Külalisprofessor Satish Narayana Srirama mobiili- ja pilvearvutuste laborist ning praktilisest IT-õppest

Satish Narayana Srirama töötas Tartu Ülikoolis 11 aastat, aastatel 2009–2020, esmalt järeldoktorina ja lõpuks suurandmete juhtivteadurina. Praegu on ta Indias asuva Hyderabadi Ülikooli professor, kuid külalisprofessori ning mobiili- ja pilvearvutuste labori asutaja ja liikmena endiselt Tartu Ülikooliga seotud.

Intervjuu temaga venis märkamatult pikaks, et jagasime selle kahte ossa. Esimeses osas jutustas Satish oma teekonnast, mis tõi ta väikesest Lõuna-India külast Saksamaale ja seejärel Eestisse. Siinses, teises osas räägib Satish mobiili- ja pilvearvutuste laborist, pilv-, serv- ja uduandmetöötlusest, õpetamisest ning sellest, mida tulevased teadlased peaksid tehisaru ajastul õppima.

Kuidas sündis mobiili- ja pilvearvutuste labor?

Tartu Ülikooli tulles töötasin hajussüsteemide uurimisrühmas ja tegelesin pilvepõhise teadusarvutusega. Uurisime koos asjahuviliste tudengite Pelle Jakovitsi, Vladimir Sori ja Toomas Römeriga suuremahulist andmeanalüüsi pilves ning ettevõtterakenduste viimist pilvekeskkonda.

Hiljem ühendasin selle töö oma doktoritöö teemaga, milleks oli mobiilsete hostide kasutamine ettevõtte teenuste integreerimiseks. See andis meile uue uurimissuuna – mobiilse pilvandmetöötluse. Meiega liitus veel väga asjalikke üliõpilasi, sh Huber Flores, Carlos Paniagua ning minu esimene doktorant ja järeldoktor Chii Chang. Kui teadustulemused hakkasid konkreetsemat kuju võtma, nimetasime töörühma mobiili- ja pilvearvutuste laboriks.

Oluline murdepunkt saabus 2014. aastal, kui saime Eesti Teadusagentuuri stardigrandi. See võimaldas laboril oma tegevust koondada ja tugevdada, uusi talente kaasata ja kujuneda selge fookusega uurimisrühmaks. Tipphetkel kuulusid sellesse professor, lektor, kolm järeldoktorit, viis doktoranti ning hulk magistri- ja bakalaureusetudengeid.

Mille üle oled neist 11 aastast arvutiteaduse instituudis kõige uhkem?

Olen uhke, et minu areng Eestis oli nii mitmekülgne. Avaldasime mainekates teadusajakirjades ja tutvustasime konverentsidel artikleid pilvandmetöötluse, värkvõrgu, hajussüsteemide ja sellega seotud valdkondade kohta. Minu töö pilvandmetöötluse alal pälvis rahvusvahelist tunnustust ja mul oli võimalus olla koos Melbourne’i Ülikooli professori Rajkumar Buyyaga sellekohase mõjuka artikli „A Manifesto for Future Generation Cloud Computing“ kaasautor.

Olen uhke ka üliõpilaste üle. Mitmed neist on asutanud edukaid ettevõtteid või aidanud kõvasti kaasa valdkonna arengule. Head näited on Vladimir Sori loodud Plumbr, mis kasvas välja tema doktoritööst, Carlos Paniagua loodud Glia ning Toomas Römeri ZeroTurnaround.

Samuti rajasime Telia toel instituudis värkvõrgu labori, kus uurisime ja näitasime nutikodu ja -kontori lahendusi. See tõmbas ligi väga palju külastajaid, suursaadikutest ja rektoritest kuni kooliõpilaste ja õpetajateni.

Milline oli üliõpilaste osa laboris?

Ilma Tartu Ülikooli tudengiteta poleks ma seda kõike saavutanud. Mitmed neist olid mobiili- ja pilvearvutuste laboriga seotud terve oma õpingute aja. Näiteks Jakob Mass liitus juba bakalaureusetudengina ning jätkas ka magistri- ja doktoriõppes.

