mais difícil, mas definitivamente nos concentramos nisso.

E isso é algo em que o público talvez deva se concentrar ao analisar

criar um modelo de resiliência: definitivamente, concentrem-se na parte do prompt, na parte do auxílio e
no que os engenheiros estão fazendo.

É possível para vocês recuperar todo o sistema de ponta a ponta?

Chris, posso interromper?

Sim, fique à vontade.

Então, você mencionou algo sobre o qual eu adoraria saber um pouco mais.

Você disse que aprendeu da maneira mais difícil.

Como sua organização está aprimorando o conhecimento sobre IA para garantir
que todos entendam completamente

essas ferramentas poderosas que têm à disposição?

Tudo bem.

Se olharmos para os últimos 18 meses, mais ou menos, certo, a IA se tornou parte do mainstream.

É claro que ela já existe há muito tempo; nos últimos 12 a 15 anos, a IA sempre esteve presente.

Mas a IA generativa, com os computadores agora facilmente acessíveis, ganhou
destaque.

Com isso, empresas como a nossa

criamos diversos aceleradores e propriedades intelectuais que usamos para gerenciar o ciclo de vida do
desenvolvimento de produtos, da criação de soluções e assim por diante.

E muitas vezes — e é por isso que falei em “caminho difícil” —, muitas vezes, ao criar essas
soluções, tendemos a ignorar a necessidade de garantir que o componente de engenharia de resposta

tenha a mesma

ou a mesma prioridade em seu ecossistema geral.

E quando você faz isso em grande escala — já que estamos falando de milhares de usuários ou engenheiros de IA
trabalhando nisso —, acaba deixando passar certos componentes, porque cada engenheiro de IA traz

um certo valor e para garantir que as coisas estejam realmente distribuídas.

Então, você quer garantir que cada componente esteja presente e traga esse
elemento de inteligência, seja lá o que estiver sendo criado.

Porque, no fim das contas, esses são os ativos de propriedade intelectual que você está construindo, e eles estão se tornando parte
do seu modelo geral de resiliência, para que você possa realmente usá-los com

confiança, é claro, para usuários internos, clientes ou qualquer que seja a sua atividade.

Ótimo.

Sabe, é interessante.

Vocês são grandes o suficiente para ter engenheiros de IA, podem arcar com os custos e têm vários deles.

E tenho certeza de que muitas pessoas que estão ouvindo estão pensando: “Queremos

chegar ao ponto em que possamos arcar com os custos de vários funcionários para fazer isso.

E há muitos casos de contratação em regime de meio período desse tipo de profissional altamente qualificado, certo?

Tudo o que você está falando, especialmente a engenharia de prompts, todas essas questões ficam ainda
mais graves quando você não tem controle sobre essas pessoas em tempo integral.

Então, imagino que a importância que você está mencionando seja ainda maior, certo, se você estiver
fazendo isso de forma fracionada.

Então, Michael, se me permite perguntar, quer dizer, a gente conhece o nosso cantinho do mundo.

Estamos tentando crescer, certo?

Porque temos que fazer tudo o que a Deb está falando.

Como estamos lidando com isso?

Quero dizer, como a Commvault está tentando, por um lado, manter os pés no chão em relação ao que fazemos e, por outro, expandir para
garantir que estejamos cobrindo essas novas frentes?

Sim, então acho que, logo no início de nossa jornada com IA, demos um grande passo para trás e pensamos: “Como
podemos criar um conjunto de princípios de design aos quais vamos nos ater,

independentemente de como a tecnologia mude

para que ela se baseie na segurança e, no fim das contas, as soluções que entregamos sejam
confiáveis?

Acho que o mais importante é que você realmente queira ser confiável e, se formos
bons gestores de dados — ou os melhores —, essa confiança é imprescindível.

Simplesmente não podemos vacilar nisso.

Então, a equipe executiva analisou rigorosamente as informações que tínhamos na época, usando uma “bola
de cristal” para prever como tudo isso iria evoluir.

E acho que criamos esses princípios e, a partir deles, desenvolvemos nossas
soluções, não apenas para proteger a IA, mas para aproveitá-la dentro do produto, sem usar

dados dos clientes.

E também fornecendo conjuntos de dados à IA para enriquecê-los.

Então, acho que ter essa base — e, mais uma vez, é por isso que perguntei sobre alfabetização —, porque passamos
por um exercício semelhante internamente, no qual era como se disséssemos: se sabemos que esse

gigante está diante de nós, queremos garantir que todos, de certa forma, entendam como processar
informações da maneira certa, sem usar suas próprias coisas

o tempo todo.

Então, acho que tudo isso, de certa forma, contribui para essa combinação perfeita de como lidamos com isso
, para que possamos continuar sendo confiáveis e fornecer dados confiáveis aos nossos clientes.

Tenho que perguntar, né?

Quero dizer, não quero te colocar na berlinda, mas o que pensamos e como estamos nos saindo é uma
coisa.

O que realmente estamos fazendo por você, como cliente, é o mais importante.

E talvez eu possa até ampliar isso para, digamos, o setor de proteção de dados em
geral.

Se me permite perguntar: como estamos nos saindo como grupo e o que você precisa de nós, considerando
todos os projetos e todas as solicitações que você recebe dos clientes? Onde

podemos melhorar?

Bem, esse é um ponto interessante.

Foi uma pergunta complexa.

É uma pergunta interessante.

Tudo bem.

