Tsuga raccoglie 35 milioni di dollari nella serie A mentre l’IA spinge l’infrastruttura di osservabilità ai suoi limiti

La startup di osservabilità con sede a Parigi, Tsuga, ha ottenuto 35 milioni di dollari nel finanziamento della serie A, meno di un anno dopo essere emersa dalla stealth, poiché le imprese lottano con la crescente complessità e il costo del monitoraggio dei sistemi alimentati da intelligenza artificiale.

Il round è stato guidato da Singular, con la partecipazione degli investitori esistenti General Catalyst e dei nuovi sostenitori DST Global e QuantumLight, insieme al sostegno di Picus e Databricks Ventures. Il finanziamento arriva durante un periodo di rapida crescita per l’azienda, che afferma di aver già firmato milioni di dollari in entrate annuali ricorrenti e di aver ottenuto clienti come Le Monde, Camunda, Buk e Black Forest Labs.

Il nuovo capitale sarà utilizzato per espandere il team a circa 100 dipendenti e accelerare lo sviluppo della piattaforma.

Perché l’osservabilità sta affrontando una nuova sfida

Le piattaforme di osservabilità aiutano le organizzazioni a monitorare le applicazioni, l’infrastruttura e sempre più i sistemi di intelligenza artificiale, raccogliendo dati di telemetria come log, metriche e tracce. Mentre le imprese distribuiscono più agenti di intelligenza artificiale e sistemi autonomi, la quantità di telemetria generata è cresciuta in modo drammatico.

Secondo Tsuga, le architetture di osservabilità tradizionali sono state costruite intorno a un modello in cui i clienti inviano dati di telemetria a una piattaforma cloud gestita dal fornitore. Sebbene questo approccio funzionasse quando i volumi di dati erano più piccoli, i carichi di lavoro di intelligenza artificiale stanno producendo notevolmente più telemetria, aumentando i costi di ingestione e creando nuove sfide di governance relative ai dati sensibili.

L’azienda sostiene che molte organizzazioni sono ora costrette a scegliere tra il controllo dei costi attraverso il campionamento, che riduce la visibilità, o l’accettazione di fatture di osservabilità in rapida crescita.

Un approccio diverso: porta la tua nuvola

Fondata nel 2024 da ex dirigenti di Datadog (DDOG ) Gabriel-James Safar e Sébastien Deprez, Tsuga è stata costruita intorno a un’architettura Bring Your Own Cloud (BYOC).

Invece di inviare dati di telemetria a un servizio di terze parti, la piattaforma viene distribuita direttamente all’interno dell’ambiente cloud del cliente. La piattaforma dell’azienda funziona sui principali provider cloud, tra cui AWS, Microsoft Azure, Google Cloud e ambienti cloud sovrani. I dati di telemetria rimangono all’interno dell’infrastruttura del cliente, archiviati nel loro archivio oggetti e crittografati utilizzando i loro controlli di sicurezza.

Questa architettura è progettata per affrontare diverse sfide contemporaneamente: requisiti di sovranità dei dati, preoccupazioni relative alla conformità, costi di infrastruttura e blocco del fornitore. Tsuga supporta standard aperti come OpenTelemetry e utilizza formati di dati aperti, consentendo ai clienti di mantenere il controllo sui propri dati di telemetria.

Costruire l’osservabilità per i sistemi di intelligenza artificiale

La crescita delle applicazioni di intelligenza artificiale sta anche cambiando cosa le organizzazioni devono monitorare.

Oltre ai log tradizionali, metriche e tracce delle applicazioni, le imprese hanno sempre più bisogno di visibilità sui flussi di lavoro specifici dell’intelligenza artificiale, come l’esecuzione dei prompt, l’utilizzo dei token, le interazioni degli agenti, i punteggi di confidenza e le catene di chiamate multi-agente. La piattaforma di Tsuga combina queste capacità in un unico ambiente, mantenendo i dati all’interno del confine cloud del cliente.

L’azienda si è posizionata come piattaforma di “Osservabilità resiliente nativa per l’intelligenza artificiale”, offrendo strumenti di osservabilità progettati specificamente per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale. Le funzionalità includono rilevamento delle anomalie alimentato da intelligenza artificiale, analisi automatica della causa radice, monitoraggio della distribuzione e capacità di osservabilità degli agenti.

Tsuga fornisce anche un server MCP e strumenti da riga di comando che consentono ai team di ingegneria di costruire i propri agenti di intelligenza artificiale sulla base dei dati di osservabilità senza spostare quei dati al di fuori del loro perimetro di sicurezza.

Un livello di servizi accanto al software

A differenza di molti vendor SaaS, Tsuga combina software con un modello di ingegneria distribuita in avanti.

L’azienda lavora direttamente con i clienti per ottimizzare gli ambienti di telemetria, ridurre la raccolta di dati non necessari e migliorare l’efficienza dell’osservabilità nel tempo. Questo approccio riflette una tendenza più ampia nel software aziendale, in cui i vendor forniscono sempre più competenze operative insieme alla tecnologia.

Man mano che le organizzazioni continuano a espandere i loro carichi di lavoro di intelligenza artificiale, la gestione del conseguente flusso di dati di telemetria sta diventando una sfida operativa sempre più importante. L’approccio di Tsuga si concentra non solo sulla raccolta e sull’analisi di quei dati, ma anche sull’aiuto ai clienti a ridurre il volume di informazioni che devono essere elaborate e conservate.

Una versione più neutra sarebbe:

Un segno di priorità in cambiamento nell’osservabilità

Il round di finanziamento arriva in un momento in cui i team di infrastruttura stanno rivedendo come i sistemi di osservabilità si adattano agli ambienti sempre più guidati dall’intelligenza artificiale.

Man mano che le organizzazioni distribuiscono più applicazioni di intelligenza artificiale e agenti autonomi, i volumi di telemetria continuano a crescere, esercitando ulteriore pressione sulle architetture progettate prima che questi carichi di lavoro diventassero comuni. Allo stesso tempo, la governance dei dati, la conformità e la gestione dei costi sono diventate considerazioni più prominenti per gli acquirenti aziendali.

L’approccio di Tsuga riflette una risposta a queste sfide: mantenere i dati di osservabilità all’interno degli ambienti cloud controllati dal cliente piuttosto che instradarli attraverso una piattaforma operata dal fornitore. Se questo modello otterrà un’adozione più ampia, rimane da vedere, ma evidenzia come il mercato dell’osservabilità stia evolvendo man mano che i carichi di lavoro di intelligenza artificiale diventano una parte più grande dell’infrastruttura aziendale.

Con il suo ultimo finanziamento, Tsuga si unisce a una serie di startup che esplorano nuovi approcci per il monitoraggio e la gestione dei sistemi software moderni. La crescita dell’azienda suggerisce che alcune organizzazioni stanno attivamente valutando alternative alle architetture di osservabilità tradizionali man mano che si adattano alle esigenze operative delle applicazioni native per l’intelligenza artificiale.