Meil polnud laboris jäika hierarhiat. Usaldasime kollektiivset arengut ning soodustasime avatud arutelu ja tervet konkurentsi. Marlon Dumas nimetas algusaastatel meid naljatamisi vennaskonnaks.

Tänu tudengitele oli praktiliseks uurimistööks palju rohkem võimalusi. Paljud töötasid ettevõtetes või juhtisid oma firmat ning tõid laborisse lahendamiseks probleeme päris elust. Püüdsime pakkuda neile akadeemilisest vaatenurgast paremaid lahendusi. See on minu arvates ka üks Eesti iduettevõtluse edukuse põhjuseid.

Kuidas on sinu teadustöö kese aastate jooksul muutunud?

Oma doktoritöös aastatel 2004–2008 käsitlesin mobiilsete hostide kasutamist ettevõtte teenuste integreerimiseks, s.t seda, et nutitelefonid võimaldaksid veebiteenuseid kasutada ja neid ka ise pakkuda. Järeldoktorantuuris alates 2009. aastast keskendusin pilvepõhisele teadusarvutusele: suuremahulisele andmetöötlusele pilves MapReduce’i abil, rakenduste üleviimisele pilve ning pilvandmetöötluse majanduslike ja kasutuselevõtu mudelite väljatöötamisele.

2011. aastal ühendasime oma teadmuse mobiili- ja pilvearvutuse alal, et uurida pilveteenuste rakendamist mobiiltelefonides selliste arvutusmahukate ülesannete jaoks nagu näotuvastus ja sensoriandmete analüüs. Neid ülesandeid ei olnud võimalik nutitelefonides täielikult täita, selleks oli vaja palju võimsamaid pilvearvutusressursse.

Kui värkvõrk 2015. aasta paiku teadusteemana esile tõusis, osutus meie varasem kogemus väga kasulikuks. Liikusime serv- ja uduandmetöötluse juurde, kus sensoriandmete töötlemiseks ja seadmete juhtimiseks kasutatakse lähedal paiknevaid arvutusressursse, et vähendada viiteaja, võrgukoormuse ja privaatsusega seotud riske.

Praegu keskendub mu teadustöö peamiselt hajutatud servandmetöötluse analüütikale kogu serva-udu-pilve ahelas. Tegeleme serverivabade andmekonveierite, hajustöötluse ja andmeanalüüsiga piiratud ressurssidega uduseadmetes, liitõppega ning uduandmetöötluse ja suurte keelemudelite ühendamisega.

Millised serv- ja uduandmetöötluse probleemid on siiani lahendamata?

Uduandmetöötlus on teaduses pälvinud suurt tähelepanu alates umbes 2012. aastast. Uuritud on raamistikku, simulaatoreid, ressursihaldust, paigutusstrateegiaid, teenusekvaliteeti, majandusmudeleid jne. Kuid rohkem kui kümne aasta järel ei näe me endiselt suuri avalikke või erasektori uduandmetöötlusvõrke, mis toetaksid ulatuslikke värkvõrgu rakendusi.

Enamik teaduskirjandusest põhineb endiselt juhtuuringutel, väikestel katseplatvormidel või simulatsioonidel. Üks oluline põhjus on see, et uduandmetöötlus pole veel pakkunud ettevõtetele selget ärilist kasu. Samuti puuduvad piisavad suuremahulised testkeskkonnad, kus prototüüpe realistlikult hinnata.

Teine esilekerkiv teema on kvantarvutus. Kui võimsad kvantarvutid muutuvad laialdaselt kättesaadavaks, võib saada oluliseks kvantpilvandmetöötlus. Uduandmetöötlus kujutab endast sisuliselt kasutajale lähedal asuvat pilve, aga peaksime juba küsima, mida tähendab kvantpilvandmetöötluse areng serv- ja uduandmetöötlusele.

Sinu viimased raamatud keskenduvad tugevalt praktilisele õpetamisele. Kas see sai alguse Tartust?

