Kosmos 5 Milyon Dolar Yatırım Aldı ve Şirketlerin Gizli IT Soruşturma Maliyetlerini Ortadan Kaldırmalarına Yardımcı Oluyor

Chicago merkezli startup Kosmos, 5 milyon dolarlık.seed yatırımını Norwest liderliğinde aldı ve böylece işletmeler için en büyük ve en pahalı sorunlardan biri olan IT olaylarını soruşturma zamanını azaltmaya yönelik bir AI tabanlı operasyonel zeka platformu başlatıyor.

İşletmeler, observability, monitoring ve IT hizmet yönetimi araçlarına büyük yatırımlar yapmış olsalar da, destek ve mühendislik ekipleri hala outages ve müşteri etkileyen sorunların kök nedenini belirlemek için saatlerce fragmented sistemler boyunca manuel olarak bilgi izleme yapıyorlar. Kosmos, “soruşturma maliyetleri” dediği şeyi azaltmayı hedefliyor – mühendislerin, destek liderlerinin ve olay yanıt ekiplerinin manuel olarak bilgiyi ticketing sistemleri, kaynak kodu depoları, müşteri destek platformları ve observability araçları arasında bağlamak zorunda kaldıklarında oluşan operasyonel yük.

Soruşturma Maliyetlerinin Büyüyen Sorunu

Son on yılda, işletmeler altyapıyı izlemek ve yazılım operasyonlarını yönetmek için giderek artan bir araç koleksiyonu benimsedi. Jira, ServiceNow , GitHub, Salesforce (CRM ), Datadog (DDOG ), Grafana ve Splunk gibi platformlar teknoloji yığınının farklı kısımlarına değerli içgörüler sağlar. Ancak olaylar meydana geldiğinde, kritik bağlam genellikle bu sistemler arasında bölünmüş kalır.

Modern yazılım mimarileri dağıtıldıkça, bilgilerin birden fazla platform arasında ilişkilendirilmesinin zorluğu arttı. Ekipler gerekli tüm verilere sahip olabilir, ancak bunları hızlı bir şekilde bulmak ve bağlamak hala zor. Sonuç olarak, çözme süreleri uzar, olaylar tekrarlanır ve mühendis kaynakları ürün geliştirme ve inovasyondan uzaklaşır.

Birçok organizasyon için en deneyimli mühendisler, her büyük müşteri sorunu ortaya çıktığında varsayılan soruşturmacılar haline gelir. Bu mühendisler genellikle stratejik çalışmalardan uzaklaşıp zaman çizelgesini yeniden oluşturmak, kod değişikliklerini gözden geçirmek, destek biletlerini analiz etmek ve bir olayın gerçek nedenini belirlemek için uzaklaşırlar. Bu soruşturmaların gizli maliyeti, sadece down time itself değil.

Operasyonel Zekaya Yönelik AI-Yerli Yaklaşım

Kosmos, mevcut işletme sistemleri yerine onlara eklenerek konumlandırıyor kendini. Platform, GitHub, Jira, Salesforce, ServiceNow, Datadog, Grafana, Splunk ve diğer operasyonel araçlardan veri bağlantısı kurarak olaylar ve müşteri escalations için birleşik bir görünüm oluşturur.

Şirketin belirttiğine göre, platform otomatik olarak müşteri davaları, kod değişiklikleri, hizmet olayları ve altyapı sinyallerini ilişkilendirerek muhtemel kök nedenleri ortaya çıkarır. Sadece otonom AI kararlarına güvenmek yerine, Kosmos, makine tarafından üretilen korelasyonların kullanıcılar tarafından gözden geçirilip doğrulandıktan sonra platformun bilgi tabanının bir parçası haline geldiği insan-döngü yaklaşımını kullanır.

Bu, sistemin zaman içinde desenleri tanıma yeteneğini geliştiren sürekli bir geri bildirim döngüsü oluşturur ve aynı zamanda şeffaflığı ve güveni korur. Hedef, ekiplere daha fazla uyarı üretmek yerine, sorunların neden ortaya çıktığını anlamalarına必要 olan bağlamı sağlamaktır.

İlk El Deneyimi Üzerinden İnşa Edildi

Kurucu ve CEO Sanjay Gidwani, şirketini, iki thập yıllarda işletme teslimi operasyonlarında ve Salesforce ekosisteminde çalışırken karşılaştığı bir sorun etrafında kurdu.

Gidwani, kariyeri boyunca aynı modeli gözlemledi: büyük bir müşteri sorunu ortaya çıktığında, organizasyonlar en deneyimli teknik personellerini soruşturmaya gönderirdi. Ancak bu uzmanlar genellikle kök nedeni belirlemeden önce farklı sistemlerden bilgi toplamak için günlerce harcardı.

Bu deneyim, Kosmos’un temel tezinin şekillenmesine yardımcı oldu: işletme IT’sinde en büyük operasyonel verimsizliklerden biri, düzelme başlamadan önce ortaya çıkar. Eğer işletmeler bir sorunun kaynağını daha hızlı belirleyebilirlerse, olayları daha hızlı çözebilir ve benzer sorunların tekrarlanma olasılığını azaltabilirler.

İleriye Bakış

Kosmos’un lançmanı, işletme teknolojisi genelinde meydana gelen daha geniş bir değişimin yansımasıdır. İşletmeler, giderek daha karmaşık bulut ortamları, microservices mimarileri ve AI güçlendirilmiş uygulamaları benimsedikçe, operasyonel veri büyümeye devam eder ve dozens of platformlar arasında dağılmaya devam eder.

Sonraki nesil operasyonel zeka araçları, bu boşlukları otomatik olarak sinyalleri bağlantılı hale getirerek, desenleri tanımlayarak ve bireysel ekiplerin içinde kilitli kalan kurumsal bilgiyi koruyarak köprülemek hedefliyor. Daha hızlı olay çözümü ötesinde, bu sistemler işletmelere mühendislik emeğini azaltma, tekrarlayan sorunları önleme ve teknik yeteneğin inşa etme üzerine odaklanmasını sağlama konusunda yardımcı olabilir.

İşletme ortamları daha karmaşık hale geldikçe, fragmented operasyonel veriyi eyleme geçirilebilir zeka haline dönüştürme yeteneği, sistemleri izleme kadar önemli hale gelebilir. Kosmos, soruşturma maliyetlerini azaltmanın bu geleceğin kritik bir parçası olacağına bahis yapıyor.