
Os modelos de IA requerem grandes quantidades de dados de treinamento e, uma vez implantados, esses modelos alimentam uma onda cada vez maior de telemetria operacional, incluindo toras, métricas, traços e muito mais. Essa sobrecarga levou os sistemas tradicionais de observabilidade e segurança para seus limites.
De acordo com Nancy Wang, construtora de produtos da Mercor e do ex -GM da AWS Knowledge Safety, “Durante anos, um desafio surgiu repetidamente em conversas com os CISOs de startups e fortuna 500: observabilidade e dados de log se tornaram um custo superior 5 motorista. As equipes de segurança e engenharia estão sentindo a pressão não apenas pelos altos custos de armazenamento, mas também pela complexidade do pipeline e à fadiga de alertas, dificultando a extração de informações críticas. ”
A Observo AI, uma startup de IA baseada na Califórnia, pretende superar esse desafio usando pipelines de dados nativos da IA que podem gerenciar automaticamente os fluxos de dados de telemetria. A startup levantou US $ 15 milhões em uma rodada de financiamento de sementes liderada pela LightSpeed Enterprise Companions e Fezecis.
A plataforma Obserto AI ajudou seus clientes, como Invoice.com e Informatica, Reduza os tempos de resposta em mais de 40% e corte os custos de observabilidade em 50%. O novo financiamento ajudará a inicialização a promover seu objetivo de otimizar pipelines de dados para que as empresas possam processar dados gerados pela IA mais rapidamente, mais segura e a um custo menor.
O financiamento chega em um momento em que a observação está gerando um interesse significativo das empresas que desejam processar petabytes de dados todos os dias. A startup alcançou um número impressionante de 600% de crescimento de receita trimestre a trimestre desde o lançamento em abril de 2024.
Um desafio com dados não estruturados para sistemas de resposta é que, se todas essas informações forem alimentadas no sistema, os custos e falsos positivos aumentam. Por outro lado, se os dados forem filtrados, poderão minar a precisão e a escalabilidade do sistema. Otimizar os dutos de dados com a ajuda da IA pode ajudar a abordar essa lacuna.
A Observo AI afirma que, ao alavancar o aprendizado de máquina (ML) e os grandes modelos de idiomas (LLMS), eles criaram uma plataforma 5-6x mais eficiente que as ferramentas herdadas. Em vez de confiar em métodos rígidos e baseados em regras, a Obserto AI usa a IA para filtrar, rota e adaptar dinamicamente dados barulhentos e não estruturados em tempo actual.
“O Obserto usa LLMS e AI agêntica para revolucionar a observabilidade e a segurança”, disse Gurjeet Arora, co-fundador e CEO. “Nossa plataforma automatiza tarefas de rotina, destaca as principais idéias e permite que as equipes se concentrem na prevenção de violações e em garantir a confiabilidade”.
Ao aproveitar a IA agêntica e a observabilidade do streaming, a plataforma da Observo AI transforma pipelines de dados em sistemas adaptativos e auto-aprimorados. A startup afirma que a plataforma pode otimizar automaticamente pipelines de dados em tempo actual à medida que surgem novas ameaças e anomalias.
Reconhecendo o impacto dos recursos agênticos de IA, Guru Chahal, parceiro da LightSpeed Enterprise Companions, adicionou “o uso da AI da IA da Observo com a observabilidade de streaming cria um sistema poderoso que aprende e melhora constantemente, tornando os pipelines de dados eficientes e inteligentes. Esta é a tecnologia de mudança de jogo para empresas que lidam com os desafios de dados de observabilidade e segurança. ”
A Observo AI Fundidores, Gurjeet Arora e Ricky Arora, conheciam os desafios da observabilidade e segurança em primeira mão. Durante seu tempo em Rubrik, eles notaram que as ferramentas de observabilidade não evoluem ou se adaptam com rapidez suficiente em resposta aos volumes de dados crescentes na period da IA. Isso não apenas period ineficiente, mas também insustentável. Eles usaram seus profundos conhecimentos de produtos e engenharia para criar uma arquitetura de IA que reimagine fundamentalmente a otimização do pipeline de observabilidade.
Ai movido observabilidade de dados Não é novo, no entanto, a chegada de ferramentas de IA Agentic mais sofisticadas adicionou uma dimensão autônoma às ferramentas. A Arora afirma que a IA Agentic diferencia observação de seus concorrentes, como CRIBL, Splunk e Datadog.
No entanto, com a crescente popularidade dos sistemas Agentic AI, é provável que os concorrentes já tenham ou em breve integrar recursos semelhantes em suas plataformas. À medida que o mercado evolui, a corrida não será apenas sobre a adoção da IA, mas com a eficácia da aplicação para otimizar os pipelines de dados.
Integração de observabilidade para dados e IA será essential para as empresas se beneficiarem totalmente da IA. Com o novo capital da rodada de sementes, a Obserto planeja aprimorar seu produto com mais recursos de IA e usar os fundos para acelerar seus esforços de entrada no mercado.
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