कोसमोस ने $5 मिलियन जुटाए ताकि वे उद्यमों को आईटी घटना जांच की छिपी हुई लागत को समाप्त करने में मदद कर सकें

चिकागो स्थित स्टार्टअप कोसमोस ने 5 मिलियन डॉलर की सीड फंडिंग जुटाई है जो नॉर्वेस्ट द्वारा नेतृत्व किया जा रहा है, क्योंकि यह एक एआई-मूल ऑपरेशनल इंटेलिजेंस प्लेटफ़ॉर्म लॉन्च करता है जो उद्यम आईटी में सबसे अधिक लागत वाली और लगातार चुनौतियों में से एक को संबोधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है: घटनाओं की जांच के लिए खर्च किया गया समय।

जबकि संगठनों ने पर्यवेक्षणीयता, निगरानी, और आईटी सेवा प्रबंधन उपकरणों में भारी निवेश किया है, समर्थन और इंजीनियरिंग टीमें अभी भी बाहरी और ग्राहक-प्रभावी मुद्दों के मूल कारण का पता लगाने के लिए घंटों मैनुअल रूप से खर्च करती हैं जो विखंडित प्रणालियों में फैली हुई हैं। कोसमोस अपने द्वारा “जांच लागत” कहे जाने वाले को कम करने का लक्ष्य रखता है – ऑपरेशनल बोझ जो तब बनता है जब इंजीनियर, समर्थन नेताओं, और घटना प्रतिक्रिया टीमों को मैनुअल रूप से जानकारी को टिकटिंग प्रणालियों, स्रोत कोड भंडारों, ग्राहक समर्थन प्लेटफ़ॉर्म, और पर्यवेक्षणीयता उपकरणों में फैलाया जाता है।

जांच लागत की बढ़ती समस्या

पिछले दशक में, उद्यमों ने अपने बुनियादी ढांचे और सॉफ़्टवेयर संचालन की निगरानी के लिए एक बढ़ती संग्रह के उपकरणों को अपनाया है। प्लेटफ़ॉर्म जैसे कि जीरा, सर्विसनाउ, गिटहब, सेल्सफ़ोर्स, डेटाडॉग, ग्राफ़ाना, और स्प्लंक प्रत्येक प्रौद्योगिकी स्टैक के विभिन्न हिस्सों में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं। हालांकि, जब घटनाएं होती हैं, तो महत्वपूर्ण संदर्भ अक्सर इन प्रणालियों में अलग-थलग रहता है।

आधुनिक सॉफ़्टवेयर वास्तुकला वितरित होने के साथ, जानकारी को कई प्लेटफ़ॉर्म में सहसंबंधित करने की चुनौती तेजी से बढ़ गई है। टीमों के पास आवश्यक डेटा उपलब्ध हो सकता है, लेकिन इसे जल्दी से ढूंढना और जोड़ना मुश्किल रहता है। परिणाम लंबे समय तक समाधान समय, बार-बार होने वाली घटनाएं, और इंजीनियरिंग संसाधनों को उत्पाद विकास और नवाचार से दूर ले जाना है।

अधिकांश संगठनों के लिए, सबसे अनुभवी इंजीनियर हर बार जब एक प्रमुख ग्राहक मुद्दा उत्पन्न होता है, तो डिफ़ॉल्ट जांचकर्ता बन जाते हैं। उन इंजीनियरों को अक्सर रणनीतिक कार्य से दूर ले जाया जाता है ताकि वे समयरेखा का पुनर्निर्माण कर सकें, कोड परिवर्तन की समीक्षा कर सकें, समर्थन टिकटों का विश्लेषण कर सकें, और यह निर्धारित कर सकें कि वास्तव में क्या कारण था। जांच की छिपी हुई लागत खुद डाउनटाइम से बहुत आगे बढ़ जाती है।

ऑपरेशनल इंटेलिजेंस के लिए एआई-मूल दृष्टिकोण

कोसमोस खुद को मौजूदा उद्यम प्रणालियों के प्रतिस्थापन के बजाय एक परत के रूप में स्थापित कर रहा है। प्लेटफ़ॉर्म गिटहब, जीरा, सेल्सफ़ोर्स, सर्विसनाउ, डेटाडॉग, ग्राफ़ाना, स्प्लंक, और अन्य ऑपरेशनल टूल्स से डेटा को जोड़ता है ताकि घटनाओं और ग्राहक एस्केलेशन का एक एकीकृत दृश्य बनाया जा सके।

