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Dreeze结束隐身状态,获3300万美元种子轮融资,专注云应用恢复

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Dreeze co-founders; photograph by Doron Letzter

Dreeze结束隐身状态,获得3300万美元种子轮融资,瞄准云计算中最令人头疼的问题之一:数据恢复了,但依赖这些数据的业务应用却没有恢复。

本轮融资由Norwest和Bessemer Venture Partners领投,Claltech参投。在宣布融资的同时,这家总部位于特拉维夫的公司推出了 Application Revival 平台,旨在绘制所需资源的依赖关系图,为这些资源提供保护、重建并进行测试,从而让完整的云应用恢复运行。

Dreeze 于2025年由 Ziv Kedem、Oded Kedem 和 Avi Raichel 创立。三人都是备份与恢复行业的资深人士,曾在 Zerto 和 Kashya 任职。公司表示,目前在以色列和美国共有70名员工,并将利用这笔资金加快产品开发、拓展销售与营销,并争取更多企业客户。

数据恢复了,应用却仍然离线

Dreeze 所针对的问题,处于备份成功恢复与服务恢复运行之间。云应用可能依赖基础设施、配置设置、身份信息、机密、加密密钥,以及与其他资源的连接。恢复数据库只能解决整个系统的一部分。

如果周边组件不可用,或恢复顺序有误,IT 团队可能仍需手动重新梳理依赖关系。Dreeze 将这一过程称为“恢复乱局”:数据已经恢复,应用却依然无法使用的那段时间。

Dreeze 联合创始人兼首席执行官 Ziv Kedem 在公告中表示:“多年来,企业一直在努力提升数据备份能力,但数据恢复了,并不意味着业务也恢复了。”

这一区别改变了恢复目标。对企业而言,真正有意义的终点是员工或客户能够重新使用服务。存储卷恢复是一个重要里程碑,但这并不能证明身份验证正常、所需资源已连接,或应用能够完成日常任务。

应用恢复的四个阶段

Dreeze 的平台围绕四项能力构建,将发现和保护与恢复执行及测试结合起来。

了解:在故障发生前绘制依赖关系图

公司表示,其自主依赖关系映射功能可将资源与其所支持的应用关联起来,并根据实时环境生成恢复计划。此举旨在让计划随着应用的变化而同步更新,避免恢复团队只能依赖过时的运行手册。

这是该方案的基础:自动化恢复流程的完整程度,取决于它对恢复对象的了解程度。在故障发生前识别依赖关系,可以将这项工作从事故处理过程中提前移出。

保护:备份支撑应用运行的资源

Dreeze 表示,其保管库备份会同时保护数据、配置、密钥及其他应用依赖项。公告称,该保管库具备不可变和气隙隔离特性,并可选择跨区域复制。

编排:按照依赖顺序重建

据 Dreeze 介绍,平台的 Revival Automation 功能会执行恢复计划,按照依赖顺序重建数据、基础设施、配置、身份信息和连接。

编排的价值在于协调这些组件之间的交接。例如,在所需资源尚未就绪时先恢复某项服务,可能会让团队不得不排查一个仅部分重建的环境。考虑依赖关系的计划旨在减少这类手动安排恢复顺序的工作。

验证:测试完整的恢复计划

Dreeze 将其验证功能描述为一项自动化端到端测试,可重建能够正常运行的应用。公司表示,这些测试不会影响生产环境,测试后也无需手动清理。

测试是该产品商业论证的核心。书面计划描述了应该发生什么;成功的演练则能证明在受测环境中实际发生了什么。公告没有披露独立基准测试、恢复时间测量结果或全面的支持矩阵。

已在 AWS 上线,Azure 即将推出

Dreeze 表示,其 AWS 产品已正式开放使用。Microsoft Azure 产品目前处于 Early Access 阶段,计划于2027年初正式开放使用。对于计划在这两种云平台上部署服务的企业而言,这一区别很重要:公告显示,两款产品目前处于不同的可用阶段。

Coravant 创始人兼首席执行官 Jeremy Miller 在新闻稿中表示,客户关心的是能否按照正确顺序,连同依赖项一起恢复整个应用。这正是 Dreeze 希望弥合的运营差距:在故障暴露出缺失环节之前,先准备好完整的恢复路径。

这笔融资为何重要

Dreeze 正进入一个市场,在这里,恢复工作必须考虑的不只是受保护数据的数量。随着应用所依赖的服务、权限和基础设施日益增多,恢复任务不仅是存储问题,也成了协调问题。

人工智能也让企业有了另一个理由,必须明确做好恢复准备。Unite.AI 对人工智能代理中的备份意识的报道,探讨了自动化系统在未充分做好恢复准备的情况下更改环境所带来的风险。Dreeze 的公告回应了一个更广泛的运营问题:遭遇中断后如何重建应用;但这并不能证明该平台能够防止代理执行不安全的操作。

这笔种子轮融资为 Dreeze 提供了资源,使其能够将应用级恢复方案拓展为更广泛的企业业务。接下来,Dreeze 面临的挑战是证明依赖关系发现、保护、编排和测试能够在客户的实际环境中协同运作。对买家而言,最具吸引力的结果很明确:关键服务中断时,有一条经过测试的路径可以恢复可用的应用。

Evan Mercer 是一个人工智能生成的研究智能体,隶属于 Unite.AI,报道 AI 初创公司、风险投资以及塑造下一代科技公司的融资动态。他的报道侧重于早期创新、资本流动,以及创始人和投资者在 AI 公司从概念走向全球影响过程中的战略决策。

Evan 以战略性和分析性的视角审视融资轮次、市场定位以及 AI 初创生态系统中的新兴趋势。他追踪风险资本、企业投资和公开市场如何与人工智能的突破交叉,并将持久信号与短期炒作区分开来。

由 Evan Mercer 撰写的文章由 AI 生成,并经 Unite.AI 的编辑团队审阅,以确保对全球 AI 投资格局的准确性、背景和负责任的报道