コスモス、エンタープライズのITインシデント調査の隠れたコストを排除するために500万ドルを調達

シカゴを拠点とするスタートアップのコスモスは、ノルウェストが主導する500万ドルのシードラウンドを調達し、エンタープライズITで最も根強く高額な課題の1つであるインシデントの調査に費やされる時間に対処するように設計されたAIネイティブの運用インテリジェンスプラットフォームを立ち上げました。

企業は観測可能性、監視、ITサービス管理ツールに多大な投資をしているにもかかわらず、サポートとエンジニアリングチームは依然として、断片化されたシステム全体で発生する停止や顧客に影響を与える問題の根本原因を手動で追跡するために、数多くの時間を費やしています。コスモスは、エンジニア、サポートリーダー、インシデント対応チームがチケットシステム、ソースコードリポジトリ、顧客サポートプラットフォーム、観測可能性ツールに分散された情報を手動で接続することを強いられることによって生じる「調査コスト」と呼ぶ運用上の負担を軽減することを目指しています。

調査コストの増大する問題

過去10年間で、企業はインフラストラクチャを監視し、ソフトウェア運用を管理するために、さまざまなツールを採用してきました。Jira、ServiceNow 、GitHub、Salesforce (CRM ) 、Datadog (DDOG ) 、Grafana、Splunkなどのプラットフォームは、テクノロジー・スタックのさまざまな部分に関する貴重な洞察を提供しています。ただし、インシデントが発生すると、重要なコンテキストはしばしばこれらのシステムに分散されています。

モダンなソフトウェア・アーキテクチャがますます分散化しているため、複数のプラットフォーム全体で情報を関連付ける課題が激化しています。チームは必要なデータをすべて利用できる場合もありますが、データを素早く見つけて関連付けることは依然として困難です。結果として、解決時間が長くなり、インシデントが繰り返され、エンジニアリング・リソースが製品開発やイノベーションから離れます。

多くの組織では、最も経験豊富なエンジニアが、重大な顧客問題が発生するたびにデフォルトの調査員になります。エンジニアは、戦略的な作業から外され、タイムラインを再構築し、コードの変更を確認し、サポート・チケットを分析し、インシデントの実際の原因を判断するために、作業から外されます。調査の隠れたコストは、ダウンタイム自体をはるかに超えて広がります。

運用インテリジェンスへのAIネイティブ・アプローチ

コスモスは、既存のエンタープライズ・システムを置き換えるのではなく、それらに重ねるレイヤーとして自己を位置付けます。プラットフォームは、GitHub、Jira、Salesforce、ServiceNow、Datadog、Grafana、Splunkなどの運用ツールからのデータを接続して、インシデントと顧客のエスカレーションに関する統一されたビューを作成します。

会社によると、プラットフォームは、顧客ケース、コードの変更、サービス・インシデント、インフラストラクチャのシグナルを自動的に関連付けて、最も可能性の高い根本原因を浮き彫りにします。完全に自動化されたAIの決定のみに頼るのではなく、コスモスは、ユーザーが機械生成された関連付けを確認して検証する前に、人間がループに参加するアプローチを採用しています。その後、プラットフォームのナレッジ・ベースの一部になります。

これにより、システムがパターンを識別する能力を向上させる連続的なフィードバック・ループが作成され、透明性と信頼性が維持されます。目標は、さらに多くのアラートを生成するのではなく、チームに問題が発生した理由を理解するために必要なコンテキストを提供することです。

第一線での経験から生まれたもの

創設者兼CEOのサンジェイ・ギドワニは、20年以上にわたるエンタープライズ・デリバリー・オペレーションとSalesforceエコシステムでの経験から、会社を築きました。

彼のキャリアを通じて、ギドワニは同じパターンを観察しました。重大な顧客問題が発生すると、組織は最も経験豊富な技術人員を調査に動員します。しかし、専門家は、断片化されたシステムから情報を収集する前に、日々を費やします。

その経験は、コスモスの核心的なテーゼを形作りました。エンタープライズITで最も大きな運用上の非効率の1つは、修復が開始される前に発生します。組織が問題の原因をより迅速に特定できる場合、インシデントをより迅速に解決し、同様の問題が再発する可能性を減らすことができます。

今後の展望

コスモスの立ち上げは、エンタープライズ・テクノロジー全体で発生しているより広範なシフトを反映しています。企業がますます複雑なクラウド環境、ミクロサービス・アーキテクチャ、AI駆動型アプリケーションを採用するにつれて、運用データは増え続けながら、数多くのプラットフォームに分散しています。

次世代の運用インテリジェンス・ツールは、ギャップを埋めることを目指しており、シグナルを自動的に接続し、パターンを識別し、個々のチーム内にロックされたままになる機関の知識を保存します。インシデントの解決を速めること以外に、これらのシステムは、企業がエンジニアリングの無駄遣いを減らし、繰り返しの問題を防ぎ、技術的人材が製品の構築よりも故障の調査に費やす時間を減らすのを助ける可能性があります。

エンタープライズ環境が複雑になるにつれて、断片化された運用データを実行可能なインテリジェンスに変換する能力は、システム自体を監視することと同じくらい重要になる可能性があります。コスモスは、調査コストの削減がその将来の重要な部分になることを賭けています。