फंडिंग
ग्राउंडकवर ने एआई-युग की निगरानी प्लेटफ़ॉर्म को स्केल करने के लिए 100 मिलियन डॉलर की श्रृंखला सी जुटाई
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क्लाउड निगरानी कंपनी ग्राउंडकवर ने $100 मिलियन की श्रृंखला सी फंडिंग जुटाई है क्योंकि यह उत्पादन पर्यावरण को समझने में मदद करने के लिए इंजीनियरिंग टीमों और एआई एजेंटों के लिए डिज़ाइन किए गए प्लेटफ़ॉर्म का विस्तार करना चाहता है।
इस दौर का नेतृत्व वन पीक ने किया था, जिसमें मॉर्गन स्टैनली एक्सपांशन कैपिटल (MS ) और मौजूदा निवेशकों ज़ीव वेंचर्स, एंगुलर वेंचर्स, हेवीबिट और जिबे ने भाग लिया। यह ग्राउंडकवर की कुल फंडिंग को $160 मिलियन तक ले जाता है।
वित्तपोषण एक ऐसे वर्ष के बाद हुआ है जिसमें कंपनी ने अपनी वार्षिक आवर्ती राजस्व को तिगुना कर दिया, अपने वैश्विक कार्यबल को दोगुना कर दिया और 250 से अधिक भुगतान करने वाले ग्राहकों को पार किया। इसका ग्राहक आधार अब प्रारंभिक चरण की शुरुआत से लेकर फॉर्च्यून 5 उद्यमों तक फैला हुआ है, जबकि कंपनी ने पिछले 12 महीनों में कई सात-अंकों के अनुबंधों पर हस्ताक्षर करने की भी सूचना दी है।
निगरानी को एक एआई-संचालित डेटा समस्या का सामना करना पड़ता है
निगरानी प्लेटफ़ॉर्म लॉग, मीट्रिक और ट्रेस जैसे संकेतों को इकट्ठा और विश्लेषण करते हैं ताकि इंजीनियरिंग टीमों को यह समझने में मदद मिल सके कि अनुप्रयोग और बुनियादी ढांचे उत्पादन में कैसे व्यवहार करते हैं।
यह कार्य अधिक कठिन होता जा रहा है क्योंकि क्लाउड-मूल नेटवर्क विस्तारित होते हैं और कंपनियां बड़े भाषा मॉडल, स्वायत्त एजेंटों और बढ़ते जुड़े हुए अनुप्रयोग स्टैक पेश करती हैं। एआई अनुप्रयोग प्रॉम्प्ट, मॉडल प्रतिक्रियाओं, टूल कॉल, डेटाबेस, एपीआई और प्रत्येक इंटरैक्शन के समर्थन में बुनियादी ढांचे के माध्यम से टेलीमेट्री उत्पन्न कर सकते हैं।
बेहतर दृश्यता इंजीनियरों को हॉलुसिनेशन, प्रदर्शन ह्रास, विफल टूल कॉल और सुरक्षा जोखिमों की पहचान करने में मदद कर सकती है। हालांकि, उस संदर्भ को इकट्ठा करना निगरानी प्रणालियों में प्रवाहित होने वाले डेटा की मात्रा और संवेदनशीलता को काफी बढ़ा सकता है।
पारंपरिक प्लेटफ़ॉर्म अक्सर लागतों का प्रबंधन करने के लिए टेलीमेट्री को नमूना या फ़िल्टर करते हैं। इससे अंतर्निहित डेटा अधिक प्रबंधनीय हो सकता है, लेकिन यह घटना को पुनर्निर्माण करने के लिए आवश्यक सटीक जानकारी को भी हटा सकता है। यह सीमा तब विशेष रूप से महत्वपूर्ण हो जाती है जब एआई एजेंटों को निरंतर मानव निर्देशन के बिना समस्याओं की जांच करने या परिवर्तनों की सिफारिश करने की अपेक्षा की जाती है।
ग्राउंडकवर अपनी वास्तुकला को इस मॉडल के विकल्प के रूप में स्थिति में है, जो कर्नेल-स्तर के डेटा संग्रह को ग्राहक के अपने क्लाउड वातावरण के भीतर भंडारण के साथ जोड़ती है।
ग्राउंडकवर की बायओसी वास्तुकला कैसे काम करती है
प्लेटफ़ॉर्म के केंद्र में एक ब्रिंग-योर-ओन-क्लाउड, या बायओसी, वास्तुकला है। सभी निगरानी डेटा को विक्रेता-संचालित सॉफ़्टवेयर-ए-ए-सर्विस वातावरण में स्थानांतरित करने के बजाय, ग्राउंडकवर अपने डेटा विमान को ग्राहक के क्लाउड में एक अलग खाते के भीतर तैनात करता है।
