सेडाई ने स्व-ड्राइविंग क्लाउड और डेवओप्स को एआई एजेंटों के साथ पुनः परिभाषित करने के लिए $20M सुरक्षित किया

सेडाई, पहले स्व-ड्राइविंग क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म के पीछे की कंपनी, ने स्वायत्त बुनियादी ढांचा प्रबंधन के अपने दृष्टिकोण को बढ़ाने के लिए $20 मिलियन के श्रृंखला बी दौर की घोषणा की है। एवीपी (अटलांटिक वैन्टेज पॉइंट) द्वारा समर्थित निवेश, नॉर्वेस्ट, सिएरा वेंचर्स, और असंगत वेंचर्स से समर्थन के साथ, सेडाई के एलएलएम ऑप्टिमाइजेशन, जीपीयू संसाधन प्रबंधन, और डेटाब्रिक्स और स्नोफ्लेक जैसे प्लेटफ़ॉर्म के लिए बुद्धिमान ऑर्केस्ट्रेशन जैसे नए डोमेन में विस्तार के लिए ईंधन प्रदान करेगा।

प्लेटफ़ॉर्म डेवओप्स में एक महत्वपूर्ण मोड़ को चिह्नित करता है, पारंपरिक अलर्ट-एंड-डैशबोर्ड परिदृश्यों को एआई एजेंटों के साथ बदल देता है जो उत्पादन वातावरण से सीखते हैं और लागत, प्रदर्शन और उपलब्धता को अनुकूलित करने के लिए स्वतंत्र रूप से कार्य करते हैं।

“जस्ट लाइक वेमो ने साबित किया कि स्व-ड्राइविंग कारें संभव हैं, सेडाई साबित करता है कि स्व-ड्राइविंग बुनियादी ढांचा न केवल संभव है, यह आवश्यक है,” सुरेश मैथ्यू, सेडाई के सीईओ और संस्थापक ने कहा।

स्व-ड्राइविंग बुनियादी ढांचा वास्तव में क्या है

जबकि अधिकांश निगरानी उपकरण केवल अलर्ट उत्पन्न करते हैं, सेडाई का दृष्टिकोण बहुत अधिक सक्रिय है। प्लेटफ़ॉर्म वास्तविक समय में यातायात, अनुप्रयोग व्यवहार और बुनियादी ढांचे की कॉन्फ़िगरेशन का अवलोकन करता है, फिर स्वतंत्र निर्णय लेता है जो प्रदर्शन में सुधार करते हैं और लागत को कम करते हैं – मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता के बिना।

यह दृश्यता से स्वतंत्रता की ओर यह परिवर्तन है जो सेडाई को एक वास्तविक “स्व-ड्राइविंग” प्लेटफ़ॉर्म बनाता है। इसकी प्रणाली केवल समस्याओं को ध्वजांकित नहीं करती है। यह उन्हें हल करती है।

आंतरिक रूप से, सेडाई एक बहु-एजेंट एआई आर्किटेक्चर का उपयोग करता है जो लगातार बदलते कार्यभार और सिस्टम राज्यों के अनुकूल होता है। इस प्रणाली के केंद्र में गहरा प्रबलीकरण सीखना (डीआरएल) है – एक शक्तिशाली मशीन लर्निंग रूप जिसमें एजेंट ट्रायल और त्रुटि से सीखते हैं। सेडाई के मामले में, एजेंटों को वास्तविक प्रदर्शन परिणामों के आधार पर सीपीयू और मेमोरी जैसे बुनियादी ढांचे संसाधनों को गतिविधि से स्केल करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। समय के साथ, ये एजेंट सीखते हैं कि कौन से कार्य जीवित वातावरण में सर्वोत्तम परिणामों की ओर ले जाते हैं।

