ترفع groundcover 100 مليون دولار في جولة التمويل السلسلة C لتوسيع منصة المراقبة في عصر الذكاء الاصطناعي

أعلنت شركة المراقبة السحابية groundcover عن جمع 100 مليون دولار في جولة التمويل السلسلة C، حيث تسعى لتحسين منصة مصممة لمساعدة فرق الهندسة ووكلاء الذكاء الاصطناعي على فهم بيئات الإنتاج المتزايدة التعقيد.

قادت جولة التمويل شركة One Peak، مع مشاركة من Morgan Stanley (MS ) Expansion Capital وشركة Zeev Ventures وشركة Angular Ventures وشركة Heavybit وشركة Jibe. وبلغ إجمالي تمويل الشركة 160 مليون دولار.

تأتي التمويل بعد عام شهدت فيه الشركة ثلاثة أضعاف إيراداتها السنوية المتكررة، وازدادت قوتها العاملة العالمية ضعفين، وتجاوزت 250 عميلًا مدفوعًا. وتتراوح قاعدة عملائها الآن من الشركات الناشئة في المراحل الأولى إلى الشركات من فئة Fortune 5، كما أعلنت الشركة عن توقيع العديد من العقود السبعية خلال الـ 12 شهرًا الماضية.

تواجه المراقبة مشكلة بيانات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي

تجمع منصات المراقبة إشارات مثل السجلات والمقاييس والتعقب لمساعدة فرق الهندسة على فهم كيفية سلوك التطبيقات والبنية التحتية في الإنتاج.

يتزايد صعوبة هذه المهمة مع توسع الأنظمة الأصلية في السحابة وادخال الشركات نماذج لغة كبيرة ووكلاء مستقلين وبرامج تطبيق متصلة بشكل متزايد. يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي توليد بيانات تелеметري عبر الاستجابات والنماذج والدعوات الأدوات والقواعد البيانية وواجهات برمجة التطبيقات والبنية التحتية التي تدعم كل互одействة.

يمكن أن تساعد الرؤية الأفضل مهندسي النظام على تحديد هلوسات وتدهور الأداء ودعوات أدوات فاشلة ومخاطر أمنية. ومع ذلك، يمكن أن يزيد جمع هذا السياق بشكل كبير من حجم وحساسية البيانات التي تدخل أنظمة المراقبة.

تدير المنصات التقليدية هذه التكاليف عن طريق عينة أو تصفية التелеметري. يمكن أن يجعل ذلك البيانات الأساسية أكثر إدارة، ولكنه قد يزيل أيضًا المعلومات الدقيقة المطلوبة لإعادة بناء الحادث. تصبح هذه العيوب مهمة بشكل خاص عندما يتوقع من وكلاء الذكاء الاصطناعي التحقيق في المشاكل أو اقتراح التغييرات دون إشراف مستمر من البشر.

تطرح شركة groundcover بنيتها التحتية كبديل لهذا النموذج، حيث تجمع بين جمع البيانات على مستوى النواة وتخزينها داخل بيئة سحابية خاصة بالعميل.

كيف تعمل بنية groundcover BYOC

في قلب المنصة توجد بنية BYOC (جلب سحابتك الخاصة). بدلاً من نقل جميع بيانات المراقبة إلى بيئة برنامج كخدمة تديرها الشركة، تُشرع شركة groundcover في طائرة البيانات داخل حساب معزول في سحابة العميل.

يمكن أن تظل سجلات النظام، ومقاييس البنية التحتية، والمقاييس المخصصة، والتعقب، وأحداث Kubernetes داخل بنية العميل. يدير محطة تحكم منفصلة المنصة ولكنها معزولة عن حمولة الإنتاج وتелеметري على مستوى الشبكة، وفقًا للوثائق المعمارية لشركة groundcover.

يهدف هذا الترتيب إلى منح العملاء تجربة برنامج مدار، مع الحفاظ على سيطرة أكبر على إقامة البيانات والخصوصية والأمان. يمكن أن يكون ذلك ذا صلة خاصة بالحملات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، حيث يمكن أن تشمل سجلات المراقبة استجابات النموذج ومخرجات الأدوات ومعلومات المستخدم أو عناصر عملية العقلانية للوكيل.

دمج eBPF و OpenTelemetry

تجمع شركة groundcover معظم بيانات التелеметري الخاصة بها من خلال تقنية eBPF (محدد حزمة بيركلي الممتد). تتيح هذه التقنية للبرامج مراقبة النشاط داخل نواة لينكس، مما يعطي أنظمة المراقبة رؤية داخل الاتصالات الشبكية، وعمليات التطبيقات، واستخدام الموارد دون الحاجة إلى仪器 يدوي لكل خدمة.

تقول الشركة إن مستشعر eBPF التكيفي يمكن نشره دون تغييرات في الشفرة، ويستخدم لالتقاط تелеметري التطبيقات والبنية التحتية عبر بيئات Kubernetes.

لا يعني ذلك أن شركة groundcover تحل محل معايير仪ر التقليدية. تدمج المنصة أيضًا مع OpenTelemetry، وهو إطار مفتوح المصدر يوفر واجهات برمجة تطبيقات وطوائف برمجية وأدوات لتوليد ومعالجة وتصدير التелеметري.

