Kosmos získává 5 milionů dolarů na pomoc podnikům eliminovat skrytou cenu vyšetřování incidentů IT

Chicago-based startup Kosmos získal 5 milionů dolarů na seed financování vedené Norwest, protože spustil AI-nativní operační inteligenci platformu navrženou pro řešení jedné z nejtrvalejších a nejdražších výzev v podnikovém IT: času stráveného vyšetřováním incidentů.

Zatímco organizace investovaly značné prostředky do pozorovatelnosti, monitorování a nástrojů pro správu IT služeb, podpůrné a inženýrské týmy stále tráví nekonečné hodiny manuálním stopováním kořenové příčiny výpadků a problémů zákazníků napříč fragmentovanými systémy. Kosmos má za cíl snížit to, co nazývá “vyšetřovacími náklady” – operační zátěž vytvořenou, když inženýři, vedoucí podpory a týmy pro reakci na incidenty jsou nuceni manuálně spojovat informace rozptýlené napříč systémy pro ticketing, repozitáři zdrojového kódu, platformami pro podporu zákazníků a nástroji pro pozorovatelnost.

Rostoucí problém vyšetřovacích nákladů

V průběhu posledních deseti let podniky přijaly rostoucí kolekci nástrojů pro monitorování infrastruktury a správu softwarových operací. Platformy, jako jsou Jira, ServiceNow , GitHub, Salesforce (CRM ), Datadog (DDOG ), Grafana a Splunk, poskytují cenné informace o různých částech technologického stacku. Nicméně, když dojde k incidentům, kritický kontext často zůstává izolován napříč těmito systémy.

Jak se moderní softwarové architektury stávají stále více distribuovanými, výzva korelovat informace napříč několika platformami se zostřila. Týmy mohou mít všechny potřebné údaje k dispozici, ale najít a spojit je rychle zůstává obtížné. Výsledkem jsou delší doby řešení, opakující se incidenty a inženýrské zdroje jsou odváděny od produktového vývoje a inovací.

Pro mnoho organizací se nejzkušenější inženýři stávají výchozím vyšetřovacím týmem, kdykoli se vyskytne závažný problém zákazníka. Tyto inženýry jsou často odváděny od strategické práce, aby rekonstruovali časové osy, přezkoumali změny kódu, analyzovali podpůrné tikety a určili, co vlastně způsobilo incident. Skrytá cena těchto vyšetřování se daleko přesahuje samotné výpadky.

AI-nativní přístup k operační inteligenci

Kosmos se позиcionuje jako vrstva, která sedí napříč stávajícími podnikovými systémy, spíše než je nahrazuje. Platforma spojuje data z GitHubu, Jiry, Salesforce, ServiceNow, Datadog, Grafany, Splunku a dalších operačních nástrojů, aby vytvořila sjednocený pohled na incidenty a eskalace zákazníků.

Podle společnosti její platforma automaticky koreluje zákaznické případy, změny kódu, servisní incidenty a signály infrastruktury, aby odhalila pravděpodobné kořenové příčiny. Místo toho, aby se spoléhala pouze na autonomní rozhodnutí AI, Kosmos využívá přístup “člověk v smyčce”, kde strojově generované korelace jsou přezkoumány a ověřeny uživateli, než se stanou součástí znalostní báze platformy.

To vytváří kontinuální zpětnou smyčku, která zlepšuje schopnost systému identifikovat vzory v čase, zatímco zachovává transparentnost a důvěru. Místo generování dalších upozornění je cílem poskytnout týmům kontext potřebný k pochopení, proč se problémy vyskytly poprvé.

Postaveno z první ruky

Zakladatel a CEO Sanjay Gidwani postavil společnost kolem problému, se kterým se setkal opakovaně během více než dvou desetiletí práce v podnikových dodávacích operacích a v ekosystému Salesforce.

Během své kariéry Gidwani pozoroval stejný vzorec: když se vyskytla závažná otázka zákazníka, organizace mobilizovaly své nejzkušenější technické personál, aby vyšetřily. Tyto odborníky však často trávily dny shromažďováním informací z nespojených systémů, než dospěly ke kořenové příčině.

Tato zkušenost formovala základní tezi Kosmosu: jedna z největších operačních neefektivností v podnikovém IT nastává před zahájením nápravy. Pokud organizace mohou identifikovat zdroj problému rychleji, mohou řešit incidenty rychleji a snížit pravděpodobnost opakujících se problémů.

Pohled do budoucnosti

Spuštění Kosmos odráží širší posun, který se děje v podnikové technologii. Jak organizace přijímají stále složitější cloudová prostředí, mikroslužební architektury a AI-poháněné aplikace, operační data pokračují v růstu, zatímco zůstávají rozptýlena napříč desítkami platforem.

Další generace operačních inteligentních nástrojů má za cíl mosty mezi těmito mezerami automaticky spojit signály, identifikovat vzory a uchovat institucionální znalosti, které by jinak zůstaly uzamčené uvnitř jednotlivých týmů. Kromě rychlejšího řešení incidentů by tyto systémy mohly pomoci organizacím snížit inženýrské úsilí, zabránit opakujícím se problémům a umožnit technickému talentu soustředit se více na budování produktů, spíše než na vyšetřování selhání.

Jak se podniková prostředí stávají složitějšími, schopnost transformovat fragmentovaná operační data na akční inteligenci se může stát stejně důležitou jako monitorování systémů samotných. Kosmos sází na to, že snížení vyšetřovacích nákladů bude kritickou součástí této budoucnosti.