Kosmos เพิ่มทุน 5 ล้านดอลลาร์เพื่อช่วยให้ธุรกิจกำจัดค่าใช้จ่ายที่ซ่อนอยู่ในการสืบสวนเหตุการณ์ IT

สตาร์ทอัพ Kosmos ที่อยู่ในเมืองชิคาโก้ได้ เพิ่มทุน 5 ล้านดอลลาร์ในรอบการให้ทุนต้นกำเนิด โดยมี Norwest เป็นผู้นำในการเปิดตัวแพลตฟอร์ม Operational Intelligence ที่เป็นมัลติมีเดียที่ออกแบบมาเพื่อแก้ไขปัญหาหนึ่งที่คงทนและแพงที่สุดในด้าน IT ขององค์กร: เวลาที่ใช้ในการสืบสวนเหตุการณ์

ในขณะที่องค์กรต่างๆ ได้ลงทุนอย่างมากในการสังเกตการณ์, การติดตาม, และเครื่องมือการจัดการ IT แต่ทีมสนับสนุนและวิศวกรยังคงใช้เวลานับไม่ถ้วนในการติดตามสาเหตุของการหยุดชะงักและการหยุดชะงักที่ส่งผลกระทบต่อลูกค้าข้ามระบบที่กระจัดกระจาย Kosmos มีเป้าหมายที่จะลดค่าใช้จ่ายในการสืบสวน ซึ่งเป็นภาระการดำเนินงานที่เกิดขึ้นเมื่อวิศวกร, ผู้นำด้านสนับสนุน, และทีมตอบสนองต่อเหตุการณ์ถูกบังคับให้เชื่อมโยงข้อมูลที่กระจายอยู่ในระบบตั๋ว, แหล่งที่มาของโค้ด, แพลตฟอร์มสนับสนุนลูกค้า, และเครื่องมือการสังเกตการณ์

ปัญหาในการสืบสวนที่เพิ่มขึ้น

ในช่วงสิบปีที่ผ่านมา องค์กรต่างๆ ได้ใช้เครื่องมือที่เพิ่มขึ้นในการติดตามโครงสร้างพื้นฐานและการจัดการซอฟต์แวร์ในการดำเนินงาน แพลตฟอร์ม เช่น Jira, ServiceNow , GitHub, Salesforce (CRM ), Datadog (DDOG ), Grafana, และ Splunk ให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าเกี่ยวกับส่วนต่างๆ ของสแต็กเทคโนโลยี แต่เมื่อเกิดเหตุการณ์ขึ้น สาเหตุที่สำคัญมักจะยังคงแยกออกจากกันในระบบเหล่านี้

เมื่อโครงสร้างซอฟต์แวร์สมัยใหม่กลายเป็นการกระจายตัวมากขึ้น ความท้าทายในการเชื่อมโยงข้อมูลข้ามแพลตฟอร์มต่างๆ ได้เพิ่มขึ้น ทีมอาจมีข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมด แต่การค้นหาและเชื่อมโยงมันอย่างรวดเร็วก็ยังคงเป็นเรื่องที่ยาก การสืบสวนที่ยาวนานขึ้น, เหตุการณ์ที่เกิดซ้ำ, และทรัพยากรวิศวกรรมที่ถูกเบี่ยงเบนไปจากพัฒนาการและนวัตกรรมของผลิตภัณฑ์

สำหรับหลายองค์กร วิศวกรที่มีประสบการณ์มากที่สุดกลายเป็นผู้สืบสวนโดยอัตโนมัติเมื่อเกิดปัญหาใหญ่ของลูกค้าขึ้น วิศวกรเหล่านั้นถูกดึงออกจากงานเชิงกลยุทธ์ไปสร้างเส้นเวลา, ทบทวนการเปลี่ยนแปลงโค้ด, วิเคราะห์ตั๋วสนับสนุน, และกำหนดสาเหตุของเหตุการณ์ ค่าใช้จ่ายที่ซ่อนอยู่ของการสืบสวนเหล่านี้ขยายออกไปไกลเกินกว่าเวลาที่หยุดชะงัก

แนวทาง AI-เนทีฟในการสืบสวนการดำเนินงาน

Kosmos ได้กำหนดตำแหน่งตัวเองเป็นชั้นที่อยู่เหนือระบบองค์กรที่มีอยู่ แทนที่จะแทนที่พวกมัน แพลตฟอร์มเชื่อมโยงข้อมูลจาก GitHub, Jira, Salesforce, ServiceNow, Datadog, Grafana, Splunk, และเครื่องมือการดำเนินงานอื่นๆ เพื่อสร้างมุมมองที่รวมของเหตุการณ์และการยกเลิกของลูกค้า

