La empresa de observabilidad de inteligencia synthetic Observar Inc. Dicho hoy que ha recaudado $ 156 millones en una ronda de fondos de la Serie C.
La ronda fue dirigida por Sutter Hill Ventures, que también lideró su aumento de la Serie B de $ 115 millones en marzo del año pasado. Madrona Ventures, Alumni Ventures, Capital One y Enterprise Capital Arms of Snowflake Inc. y Pagerduty Inc. también participaron en la ronda.
Observar es obtener mucha tracción por su AI-nativo plataforma de observabilidadque las empresas utilizan para analizar los diagnósticos generados por sus aplicaciones y detectar la causa de los problemas técnicos. Por ejemplo, el software program puede decirle a una firma de comercio electrónico por qué su página de pago de repente se ha ido de repente o comenzó a desconocer. Una vez que observa un problema técnico, ayuda a los equipos de software program a investigar con una gama de herramientas de solución de problemas incorporadas, con todo el proceso guiado por su chatbot con propulsión O11y.
La compañía explicó que hay tres componentes clave en su plataforma de observabilidad que ayudan a distinguirlo de sus competidores. Primero está el lago Knowledge O11y, que es un lago de datos escalable y de bajo costo que está optimizado para recopilar, transformar y almacenar datos de observabilidad en tiempo actual, como registros, métricas, eventos y rastros. Se construye utilizando estándares abiertos como Apache Iceberg y Opentelemetry para garantizar que cualquier persona con experiencia en la sintaxis de datos se sienta inmediatamente en el hogar.
El segundo componente central de la plataforma de inicio es el gráfico de conocimiento O11Y, que proporciona un modelo contextual en tiempo actual del sistema de tecnología de la información completa del cliente, servicios de mapeo, recursos, usuarios, implementaciones e incidentes. Por último, hay un nuevo componente de IA de agente Llamado O11y AI SRE, que ayuda a automatizar el proceso de investigación y ayuda a recuperar las aplicaciones en línea lo más rápido posible. Es capaz de generar su propia instrumentación y ayudar con la solución de problemas más compleja para ayudar a los equipos a cerrar el circuito lo más rápido posible.
Estos componentes se unen para crear lo que cube Observar es una experiencia de “desarrollador primero” que aparece automáticamente el contexto detrás de los incidentes de aplicaciones, lo que lleva a una resolución de problemas más rápida, sin que los equipos humanos necesiten cambiar entre diferentes herramientas y pasar tiempo uniendo diferentes registros, métricas y trazas. En última instancia, significa que se pueden solucionar los problemas y las aplicaciones se pueden volver en línea mucho más rápido, cube la compañía.
Observar el director ejecutivo Jeremy Burton (en la foto) dijo que la diferencia entre su empresa y otras empresas de observabilidad es que no solo se atornillaron a la IA y un lago de datos, sino que rediseñó su plataforma con esos componentes en el núcleo.
“Creemos que los ganadores en esta próxima period de observabilidad no serán los que tengan la mayoría de los paneles”, explicó. “Ellos serán los que surjan el contexto correcto y les darán a las empresas la capacidad de correlacionar las señales a escala masiva, sin romper el banco”.
Burton discutió la importancia de agrupar datos en un lago de datos centralizado durante una aparición en Thecube, el estudio móvil de transmisión en vivo de Siliconangle Media, durante la cumbre de datos de 2024, argumentando que ayuda a mejorar la escalabilidad y la rentabilidad de las operaciones de observación de observación:
https://www.youtube.com/watch?v=fwzyoff6ho8
Observar ha vendido muchas empresas en su visión de la observabilidad nativa de AI. En el último año, la compañía afirma haber duplicado su base de clientes empresariales y triplicado sus ingresos anuales, al tiempo que mantiene una tasa de retención de ingresos netos del 180%.
Agrega que los usuarios activos mensuales del proceso de plataforma son 150 petabytes combinados de datos de telemetría, ya que reemplaza cada vez más herramientas de observabilidad heredada como Datadog, Splunk y Elasticsearch. La razón es por la escala, con Observe argumentar que sus flujos de trabajo de IA de agente, combinados con su vasto lago de datos, hacen posible solucionar problemas de aplicaciones más rápido y con costos más bajos.
Observe dijo que usará el dinero de la ronda de hoy para seguir avanzando en sus capacidades de AI de productos y agentes mientras se expande a sus equipos a nivel mundial.
Foto: Siliconangle
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