セダイ、セルフドライブクラウドとDevOpsをAIエージェントで再定義するために2,000万ドルを調達

セダイは、世界初のセルフドライブクラウドプラットフォームを提供する企業で、自律的なインフラストラクチャ管理のビジョンを拡大するために2,000万ドルのシリーズBラウンドを発表しました。この資金調達は、AVP（アトランティック・ヴァンテージ・ポイント）が主導し、ノーウェスト、シエラ・ベンチャーズ、アンコレレーテッド・ベンチャーズがサポートしています。この資金調達により、セダイはLLM最適化、GPUリソース管理、DatabricksやSnowflakeなどのプラットフォーム向けのインテリジェントなオーケストレーションなどの新しい分野に進出することができます。

このプラットフォームは、DevOpsの新たな時代を迎えるものです。従来のアラートとダッシュボードのパラダイムを、AIエージェントに置き換え、コスト、パフォーマンス、可用性を最適化するように設計されています。

「ウェイモーが自律走行車を実現したように、セダイは自律インフラストラクチャが可能で、必要であることを証明しています」と、スーレシュ・マシューセダイのCEO兼創設者は述べています。

セルフドライブインフラストラクチャの真の意味

ほとんどの監視ツールは単にアラートを生成するだけですが、セダイのアプローチはよりプロアクティブです。プラットフォームは、トラフィック、応用プログラムの動作、インフラストラクチャの構成をリアルタイムで観察し、パフォーマンスを向上させ、コストを削減する自律的な決定を下します。これは、人間の介入を必要としません。

このような観察性から自律性への移行が、セダイを真正な「セルフドライブ」プラットフォームにするものです。システムは問題を単にフラグ付けするのではなく、それらを解決します。

内部的には、セダイはマルチエージェントAIアーキテクチャを使用し、継続的に変化するワークロードとシステム状態に適応しています。このシステムの核となるのは、ディープ強化学習（DRL）です。これは、エージェントが試行錯誤を通じて学習する強力な機械学習の一種です。セダイの場合、エージェントは、実際のパフォーマンス結果に基づいてインフラストラクチャリソース（CPUやメモリなど）を動的にスケーリングするようにトレーニングされています。時間の経過とともに、これらのエージェントは、実際の環境で最も良い結果をもたらすアクションを学習します。

このインテリジェンスは、異常検出や因果推論などのテクニックによってさらに強化されています。これにより、セダイは障害を予測し、顧客の体験に影響を与える前に根本的な原因を特定できます。また、季節性モデリングにより、システムは自動的に再発するパターン（毎日のトラフィックの急増や月末の処理負荷など）に適応し、インフラストラクチャを需要の増加前に最適化します。

DevOpsの新しい効率性

セダイは、スーレシュ・マシューとベンジー・トーマスによって、ペイパルでのマイクロサービススケーリングの課題を直接経験した後設立されました。DevOpsはデプロイを加速させましたが、新しい負担も生み出しました。無限の労苦、警報疲労、手動での作業を必要とする脆弱なシステムです。

セダイはこのダイナミクスを変え、代わりにアクションを取ります。エンジニアがメトリクスを解釈し、手動で対応するのではなく、プラットフォームは次のようなタスクを処理します。

• インフラストラクチャの劣化をリアルタイムで検出して解決する
• 実際のトラフィックに基づいてワークロードを垂直および水平方向にスケーリングする
• コスト、待ち時間、可用性を最適化するために構成を更新する
• ユーザーが気付く前に壊れたサービスを再起動または回復する

すでに、プラットフォームは生産環境で2,500万以上の自律的なアクションを実行し、300億ドルのクラウド支出を管理しています。これにより、顧客は年間500万ドル以上を節約し、エンジニアリングチームは22,000時間以上の生産的な時間を取り戻しています。

重要な産業を牽引するエンタープライズリーダーに信頼される

セダイは、サイバーセキュリティ、金融サービス、製薬、教育、AIなどの分野でフォーチュン500のリーダーによって生産環境で使用されています。顧客には、ノウビ4のようなハウスホールドネームや、パロアルトネットワークス、エクスペリアン、麦格ローヒルなどの企業が含まれます。これらの企業は、スケーラビリティ、パフォーマンス、コスト効率の面で安定した、パフォーマントの高い、コスト効率の良いインフラストラクチャに依存しています。 (PANW ) (MH )

ノウビ4では、セダイは生産コストを50%、開発コストを87%削減しました。エンジニアリングVPのマシュー・デュレンは、プラットフォームを称賛し、予算の効率だけでなく、チームの役割の変革をもたらしたと述べています。エンジニアリングチームは、低価値のタスクではなく、戦略的イニシアチブに集中できるようになりました。

