DataAgent ने स्टेल्थ मोड से बाहर निकलते हुए $10M प्री-सीड फंडिंग के साथ स्व-हीलिंग क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर बनाने के लिए कदम उठाया

DataAgent ने स्टेल्थ मोड से बाहर निकलते हुए $10 million प्री-सीड फंडिंग प्राप्त की है और एक AI-नेटिव प्लेटफ़ॉर्म लॉन्च किया है, जिसका उद्देश्य क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रबंधन को केवल समस्याओं का पता लगाने से आगे बढ़ाकर स्वचालित रूप से उन्हें ठीक करना है।

राउंड का नेतृत्व MizMaa Ventures और Alicorn Venture Partners ने किया। DataAgent इस पूंजी का उपयोग अपने प्लेटफ़ॉर्म को बाजार में लाने और उत्तर अमेरिका में अपनाने को बढ़ाने के लिए करने की योजना बना रहा है। जनवरी 2026 में स्थापित, तेल अवीव स्थित कंपनी वर्तमान में 15 लोगों को रोजगार देती है और सह-संस्थापकों इशाय यारी (सीईओ) और नती शालोम (सीटीओ) द्वारा नेतृत्व की जा रही है।

At the center of DataAgent’s approach is what it calls a remediation-first Digital Immune System for modern applications. Rather than acting primarily as another layer for collecting logs, generating alerts, or explaining incidents to engineers, the platform is designed to operate within Kubernetes and connected cloud infrastructure and take action when failures occur.

परम्परागत ऑब्ज़र्वेबिलिटी वर्कफ़्लो को उलटना

आधुनिक ऑब्ज़र्वेबिलिटी प्लेटफ़ॉर्म जटिल होते जा रहे अनुप्रयोगों को समझने के लिए अनिवार्य हो गए हैं, लेकिन बुनियादी वर्कफ़्लो अभी भी मुख्यतः प्रतिक्रियात्मक रहता है: एक सिस्टम समस्या का पता लगाता है, एक इंजीनियर को अलर्ट मिलता है, कोई कारण की जाँच करता है, और अंततः एक रिमेडिएशन लागू किया जाता है।

DataAgent इस क्रम को उलटने का प्रयास कर रहा है।

इसका सॉफ़्टवेयर चल रहे इन्फ्रास्ट्रक्चर की लाइव सिस्टम स्थिति, टोपोलॉजी और कॉन्फ़िगरेशन जानकारी पढ़ता है। जब यह समझी गई किसी विफलता का सामना करता है, तो प्लेटफ़ॉर्म पहले एक सत्यापित रिमेडिएशन लागू कर सकता है और उसके बाद गहरी मूल कारण विश्लेषण कर सकता है। लक्ष्य यह है कि सेवा को मानव इंजीनियर द्वारा लॉग और डैशबोर्ड की जाँच करने की प्रतीक्षा किए बिना पुनर्स्थापित किया जाए।

कंपनी की सार्वजनिक वेबसाइट इस दर्शन को वाक्यांश “Remediation-First, the rest is noise.” में संक्षेपित करती है।

यह समयसीमा इन्फ्रास्ट्रक्चर टीमों को झेल रही व्यापक समस्या को दर्शाती है। Grafana Labs’ 2025 Observability Survey ने पाया कि जटिलता और ओवरहेड अभी भी सबसे अधिक उल्लेखित ऑब्ज़र्वेबिलिटी चिंता हैं, उसके बाद सिग्नल-टू-नॉइज़ चुनौतियाँ और लागत आती हैं। आधे उत्तरदाता अब किसी न किसी रूप में सॉफ़्टवेयर-एज़-ए-सरvice (SaaS) ऑब्ज़र्वेबिलिटी का उपयोग करते हैं, जो दर्शाता है कि ऑपरेशनल टेलीमेट्री कितनी अधिक बाहरी प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से प्रोसेस की जा रही है।

इन्फ्रास्ट्रक्चर के भीतर चलने वाला स्वायत्त SRE

DataAgent अपने प्लेटफ़ॉर्म को एक स्वायत्त साइट रिलायबिलिटी इंजीनियर (SRE) के रूप में वर्णित करता है, लेकिन इसकी आर्किटेक्चर उस लेबल से अधिक प्रतिबंधित है जैसा कि पहली नज़र में लगता है।

सिस्टम ग्राहक की टोपोलॉजी, पर्यावरण, कोड और कॉन्फ़िगरेशन का मॉडल बनाता है, बजाय इसके कि वह एक अलग लॉग एंट्री या अलर्ट के आधार पर निर्णय ले। तैनाती के दौरान, यह उन विफलता श्रेणियों की पहचान करता है जिन्हें वह विश्वसनीय रूप से रिमेडीएट कर सकता है। यह केवल तब स्वायत्त रूप से कार्य करता है जब उस दोष श्रेणी के लिए क्षमता स्थापित हो गई हो, जबकि अपरिचित या अनिश्चित समस्याओं को मानव ऑपरेटरों को भेजा जाता है।