यह बुद्धिमत्ता विचलन पता लगाने और कारण संबंध जैसी तकनीकों द्वारा और बढ़ाई जाती है, जो सेडाई को विफलताओं की भविष्यवाणी करने और ग्राहक अनुभव प्रभावित होने से पहले मूल कारणों की पहचान करने की अनुमति देती है। और मौसमी मॉडलिंग के साथ, सिस्टम स्वचालित रूप से दैनिक यातायात स्पाइक्स या महीने के अंत में प्रसंस्करण भार जैसे आवर्ती पैटर्न के लिए समायोजित करता है, बुनियादी ढांचे को मांग बढ़ने से पहले ही अनुकूलित करता है।

डेवओप्स दक्षता का एक नया युग

सेडाई की स्थापना सुरेश मैथ्यू और बेंजी थॉमस द्वारा पेपैल में माइक्रोसervices के स्केलिंग चुनौतियों का सामना करने के बाद की गई थी। जबकि डेवओप्स ने तैनाती में तेजी लाई, इसने नए बोझ भी पैदा किए – अंतहीन श्रम, अलर्ट थकान, और मैनुअल वर्कअराउंड द्वारा एक साथ रखे गए नाजुक प्रणाली।

सेडाई इस गतिविधि को बदलता है क्योंकि यह कार्रवाई करता है। इंजीनियरों पर निर्भर करने के बजाय मीट्रिक व्याख्या करने और मैनुअल रूप से प्रतिक्रिया देने के बजाय, प्लेटफ़ॉर्म कार्यों जैसे कार्यों को संभालता है:

• बुनियादी ढांचे के पतन का पता लगाना और वास्तविक समय में हल करना
• वास्तविक यातायात के आधार पर कार्यभार को लंबवत और क्षैतिज रूप से स्केल करना
• लागत, विलंबता और उपलब्धता के लिए अनुकूलित करने के लिए कॉन्फ़िगरेशन को अपडेट करना
• टूटी हुई सेवाओं को पुनः आरंभ करना या ठीक करना इससे पहले कि उपयोगकर्ता इसे नोटिस करें

पहले से, प्लेटफ़ॉर्म ने उत्पादन में 25 मिलियन से अधिक स्वतंत्र कार्यों को निष्पादित किया है, $3 बिलियन के क्लाउड खर्च का प्रबंधन किया है। इससे ग्राहकों को प्रति वर्ष $5 मिलियन से अधिक की बचत हुई है, जबकि इंजीनियरिंग टीमों को 22,000 से अधिक घंटों का उत्पादक समय वापस मिला है।

महत्वपूर्ण उद्योगों में उद्यम नेताओं द्वारा विश्वसनीय

सेडाई का उपयोग उत्पादन में फॉर्च्यून 500 नेताओं द्वारा साइबर सुरक्षा, वित्तीय सेवाओं, फार्मास्यूटिकल्स, शिक्षा और एआई में किया जाता है। ग्राहकों में पालो अल्टो नेटवर्क्स, एक्सपेरियन और मैकग्रा-हिल जैसे घरेलू नाम शामिल हैं – वे कंपनियां जो स्थिर, प्रदर्शनकारी और लागत-कुशल बुनियादी ढांचे पर निर्भर करती हैं।

नोअब4 में, सेडाई ने उत्पादन लागत में 50% और विकास लागत में 87% तक की कटौती की। इंजीनियरिंग वीपी मैथ्यू ड्यूरेन ने प्लेटफ़ॉर्म को न केवल बजट की दक्षता के लिए, बल्कि अपनी भूमिका को बदलने के लिए श्रेय दिया – अपनी टीम को रणनीतिक पहलों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए स्वतंत्र करने के बजाय निम्न-मूल्य वाले कार्यों पर।

इन परिणाम वास्तविक परिणाम हैं – वे परियोजनाओं नहीं हैं। वे लाइव वातावरण में वास्तविक एआई को प्रतिबिंबित करते हैं, सुरक्षित रूप से उत्पादन प्रणालियों का प्रबंधन करते हैं और यहां तक कि उच्च जटिलता वाले मशीन लर्निंग कार्यभार का भी प्रबंधन करते हैं।