लॉग, बुनियादी ढांचा मीट्रिक, कस्टम मीट्रिक, ट्रेस और कुबेरनेट्स इवेंट इसलिए ग्राहक के बुनियादी ढांचे के भीतर रह सकते हैं। एक अलग नियंत्रण विमान प्लेटफ़ॉर्म का प्रबंधन करता है लेकिन नेटवर्क स्तर पर उत्पादन कार्यभार और टेलीमेट्री से अलग है, ग्राउंडकवर के वास्तुकला दस्तावेज़ीकरण के अनुसार।
यह व्यवस्था ग्राहकों को एक प्रबंधित सॉफ़्टवेयर अनुभव प्रदान करते हुए डेटा निवास, गोपनीयता और सुरक्षा पर अधिक नियंत्रण बनाए रखने के लिए डिज़ाइन की गई है। यह विशेष रूप से एआई कार्यभार के लिए प्रासंगिक हो सकता है, जहां निगरानी रिकॉर्ड में प्रॉम्प्ट, मॉडल आउटपुट, टूल तर्क, उपयोगकर्ता जानकारी या एजेंट की तर्क प्रक्रिया के तत्व शामिल हो सकते हैं।
कंपनी सख्त अलगाव आवश्यकताओं वाले संगठनों के लिए ऑन-प्रिमाइसेस और एयर-गैप्ड तैनाती का भी समर्थन करती है।
ईबीपीएफ और ओपनटेलेमेट्री को जोड़ना
ग्राउंडकवर अपनी अधिकांश टेलीमेट्री को विस्तारित बर्कले पैकेट फ़िल्टर के माध्यम से इकट्ठा करता है, जिसे सामान्यतः ईबीपीएफ के रूप में जाना जाता है। यह प्रौद्योगिकी लिनक्स कर्नेल के भीतर गतिविधि को देखने के लिए कार्यक्रमों की अनुमति देती है, जिससे नेटवर्क संचार, अनुप्रयोग प्रक्रियाओं और संसाधन उपयोग में निगरानी प्रणालियों को दृश्यता मिलती है, बिना कि डेवलपर्स को प्रत्येक सेवा को मैन्युअल रूप से साधना पड़े।
कंपनी का कहना है कि इसका अनुकूली ईबीपीएफ सेंसर को कोड परिवर्तन के बिना तैनात किया जा सकता है और कुबेरनेट्स वातावरण में अनुप्रयोग और बुनियादी ढांचे की टेलीमेट्री को पकड़ने के लिए उपयोग किया जा सकता है।
इसका मतलब यह नहीं है कि ग्राउंडकवर स्थापित उपकरण साधन मानकों को बदल रहा है। प्लेटफ़ॉर्म ओपनटेलेमेट्री के साथ भी एकीकृत होता है, जो एक मुक्त स्रोत फ़्रेमवर्क है जो टेलीमेट्री को उत्पन्न करने, प्रसंस्करण करने और निर्यात करने के लिए सामान्य एपीआई, सॉफ़्टवेयर विकास किट और उपकरण प्रदान करता है।
संयोजन संगठनों को दो पूरक जानकारी के स्रोत प्रदान करता है। ईबीपीएफ बुनियादी ढांचे और नेटवर्क परतों पर गतिविधि को स्वचालित रूप से पकड़ सकता है, जबकि ओपनटेलेमेट्री डेवलपर्स द्वारा जानबूझकर जोड़ा गया अनुप्रयोग-विशिष्ट संदर्भ प्रदान कर सकता है।
ग्राउंडकवर ट्रेस, मीट्रिक, लॉग और कुबेरनेट्स इवेंट को एक एकीकृत इंटरफ़ेस में समेकित करता है। इसके उत्पाद पोर्टफोलियो में एप्लिकेशन प्रदर्शन निगरानी, बुनियादी ढांचा निगरानी, लॉग प्रबंधन, वास्तविक-उपयोगकर्ता निगरानी और बड़े भाषा मॉडल अनुप्रयोगों के लिए निगरानी भी शामिल है।
एआई एजेंटों के लिए निगरानी का विस्तार
कंपनी की महत्वाकांक्षाएं मानव ऑपरेटरों के लिए डैशबोर्ड प्रदान करने से परे हैं। इसका एजेंट मोड इंजीनियरों को घटनाओं की जांच करने, मूल कारण विश्लेषण करने और प्लेटफ़ॉर्म के भीतर उपलब्ध टेलीमेट्री का उपयोग करके संभावित उपचार कदमों की पहचान करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
एक सामान्य-उद्देश्य वाले चैटबॉट को लॉग के संग्रह पर रखने के बजाय, ग्राउंडकवर का कहना है कि उसने अपने आंतरिक एपीआई को एक एकीकृत प्रश्न भाषा के चारों ओर फिर से बनाया है जिसे जीसीक्यूएल कहा जाता है। एजेंट द्वारा की गई क्रियाएं जांची जा सकती हैं, और परिणाम मूल ग्राउंडकवर संपत्तियों में परिवर्तित किए जा सकते हैं जिनका उपयोग इंजीनियर स्वतंत्र रूप से कर सकते हैं।
