OpenObserve מגייסת 10 מיליון דולר בסבב A כדי לדחוף את הניטור לעבר פעולות אוטונומיות

סטארט-אפ מעמידה בסיליקון ואלי, OpenObserve, גייסה סבב A בהיקף 10 מיליון דולר, בהובלת Nexus Venture Partners ו-Dell Technologies Capital, מה שמצביע על הגברת האמון של המשקיעים כי ערימת הניטור זקוקה לשינוי מבני.

החברה, שנוסדה ב-2022 ובסיסה במנלו פארק, מעמידה את עצמה כחלופה מאוחדת להטמעות מפוצלות – במיוחד כאשר מערכות AI מציגות שכבות חדשות של סיבוכיות ברחבי התשתית, היישומים והתנהגות המודל.

מעבר מהטמעות מפוצלות

ניטור היה בדרך כלל מרקיע ממספר כלים – לוגים במערכת אחת, מדדים באחר, עקיבה במקום אחר. גישה זו מתפוררת בהדרגה תחת משקל העומסים המודרניים.

גישת OpenObserve היא לאחד הכל לתוך פלטפורמה אחת. מערכת החברה בולעת לוגים, מדדים, עקיבה ונתוני ניטור משתמשים אמיתיים, ואז מוסיפה אנליטיקה, התראות ותגובה לתקריות – הכל בתוך ממשק אחד.

מתחת לקפל, הפלטפורמה מסתמכת על ארכיטקטורה ילידת ענן המפרידה בין חישוב לאחסון, באמצעות אחסון אובייקטים כמו S3 וקובץ Parquet עמודי לטיפול יעיל בטלמטריה בקנה מידה גדול. תכנון זה מקטין באופן משמעותי את עלות האחסון בעודו שומר על ביצועי שאילתות גבוהים, אפילו ב קנה מידה של פטאבייט.

בחירת הארכיטקטורה היא מרכזית לטענת החברה על עלות הפעילות הנמוכה בהשוואה למערכות המורשת שנבנו על אינדקסים בסגנון Elasticsearch.

ניטור 3.0: מניטור לפעולה אוטונומית

החברה מתארת את חזונה כ-” ניטור 3.0“, מעבר מלוחות והתראות למערכות שיכולות לפרש ולפעול על נתונים ללא התערבות אנושית.

במרכז החזון הזה נמצא שכבת הנדסת אמינות אתר (SRE) מבוססת AI. במקום שמהנדסים חוקרים באופן ידני תקריות, המערכת מנתחת טלמטריה בהקשר, מזהה גורמים מקוריים ויכולה להמליץ – או במקרים מסוימים לבצע – פעולות תיקון.

זה משולב עם גילוי חריגות המעלה בעיות לפני שהן מתפתחות, וכלים לניטור LLM המפקחים על התנהגותן של מודלי AI בייצור, כולל פרומפטים, פלטים וביצועים.

הרעיון הרחב יותר הוא להפחית את עומס הפעילות על צוותי הנדסה, במיוחד כאשר נפחי טלמטריה ממשיכים לגדול ומערכות הופכות לדינאמיות יותר.

בנוי לקנה מידה של עומסי AI

יישומי AI מודרניים מייצרים הרבה יותר טלמטריה מאשר מערכות מסורתיות, במיוחד כאשר עוקבים אחר ביצועי מודל, התנהגות היקש ואינטראקציות משתמש.

תכנון OpenObserve משקף את המעבר הזה. נתונים מאוחסנים בפורמטים עמודיים דחוסים ומשואלים ישירות מאחסון אובייקטים, מה שמונע את הצורך בשכבות אינדקסים יקרות או שכפול נתונים. זה מאפשר לפלטפורמה להתפשט אופקית ללא הסיבוכיות הטיפוסית הקשורה למערכות ניטור מבוזרות.

התוצאה היא מערכת שיכולה להתמודד עם זרמי נתונים בנפח גבוה בעודה שומרת על ביצועי שאילתות מהירים ועלות צפויה – שני אילוצים שהיה קשה לא