ตามที่บริษัทระบุ แพลตฟอร์มของตนจะเชื่อมโยงข้อมูลลูกค้า, การเปลี่ยนแปลงโค้ด, เหตุการณ์บริการ, และสัญญาณโครงสร้างพื้นฐานเพื่อแสดงสาเหตุที่เป็นไปได้ของเหตุการณ์ แทนที่จะพึ่งพาการตัดสินใจ AI โดยอัตโนมัติ Kosmos ใช้แนวทาง “มนุษย์ในวงจร” โดยที่การเชื่อมโยงที่สร้างโดยเครื่องจักรจะถูกทบทวนและตรวจสอบโดยผู้ใช้ก่อนที่จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของฐานความรู้ของแพลตฟอร์ม

สิ่งนี้สร้างวงจรป้อนกลับที่ไม่สิ้นสุดซึ่งปรับปรุงความสามารถของระบบในการระบุรูปแบบเมื่อเวลาผ่านไป ในขณะเดียวกันก็รักษาความโปร่งใสและความเชื่อถือไว้ แทนที่จะสร้างการแจ้งเตือนเพิ่มเติม เป้าหมายคือการให้ทีมมีข้อมูลที่จำเป็นในการเข้าใจว่าเหตุใดปัญจึงเกิดขึ้นในตอนแรก

สร้างจากประสบการณ์โดยตรง

ผู้ก่อตั้งและ CEO Sanjay Gidwani สร้างบริษัทโดยรอบปัญหาที่เขาพบซ้ำๆ ในช่วงสองทศวรรษที่ทำงานในด้านการดำเนินงานและการจัดส่งองค์กร และภายในระบบนิเวศของ Salesforce

ตลอดอาชีพการงานของเขา Gidwani สังเกตเห็นรูปแบบเดียวกัน: เมื่อปัญหาใหญ่ของลูกค้าเกิดขึ้น องค์กรจะเคลื่อนย้ายบุคลากรทางเทคนิคที่มีประสบการณ์มากที่สุดเพื่อสืบสวน แต่ผู้เชี่ยวชาญเหล่านั้นมักจะใช้เวลาสองสามวันในการรวบรวมข้อมูลจากระบบที่ไม่เชื่อมต่อก่อนที่จะพบสาเหตุของปัญหา

ประสบการณ์นั้นกำหนดทฤษฎีหลักของ Kosmos: หนึ่งในความไร้ประสิทธิภาพการดำเนินงานที่ใหญ่ที่สุดใน IT ขององค์กรเกิดขึ้นก่อนที่การแก้ไขจะเริ่มต้นขึ้น หากองค์กรสามารถระบุสาเหตุของปัญหาได้เร็วขึ้น พวกเขาจะสามารถแก้ไขเหตุการณ์ได้เร็วขึ้นและลดความน่าจะเป็นที่ปัญหาเดียวกันจะเกิดขึ้นอีก

มองไปข้างหน้า

การเปิดตัวของ Kosmos สะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงที่กว้างขึ้นซึ่งเกิดขึ้นในเทคโนโลยีขององค์กร เมื่อองค์กรต่างๆ ใช้ระบบคลาวด์ที่ซับซ้อนมากขึ้น, โครงสร้างซอฟต์แวร์แบบไมโครเซอร์วิส, และแอปพลิเคชันที่ใช้ AI ข้อมูลการดำเนินงานยังคงเติบโตในขณะที่ยังคงกระจัดกระจายอยู่ในหลายๆ แพลตฟอร์ม

เครื่องมือ Operational Intelligence รุ่นต่อไปมีเป้าหมายที่จะข้ามช่องว่างเหล่านั้นโดยการเชื่อมโยงสัญญาณ, ระบุรูปแบบ, และรักษาความรู้เชิงสถาบันที่จะถูกล็อคไว้ภายในทีมแต่ละทีม แทนที่จะแก้ไขเหตุการณ์อย่างรวดเร็ว ระบบเหล่านี้อาจช่วยให้องค์กรลดการทำงานของวิศวกร, ป้องกันปัญหาเกิดซ้ำ, และทำให้ความสามารถทางเทคนิคสามารถมุ่งเน้นไปที่การสร้างผลิตภัณฑ์มากกว่าการสืบสวนความล้มเหลว

เมื่อสภาพแวดล้อมขององค์กรกลายเป็นความซับซ้อนมากขึ้น ความสามารถในการแปลงข้อมูลการดำเนินงานที่กระจัดกระจายให้เป็นข้อมูลเชิงปฏิบัติที่สามารถดำเนินการได้อาจกลายเป็นสิ่งสำคัญที่สุดเท่ากับการติดตามระบบต่างๆ Kosmos คาดการณ์ว่าการลดค่าใช้จ่ายในการสืบสวนจะเป็นส่วนสำคัญของอนาคต