कंपनी ने मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल समर्थन भी पेश किया है, जो डेवलपर्स को उत्पादन टेलीमेट्री को संगत एआई एजेंटों और विकास पर्यावरण में लाने में सक्षम बनाता है। इसके एआई निगरानी उपकरण मॉडल अनुरोधों के व्यापक निष्पादन संदर्भ को पकड़ने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जिसमें प्रॉम्प्ट, प्रतिक्रियाएं, टूल उपयोग और सत्र इतिहास शामिल हैं।
यह टीमों को यह निर्धारित करने में मदद कर सकता है कि क्या समस्या मॉडल के साथ उत्पन्न हुई, एक बाहरी एपीआई, एक पुनर्प्राप्ति प्रणाली, एक बुनियादी ढांचे की बोतलेंक, या एजेंट द्वारा की गई क्रियाओं की श्रृंखला थी। ग्राउंडकवर का कहना है कि इसका ईबीपीएफ-आधारित दृष्टिकोण एपीआई अनुरोध और प्रतिक्रिया सामग्री की भी जांच कर सकता है, जिससे टीमें असामान्यताओं या बाहरी मॉडल प्रदाताओं को प्रसारित की जा रही संवेदनशील जानकारी का पता लगा सकती हैं।
“हम एकमात्र प्लेटफ़ॉर्म हैं जो ईबीपीएफ की क्षमता को बायओसी की अंतहीन शक्ति के साथ हार्नेस करता है,” शाहर आरज़ुलाय, ग्राउंडकवर के सीईओ और सह-संस्थापक ने कहा। “उस अनोखी वास्तुकला के शीर्ष पर, ग्राउंडकवर ने एजेंट मोड बनाया है, जो हमारा एजेंटिक अनुभव है जो इंजीनियरों को उत्पादन में मुद्दों को सतह, ट्रoubleshoot और उपचार में मदद करता है।”
आज़ुले ने कहा कि नई पूंजी कंपनी के प्रयासों का समर्थन करेगी कि इंजीनियर और एजेंट उत्पादन संचालन में कैसे सहयोग करते हैं।
भविष्य के निहितार्थ
एआई एजेंटों की वृद्धि निगरानी प्लेटफ़ॉर्म से क्या अपेक्षा की जाती है, इसे बदल सकती है। निगरानी उपकरणों ने पारंपरिक रूप से इंजीनियरों को कुछ गलत होने के बाद घटनाओं की जांच में मदद की है, लेकिन स्वायत्त प्रणालियों को निरंतर उत्पादन डेटा तक पहुंच की आवश्यकता हो सकती है ताकि वे समस्याओं की पहचान कर सकें, निर्भरता का पता लगा सकें और सुधारात्मक कार्रवाई की सिफारिश कर सकें।
यह दृश्यता, लागत और नियंत्रण के बीच एक तनाव पैदा करता है। एआई अनुप्रयोग बड़ी मात्रा में लॉग, ट्रेस और मीट्रिक उत्पन्न कर सकते हैं, जबकि उनकी टेलीमेट्री में संवेदनशील प्रॉम्प्ट, मॉडल आउटपुट और ग्राहक जानकारी भी शामिल हो सकती है। कंपनी के अपने क्लाउड वातावरण के भीतर डेटा रखने वाली वास्तुकला विनियमित उद्योगों या सख्त डेटा-निवास आवश्यकताओं वाले संगठनों में विशेष रूप से आकर्षक हो सकती है।
व्यापक प्रश्न यह है कि क्या निगरानी डेटा पर कार्रवाई करने के बजाय इसे केवल सारांशित करने के लिए एआई एजेंटों पर भरोसा किया जा सकता है। अधूरी टेलीमेट्री, भ्रामक संबंध या खराब परिभाषित अनुमतियां एक स्वचालित प्रणाली को घटना का गलत निदान करने या अनावश्यक परिवर्तन करने का कारण बन सकती हैं। मानव पर्यवेक्षण, ऑडिट ट्रेल और स्वायत्त क्रियाओं पर स्पष्ट सीमाएं महत्वपूर्ण रहेंगी क्योंकि ये क्षमताएं परिपक्व होती हैं।
ग्राउंडकवर के वित्तपोषण से एआई प्रणालियों को बड़े पैमाने पर संचालित करने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचे में बढ़ती रुचि का पता चलता है। दीर्घकालिक महत्व यह निर्धारित करने पर कम निर्भर करेगा कि क्या निगरानी प्लेटफ़ॉर्म वार्तात्मक इंटरफ़ेस जोड़ सकते हैं और अधिक इस बात पर कि क्या वे उत्पादन वातावरण में मानव और स्वचालित एजेंटों के लिए सटीक निर्णय लेने के लिए पर्याप्त रूप से पूर्ण, सुरक्षित और विश्वसनीय डेटा प्रदान कर सकते हैं।
