تمويل
DataAgent تظهر من التخفي بتمويل أولي قدره $10M لبناء بنية سحابية ذاتية الشفاء
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
DataAgent ظهرت من التخفي بتمويل أولي قدره $10 million بينما تطلق منصة أصلية للذكاء الاصطناعي صممت لنقل إدارة بنية السحابة بعيدًا عن كشف المشكلات نحو إصلاحها بشكل ذاتي.
قادت الجولة MizMaa Ventures وAlicorn Venture Partners. تخطط DataAgent لاستخدام رأس المال لإطلاق منصتها في السوق وتوسيع اعتمادها في شمال أمريكا. تأسست في يناير 2026، والشركة التي تتخذ من تل أبيب مقراً لها توظف حالياً 15 شخصاً وتُقَدَّر قيادتها من قبل المؤسسين المشاركين إيشاي ياري، الرئيس التنفيذي، وناتي شالوم، الرئيس التقني.
في صميم نهج DataAgent ما تسميه نظام مناعة رقمية يركز على الإصلاح أولاً للتطبيقات الحديثة. بدلاً من العمل أساساً كطبقة إضافية لجمع السجلات، وإنشاء التنبيهات، أو شرح الحوادث للمهندسين، صُممت المنصة لتعمل داخل Kubernetes والبنية السحابية المتصلة وتتخذ إجراءات عند حدوث الأخطاء.
عكس سير عمل الملاحظة التقليدي
أصبحت منصات الملاحظة الحديثة ضرورية لفهم التطبيقات المتزايدة التعقيد، لكن سير العمل الأساسي لا يزال في الغالب رد فعل: يكتشف النظام مشكلة، يتلقى مهندس تنبيهًا، يحقق أحدهم في السبب، وتُطبق في النهاية عملية إصلاح.
تحاول DataAgent عكس تلك السلسلة.
يقرأ برنامجها حالة النظام الحية، والطوبولوجيا، ومعلومات التكوين حيث تعمل البنية التحتية. عندما يواجه فشلًا يفهمه، يمكن للمنصة تطبيق إصلاح موثوق أولاً وإجراء تحليل أعمق للسبب الجذري لاحقًا. الهدف هو استعادة الخدمة دون انتظار مهندس بشري ليفحص السجلات ولوحات التحكم.
تلخص موقع الشركة العام هذه الفلسفة في العبارة “الإصلاح أولاً، والباقي ضوضاء”.
يعكس التوقيت مشكلة أوسع تواجه فرق البنية التحتية. استطلاع الملاحظة لعام 2025 من Grafana Labs وجد أن التعقيد والعبء يظلان أكثر المخاوف المذكورة بشأن الملاحظة، يليه تحديات الإشارة إلى الضوضاء والتكلفة. الآن نصف المستجيبين يستخدمون ملاحظة كخدمة (SaaS) بصورة ما، مما يوضح مدى معالجة البيانات التشغيلية بشكل متزايد عبر منصات خارجية.
مهندس موثوقية الموقع (SRE) ذاتي يعمل داخل البنية التحتية
تصف DataAgent منصتها بأنها مهندس موثوقية موقع (SRE) ذاتي، لكن بنيةها أكثر تقييدًا مما قد يوحي به هذا الوصف في البداية.
يبني النظام نموذجًا لطوبولوجيا العميل، بيئته، شفرته، وتكوينه بدلاً من اتخاذ قرارات بناءً على سجل منفرد أو تنبيه. أثناء النشر، يحدد فئات الأخطاء التي يعتقد أنه يمكنه إصلاحها بثقة. يتصرف بشكل ذاتي فقط على فئة عطل بمجرد إثبات هذه القدرة، بينما تُحول المشكلات غير المألوفة أو غير المؤكدة إلى المشغلين البشريين.
يمكن للعملاء أيضًا تحديد حدود الحماية حول الإجراءات التي يُسمح للنظام بأدائها.
تلك الضوابط مهمة لأن إدارة البنية التحتية الذاتية تحمل مخاطر أكبر بكثير من مساعد الذكاء الاصطناعي الذي يقتصر على اقتراح أمر. يمكن للمهندس رفض توصية غير صحيحة؛ وقد يتمكن نظام ذاتي يمتلك صلاحيات الإنتاج من إعادة تشغيل أو توسيع أو إرجاع أو تعديل الأحمال قبل تدخل شخص.
لذلك تستند منهجية DataAgent إلى توسيع فئات المشكلات التي يُسمح للنظام بالتصرف حيالها تدريجيًا بدلاً من منح استقلالية واسعة منذ البداية.
احتفاظ بمزيد من بيانات الملاحظة داخل العنقود
هناك أيضًا حجة اقتصادية وراء هذه البنية.
غالبًا ما تتضمن الملاحظة السحابية التقليدية إرسال كميات كبيرة من السجلات، المقاييس، والآثار إلى خدمة خارجية حيث تُستقبل تلك المعلومات وتُفهرس وتُخزن وتُحلل. قد يرتفع التكلفة مع زيادة استخدام البنية التحتية وحجم البيانات التشغيلية.
