For almost 20 years, Micheline defended indigent criminals in the Seattle courts and fought for workers’ rights. Now, she is forging a path to data center network engineering and CCIE certification. Follow@michyfishmurphy.on twitter. Read hertechnical blogs和她的看法网络中的妇女。
在10月4日星期五上午8点至晚上12:15，观看Aruba的Livestream在Aruba的Livestream。
Jamie Easley：你是如何进入网络的？从律师到工程师是一个不寻常的中型职业变化。
米什：我是近二十年的律师。我已经完成了我所在地区的一切，我已经达到了很多停滞的地方。除逐步上没有改变法律。
我的丈夫说这是做不同的事情。他说，你应该做我做的事。他是一个数据中心建筑师。我问，你做了什么？这是旅程的开始。
现在，我正在为CCIE学习全职，而且我是我自己的邪恶任务情妇。当我没有学习时，我写了一个技术博客，一个社交博客，我今年冬天正在训练滑雪巡逻。
Jamie: What keeps you motivated in networking?
米什：我真的很喜欢学习。我遇到了一个饱和点，但在光速迅速下的网络变化。让我的大脑围绕着新想法让我保持动力。
网络是我的三十分之一：学习，故障排除和帮助人们。
杰米：我们如何鼓励更多的年轻女性专注于科技的职业？
米什：There’s a lot of talk about making STEM programs more available to girls, but on the supply end, there’s already a good emphasis.
坦率地说，现在最突破的地方是，该行业不会占据妇女在现场。我们需要三件事。我们需要更多女性领导地位和更多妇女在科技场日和其他活动中发言。
我们需要男人加强。这不是关于指导还是不冒犯。科技产业由男性建造，男性将不得不成为解决方案的一部分。
最后，我们需要的数字是关闭性别支付差距。男人和女人的动机是相同的事情：赚钱并提出承诺。如果男性同事得到更多的职业机会或支付更多，那么女性预计会处理停滞不前的工资增长，难怪科技行业出血妇女。
杰米：你为什么成为网络场日的代表？
米什：I went to Cisco Live and met a lot of people in real life with whom I had been corresponding and reading their blogs. What I took away is this industry is all about the human network. It’s not about moving packets. It’s about making connections.
我可以解决很多实例，因为我认识人们，我可以解决问题。或者我可以帮助别人，因为他们知道我的技能。在某种程度上，这就是律师的运作方式。他们可能没有所有的信息，但他们知道谁要打电话给问题并解决它。科技产业是如此。
这是我的第一科技领域，我真的很期待质量面对时间。
Jamie: Does IoT security worry you?
米什：问题应该是“为什么每个人都不会担心？”
As a society, we’re not used to thinking of data having value. Value was assigned to a gold coin or other object. We’re having trouble making the jump about data having value. If your personal data get stolen, it’s bad. IoT is lots of itty bitty bits of data, but in aggregation, it amounts to a lot of value.
杰米：从数据隐私到生物攻击到AI，技术提高了一些大道德问题。科技道德界定的最大问题是什么？
米什：对我来说，它与AI的发展有关。AI现在在其婴儿期间。如果我们不小心，AI将放大其制造商的缺陷。
我能想到的几个大的例子。去年那Amazon used an AI algorithm to do the first screen of potential hires. They gave the AI algorithm the resumes of employees to learn what do they have in common, and the AI took away that they were all guys. When Amazon caught the error, they yanked the algorithm.
In a more serious context, Watson is IBM’s medical AI, and its learning is based on the entire body of medical research. But there’s a significant gender bias in medical research. The example everyone knows is the difference in outcomes between men and women surviving heart attack. There’s lots of research on what a man’s heart attack looks like and how to survive it, but not nearly as much for women. And that’s why women are much more likely to die from their first heart attack than men. Watson’s learning is going to likewise be flawed.
解决此问题将需要开发人员才能高超的数据质量。AI算法无法学习数据是否有缺陷，并且作为AI教师，我们需要更加勤奋偏见。
杰米：网络自动化和可编程性如何变化如何改变网络管理员需要知道工作的哪些网络管理员？
米什：自动化是一种工具，所有工具都具有特定的作业或使用案例。使用情况是自动化重复的任务，如构建桥梁域或每30分钟运行监控程序。
但是自动化无法替代人类故障排除。在您超出正常操作之外的实例中，例如如果数据中心丢失功率或连接，则需要真实的人和真正的大脑。
Automation can take the grinding everyday work off an engineer’s plate to be freed up to handle the things that humans excel at. It’s not always an easy distinction for managers to make.
Jamie: What do you think the biggest impact of Wi-Fi 6 will be?
米什：I’m a data center person, but I don’t live under a rock. I’ve been in a lot of instances where I’m at a concert or sports game and the Wi-Fi is awful because there’s so much congestion. If can be hard to get onto the Wi-Fi in a hotel because everyone is streaming from their rooms. What if you’re in an airport and need to call 911 to render aid or assistance? There are some very impactful reasons why we need to address the Wi-Fi congestion that happens today.
在10月4日星期五上午8点至晚上12:15，观看Aruba的Livestream在Aruba的Livestream。
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