Tsuga získala 35 milionů dolarů v rámci série A, protože umělá inteligence tlačí infrastrukturu pro pozorovatelnost na její hranice

Pařížská startup společnost pro pozorovatelnost Tsuga získala 35 milionů dolarů v rámci série A, méně než rok poté, co opustila utajení, protože podniky bojují s rostoucí složitostí a náklady na monitorování systémů poháněných umělou inteligencí.

Financování bylo vedeno společností Singular, se účastnilo stávajících investorů General Catalyst a nových investorů DST Global a QuantumLight, spolu s podporou Picus a Databricks Ventures. Financování přichází v době rychlého růstu společnosti, která již uzavřela miliony dolarů v ročních opakujících se příjmech a získala zákazníky, včetně Le Monde, Camunda, Buk a Black Forest Labs.

Nové kapitálové prostředky budou použity k rozšíření týmu na přibližně 100 zaměstnanců a urychlení vývoje platformy.

Proč pozorovatelnost čelí nové výzvě

Platformy pro pozorovatelnost pomáhají organizacím monitorovat aplikace, infrastrukturu a stále častěji i systémy umělé inteligence shromažďováním telemetrických dat, jako jsou protokoly, metriky a stopy. Když podniky nasazují více agentů umělé inteligence a autonomních systémů, objem telemetrických dat dramaticky vzrostl.

Podle Tsuga tradiční architektury pro pozorovatelnost byly postaveny na modelu, ve kterém zákazníci posílají telemetrická data na cloudovou platformu provozovanou dodavatelem. Zatímco tento přístup fungoval, když objemy dat byly menší, zatížení umělé inteligence produkuje výrazně více telemetrických dat, což zvyšuje náklady na ingestaci a vytváří nové výzvy pro správu citlivých dat.

Společnost argumentuje, že mnoho organizací je nyní nuceno zvolit si mezi kontrolou nákladů prostřednictvím vzorkování, které snižuje viditelnost, nebo akceptací rychle rostoucích nákladů na pozorovatelnost.

Odlišný přístup: Přineste si vlastní cloud

Tsuga byla založena v roce 2024 bývalými výkonnými řediteli Datadog (DDOG ), Gabriel-Jamesem Safarem a Sébastienem Deprezem, a byla postavena na architektuře Bring Your Own Cloud (BYOC).

Rather než posílat telemetrická data na třetí stranu, platforma je nasazena přímo v cloudovém prostředí zákazníka. Platforma společnosti běží napříč hlavními cloudovými poskytovateli, včetně AWS, Microsoft Azure, Google Cloud a suverénních cloudových prostředí. Telemetrická data zůstávají uvnitř infrastruktury zákazníka, uložená v jejich objektovém úložišti a šifrovaná pomocí jejich vlastních bezpečnostních kontrol.

Tato architektura je navržena tak, aby řešila několik výzev současně: požadavky na suverenitu dat, obavy z dodržování předpisů, náklady na infrastrukturu a uzamčení dodavatele. Tsuga podporuje otevřené standardy, jako je OpenTelemetry, a používá otevřené formáty dat, což umožňuje zákazníkům udržet kontrolu nad svými telemetrickými daty.

Stavba pozorovatelnosti pro systémy umělé inteligence

Růst aplikací umělé inteligence mění to, co organizace potřebují monitorovat.

Kromě tradičních protokolů, metrik a stop aplikací potřebují podniky stále více viditelnost do pracovních postupů specifických pro umělou inteligenci, jako je provádění příkazů, použití tokenů, interakce agentů, skóre spolehlivosti a víceagentové řetězce volání. Platforma Tsuga kombinuje tyto schopnosti do jediného prostředí a udržuje data uvnitř hranic cloudu zákazníka.

Společnost se позиcionuje jako „AI-Native Resilient Observability“ platforma, nabízející nástroje pro pozorovatelnost navržené speciálně pro zatížení umělé inteligence. Funkce zahrnují detekci anomálií s umělou inteligencí, automatizovanou analýzu kořenové příčiny, monitorování nasazení a schopnosti pozorovatelnosti agentů.

Tsuga také poskytuje server MCP a nástroje příkazového řádku, které umožňují inženýrským týmům budovat své vlastní agenty umělé inteligence na základě dat pro pozorovatelnost bez toho, aby museli tato data přesouvat mimo jejich bezpečnostní perimetr.

Služební vrstva vedle softwaru

Na rozdíl od mnoha dodavatelů SaaS kombinuje Tsuga software se modelem předem nasazených inženýrů.

Společnost spolupracuje přímo se zákazníky na optimalizaci telemetrických prostředí, snížení zbytečného shromažďování dat a zlepšení efektivity pozorovatelnosti v průběhu času. Tento přístup odráží širší trend v podnikovém softwaru, kde dodavatelé stále více poskytují provozní odborné znalosti spolu se technologií.

Jak organizace pokračují v rozšiřování nasazení umělé inteligence, řízení výsledného přílivu telemetrických dat se stává stále důležitějším provozním výzvou. Přístup Tsuga se zaměřuje nejen na shromažďování a analýzu těchto dat, ale také na pomoc zákazníkům snížit objem informací, který musí být zpracován a uchován.

Neutralnější verze by byla:

Znamení změny priorit v pozorovatelnosti

Kolo financování přichází v době, kdy týmy infrastruktury přehodnocují, jak systémy pro pozorovatelnost zapadají do prostředí stále více poháněných umělou inteligencí.

Jak organizace nasazují více aplikací umělé inteligence a autonomních agentů, objemy telemetrických dat pokračují ve růstu, což vytváří další tlak na architektury, které byly navrženy předtím, než se tato zatížení stala běžnými. Současně se správa dat, dodržování předpisů a řízení nákladů staly důležitějšími úvahami pro podnikové kupující.

Přístup Tsuga odráží jednu reakci na tyto výzvy: udržování dat pro pozorovatelnost uvnitř cloudových prostředí kontrolovaných zákazníkem, spíše než směrování prostřednictvím platformy provozované dodavatelem. Zda se tento model stane široce přijímaným, zůstává otázkou, ale zdůrazňuje, jak se trh s pozorovatelností vyvíjí, protože zatížení umělé inteligence se stávají větší částí podnikové infrastruktury.

S nejnovějším financováním Tsuga se připojuje k počtu startupů, které zkoumají nové přístupy k monitorování a správě moderních softwarových systémů. Růst společnosti naznačuje, že některé organizace aktivně vyhodnocují alternativy k tradičním architekturám pro pozorovatelnost, protože se přizpůsobují provozním požadavkům aplikací nativních pro umělou inteligenci.