بدلاً من ذلك، تضع DataAgent وكلاءها أقرب إلى الأحمال نفسها. يمكن تحليل الأخطاء الروتينية وإصلاحها محليًا، مع حجز الفحص المتعمق للحوادث التي تستدعي ذلك. تجادل الشركة أن هذا يمكن أن يقلل من كمية البيانات التي تحتاج إلى المرور عبر خطوط استيعاب وفهرسة مكلفة، مع السماح لمنصتها بالعمل جنبًا إلى جنب مع أنظمة المراقبة الحالية بدلاً من الحاجة إلى استبدال فوري.
قد يصبح هذا تمييزًا مهمًا مع زيادة الذكاء الاصطناعي لكمية البرمجيات التي تُنشأ وتُدار. تولد المزيد من التطبيقات، الخدمات، الحاويات، وعوامل الذكاء الاصطناعي في النهاية مزيدًا من أحداث البنية التحتية والبيانات التشغيلية. قد يصبح جمع المزيد من البيانات مكلفًا بشكل متزايد ما لم يتمكن البرنامج من تحديد الإشارات التي تتطلب فعلاً الانتباه.
المصدر المفتوح كطريق إلى ثقة البنية التحتية
عنصر بارز آخر هو قرار DataAgent بجعل الوكيل الأساسي مفتوح المصدر. يمكن نشر الوكيل بشكل مستقل، بينما تخطط الشركة لتحقيق إيرادات من طبقة SaaS لإدارة وتنسيق أساطيل الوكلاء.
قد يساعد هذا النموذج في معالجة أحد أكثر الحواجز صعوبة التي تواجه برامج العمليات الذاتية: يُطلب من الشركات منح نظام مدعوم بالذكاء الاصطناعي إمكانية الوصول إلى بنية الإنتاج حيث يمكن للأخطاء أن تتسبب في انقطاعات.
إمكانية فحص وتشغيل الوكيل محليًا يمنح فرق البنية التحتية رؤية أكبر لما يعمل داخل بيئاتهم، رغم أن الاختبار الأكبر سيكون ما إذا كانت المؤسسات ستشعر بالراحة في السماح لتلك الوكلاء باتخاذ إجراءات ذات عواقب متزايدة.
عودة خبراء تنسيق السحابة لرهان بنية تحتية آخر
عمل ياري وشالوم معًا سابقًا في Cloudify، حيث شغل ياري منصب الرئيس التنفيذي للمبيعات وشالوم كان المؤسس والرئيس التقني. استحوذت Dell على شركة تنسيق السحابة وأتمتة البنية التحتية في عام 2023 في صفقة أفاد TechCrunch بأنها قد تكون بقيمة تصل إلى 100 مليون دولار.
هذا الخلفية ذات صلة خاصة بـ DataAgent. ركزت Cloudify على تنسيق البنية التحتية عبر Kubernetes، ومنصات السحابة، وأدوات DevOps القائمة. تتقدم DataAgent أعلى في طبقة الأتمتة بمحاولة إعطاء البرنامج القدرة ليس فقط على تنسيق البنية التحتية بل أيضًا على تحديد متى تحتاج تلك البنية إلى تعديل.
سيدعم التمويل الجديد الإطلاق التجاري لـ DataAgent وتوسعه، بما في ذلك توظيف إضافي للانتشار في السوق في الولايات المتحدة وإسرائيل.
من الملاحظة إلى بنية تحتية ذاتية الشفاء
الفرصة الأكبر لـ DataAgent مرتبطة بانتقال بدأ بالفعل عبر الذكاء الاصطناعي للمؤسسات: الانتقال من الأنظمة التي تشرح ما يجب على البشر فعله إلى الأنظمة التي يمكنها تنفيذ العمل بنفسها.
البنية التحتية هي مكان ذو عواقب خاصة لهذا الانتقال. نسبة كبيرة من حوادث الإنتاج تشمل مشكلات قابلة للتكرار تعرف فرق SRE الخبرة كيفية حلها. إذا تمكنت عوامل الذكاء الاصطناعي من استيعاب المزيد من تلك المهام الروتينية بأمان، قد تتطور الملاحظة تدريجيًا من نظام لفهم البنية التحتية إلى طبقة تحكم تحافظ عليها باستمرار.
تجمع DataAgent حلقة الإصلاح الإنتاجية هذه مع نظام ما قبل الإنتاج يهدف إلى تحديد ومنع الأخطاء قبل نشر البرمجيات. تصف الشركة العملية الناتجة بأنها عملية يتم فيها توسيع قدرة النظام على العمل ذاتيًا تدريجيًا من خلال الدروس المستفادة من الحوادث والأخطاء التي تم منعها.
التحدي سيكون إظهار أن الاستقلالية يمكن أن تتوسع دون إدخال فئة جديدة من المخاطر التشغيلية. تختلف بيئات البنية التحتية بشكل كبير، وتكون الأخطاء غير المتوقعة حتمية، وقد يكون الإصلاح الآلي الذي يعمل في بنية واحدة خطرًا في أخرى.
إذا أثبتت تلك الضمانات موثوقيتها، فإن الجيل القادم من منصات الملاحظة قد يُقَيَّم أقل بناءً على سرعتها في إبلاغ المهندسين بأسباب العطل وأكثر بناءً على عدد المرات التي لا يحتاج فيها المهندسون إلى التدخل على الإطلاق. جولة التمويل الأولي بقيمة $10 million من DataAgent هي رهان مبكر على هذا التحول.