Väga suurel määral. Tartu Ülikoolis pöörasime suurt tähelepanu tehnoloogia praktilisele rakendamisele. 2010. aasta paiku tehti arvutiteaduse instituudis väga hea otsus: iga loengu juurde peab kuuluma harjutus või praktikum, ka teoreetilised ained pole erand.

Hyderabadi Ülikooli minnes tahtsin selle õpetamisstiili kaasa võtta. Hakkasin lisama oma kursustele iganädalasi praktilisi harjutusi, aga mõistsin, et selle toetamiseks pole piisavalt häid õpikuid. Nii hakkasingi ise kirjutama tugeva praktilise fookusega raamatuid.

Raamatu „Mastering Cloud Computing“ esimene trükk ilmus 2013. aastal ja see leidis laialdast kasutust. Nüüd ilmus uus väljaanne, mis hõlmab ka viimase kümnendi arengut, sh konteinereid, pilvepõhist värkvõrku, udutöötlust, tehisarule ja masinõppele keskendunud pilvtöötlust, DevOpsi ja kvantpilve. Töötasin selle kallal koos professor Rajkumar Buyya ja oma endise Tartu Ülikooli doktorandi Shivananda Poojaraga.

Teine raamat, „Mastering DevOps: A Cloud Engineering and Data Science Perspective“, kasvas välja DevOpsi kursusest, mille töötas välja ja mida andis arvutiteaduse instituudis Chinmaya Dehury.

Kuidas erineb raamatu kirjutamine teadusartiklite kirjutamisest?

Teadusartiklite puhul on fookus uudsusel ja tulemuste korrektsel esitamisel, sageli väga piiratud mahus. Õpikutes on tähelepanu keskmes selgitamine, et aidata lugejal teemat mõista ja praktilise lähenemise abil enesekindlust kasvatada.

Raamatute puhul tuleb ka kirjastajat veenda, et teos on lugejatele väärtuslik ja majanduslikult mõistlik. Selles mõttes on raamatute kirjutamine ja avaldamine minu jaoks olnud keerulisem kui tugeva teadusartikli avaldamine.

Milline on suurepärane magistrant või doktorant?

Suurepärast tudengit tõukab tagant uudishimu ja siiras soov probleeme mõista ja lahendada. Tehnilised oskused on olulised, kuid sama tähtis on visadus, võime õppida ebaõnnestumistest ja edasi pürgida. Head tudengid võtavad oma töö eest vastutuse, mõtlevad iseseisvalt ega karda uurida uusi suundi. Nad väärtustavad koostööd, väljendavad oma mõtteid selgelt ja on tagasisidele avatud.

Millist nõu annaksid praegustele Tartu Ülikooli tudengitele?

Kasutage maksimaalselt ära vabadust ja võimalusi, mida Tartu Ülikool pakub. Olge uudishimulikud, otsige uusi teadmisi ka väljaspool oma õppekava ning ärge kartke võtta ette keerulisi probleeme. Rajage teadmistest tugev aluspõhi, kuid arendage ka oskust iseseisvalt mõelda ja eeldusi kahtluse alla seada.

Teadustöö käib sammhaaval, mitte suurte hüpetega. Suhelge õppejõududega, tehke koostööd kaasüliõpilastega ning küsige varakult ja tihti tagasisidet. Konverentsidel osaledes rääkige inimestega, tutvustage oma tööd ja õppige teistelt – need kontaktid kujundavad sageli ideid ja tulevast koostööd.

Tehisaru ajastul vajavad noored teadlased ka kriitilist mõtlemist. Tehisaru võib küll teadustööd kiirendada ja tulemuslikkust suurendada, kuid sellega kaasnevad omad ohud: liigne sõltuvus, pealiskaudsem arusaam asjadest ja kalduvus käia sissetallatud rada, selle asemel et mõelda originaalseid mõtteid. Tugev aluspõhi, põhjalik ülekontrollimine ja teaduseetika on olulisemad kui kunagi varem.

Ka õpiränne on väga väärtuslik, see annab võimaluse näha erinevaid teaduskultuure ja mõtlemisviise ning luua võrgustikke. Kasutage seda õppimiseks ja kujundage selle abil enda ümber tugev teadusökosüsteem.