कंपनी के अनुसार, इसका प्लेटफ़ॉर्म स्वचालित रूप से ग्राहक मामलों, कोड परिवर्तन, सेवा घटनाओं, और बुनियादी ढांचे के संकेतों को सहसंबंधित करता है ताकि संभावित मूल कारणों को उजागर किया जा सके। स्वायत्त एआई निर्णयों पर पूरी तरह से निर्भर रहने के बजाय, कोसमोस एक मानव-इन-द-लूप दृष्टिकोण का उपयोग करता है जहां मशीन-जनित सहसंबंधों को उपयोगकर्ताओं द्वारा सत्यापित किया जाता है और मान्य किया जाता है इससे पहले कि वे प्लेटफ़ॉर्म के ज्ञान आधार का हिस्सा बनें।

यह एक निरंतर प्रतिक्रिया लूप बनाता है जो समय के साथ पैटर्न की पहचान करने की प्रणाली की क्षमता में सुधार करता है, साथ ही साथ पारदर्शिता और विश्वास बनाए रखता है। अधिक अलर्ट उत्पन्न करने के बजाय, लक्ष्य टीमों को यह समझने के लिए संदर्भ प्रदान करना है कि समस्याएं पहले स्थान पर क्यों हुईं।

पहले के अनुभव से निर्मित

संस्थापक और सीईओ संजय गिदवानी ने कंपनी को एक समस्या के आसपास बनाया जिसका उन्होंने दो दशक से अधिक समय तक उद्यम वितरण संचालन में और सेल्सफ़ोर्स इकोसिस्टम के भीतर काम करते हुए सामना किया था।

अपने करियर के दौरान, गिदवानी ने एक ही पैटर्न का अवलोकन किया: जब एक प्रमुख ग्राहक मुद्दा उत्पन्न होता है, तो संगठन अपने सबसे अनुभवी तकनीकी कर्मचारियों को जांच के लिए तैनात करते हैं। हालांकि, वे विशेषज्ञ अक्सर अलग-अलग प्रणालियों से जानकारी इकट्ठा करने से पहले दिन बिताते हैं इससे पहले कि वे मूल कारण पर पहुंचें।

यह अनुभव कोसमोस के मूल सिद्धांत को आकार देता है: उद्यम आईटी में सबसे बड़ी ऑपरेशनल अक्षमताओं में से एक समाधान शुरू होने से पहले ही होती है। यदि संगठन समस्या के स्रोत को तेजी से पहचान सकते हैं, तो वे घटनाओं को अधिक तेजी से हल कर सकते हैं और इसी तरह के मुद्दों को दोहराने की संभावना को कम कर सकते हैं।

आगे देख रहे हैं

कोसमोस के लॉन्च से उद्यम प्रौद्योगिकी में एक व्यापक बदलाव का प्रतिनिधित्व होता है। जैसे ही संगठन तेजी से जटिल क्लाउड वातावरण, माइक्रोसervices वास्तुकला, और एआई-संचालित अनुप्रयोगों को अपनाते हैं, ऑपरेशनल डेटा बढ़ता रहता है जबकि यह दर्जनों प्लेटफ़ॉर्म में बिखरा रहता है।

ऑपरेशनल इंटेलिजेंस के अगले поколे के उपकरण उन अंतरालों को पुल करने का लक्ष्य रखते हैं जो स्वचालित रूप से संकेतों को जोड़ते हैं, पैटर्न की पहचान करते हैं, और संस्थागत ज्ञान को संरक्षित करते हैं जो व्यक्तिगत टीमों के भीतर बंद रहता है। तेजी से घटना समाधान से परे, ये प्रणाली संगठनों को इंजीनियरिंग श्रम को कम करने, बार-बार होने वाले मुद्दों को रोकने, और तकनीकी प्रतिभा को उत्पादों के निर्माण पर अधिक समय केंद्रित करने में मदद कर सकती हैं न कि विफलताओं की जांच में।

जैसे ही उद्यम वातावरण अधिक जटिल हो जाते हैं, विखंडित ऑपरेशनल डेटा को क्रियाशील बुद्धिमत्ता में परिवर्तित करने की क्षमता स्वयं प्रणालियों की निगरानी करने के रूप में उतनी ही महत्वपूर्ण हो सकती है। कोसमोस जांच लागत को कम करने के भविष्य का एक महत्वपूर्ण हिस्सा होने पर दांव लगा रहा है।