Tsuga huy động được 35 triệu đô la Series A khi AI đẩy cơ sở hạ tầng quan sát đến giới hạn

Startup quan sát của Paris Tsuga đã bảo đảm 35 triệu đô la trong vòng tài trợ Series A, ít hơn một năm sau khi xuất hiện từ bí mật, khi các doanh nghiệp đang vật lộn với sự phức tạp và chi phí ngày càng tăng của việc giám sát các hệ thống được hỗ trợ bởi AI.

Vòng này được dẫn đầu bởi Singular, với sự tham gia của các nhà đầu tư hiện tại General Catalyst và các nhà đầu tư mới DST Global và QuantumLight, cùng với sự hỗ trợ từ Picus và Databricks Ventures. Vòng tài trợ này diễn ra trong một giai đoạn tăng trưởng nhanh chóng của công ty, công ty cho biết đã ký kết hàng triệu đô la doanh thu hàng năm và bảo đảm khách hàng bao gồm Le Monde, Camunda, Buk và Black Forest Labs.

Vốn mới sẽ được sử dụng để mở rộng đội ngũ lên khoảng 100 nhân viên và tăng tốc phát triển nền tảng.

Tại sao quan sát đang đối mặt với một thách thức mới

Nền tảng quan sát giúp các tổ chức giám sát ứng dụng, cơ sở hạ tầng và ngày càng nhiều hệ thống AI bằng cách thu thập dữ liệu telemetry như nhật ký, số liệu và vết.
Khi các doanh nghiệp triển khai nhiều đại lý AI và hệ thống tự động hơn, lượng telemetry được tạo ra đã tăng lên đáng kể.

Theo Tsuga, kiến trúc quan sát truyền thống được xây dựng xung quanh một mô hình nơi khách hàng gửi dữ liệu telemetry đến nền tảng đám mây do nhà cung cấp vận hành. Mặc dù cách tiếp cận này hoạt động khi khối lượng dữ liệu nhỏ hơn, nhưng các công việc AI đang tạo ra nhiều telemetry đáng kể, làm tăng chi phí nhập và tạo ra các thách thức quản trị mới về dữ liệu nhạy cảm.

Công ty cho rằng nhiều tổ chức hiện đang phải chọn giữa kiểm soát chi phí thông qua lấy mẫu, điều này làm giảm khả năng hiển thị, hoặc chấp nhận hóa đơn quan sát tăng nhanh.

Một cách tiếp cận khác: Mang đám mây của riêng bạn

Được thành lập vào năm 2024 bởi các giám đốc điều hành cũ của Datadog (DDOG ) Gabriel-James Safar và Sébastien Deprez, Tsuga được xây dựng xung quanh kiến trúc Mang đám mây của riêng bạn (BYOC).

Thay vì gửi telemetry đến dịch vụ của bên thứ ba, nền tảng được triển khai trực tiếp trong môi trường đám mây của khách hàng. Nền tảng của công ty chạy trên các nhà cung cấp đám mây chính bao gồm AWS, Microsoft Azure, Google Cloud và môi trường đám mây chủ quyền. Dữ liệu telemetry vẫn nằm trong cơ sở hạ tầng của khách hàng, được lưu trữ trong bộ nhớ đối tượng của họ và được mã hóa bằng các kiểm soát bảo mật của họ.

Kiến trúc này được thiết kế để giải quyết một số thách thức đồng thời: yêu cầu về chủ quyền dữ liệu, vấn đề tuân thủ, chi phí cơ sở hạ tầng và khóa nhà cung cấp. Tsuga hỗ trợ các tiêu chuẩn mở như OpenTelemetry và sử dụng các định dạng dữ liệu mở, cho phép khách hàng duy trì quyền kiểm soát dữ liệu telemetry của họ.

Xây dựng quan sát cho hệ thống AI

Sự gia tăng của các ứng dụng AI cũng đang thay đổi những gì các tổ chức cần giám sát.

