OpenObserve تجمع 10 ملايين دولار في جولة السلسلة أ لدفع قابلية الرصد نحو التشغيل المستقل

جمعت الشركة الناشئة في وادي السيليكون OpenObserve تمويلًا ضمن جولة من السلسلة أ بقيمة 10 ملايين دولار بقيادة Nexus Venture Partners و Dell Technologies Capital (DELL )، في إشارة إلى تزايد اقتناع المستثمرين بأن حزمة تقنيات قابلية الرصد تحتاج إلى إصلاح هيكلي.

تأسست الشركة عام 2022 وتتخذ من مينلو بارك مقرًا لها، وتطرح نفسها بديلًا موحدًا لمنظومات المراقبة المجزأة، خصوصًا مع إضافة أنظمة الذكاء الاصطناعي طبقات جديدة من التعقيد إلى البنية التحتية والتطبيقات وسلوك النماذج.

الابتعاد عن حزم المراقبة المجزأة

جُمعت قابلية الرصد تقليديًا من أدوات متعددة: السجلات في نظام، والمقاييس في آخر، والتتبعات في مكان ثالث. ويتداعى هذا النهج بصورة متزايدة تحت وطأة أعباء العمل الحديثة.

ويقوم نهج OpenObserve على دمج كل شيء في منصة واحدة. يستوعب نظامها السجلات والمقاييس والتتبعات وبيانات مراقبة المستخدمين الفعليين، ثم يضيف فوقها التحليلات والتنبيهات والاستجابة للحوادث، ضمن واجهة واحدة.

من الناحية التقنية، تعتمد المنصة على بنية مصممة للبيئة السحابية تفصل الحوسبة عن التخزين، وتستخدم تخزين الكائنات مثل S3 وملفات Parquet ذات التنسيق العمودي لمعالجة بيانات القياس عن بُعد بكفاءة وعلى نطاق واسع. ويخفض هذا التصميم تكاليف التخزين بدرجة كبيرة مع الحفاظ على أداء مرتفع للاستعلامات، حتى على نطاق البيتابايت.

ويشكّل هذا الخيار المعماري جوهر ادعاء الشركة بأن تكاليف تشغيلها أقل بكثير من تكاليف الأنظمة التقليدية المبنية على الفهرسة بأسلوب Elasticsearch.

قابلية الرصد 3.0: من المراقبة إلى الإجراء المستقل

تصف الشركة رؤيتها باسم «Observability 3.0»، أي التحول من لوحات المعلومات والتنبيهات إلى أنظمة تستطيع تفسير البيانات والتصرف بناءً عليها دون تدخل بشري.

وتتمحور هذه الرؤية حول طبقة مدعومة بالذكاء الاصطناعي من هندسة موثوقية المواقع (SRE). فبدلًا من أن يحقق المهندسون في الحوادث يدويًا، يحلل النظام بيانات القياس عن بُعد ضمن سياقها، ويحدد الأسباب الجذرية، ويمكنه التوصية بإجراءات تصحيحية، أو اتخاذها في بعض الحالات.

ويقترن ذلك بكشف الشذوذ الذي يُظهر المشكلات قبل تفاقمها، وأدوات رصد النماذج اللغوية الكبيرة التي تراقب سلوك نماذج الذكاء الاصطناعي في بيئة الإنتاج، بما في ذلك المطالبات والمخرجات والأداء.

والفكرة الأوسع هي تقليل العبء التشغيلي على الفرق الهندسية، خصوصًا مع استمرار زيادة أحجام بيانات القياس عن بُعد وازدياد ديناميكية الأنظمة.

مصممة لحجم أعباء عمل الذكاء الاصطناعي

تولد تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة بيانات قياس عن بُعد تفوق كثيرًا ما تولده الأنظمة التقليدية، خصوصًا عند تتبع أداء النماذج وسلوك الاستدلال وتفاعلات المستخدمين.

ويعكس تصميم OpenObserve هذا التحول. تُخزن البيانات بصيغ عمودية مضغوطة وتُستعلم مباشرة من تخزين الكائنات، ما يلغي الحاجة إلى طبقات فهرسة مكلفة أو تكرار البيانات. ويتيح ذلك للمنصة التوسع أفقيًا دون التعقيد الذي يرتبط عادة بأنظمة المراقبة الموزعة.

والنتيجة نظام يستطيع التعامل مع تدفقات بيانات كبيرة الحجم، مع الحفاظ على سرعة الاستعلامات وإمكانية التنبؤ بالتكاليف؛ وهما قيدان كان من الصعب تاريخيًا الموازنة بينهما.

مؤشرات قوية على التبني المبكر

تقول الشركة إن أكثر من 6,000 مؤسسة تستخدم المنصة، بما فيها شركات كبيرة. كما تشير إلى اهتمام قوي من المطورين، مع أكثر من 18,000 نجمة على GitHub.

ويشير الجمع بين تبني الشركات وزخم المصدر المفتوح إلى أن OpenObserve تكتسب حضورًا عبر قناتين معًا: من أعلى إلى أسفل، ومن القاعدة إلى القمة. وهو نمط يظهر كثيرًا في أدوات البنية التحتية التي تنجح في الانتقال إلى الاستخدام الواسع.

ما الذي يشير إليه ذلك بشأن مستقبل قابلية الرصد؟

الاتجاه الذي تراهن عليه OpenObserve واضح: تتطور قابلية الرصد من طبقة مراقبة سلبية إلى نظام تشغيلي نشط.

ومع اندماج أنظمة الذكاء الاصطناعي في التطبيقات، لم يعد التحدي مجرد جمع البيانات، بل تفسيرها بسرعة كافية لإحداث أثر. وتجد مسارات العمل التي يقودها البشر صعوبة في مواكبة سرعة البيئات الحديثة وحجمها.

ومن المرجح أن تعيد المنصات التي توحد بيانات القياس عن بُعد وتطبق عليها الذكاء في الوقت الفعلي تشكيل طريقة إدارة البنية التحتية. فبدلًا من تنقل المهندسين بين لوحات معلومات وأدوات متعددة، ستعرض الأنظمة القرارات مباشرة بصورة متزايدة، أو تنفذها تلقائيًا.

وإذا ثبت هذا التحول، فقد ينتقل المشهد التنافسي من أدوات مراقبة غنية بالميزات إلى منصات تستطيع تقليل التعقيد التشغيلي بصورة موثوقة وأتمتة الاستجابة على نطاق واسع.