これらの結果は予測ではなく、実際のAIが生産環境で実行され、生産システムや高複雑度の機械学習ワークロードを安全に管理していることを示しています。

自動化を超える：AIエージェントが次の飛躍となる理由

自動化と自律性を区別することが重要です。自動化は、静的なしきい値やスクリプトに基づいて事前に定義されたタスクを実行します。一方、セダイのAIエージェントはシステムを観察し、学習し、条件が変化したときでも動的に最適なアクションを見つけます。

この区別は重要です。トラフィックパターン、サービス依存関係、デプロイアーキテクチャが不断に進化する世界では、静的なルールはすぐに古くなります。セダイのAI第一主義アプローチにより、複雑さの下でも継続的な最適化が可能になります。

たとえば、プラットフォームは、特定のサービスがさまざまな負荷の下でどのように動作するかを学習し、リソース割り当てを適切に微調整します。特定のメモリボトルネックにより待ち時間が増加した場合、セダイは人間がアラートを解釈するのを待たずにすぐにアクションを起こすことができます。

エンジニアリング組織全体のためのプラットフォーム

セダイは、エンジニアリングスタックのすべての役割で価値を提供します。

• SREとDevOpsエンジニアは、焼き尽くすことなく、信頼性の目標を達成します。
• 開発者はコードの出荷に集中できます。セダイは、生産環境での最適な構成を確保します。
• エンジニアリングリーダーは、運用の効率性と大幅なクラウドコスト削減を実現します。
• アーキテクトとCTOは、インフラストラクチャを、負担ではなく、戦略的差別化要因に変えます。

セットアップにわずか15分で、チームはセダイをクラウドとAPMツールに接続できます。そこから、プラットフォームは学習を開始し、安全な最適化を検証し、最終的に生産環境でアクションを実行します。コンプライアンスのために、完全な監査トレイルが付属しています。

次のステップ：AIインフラストラクチャスタックの最適化

シリーズBの資金調達により、セダイは、LLM最適化、GPUオーケストレーション、DatabricksやSnowflakeなどのプラットフォーム向けのインテリジェントなオーケストレーションなどの、現代のAIインフラストラクチャの最も重要な課題のいくつかに対処することができます。

• LLMベースのアプリケーションのセルフチューニング、推論中の最適な構成を確保する
• GPUオーケストレーションの自動化、高価なコンピューティングリソースをリアルタイムで管理する
• DatabricksやSnowflakeなどのデータプラットフォームのAI駆動型最適化

これらの取り組みは、AIモデル、推論パイプライン、リアルタイム分析などのワークロードがそれらをサポートするために、同等のインテリジェントなインフラストラクチャ層を必要とする将来と一致しています。

「クラウドの採用が増加するにつれて、企業はパフォーマンスの向上とコストの削減に苦労しています。AIエージェントは、スケーラビリティでこの課題を解決するために独自の位置にあります」と、マニッシュ・アガルワルAVPのジェネラルパートナーは述べています。

クラウドインフラストラクチャの将来は自律的である

自律的なクラウドプラットフォームの台頭は、人間がループ内にあるシステムから、リアルタイムで独立して動作するインテリジェントエージェントへの、業界全体の移行を示しています。企業がクラウドフットプリントを拡大し、複雑で分散されたアーキテクチャを採用するにつれて、手動でのインフラストラクチャ管理は限界に達しています。

DevOpsは、以前はデプロイの高速化と運用の敏捷性のための究極の解決策と見なされていましたが、現在は複雑さ、警報疲労、コストの非効率性の圧力に直面しています。従来の可視化ツールと自動化ツールは、可視化とスクリプティングを提供しますが、人間のエンジニアが分析、解釈、対応する必要があります。この反応的なアプローチは、現代のサービス需要のペースを維持するのに苦労しています。

自律的なプラットフォームは、次の進化のステップを表しています。ディープ強化学習、因果推論、適応型スケーリングをコアのインフラストラクチャワークフローに統合することで、生産環境で自己最適化と自己回復を、介入なしに実行する能力を提供します。結果は、単に運用の効率性だけではありません。構造的な変換です。停止の少ない、リリースの迅速化、コスト管理の改善、開発者の体験の向上です。

エコシステムが成熟するにつれて、この変化は、チームのスタッフィングや構造、應用のアーキテクチャ、テスト、デプロイ方法に影響を及ぼすでしょう。早期の採用者はすでに、自律的な運用が生産性、パフォーマンス、財務ROIの面で実際の利益をもたらすことを証明しています。

セダイは、このビジョンを実現するリーダーの1つですが、大きな教訓は明確です。クラウドインフラストラクチャは、エンジニアが絶えず管理する必要があるものではなくなり、管理されるものになりつつあります。