स्वचालन से परे: एआई एजेंट अगला छलांग क्यों हैं

यह महत्वपूर्ण है कि स्वचालन और स्वतंत्रता के बीच अंतर करना है। स्वचालन स्थिर सीमा या स्क्रिप्ट के आधार पर पूर्वनिर्धारित कार्यों को निष्पादित करता है। सेडाई के एआई एजेंट, इसके विपरीत, आपकी प्रणालियों का अवलोकन और सीखते हैं, गतिविधि से सर्वोत्तम कार्यों की खोज करते हैं – यहां तक कि जब स्थितियां बदलती हैं।

यह अंतर मायने रखता है। यातायात पैटर्न, सेवा निर्भरताओं और तैनाती वास्तुकला के विकास के एक दुनिया में, स्थिर नियम जल्दी से पुराने हो जाते हैं। सेडाई का एआई-पहला दृष्टिकोण जटिलता के तहत भी निरंतर अनुकूलन सुनिश्चित करता है।

उदाहरण के लिए, इसका प्लेटफ़ॉर्म सीखता है कि विशिष्ट सेवाएं विभिन्न भार के तहत कैसे व्यवहार करती हैं और संसाधन आवंटन को उसी के अनुसार बारीक करती है। यदि लेटेंसी एक विशिष्ट मेमोरी बोतलनेक के कारण बढ़ जाती है, तो सेडाई तुरंत कार्रवाई कर सकता है – एक मानव को अलर्ट की व्याख्या करने के लिए प्रतीक्षा किए बिना।

एक पूरे इंजीनियरिंग संगठन के लिए एक प्लेटफ़ॉर्म

सेडाई पूरे इंजीनियरिंग स्टैक में मूल्य वितरित करता है:

• एसआरई और डेवओप्स इंजीनियर श्रम को कम करते हैं और जलन के बिना विश्वसनीयता लक्ष्यों को पूरा करते हैं।
• विकासकर्ता कोड की शिपिंग पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जबकि सेडाई उत्पादन में अनुकूलित कॉन्फ़िगरेशन सुनिश्चित करता है।
• इंजीनियरिंग नेता परिचालन दक्षता और विशाल क्लाउड बचत प्राप्त करते हैं।
• आर्किटेक्ट और सीटीओ बुनियादी ढांचे को एक देनदारी के बजाय एक रणनीतिक विभेदक में बदल देते हैं।

केवल 15 मिनट की सेटअप के साथ, टीमें सेडाई को अपने क्लाउड और एपीएम टूल्स से कनेक्ट कर सकती हैं। वहां से, प्लेटफ़ॉर्म सीखना, सुरक्षित अनुकूलन को मान्य करना और अंततः लाइव उत्पादन में कार्रवाई करना शुरू कर देता है – अनुपालन के लिए एक पूर्ण ऑडिट ट्रेल के साथ।

आगे क्या है: एआई इंफ्रास्ट्रक्चर स्टैक का अनुकूलन

श्रृंखला बी फंडिंग के साथ, सेडाई एलएलएम-आधारित अनुप्रयोगों के लिए स्व-ट्यूनिंग, एलएलएम अनुमान के दौरान अनुकूल कॉन्फ़िगरेशन सुनिश्चित करने जैसी आधुनिक एआई बुनियादी ढांचे में सबसे दबाव वाली चुनौतियों में अपनी क्षमताओं का विस्तार करेगा:

• एलएलएम-आधारित अनुप्रयोगों के लिए स्व-ट्यूनिंग, अनुमान के दौरान अनुकूल कॉन्फ़िगरेशन सुनिश्चित करने के लिए
• स्वायत्त जीपीयू ऑर्केस्ट्रेशन, वास्तविक समय में महंगे कंप्यूटिंग संसाधनों का प्रबंधन करने के लिए
• डेटाब्रिक्स और स्नोफ्लेक जैसे डेटा प्लेटफ़ॉर्म का एआई-संचालित अनुकूलन