ग्राहक यह भी निर्धारित कर सकते हैं कि सिस्टम को किन कार्यों की अनुमति है, अर्थात् गार्डरेल्स सेट कर सकते हैं।

ये नियंत्रण महत्वपूर्ण हैं क्योंकि स्वायत्त इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रबंधन में जोखिम अधिक होता है, तुलना में एक AI कोपायलट के जो केवल कमांड की सिफ़ारिश करता है। एक गलत सिफ़ारिश को इंजीनियर द्वारा अस्वीकार किया जा सकता है; उत्पादन विशेषाधिकारों वाला स्वायत्त सिस्टम व्यक्ति के हस्तक्षेप से पहले वर्कलोड को रीस्टार्ट, स्केल, रोल बैक या संशोधित कर सकता है।

इसलिए DataAgent का दृष्टिकोण प्रारंभ से व्यापक स्वायत्तता प्रदान करने के बजाय, सिस्टम को जिन समस्याओं की श्रेणियों पर कार्य करने की अनुमति है, उन्हें क्रमिक रूप से विस्तारित करने पर आधारित है।

क्लस्टर के भीतर अधिक ऑब्ज़र्वेबिलिटी डेटा रखना

इस आर्किटेक्चर के पीछे एक आर्थिक तर्क भी है।

परम्परागत क्लाउड ऑब्ज़र्वेबिलिटी अक्सर बड़े पैमाने पर लॉग, मीट्रिक और ट्रेसेस को बाहरी सेवा पर भेजने में शामिल होती है, जहाँ वह जानकारी इन्गेस्ट, इंडेक्स, संग्रहीत और विश्लेषित की जाती है। लागत इन्फ्रास्ट्रक्चर उपयोग और टेलीमेट्री वॉल्यूम के साथ बढ़ सकती है।

DataAgent इसके बजाय अपने एजेंट को वर्कलोड के निकट रखता है। नियमित त्रुटियों का स्थानीय रूप से विश्लेषण और रिमेडिएशन किया जा सकता है, जबकि गहरी जाँच उन घटनाओं के लिए आरक्षित रहती है जिनके लिए यह आवश्यक है। कंपनी का तर्क है कि इससे महंगे इन्गेस्ट और इंडेक्सिंग पाइपलाइन के माध्यम से यात्रा करने वाले डेटा की मात्रा घट सकती है, साथ ही इसका प्लेटफ़ॉर्म मौजूदा मॉनिटरिंग सिस्टम के साथ सह-अस्तित्व में रह सकता है, बिना तुरंत प्रतिस्थापन की आवश्यकता के।

जैसे ही AI द्वारा निर्मित और संचालित सॉफ़्टवेयर की मात्रा बढ़ती है, यह एक महत्वपूर्ण अंतर बन सकता है। अधिक अनुप्रयोग, सेवाएँ, कंटेनर और AI एजेंट अंततः अधिक इन्फ्रास्ट्रक्चर इवेंट और टेलीमेट्री उत्पन्न करते हैं। केवल अधिक डेटा एकत्र करना अत्यधिक महंगा हो सकता है, जब तक कि सॉफ़्टवेयर यह निर्धारित न कर सके कि कौन से संकेत वास्तव में ध्यान की आवश्यकता रखते हैं।

इन्फ्रास्ट्रक्चर भरोसे के लिए ओपन सोर्स एक मार्ग के रूप में

एक और उल्लेखनीय पहलू DataAgent का अपना मूल एजेंट ओपन सोर्स बनाने का निर्णय है। एजेंट को स्वतंत्र रूप से डिप्लॉय किया जा सकता है, जबकि कंपनी एजेंट फ़्लीट को प्रबंधित और ऑर्केस्ट्रेट करने के लिए एक SaaS लेयर को मोनेटाइज़ करने की योजना बना रही है।

यह मॉडल स्वायत्त ऑपरेशन्स सॉफ़्टवेयर के सामने एक कठिन बाधा को दूर करने में मदद कर सकता है: कंपनियों से AI-संचालित सिस्टम को उत्पादन इन्फ्रास्ट्रक्चर तक पहुंच देने को कहा जा रहा है, जहाँ त्रुटियों से आउटेज हो सकते हैं।

एजेंट को स्थानीय रूप से निरीक्षण और संचालन करने की क्षमता इन्फ्रास्ट्रक्चर टीमों को उनके पर्यावरण में चल रहे चीज़ों की अधिक दृश्यता देती है, हालांकि बड़ी परीक्षा यह होगी कि क्या उद्यम इन एजेंटों को अधिक प्रभावशाली कार्य करने की अनुमति देने में सहज महसूस करेंगे।

