Kosmos привлекает $5 млн для помощи предприятиям в устранении скрытых затрат на расследование инцидентов IT

Стартап из Чикаго Kosmos привлек $5 млн в рамках раунда seed-финансирования под руководством Norwest при запуске платформы операционной разведки на основе ИИ, предназначенной для решения одной из наиболее устойчивых и дорогих проблем в корпоративном IT: времени, потраченного на расследование инцидентов.

Хотя организации инвестировали значительные средства в инструменты наблюдаемости, мониторинга и управления IT-услугами, команды поддержки и инженерные команды все еще тратят бесчисленные часы на ручное определение причины простоев и проблем, влияющих на клиентов, в фрагментированных системах. Kosmos стремится сократить то, что он называет “затратами на расследование” – операционной нагрузкой, создаваемой тогда, когда инженерам, руководителям поддержки и командам реагирования на инциденты приходится вручную связывать информацию, разбросанную по системам отслеживания ошибок, репозиториям исходного кода, платформам поддержки клиентов и инструментам наблюдаемости.

Растущая проблема затрат на расследование

За последнее десятилетие предприятия приняли все больше инструментов для мониторинга инфраструктуры и управления программными операциями. Платформы such as Jira, ServiceNow, GitHub, Salesforce, Datadog, Grafana и Splunk предоставляют ценные сведения о различных частях технологического стека. Однако, когда происходят инциденты, критический контекст часто остается разрозненным по этим системам.

По мере того, как современные программные архитектуры становятся все более распределенными, задача корреляции информации по нескольким платформам усиливается. Команды могут иметь все необходимые данные, но найти и связать их быстро остается сложной задачей. В результате время решения проблем увеличивается, инциденты повторяются, и инженерные ресурсы отвлекаются от разработки продукта и инноваций.

Для многих организаций наиболее опытные инженеры становятся дефолтными расследователями всякий раз, когда возникает серьезная проблема клиента. Эти инженеры часто отвлекаются от стратегической работы, чтобы реконструировать временные шкалы, просмотреть изменения кода, проанализировать тикеты поддержки и определить, что на самом деле вызвало инцидент. Скрытая стоимость этих расследований распространяется далеко за пределы простоев самих по себе.

Подход на основе ИИ к операционной разведке

Kosmos позиционирует себя как слой, который находится поверх существующих корпоративных систем, а не заменяет их. Платформа соединяет данные из GitHub, Jira, Salesforce, ServiceNow, Datadog, Grafana, Splunk и других операционных инструментов, чтобы создать единую картину инцидентов и эскалаций клиентов.

По словам компании, ее платформа автоматически коррелирует клиентские дела, изменения кода, инциденты обслуживания и сигналы инфраструктуры, чтобы выявить вероятные коренные причины. Вместо того, чтобы полагаться исключительно на автономные решения ИИ, Kosmos использует подход “человек в цикле”, при котором машинные корреляции, сгенерированные пользователем, проверяются и подтверждаются пользователями перед тем, как стать частью базы знаний платформы.

Это создает непрерывный цикл обратной связи, который улучшает способность системы выявлять закономерности с течением времени, сохраняя при этом прозрачность и доверие. Вместо генерации еще больше оповещений цель состоит в том, чтобы предоставить командам контекст, необходимый для понимания, почему проблемы возникли в первую очередь.

Построено на основе прямого опыта

Основатель и генеральный директор Sanjay Gidwani построил компанию вокруг проблемы, с которой он столкнулся повторно на протяжении более двух десятилетий работы в области корпоративных операций и внутри экосистемы Salesforce.

На протяжении своей карьеры Gidwani наблюдал один и тот же шаблон: когда возникала серьезная проблема клиента, организации мобилизовывали своих наиболее опытных технических специалистов для расследования. Однако эти эксперты часто тратили дни на сбор информации из несвязанных систем, прежде чем определять коренную причину.

Этот опыт сформировал основную тезу Kosmos: одна из крупнейших операционных неэффективностей в корпоративном IT возникает до начала восстановления. Если организации могут выявить источник проблемы быстрее, они могут решать инциденты быстрее и сократить вероятность повторения подобных проблем.

Взгляд в будущее

Запуск Kosmos отражает более широкий сдвиг, происходящий в корпоративных технологиях. По мере того, как организации принимают все более сложные облачные среды, микросервисные архитектуры и приложения, работающие на ИИ, операционные данные продолжают расти, оставаясь разбросанными по десяткам платформ.

Следующее поколение инструментов операционной разведки направлено на устранение этих разрывов путем автоматического соединения сигналов, выявления закономерностей и сохранения институциональных знаний, которые в противном случае остались бы заблокированными внутри отдельных команд. Помимо более быстрого решения инцидентов, эти системы могут помочь организациям сократить инженерную работу, предотвратить повторяющиеся проблемы и позволить техническому таланту сосредоточиться на построении продуктов, а не на расследовании неудач.

По мере того, как корпоративные среды становятся более сложными, способность преобразовывать фрагментированные операционные данные в действенную разведку может стать столь же важной, как и мониторинг самих систем. Kosmos ставит на то, что сокращение затрат на расследование станет важной частью этого будущего.