इन प्रयासों का उद्देश्य एक भविष्य के साथ संरेखित है जहां कार्यभार स्वयं – एआई मॉडल, अनुमान पाइपलाइन, वास्तविक समय विश्लेषण – उन्हें समर्थन देने के लिए बुद्धिमान बुनियादी ढांचे की परतों की मांग करते हैं।

“जैसे-जैसे क्लाउड अपनाने में वृद्धि होती है, कंपनियां प्रदर्शन में सुधार करते समय लागत को कम करने के लिए संघर्ष कर रही हैं। एआई एजेंट इसे पैमाने पर हल करने के लिए अनोखे तरीके से स्थित हैं,” मानिश अग्रवाल, एवीपी में जनरल पार्टनर ने कहा।

क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर का भविष्य स्वायत्त है

स्वायत्त क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म का उदय एक व्यापक उद्योग परिवर्तन को इंगित करता है – मानव-इन-द-लूप प्रणालियों से वास्तविक समय में स्वतंत्र रूप से कार्य करने वाले बुद्धिमान एजेंटों की ओर। जैसे ही उद्यम अपने क्लाउड फुटप्रिंट को स्केल करते हैं और जटिल, वितरित वास्तुकला को अपनाते हैं, मैनुअल बुनियादी ढांचा प्रबंधन अपनी सीमा तक पहुंच रहा है।

डेवओप्स, एक बार तेजी से तैनाती और परिचालन लचीलेपन के लिए अंतिम समाधान के रूप में देखा जाता था, अब जटिलता से दबाव में है, अलर्ट थकान और लागत अकुशलता से। पारंपरिक दृश्यता और स्वचालन उपकरण दृश्यता और स्क्रिप्टिंग प्रदान करते हैं – लेकिन वे अभी भी मानव इंजीनियरों पर निर्भर करते हैं जो विश्लेषण, व्याख्या और कार्रवाई करते हैं। यह प्रतिक्रियात्मक दृष्टिकोण आधुनिक सेवा मांगों के साथ तालमेल बिठाने के लिए संघर्ष करता है।

स्वायत्त प्लेटफ़ॉर्म अगला विकासवादी कदम का प्रतिनिधित्व करते हैं। गहरे प्रबलीकरण सीखने, कारण संबंध और अनुकूलन को मुख्य बुनियादी ढांचा कार्य प्रवाह में एकीकृत करके, वे स्वतः अनुकूलन और स्व-चिकित्सा करने की क्षमता प्रदान करते हैं – निरंतर और हस्तक्षेप के बिना। परिणाम न केवल परिचालन दक्षता है, बल्कि एक संरचनात्मक परिवर्तन है: कम आउटेज, तेजी से रिलीज, बेहतर लागत नियंत्रण और सुधारित डेवलपर अनुभव।

जैसे ही पारिस्थितिकी तंत्र परिपक्व होता है, यह परिवर्तन सब कुछ प्रभावित करेगा – टीमों को कैसे स्टाफ और संरचित किया जाता है, अनुप्रयोगों को कैसे वास्तुकला, परीक्षण और तैनात किया जाता है। शुरुआती अपनाने वाले पहले से ही साबित कर रहे हैं कि स्वायत्त संचालन उत्पादकता, प्रदर्शन और वित्तीय आरओआई में स्पष्ट लाभ प्रदान कर सकता है।

जबकि सेडाई इस दृष्टि को जीवन में लाने वाले नेताओं में से एक है, बड़ा ले है स्पष्ट है: क्लाउड बुनियादी ढांचा अब इंजीनियरों द्वारा निरंतर प्रबंधन की जाने वाली चीज नहीं है – यह स्वयं प्रबंधन करने वाला हो रहा है।