क्लाउड ऑर्केस्ट्रेशन के अनुभवी फिर से एक और इन्फ्रास्ट्रक्चर दांव के लिए लौटे

यारी और शालोम पहले Cloudify में साथ काम करते थे, जहाँ यारी मुख्य राजस्व अधिकारी (Chief Revenue Officer) और शालोम संस्थापक एवं CTO थे। Dell ने 2023 में क्लाउड ऑर्केस्ट्रेशन और इन्फ्रास्ट्रक्चर ऑटोमेशन कंपनी को अधिग्रहित किया, एक लेनदेन जिसे TechCrunch ने रिपोर्ट किया कि इसकी कीमत $100 million तक हो सकती थी।

यह पृष्ठभूमि DataAgent के लिए विशेष रूप से प्रासंगिक है। Cloudify ने कुबेरनेट्स, क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म और मौजूदा DevOps टूलिंग के बीच इन्फ्रास्ट्रक्चर को ऑर्केस्ट्रेट करने पर ध्यान केंद्रित किया। DataAgent ऑटोमेशन स्टैक में आगे बढ़ते हुए यह प्रयास करता है कि सॉफ़्टवेयर को न केवल इन्फ्रास्ट्रक्चर को ऑर्केस्ट्रेट करने की क्षमता मिले, बल्कि यह निर्धारित करने की भी क्षमता मिले कि इन्फ्रास्ट्रक्चर को कब बदलने की आवश्यकता है।

नई फंडिंग DataAgent के व्यावसायिक लॉन्च और विस्तार को समर्थन देगी, जिसमें संयुक्त राज्य और इज़राइल में अतिरिक्त गो-टू-मार्केट हायरिंग शामिल है।

ऑब्ज़र्वेबिलिटी से स्व-हीलिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर तक

DataAgent के लिए बड़ा अवसर एंटरप्राइज़ AI में पहले से शुरू हो रहे परिवर्तन से जुड़ा है: ऐसे सिस्टम से आगे बढ़ना जो यह बताते हैं कि मनुष्यों को क्या करना चाहिए, उन सिस्टम की ओर जो स्वयं कार्य को पूरा कर सकते हैं।

इन्फ्रास्ट्रक्चर इस परिवर्तन के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण स्थान है। उत्पादन घटनाओं का एक बड़ा प्रतिशत दोहराए जाने वाले समस्याओं से जुड़ा होता है, जिन्हें अनुभवी SRE टीमें पहले से ही हल करना जानती हैं। यदि AI एजेंट इन नियमित कार्यों को सुरक्षित रूप से संभाल सकें, तो ऑब्ज़र्वेबिलिटी धीरे-धीरे इन्फ्रास्ट्रक्चर को समझने वाले सिस्टम से एक नियंत्रण परत में विकसित हो सकती है जो निरंतर इसे बनाए रखती है।

DataAgent इस उत्पादन रिमेडिएशन लूप को एक प्री-प्रोडक्शन सिस्टम के साथ जोड़ता है, जिसका उद्देश्य सॉफ़्टवेयर डिप्लॉय होने से पहले विफलताओं की पहचान और रोकथाम करना है। कंपनी इस प्रक्रिया को इस तरह वर्णित करती है कि घटनाओं और रोकी गई विफलताओं से सीखे गए पाठ क्रमिक रूप से सिस्टम की स्वायत्त संचालन क्षमता को विस्तारित कर सकते हैं।

चुनौती यह सिद्ध करना होगी कि स्वायत्तता को स्केल किया जा सकता है बिना नई प्रकार की ऑपरेशनल जोखिम को पेश किए। इन्फ्रास्ट्रक्चर वातावरण बहुत भिन्न होते हैं, अप्रत्याशित विफलताएँ अनिवार्य हैं, और एक स्वचालित रिमेडिएशन जो एक आर्किटेक्चर में काम करता है, वह दूसरे में खतरनाक हो सकता है।

यदि ये सुरक्षा उपाय भरोसेमंद साबित होते हैं, तो अगली पीढ़ी के ऑब्ज़र्वेबिलिटी प्लेटफ़ॉर्म को यह नहीं, बल्कि यह देखा जाएगा कि वे कितनी जल्दी इंजीनियरों को यह बता सकते हैं कि कुछ क्यों टूट गया, बल्कि यह कि इंजीनियरों को बिल्कुल भी शामिल होने की कितनी बार आवश्यकता नहीं पड़ती। DataAgent’s $10 million प्री-सीड राउंड इस बदलाव पर एक प्रारंभिक दांव है।