تمنح هذه المجموعة المنظمات مصدرين مکملين للمعلومات. يمكن لتقنية eBPF التقاط النشاط تلقائيًا على مستوى البنية التحتية والشبكة، في حين يمكن لتقنية OpenTelemetry توفير سياق تطبيقي محدد يضيفه المطورون عمدًا.

توسيع المراقبة لوكلاء الذكاء الاصطناعي

تتجاوز طموحات الشركة تقديم لوحات تحكم لوكلاء بشريين. تم تصميم وضع الوكيل لمساعدة مهندسي النظام في التحقيق في الحوادث، وإجراء تحليل السبب الجذري، وتحديد خطوات التصحيح الممكنة باستخدام التелеметري المتاحة داخل المنصة.

بدلاً من وضع محادثة عامة على مجموعة من السجلات، قامت شركة groundcover ببناء واجهات برمجة التطبيقات الداخلية حول لغة استعلام موحدة تسمى GCQL. يمكن فحص الإجراءات التي يقوم بها الوكيل، ويمكن تحويل النتائج إلى أصول أصلية لشركة groundcover لاستخدام مهندسي النظام بشكل مستقل.

كما قدمت الشركة دعم بروتوكول سياق النموذج، مما يسمح للمطورين بإحضار تелеметري الإنتاج إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي وبيئات التطوير المتوافقة. تهدف أدوات المراقبة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي إلى التقاط سياق تنفيذ أوسع لطلبات النموذج، بما في ذلك الاستجابات والأدوات والاستخدامات والتاريخ الدوري.

يمكن أن يساعد ذلك الفرق على تحديد ما إذا كان المشكلة نشأت من النموذج نفسه أو واجهة برمجة تطبيقات خارجية أو نظام استرجاع أو عرقلة بنية تحتية أو تسلسل الإجراءات التي اتخذها الوكيل. تقول شركة groundcover إن نهجها المبني على تقنية eBPF يمكن أيضًا فحص محتوى طلب واجهة برمجة التطبيقات والاستجابة، مما يساعد الفرق على اكتشاف الشذوذ أو المعلومات الحساسة التي يتم نقلها إلى مزودي النماذج الخارجيين.

قال Shahar Azulay، الرئيس التنفيذي ومؤسس شركة groundcover: “نحن النموذج الوحيد الذي يستفيد من إمكانات تقنية eBPF مع قوة BYOC غير المحدودة للمراقبة”. “على رأس هذه البنية الفريدة، قامت شركة groundcover ببناء وضع الوكيل، وهو تجربة وكيلية تساعد مهندسي النظام على تحديد مشاكل وتصحيحها وتصحيحها في الإنتاج”.

قال أزولاي إن رأس المال الجديد سيدعم جهود الشركة لتغيير كيفية تعاون مهندسي النظام ووكلاء الذكاء الاصطناعي في عمليات الإنتاج.

الآثار المستقبلية

يمكن أن تغير نمو وكلاء الذكاء الاصطناعي ما يتوقعه المنظمون من منصات المراقبة. كانت أدوات المراقبة تُساعد مهندسي النظام على التحقيق في الحوادث بعد حدوثها، ولكن الأنظمة المستقلة قد تتطلب الوصول المستمر إلى بيانات الإنتاج المفصلة حتى يتمكنوا من تحديد المشاكل وتحليل التبعيات واقتراح الإجراءات التصحيحية في الوقت الفعلي.

هذا يخلق توترًا بين الرؤية والتكلفة والسيطرة. يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي توليد حجمًا كبيرًا من السجلات والتعقب والمقاييس، في حين يمكن أن تحتوي تелемتريها أيضًا على استجابات نموذجية وحساسة ومعلومات عملاء. يمكن أن تصبح البنيت التي تحتفظ بالبيانات داخل بيئة سحابية خاصة بالشركة أكثر جاذبية، خاصة في الصناعات الخاضعة للتنظيم أو المنظمات التي تطبق متطلبات إقامة البيانات الصارمة.

السؤال الأوسع هو ما إذا كان يمكن الوثوق بوكلاء الذكاء الاصطناعي لاتخاذ إجراءات بناءً على بيانات المراقبة بدلاً من مجرد تلخيصها. يمكن أن يؤدي تелемتري غير مكتمل أو ارتباطات خادعة أو صلاحيات غير محددة جيدًا إلى أن يخطئ نظام تلقائي في تشخيص الحادث أو ي thựcن تغييرًا غير ضروري. ستظل الإشراف البشري وسجلات المراجعة وحدود واضحة للإجراءات التلقائية مهمة مع نضج هذه القدرات.

يعكس تمويل شركة groundcover الاهتمام المتزايد بالبنية التحتية اللازمة لتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. سيتوقف الدور الطويل على ما إذا كانت منصات المراقبة قادرة على توفير بيانات كافية وآمنة وموثوقة للبشر ووكلاء تلقائي لاتخاذ قرارات صحيحة في بيئات الإنتاج.