Tsuga привлекла $35 миллионов в рамках раунда серии А, поскольку ИИ доводит инфраструктуру наблюдаемости до предела

Парижский стартап наблюдаемости Tsuga привлек $35 миллионов в рамках раунда серии А, менее чем через год после выхода из режима скрытности, поскольку предприятия борются с растущей сложностью и стоимостью мониторинга систем, работающих на основе ИИ.

Раунд был возглавлен компанией Singular, с участием существующих инвесторов General Catalyst и новых инвесторов DST Global и QuantumLight, а также поддержки со стороны Picus и Databricks Ventures. Финансирование происходит в период быстрого роста компании, которая уже подписала миллионы долларов годового рекуррентного дохода и привлекла клиентов, включая Le Monde, Camunda, Buk и Black Forest Labs.

Новые средства будут использованы для расширения команды до примерно 100 сотрудников и ускорения разработки платформы.

Почему наблюдаемость сталкивается с новым вызовом

Платформы наблюдаемости помогают организациям мониторить приложения, инфраструктуру и все чаще системы ИИ, собирая телеметрические данные, такие как журналы, метрики и трассировки. По мере того, как предприятия развертывают больше агентов ИИ и автономных систем, объем телеметрии, генерируемой ими, вырос значительно.

По словам Tsuga, традиционные архитектуры наблюдаемости были построены на основе модели, в которой клиенты отправляют телеметрические данные на облачную платформу, эксплуатируемую поставщиком. Хотя этот подход работал, когда объемы данных были меньше, рабочие нагрузки ИИ производят значительно больше телеметрии, что увеличивает затраты на ингест и создает новые проблемы управления данными.

Компания утверждает, что многие организации теперь вынуждены выбирать между контролем затрат за счет выборки, что снижает видимость, или принятием быстро растущих счетов за наблюдаемость.

Другой подход: Bring Your Own Cloud

Tsuga была основана в 2024 году бывшими руководителями Datadog (DDOG ) Габриэлем-Джеймсом Сафаром и Себастьеном Депрезом и была построена на основе архитектуры Bring Your Own Cloud (BYOC).

Вместо отправки телеметрии на стороннюю службу платформа развертывается直接 в облачной среде клиента. Платформа компании работает на основных облачных провайдерах, включая AWS, Microsoft Azure, Google Cloud и суверенные облачные среды. Данные телеметрии остаются внутри инфраструктуры клиента, хранятся в его объектном хранилище и шифруются с помощью собственных средств безопасности.

Эта архитектура предназначена для решения нескольких проблем одновременно: требований к суверенитету данных, проблем соблюдения, затрат на инфраструктуру и блокировки поставщиков. Tsuga поддерживает открытые стандарты, такие как OpenTelemetry, и использует открытые форматы данных, позволяя клиентам сохранять контроль над своими данными телеметрии.

Создание наблюдаемости для систем ИИ

Рост приложений ИИ также меняет то, что организации нужно мониторить.

Помимо традиционных журналов, метрик и трассировок приложений, предприятия все чаще нуждаются в видимости ИИ-специфических рабочих процессов, таких как выполнение запросов, использование токенов, взаимодействие агентов, оценки уверенности и цепочки вызовов нескольких агентов. Платформа Tsuga объединяет эти возможности в единой среде, сохраняя данные внутри границы облака клиента.

Компания позиционирует себя как “AI-родная устойчивая наблюдаемость”, предлагая инструменты наблюдаемости, специально разработанные для рабочих нагрузок ИИ. Функции включают обнаружение аномалий на основе ИИ, автоматический анализ коренной причины, мониторинг развертывания и возможности наблюдаемости агентов.

Tsuga также предоставляет сервер MCP и инструменты командной строки, которые позволяют инженерным командам создавать свои собственные агенты ИИ на основе данных наблюдаемости без перемещения этих данных за пределы их периметра безопасности.

Слой сервисов наряду с программным обеспечением

В отличие от многих поставщиков SaaS, Tsuga сочетает программное обеспечение с моделью развертывания инженерных услуг.

Компания работает напрямую с клиентами, чтобы оптимизировать среды телеметрии, сократить ненужную сборку данных и повысить эффективность наблюдаемости с течением времени. Этот подход отражает более широкую тенденцию в программном обеспечении для предприятий, когда поставщики все чаще предоставляют экспертизу в области эксплуатации наряду с технологиями.

По мере того, как организации продолжают расширять развертывание ИИ, управление результирующим потоком телеметрических данных становится все более важной операционной задачей. Подход Tsuga фокусируется не только на сборе и анализе этих данных, но и на помощи клиентам в сокращении объема информации, которую необходимо обрабатывать и хранить.

Более нейтральная версия:

Признак меняющихся приоритетов в наблюдаемости

Раунд финансирования происходит в момент, когда команды инфраструктуры переоценивают, как системы наблюдаемости подходят к все более ИИ-ориентированным средам.

По мере того, как организации развертывают больше приложений ИИ и автономных агентов, объемы телеметрии продолжают расти, оказывая дополнительное давление на архитектуры, которые были разработаны до того, как эти рабочие нагрузки стали обычными. В то же время управление данными, соблюдение и управление затратами стали более заметными соображениями для покупателей в сфере предприятий.

Подход Tsuga отражает один из ответов на эти проблемы: сохранение данных наблюдаемости внутри контролируемых клиентом облачных сред, а не маршрутизация их через платформу, эксплуатируемую поставщиком. Будет ли эта модель получать более широкое распространение, остается быть увиденным, но она подчеркивает, как рынок наблюдаемости эволюционирует, поскольку рабочие нагрузки ИИ становятся более значимой частью инфраструктуры предприятий.

С помощью своего последнего финансирования Tsuga присоединяется к ряду стартапов, исследующих новые подходы к мониторингу и управлению современными программными системами. Рост компании предполагает, что некоторые организации активно оценивают альтернативы традиционным архитектурам наблюдаемости, поскольку они адаптируются к операционным требованиям приложений, родных для ИИ.