يرفع OpenObserve 10 ملايين دولار في جولة التمويل السلسلة أ لتسريع الرقابة نحو العمليات المستقلة

أعلنت شركة OpenObserve الناشئة في وادي السيليكون عن جمعها لجولة تمويل السلسلة أ بقيمة 10 ملايين دولار، بقيادة شركاء نيكسوس فينتشر بارتنرز وديل تكنولوجيز كابيتال، مما يُظهر زيادة في اقتناع المستثمرين بأن حزمة الرقابة تتطلب تحولاً هيكلياً.

تأسست الشركة في عام 2022 ومقرها في مينلو بارك، وتقدم نفسها كبديل موحد للتركيبات الرقابية المتجزئة – خاصة مع تقديم أنظمة الذكاء الاصطناعي طبقات جديدة من التعقيد عبر البنية التحتية والتطبيقات وسلوك النموذج.

انحراف عن حزم الرقابة المتجزئة

لقد تم تجميع الرقابة تقليدياً من أدوات متعددة – السجلات في نظام واحد، والمقاييس في نظام آخر، والتعقب في مكان آخر. هذا النهج ينهار بشكل متزايد تحت وزن الحمل الحديث.

يتضمن نهج OpenObserve توحيد كل شيء في منصة واحدة. نظامها يستهلك السجلات والمقاييس والتعقب وبيانات مراقبة المستخدم الحقيقي، ثم يضيف التحليل والتنبيه والاستجابة للحوادث على قمة ذلك – كل ذلك داخل واجهة واحدة.

تحت الغطاء، يعتمد النظام على هيكل سحابي أصلي يفصل بين الحوسبة والتخزين، باستخدام التخزين الكائن مثل S3 وملفات Parquet العمودية لمعالجة التالقياس عن بعدري على نطاق كبير بكفاءة. هذا التصميم يقلل بشكل كبير من تكاليف التخزين مع الحفاظ على أداء استعلام عالي، حتى على مستوى البيتابايت.

هذا الاختيار الهيكلي هو مركزي لادعاء الشركة بتكلفة تشغيلية أقل بشكل كبير مقارنة بالنظم التقليدية التي بنيت على فهرسة Elasticsearch.

الرقابة 3.0: من المراقبة إلى الإجراء المستقل

تحدد الشركة رؤيتها باسم “الرقابة 3.0″، وهي تحول من لوحات التحكم والتنبيهات نحو أنظمة يمكنها تفسير البيانات والعمل عليها بدون تدخل بشري.

في مركز تلك الرؤية، هناك طبقة هندسة موثوقية الموقع مدعومة بالذكاء الاصطناعي. بدلاً من مهندسي التحقيق اليدوي للحوادث، يتحليل النظام التالقياس عن بعدري في السياق، ويحدد الأسباب الجذرية، ويمكن أن يوصي – أو في بعض الحالات يتخذ – إجراءات تصحيحية.

هذا يأتي مع كشف الشذوذ الذي يظهر القضايا قبل أن تتفاقم، وأدوات الرقابة LLM التي تراقب كيفية سلوك نماذج الذكاء الاصطناعي في الإنتاج، بما في ذلك الدفعات والإخراج والأداء.

الفكرة الأوسع هي تقليل العبء التشغيلي على فرق الهندسة، خاصة مع استمرار نمو حجم التالقياس عن بعدري وتزداد ديناميكية الأنظمة.

مصمم للتوسع الحملات الذكية

توليد التطبيقات الحديثة للذكاء الاصطناعي كميات أكبر من التالقياس عن بعدري مقارنة بالأنظمة التقليدية، خاصة عند تتبع أداء النموذج وسلوك الاستدلال والتفاعلات المستخدم.

يعكس تصميم OpenObserve ذلك التحول. يتم تخزين البيانات في صيغ عمودية مضغوطة واستعلام مباشرة من التخزين الكائن، مما يتجنبي الحاجة إلى طبقات فهرسة باهظة التكلفة أو تكرار البيانات. هذا يسمح للمنصة بالscaling أفقي بدون تعقيدات عادة ما ترافق أنظمة المراقبة الموزعة.

النتيجة هي نظام يمكنه التعامل مع تدفقات البيانات عالية الحجم مع الحفاظ على أداء استعلام سريع وتكلفة متوقعة – قيودان تاريخياً كانت صعبة المنال.

إشارات اعتماد قوية في البداية

تقر الشركة بوجود أكثر من 6000 منظمة تستخدم المنصة، بما في ذلك الشركات الكبيرة، إلى جانب زخم مطور قوي مع أكثر من 18000 نجمة على GitHub.

ذلك المزيج – اعتماد الشركات الكبيرة مع زخم المطور المفتوح المصدر – يشير إلى أن OpenObserve تكتسب زخم عبر قنوات من أعلى إلى أسفل ومن أسفل إلى أعلى، وهو نمط غالبًا ما يُرى في أدوات البنية التي تعبر بنجاح إلى الاستخدام الرئيسي.

ما يشير هذا إلى مستقبل الرقابة

الاتجاه الذي تراه OpenObserve واضح: الرقابة تتطور من طبقة مراقبة سلبية إلى نظام تشغيلي نشط.

مع اندماج أنظمة الذكاء الاصطناعي في التطبيقات، لا Longer يكون التحدي مجرد جمع البيانات – بل تفسيرها بسرعة كافية لتكون مهمة. تعاني سير العمل التي يديرها البشر في مواكبة سرعة ومقياس البيئات الحديثة.

المنصات التي توحد التالقياس عن بعدري وتطبق الذكاء في الوقت الفعلي هي من المحتمل أن تغير كيفية إدارة البنية التحتية. بدلاً من أن يتنقل المهندسون عبر عدة لوحات تحكم وأدوات، سوف تظهر الأنظمة القرارات مباشرة – أو تنفذها تلقائياً.

إذا استمر هذا التحول، قد يتغير المنظر التنافسي بعيداً عن أدوات المراقبة الغنية بالميزات نحو منصات يمكنها تقليل التعقيد التشغيلي وتحسين الاستجابة على نطاق واسع.