Acho que vou voltar, hum, a quase três anos atrás,

quando começamos essa parceria; é claro que já usávamos a Commvault antes disso também
. Estávamos trabalhando em uma grande reformulação de nossa pilha de tecnologia, e foi

na época em que buscávamos um parceiro que se alinhasse à nossa abordagem em relação aos dados e
nos ajudasse a implementar essa arquitetura de resiliência, que nos daria a garantia de

definir RPOs, RTOs e, é claro, realizar os testes de simulação regulares e assim por diante, de
modo que tudo o que for definido no papel, na implementação e nos testes — esses três aspectos —

sejam levados em conta; e devo dizer que, sem dúvida, seguimos a abordagem padrão para um
CIO: analisar as tecnologias possíveis, avaliar a maturidade das tecnologias disponíveis, e

a maior vantagem que percebi na Commvault foi a flexibilidade.

Flexibilidade para trabalhar com o cliente de forma persistente e criar soluções que se
alinhem aos requisitos do setor que tínhamos naquele momento e, ao mesmo tempo,

manter essa flexibilidade ao longo do tempo.

E o motivo pelo qual digo que isso é o mais importante é: basta pensar em como era há três anos
.

A IA já existia, sem dúvida, mas não nessa escala.

E como…

o mundo da tecnologia está mudando muito, muito rápido, se tivermos uma solução de backup que
não se adapte a essa dinâmica de mudança, você vai imediatamente acabar com uma

solução obsoleta, né?

Isso não vai mais ajudar.

À medida que a maturidade evolui, à medida que novas tecnologias surgem, à medida que a dinâmica atinge o mercado de tecnologia,
o quanto somos flexíveis para nos alinharmos a essa exigência e com que rapidez estamos agindo.

Porque cada solução, cada cliente é diferente; cada solução é diferente.

Então, com que rapidez você está pronto para se adaptar.

Sinto-me muito, muito à vontade trabalhando com a Commvault, e isso continua até hoje.

Bem, obrigado pela sua franqueza.

Sim, muito obrigado.

E Michael, vejo você sorrindo ali.

Nossa!

Que depoimento, né?

Tipo, uau, os clientes falando sobre, sabe, uma arquitetura criada especificamente para esse fim.

E veja só, isso foi bem intencional.

E, sabe, como o Chris disse, estou aqui há 22 anos.

Eu vi de tudo, desde aquela estrutura monolítica à moda antiga até o que temos hoje.

E essa escala e resiliência estão incorporadas na essência do que realmente construímos.

Tudo isso é possibilitado pela arquitetura.

Portanto, essa flexibilidade e a forma como ela funciona, especialmente da maneira como você descreveu, foram totalmente
intencionais.

E fico feliz que você tenha conseguido aproveitar isso para resolver não só os problemas que
tinha há três anos, mas também os problemas de hoje.

E, claro, os problemas que você terá amanhã.

Isso foi incrível.

Agradeço muito por você ter entrado nesses detalhes.

Fantástico.

E sabemos que precisamos continuar escrevendo porque o prazo de três anos continua, certo?

Sei que você quer definir isso.

Nunca.

Isso nunca acaba.

Então, sabe, para encerrar, há algo que você gostaria de acrescentar… ah… para todo mundo
que já está no caderno seis, neste momento, com a caneta número quatro, rabiscando sem parar.

Mas tem alguma coisa que você gostaria de deixar para eles que a gente ainda não tenha conversado?

Não, acho que, de um ponto de vista geral,

, concentre-se nas prioridades do seu negócio.

Defina com muita clareza o que você quer alcançar.

Sim, tudo bem, desde que você tenha clareza sobre suas necessidades, há soluções e
parceiros para trabalhar com você a fim de atender a essas necessidades.

Mas se você não tiver muita clareza sobre o que está tentando alcançar
, isso gera confusão e você acaba entrando em

discussões um tanto desconfortáveis, o que é absolutamente necessário evitar.

Portanto, antes de mais nada, entenda suas necessidades, defina as prioridades tecnológicas e encontre um
parceiro que seja flexível o suficiente para trabalhar com você nessa dinâmica.

É isso que eu diria.

Uma lição de vida, uma lição de vida.

Obrigado por estarem aqui.

Falando do SHIFT.

Mas, acima de tudo, obrigado pela parceria e pela confiança na
Commvault.

Isso significa tudo para nós e agradecemos muito.

Obrigado, Commvault.

Foi realmente ótimo ter vocês aqui e estamos ansiosos pelo futuro.

Obrigado.

E Michael, obrigado.

Absolutamente fantástico.

Sua visão, ao longo dos anos em que esteve aqui, é simplesmente fantástica.

Então, para encerrar…

Ah

Vamos reembolsar vocês por todo o papel que usaram para anotar o que foi simplesmente um
conjunto incrível de conselhos.

Deb, obrigado a você e ao Michael.

E para quem quiser saber mais, acesse readiverse.com.

Acabamos de lançar esse site novinho em folha, que está repleto de informações, blogs, white
papers, vídeos e é atualizado constantemente

para mantê-los a par de tudo o que a Deb e o Michael têm falado, e
queremos o feedback de vocês.

É lá que vocês encontrarão pontos de partida para tudo o mais, tudo o que é Commvault.

Então, Chris Mierzwa, por este podcast do SHIFT Live aqui na cidade de Nova York para 2025.

Obrigado por se juntarem a nós.

Tenham um ótimo dia.

Obrigado.

Obrigado.

você