ツガ、AIによる観測可能性インフラストラクチャの限界を突き進めるために3,500万ドルを調達

パリを拠点とする観測可能性スタートアップのツガは、ステルスモードから脱出してから1年も経たないうちに、3,500万ドルのシリーズA資金調達を実施しました。これは、企業がAI駆動のシステムの監視と管理の複雑性とコストに直面していることを示しています。

このラウンドは、シングラーが主導し、既存の投資家であるジェネラルキャタリストと、新規投資家であるDSTグローバルとクァンタムライトキャピタルが参加し、さらにピクスカップとデータブリックスベンチャーズの支援を受けて行われました。この資金調達は、会社がすでに数百万ドルの年間繰り返し収入を獲得し、Le Monde、Camunda、Buk、Black Forest Labsなどの顧客を獲得しているという、会社の急成長を反映しています。

新たな資金は、従業員数を約100人に増員し、プラットフォームの開発を加速するために使用される予定です。

観測可能性が新たな課題に直面する理由

観測可能性プラットフォームは、ログ、メトリクス、トレースなどのテレメトリーデータを収集することで、組織がアプリケーション、インフラストラクチャ、そして増加するAIシステムを監視するのに役立ちます。企業がより多くのAIエージェントと自律システムを展開するにつれて、生成されるテレメトリーデータの量は劇的に増加しています。

ツガによると、従来の観測可能性アーキテクチャは、顧客がテレメトリーデータをベンダーが運用するクラウドプラットフォームに送信するモデルで構築されました。データ量が小さかったときにはこのアプローチは機能しましたが、AIワークロードは著しく多くのテレメトリを生成し、インジェストコストを押し上げ、機密データの管理に関する新たな課題を生み出しています。

会社は、多くの組織が現在、コストを制御するためにサンプリングを実施するか、急激に増加する観測可能性請求を容認するかの選択を迫られていると主張しています。

別のアプローチ：Bring Your Own Cloud

2024年にDatadogの元幹部であるGabriel-James SafarとSébastien Deprezによって設立されたツガは、Bring Your Own Cloud（BYOC）アーキテクチャを中心に構築されています。

テレメトリーデータを第三者のサービスに送信するのではなく、プラットフォームは直接顧客のクラウド環境内に展開されます。会社のプラットフォームは、AWS、Microsoft Azure、Google Cloud、主権クラウド環境を含む主要なクラウドプロバイダーで実行されます。テレメトリーデータは顧客のインフラストラクチャ内に残り、顧客のオブジェクトストレージに保存され、顧客のセキュリティコントロールを使用して暗号化されます。

このアーキテクチャは、データ主権の要件、コンプライアンスの懸念、インフラストラクチャのコスト、ベンダーロックインを同時に解決するように設計されています。ツガは、OpenTelemetryなどのオープン標準をサポートし、オープンデータ形式を使用し、顧客がテレメトリーデータの管理を維持できるようにします。

AIシステムのための観測可能性の構築

AIアプリケーションの台頭は、組織が監視する必要があるものを変えている。

従来のログ、メトリクス、アプリケーショントレースに加えて、企業はAI固有のワークフロー、たとえばプロンプトの実行、トークンの使用、エージェントの相互作用、信頼度スコア、多エージェントの呼び出しチェーンに関する可視性が必要です。ツガのプラットフォームは、これらの機能を単一の環境に統合し、データを顧客のクラウド境界内に維持します。

会社は、AIネイティブの耐障害性を持つ観測可能性プラットフォームとして位置付け、AIワークロード用に設計された観測可能性ツールを提供しています。機能には、AI駆動の異常検出、自動ルート原因分析、デプロイメントの監視、エージェントの観測可能性機能が含まれます。

ツガはまた、MCPサーバーとコマンドラインツールを提供し、エンジニアリングチームが観測可能性データを外部に移動せずに、独自のAIエージェントを構築できるようにします。

ソフトウェアとともにサービス層

多くのSaaSベンダーとは異なり、ツガはソフトウェアとフォワードデプロイされたエンジニアリングモデルを組み合わせています。

会社は、顧客と直接協力して、テレメトリ環境を最適化し、不要なデータ収集を削減し、観測可能性の効率を向上させることで、顧客と密接に協力しています。このアプローチは、ベンダーが技術とともに運用の専門知識を提供するようになる、エンタープライズソフトウェアのより広いトレンドを反映しています。

組織がAIの展開を拡大し続けるにつれて、結果として生じるテレメトリーデータの洪水を管理することは、ますます重要な運用上の課題となっています。ツガのアプローチは、データを収集して分析することに焦点を当てるだけでなく、顧客が処理して保持する必要がある情報の量を削減するのにも焦点を当てています。

より中立的なバージョンは次のとおりです。

観測可能性の優先順位の変化の兆し

資金調達ラウンドは、インフラストラクチャチームがAI駆動の環境における観測可能性システムの役割を再評価している時期に実施されています。

組織がより多くのAIアプリケーションと自律エージェントを展開するにつれて、テレメトリーデータの量は増加し、従来の観測可能性アーキテクチャに新たな課題をもたらしています。同時に、データのガバナンス、コンプライアンス、コスト管理は、エンタープライズの購入者にとってより重要な考慮事項となっています。

ツガのアプローチは、これらの課題に対する一つの対応を反映しています。観測可能性データをベンダーが運用するプラットフォームにルーティングするのではなく、顧客が管理するクラウド環境内に保持します。このモデルがより広く採用されるかどうかはまだ見通せませんが、AIワークロードがエンタープライズインフラストラクチャの重要な部分となっているため、観測可能性市場がどのように進化しているかを示しています。

最新の資金調達により、ツガは、モダンなソフトウェアシステムの監視と管理に新しいアプローチを模索しているスタートアップの1つに加わりました。会社の成長は、AIネイティブアプリケーションの運用上の要件に適応するために、従来の観測可能性アーキテクチャの代替案を評価している組織があることを示しています。