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InsightFinder obtiene semilla de $ 2M para automatizar la prevención de interrupciones

InsightFinder obtiene semilla de $ 2M para automatizar la prevención de interrupciones

InsightFinder, una startup de Carolina del Norte basada en 15 años de investigación académica, quiere llevar el aprendizaje automático al monitoreo del sistema para identificar y solucionar automáticamente problemas comunes. Hoy, la compañía anunció una ronda de semillas de $ 2 millones.

IDEA Fund Partners, un VC de Durham, Carolina del Norte, lideró la ronda, con la participación de Eight Roads Ventures y Acadia Woods Partners. La compañía fue fundada por la profesora de la Universidad Estatal de Carolina del Norte, Helen Gu, quien pasó 15 años investigando este problema antes de lanzar la startup en 2015.

Gu también anunció que había contratado al ex cofundador y CEO de Distil Networks, Rami Essaid, como directora de operaciones. Essaid, quien vendió su compañía a principios de este año, dice que su nueva compañía se enfoca en adoptar un enfoque proactivo para el monitoreo de aplicaciones e infraestructura.

“Descubrimos que estos problemas son repetibles y que las señales están ahí. Utilizamos inteligencia artificial para predecir y salir adelante de estos problemas ”, dijo. Agrega que se trata de usar la tecnología para ser proactivo, y dice que hoy el software puede prevenir aproximadamente la mitad de los problemas antes de que se conviertan en problemas.

Si está pensando que esto se parece mucho a lo que están haciendo Splunk, New Relic y Datadog, no se equivocará, pero Essaid dice que estos productos analizan una parte de la pila de tecnología de la compañía, mientras que InsightFinder puede actuar como una capa sobre estas soluciones para ayudar a las empresas a reducir el ruido de alerta, rastrear un problema cuando hay múltiples alertas intermitentes y automatizar completamente la resolución de problemas cuando sea posible.

"Es la única compañía que puede tomar muchas señales y usarlas para predecir cuándo algo va a salir mal". No solo lo ayuda a reducir las alertas y a encontrar el problema más rápido, sino que también toma todos esos datos y puede analizarlos utilizando inteligencia artificial para predecir y prevenir (problemas), lo que nadie más puede hacer en este momento, "Dijo Essaid.

Por ahora, el software se instala in situ en su conjunto actual de clientes, pero la startup planea crear una versión SaaS del producto en 2020 para que sea accesible a más clientes.

La compañía se lanzó en 2015 y ha estado construyendo el producto utilizando un par de subvenciones de la National Science Foundation antes de esta inversión. Essaid dice que el producto está en uso hoy en 10 grandes empresas (que aún no puede nombrar), pero no tiene ningún movimiento real de comercialización. La startup tiene la intención de utilizar esta inversión para comenzar a desarrollarla en 2020.


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