Sensor beschreibt sich selbst als eine AIOps-Plattform, die maschinelles Lernen nutzt, um Entwicklern und Betriebsteams dabei zu helfen, die Grundursachen von Ausfällen und Serviceverschlechterungen einfacher zu ermitteln. Das in Tel Aviv ansässige Unternehmen tauchte heute aus der Tarnung auf und kündigte eine 9,5-Millionen-Dollar-Seed-Runde an, angeführt von Finsternisunter Beteiligung von Amdocs und anderen privaten Investoren.
Im Kern nutzt Senser das immer beliebter werdende eBPF Technologie zur Überwachung der Infrastruktur eines Unternehmens. Der Vorteil von eBPF besteht darin, dass es innerhalb des Linux-Kernels ausgeführt wird und daher den gesamten Netzwerk- und Anwendungsverkehr ohne großen zusätzlichen Overhead problemlos erkennen kann. Angesichts der Vorteile dieser Technologie ist es keine Überraschung, dass viele Observability-Unternehmen darauf setzen, und während der Markt immer gesättigter wird, setzt Senser auf KI, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
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Als CEO und Mitbegründer von Senser Amir Krayden Wie bereits erwähnt, ist es eine Sache, viele Daten zu sammeln, aber die eigentliche Herausforderung besteht darin, sie zu kontextualisieren. „Wenn Sie das Wort Beobachtbarkeit nehmen, das etwas mehr Kontextbezogenes impliziert, können Sie dann eine Erkenntnis darüber haben? Diese Erkenntnis ist es, die uns interessiert: Können wir Zeit sparen, indem wir dem DevOps-Team oder den Site-Reliability-Teams die Möglichkeit geben, sich all diese Daten anzusehen und nach den Unbekannten zu suchen, mit denen sie konfrontiert sind? [The teams are] „Ich bin sehr daran gewöhnt, Dashboards zu definieren – und irgendwann kommt es zu Fehlern, weil die Leute nicht sehr gut darin sind, perfekte Dashboards zu definieren“, erklärte er.
Senser verspricht, über Dashboards hinauszugehen und Benutzern stattdessen Zugriff auf eine Karte der gesamten Infrastruktur des Unternehmens zu geben, seien es virtuelle Maschinen in der Cloud oder vor Ort, Kubernetes-Cluster, Microservices usw., mit der Möglichkeit, so tief zu bohren, wie Sie es benötigen mit Schwerpunkt auf Produktionsumgebungen.
Krayden war Mitbegründer von Senser Yuval Lev Und Oder Sadeh. Die drei sind seit 16 Jahren befreundet und dienten wie so viele israelische Startup-Gründer gemeinsam in den israelischen Streitkräften. Alle drei schlossen sich dann an DriveNets, ein großes, kapitalkräftiges Netzwerkunternehmen. Die drei, die zu den ersten 10 Mitarbeitern des Unternehmens gehörten, arbeiteten dort am Bau von Telekommunikations-Hardware-Router, mit Cloud-nativen Technologien an der Spitze. Krayden beschrieb es als „eine unheilige Ehe zwischen Switches und Kubernetes“ – und es überrascht nicht, dass das Debuggen dieser komplexen Systeme mit den verfügbaren Tools schwierig war.
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Den drei war immer klar, dass sie irgendwann ein eigenes Unternehmen gründen wollten – was auch DriveNets-CEO Ido Susan, der später auch in Senser investierte, unterstützte. „Wir wussten, dass wir nach etwa sechs Jahren unser eigenes Produktunternehmen oder Startup gründen wollten [at DriveNets]„Es gab eine Gelegenheit, Senser zu starten und uns auf eine Sache einzulassen, die uns so wehgetan hat, dass wir sagten, wir müssen etwas tun“, sagte Lev.
Das Versprechen von Senser besteht darin, dass es das Leben von Einsatzteams deutlich einfacher macht und die Alarmmüdigkeit verringert. „Im Wesentlichen werden Sie mit vorhandenen Tools über jede Anomalie im System gewarnt“, erklärte Krayden. „In einem verteilten System wird man vor vielen Dingen gewarnt. Unserer Ansicht nach muss man nicht auf ein Symptom aufmerksam gemacht werden, sondern auf ein Systemereignis.“ Wenn Sie dann eine Warnung von Senser erhalten, teilen Ihnen die Systeme des Unternehmens im Idealfall mit, warum Sie sich darum kümmern sollten und was schief gelaufen ist. Der Dienst ermöglicht es dem Benutzer dann nachzuvollziehen, wie Senser selbst zu diesen Schlussfolgerungen gezogen hat, und Krayden argumentierte, dass die Erklärbarkeit vielleicht der wichtigste Teil davon sei.
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„Industrie-4.0-Apps – wie Lagerautomatisierung oder Robotik – und Outdoor-Mapping-Apps wie Drohnen müssen sowohl auf Clients als auch an Edge-Standorten zuverlässig laufen, um die Grundlage physischer Industrien zu schaffen“, sagte Lior Susan, Gründungspartner von Eclipse. „Durch den zugrunde liegenden Einsatz von eBPF und maschinellem Lernen stellt Senser sicher, dass diese Apps die höchste Leistung erbringen, und löst gleichzeitig Probleme – wie die enormen Kosten für Konfiguration und Wartung und den Mangel an nützlichen Erkenntnissen – auf einzigartige Weise.“
Senser beschäftigt derzeit 17 Mitarbeiter und wächst schnell. Im Gegensatz zu vielen anderen Unternehmen in der Startphase stellt Senser bereits Mitarbeiter für eine Reihe von Marketingfunktionen ein – hauptsächlich in den Vereinigten Staaten. „Ich denke, es ist Teil dieser Ära auf dem Markt. Marketing wird immer wichtiger. „Es wird ein immer wichtigerer Teil dieses Spiels, nicht nur ein gutes Produkt zu haben, sondern auch eine Geschichte zu erzählen und der Welt zu zeigen, was man tut – und das schon früh“, sagte Krayden.