Zu oft konzentrieren sich IT-Betriebsteams auf die Behebung von Ausfällen, anstatt Probleme proaktiv zu lösen. Die Herausforderung besteht darin, Daten zu analysieren, um zu verstehen, was mit verschiedenen Systemen passiert, und herauszufinden, wie dringende Probleme am effektivsten gelöst werden können. Es gibt keine Wunderwaffe, aber ein relativ neues Startup, InsightFinderbehauptet, eine Lösung in einer Plattform anzubieten, die IT-Infrastrukturprobleme algorithmisch vorhersagt und versucht, sie automatisch zu lösen.
InsightFinder wurde von Helen Gu, einer Informatikprofessorin an der North Carolina State University, die früher bei IBM und Google gearbeitet hat, gegründet, um kontinuierlich aus Maschinendaten zu lernen, um Probleme zu identifizieren und zu beheben, bevor sie sich auf die Web- oder Anwendungsleistung auswirken. Es ist keine neue Idee – Unternehmen wie BigPanda und Moogsoft bietet Tools in dieser Richtung an – aber InsightFinder hat begeisterte Investoren, von denen einige 10 Millionen US-Dollar in die Kassen des Startups (17 Millionen US-Dollar, einschließlich der 10 Millionen US-Dollar) beigesteuert haben Serie-A-Runde, die heute geschlossen wurde.
„Die Sandemic hat Unternehmen vorsichtiger mit ihren Ausgaben gemacht. Unternehmen suchen jedoch nach Wegen, um effizienter, verteilter und flexibler zu werden“, sagte Gu in einem E-Mail-Interview mit TechCrunch. „Hier kann InsightFinder Unternehmen bei der Anpassung und Skalierung helfen.“
Bildnachweis: InsightFinder
Angetrieben von einem KI-System, lernt InsightFinder – das sich in bestehende Überwachungstools wie DataDog, PagerDuty und New Relic integrieren lässt – aus Protokollen, Traces und Triage-Daten von Ingenieuren, um Grundursachen aufzudecken und Vorfälle vorherzusagen und sogar zu beheben. Wenn möglich, versucht die Plattform, Ressourcen neu zu starten, automatisch zu skalieren oder zu migrieren, z Behälter beim Erkennen eines Problems.
Um unnötige Datenübertragungen zu vermeiden und die Privatsphäre zu schützen, verwendet InsightFinder a föderiertes Lernen Ansatz, bei dem Daten lokal analysiert werden und nur allgemeine Erkenntnisse über öffentliche Netzwerke gesendet werden. Benutzer können auf ein Dashboard zugreifen, um Muster und Trends sowie Schätzungen zu Ausfallzeiteinsparungen, Arbeitskosteneinsparungen und der Anzahl der behobenen Vorfälle anzuzeigen.
Gu behauptet, dass using InsightFinder, ein Fortune-50-Technologieunternehmen, war in der Lage, IT-Vorfälle zwei bis zwölf Stunden im Voraus vorherzusagen.
„InsightFinder kann Unternehmen helfen, ihre Effizienz und Ineffizienz zu verstehen und ihnen helfen, sich auf ihre Stärken zu konzentrieren“, sagte Gu. “EINObwohl unsere Kundenzahl heute aufgrund der Zeit und Ressourcen, die wir mit diesen strategischen Kunden verbringen, nicht groß ist, wird sich dies erheblich ändern, wenn wir von dieser Finanzierungsrunde aus skalieren.“
Mit dem gleichen ungezügelten Optimismus sagte mir Gu, dass InsightFinder – das seine Einnahmen derzeit nicht öffentlich macht – seine Belegschaft von heute 20 auf 25 bis Ende des Jahres aufstocken wird. Ziel ist es, die Plattform von InsightFinder schließlich zu erweitern, um mehr als nur IT-Ausfälle vorherzusagen, zum Beispiel ungewöhnlich hohe Cloud-Computing-Rechnungen.
Silicon Valley Future Capital leitete InsightFinder’s Series A, mit Beteiligung von Yu Star Fund, Acadia Woods Partners, Eight Roads Ventures, Eastlink Capital, Fellows Fund, IDEA Fund Partners und Triangle Tweener Fund.