Bên cạnh các nhật ký truyền thống, số liệu và vết ứng dụng, các doanh nghiệp ngày càng cần tầm nhìn vào các công việc cụ thể của AI như thực hiện lời nhắc, sử dụng token, tương tác đại lý, điểm số tin cậy và chuỗi cuộc gọi đa đại lý. Nền tảng của Tsuga kết hợp các khả năng này vào một môi trường duy nhất trong khi giữ dữ liệu bên trong ranh giới đám mây của khách hàng.

Công ty đã định vị mình là một nền tảng “Quan sát phục hồi AI bản địa”, cung cấp các công cụ quan sát được thiết kế đặc biệt cho các công việc AI. Các tính năng bao gồm phát hiện bất thường được hỗ trợ bởi AI, phân tích nguyên nhân gốc rễ tự động, giám sát triển khai và khả năng quan sát đại lý.

Tsuga cũng cung cấp máy chủ MCP và công cụ dòng lệnh cho phép các nhóm kỹ sư xây dựng các đại lý AI của riêng họ trên dữ liệu quan sát mà không cần di chuyển dữ liệu đó ra ngoài biên giới bảo mật của họ.

Một lớp dịch vụ bên cạnh phần mềm

Không giống như nhiều nhà cung cấp SaaS, Tsuga kết hợp phần mềm với mô hình kỹ sư triển khai trước.

Công ty làm việc trực tiếp với khách hàng để tối ưu hóa môi trường telemetry, giảm thu thập dữ liệu không cần thiết và cải thiện hiệu quả quan sát theo thời gian. Cách tiếp cận này phản ánh một xu hướng rộng lớn hơn trong phần mềm doanh nghiệp, nơi các nhà cung cấp ngày càng cung cấp chuyên môn hoạt động cùng với công nghệ.

Khi các tổ chức tiếp tục mở rộng triển khai AI, việc quản lý lượng telemetry dữ liệu kết quả đang trở thành một thách thức hoạt động ngày càng quan trọng. Cách tiếp cận của Tsuga tập trung không chỉ vào việc thu thập và phân tích dữ liệu đó, mà còn giúp khách hàng giảm khối lượng thông tin cần được xử lý và giữ lại.

Một phiên bản trung lập hơn là:

Dấu hiệu của sự thay đổi ưu tiên trong quan sát

Vòng tài trợ này diễn ra vào thời điểm khi các đội ngũ cơ sở hạ tầng đang đánh giá lại cách các hệ thống quan sát phù hợp với các môi trường được thúc đẩy bởi AI ngày càng tăng.

Khi các tổ chức triển khai nhiều ứng dụng AI và đại lý tự động hơn, khối lượng telemetry tiếp tục tăng, tạo áp lực thêm cho các kiến trúc được thiết kế trước khi các công việc này trở nên phổ biến. Đồng thời, quản trị dữ liệu, tuân thủ và quản lý chi phí đã trở thành những yếu tố được coi trọng hơn cho người mua doanh nghiệp.

Cách tiếp cận của Tsuga phản ánh một phản ứng đối với những thách thức này: giữ dữ liệu quan sát trong môi trường đám mây được kiểm soát bởi khách hàng thay vì định tuyến nó qua nền tảng được vận hành bởi nhà cung cấp. Cho dù mô hình này có được áp dụng rộng rãi hay không vẫn còn phải xem, nhưng nó làm nổi bật cách thị trường quan sát đang phát triển khi các công việc AI trở thành một phần lớn hơn của cơ sở hạ tầng doanh nghiệp.

Với vòng tài trợ mới nhất, Tsuga tham gia một số công ty khởi nghiệp đang khám phá các cách tiếp cận mới để giám sát và quản lý các hệ thống phần mềm hiện đại. Sự tăng trưởng của công ty cho thấy một số tổ chức đang tích cực đánh giá các giải pháp thay thế cho các kiến trúc quan sát truyền thống khi họ thích nghi với các nhu cầu hoạt động của các ứng dụng bản địa AI.