Cribl kupuje Tero, aby vytvořil observabilitu pro lidi a agenty AI

Cribl 10. listopadu 2026 oznámil, že koupil společnost Tero, jejíž technologie rozpoznává data s nízkou hodnotou pro observabilitu. Zakladatelé a inženýři společnosti Tero se připojují ke Cribl, aby vyvíjeli observabilitu pro inženýry a agenty AI. Jde o třetí akvizici této telemetrické společnosti za čtyři měsíce.

Ben Johnson, Adam Cohen a Nihar Singhal, kteří dříve zastávali pozice generálního ředitele, technického ředitele a provozního ředitele společnosti Tero, pomohou vést strategii Cribl v oblasti observability. Johnson se stává viceprezidentem pro observabilitu. Tým se zaměří na monitorování hostitelů, monitorování výkonu aplikací (APM), federovanou observabilitu a observabilitu nativní pro AI na platformě, kterou zákazníci již používají ke sběru, směrování a optimalizaci telemetrie. Johnson dříve spoluzaložil společnost Timber, která vytvořila open-source telemetrickou pipeline Vector. Timber koupila společnost Datadog v roce 2021.

Zaměření společnosti Tero na hodnotu telemetrie

Technologie společnosti Tero měří, jakou část telemetrie organizace tvoří zbytečná data, vyhledává data s nízkou hodnotou napříč nástroji pro observabilitu a umožňuje inženýrům řešit tento problém přímo v jejich stávajících nástrojích. K práci Cribl se sběrem a směrováním dat tak přibývá rozhodování o jejich hodnotě: týmy musí také určit, kterou telemetrii stojí za to uchovávat a analyzovat.

Ve svém popisu akvizice Johnson uvedl, že flexibilní směrování neodstranilo náklady na uchovávání a dotazování telemetrie, kterou nikdo nečetl. Určení užitečných dat závisí na znalosti toho, jak jsou služby propojené, co se změnilo a které signály inženýři sledují při incidentech. Tyto znalosti často nejsou zdokumentované a mají je pouze inženýři. Mohou pomoci člověku při vyšetřování, ale tento přístup přestává fungovat, když vyšetřování provádí agent AI.

Sdílený základ pro agenty AI

Johnson popisuje agenty AI jako nově nastupující hlavní konzumenty produkčních dat vedle inženýrů; obě skupiny přitom potřebují podkladová data i kontext, který jim umožní je interpretovat. Jako příklad uvádí agenta, který vyšetřuje náhlý nárůst latence: musí propojit tento příznak s nasazením provedeným před hodinou, změnou kódu, která za ním stála, a navazující službou, u níž začalo docházet k vypršení časového limitu. Samostatné produkty pro observabilitu mohou omezit množství důkazů dostupných při vyšetřování.

Navrhovaná architektura uchovává poznatky o produkčním prostředí na jednom místě jako sdílený zdroj pro inženýry i agenty. Monitorování hostitelů a APM by na tomto základu nadále fungovaly jako aplikace, nikoli jako samostatná úložiště produktů, která duplikují stejnou telemetrii. Johnson, jeho spoluzakladatelé a zakládající inženýr Jacob Aronoff přinášejí do Cribl práci společnosti Tero na přístupu agentů k datům a poznatcích o produkčním prostředí.

V příspěvku o agentní telemetrii z 28. července 2026 definoval generální ředitel společnosti Cribl Clint Sharp tento pojem jako telemetrii spravovanou současně pro lidi i agenty AI. Tento přístup propojuje lidský, strojový a kontext AI, aby oprávnění uživatelé mohli dotazovat data tam, kde jsou uložena.

Federované vyhledávání neboli vyhledávání přímo na místě přináší dotazy k datům v datových jezerech, objektových úložištích, lakehousech a stávajících nástrojích, místo aby se data nejprve centralizovala. Přístup agentů vyžaduje také správu identit, řízení přístupu na základě rolí, audit, sledování původu dat, rozpočtové limity a lidskou kontrolu dotazů a akcí. „Modely se budou měnit. Agenti se budou měnit. Rozhraní se budou měnit. Vaše telemetrie je trvalým aktivem,“ napsal Sharp.

Akviziční strategie společnosti Cribl

Tato transakce navazuje na akvizici společnosti CardinalOps v červenci 2026 a na koupi technologie AI pro bezpečnostní operační centra společnosti Radiant Security v srpnu 2026. Cribl uvádí, že tyto akvizice rozšiřují její podnikání o vlastní možnosti v oblasti observability a bezpečnosti na jedné otevřené telemetrické platformě.

Tero přináší společnosti Cribl odborné znalosti v oblasti hodnoty dat, kontextu produkčního prostředí a přístupu agentů, zatímco plánované práce na monitorování by na tento sdílený základ přidaly další vlastní aplikace. Zásadní otázkou je, zda Cribl dokáže oprávněným agentům poskytnout široký přístup k využitelným důkazům z produkčního prostředí, aniž by znovu vytvořil oddělená úložiště dat a neřízený přístup, kterým se jeho architektura snaží předcházet.