InsightFinder, una empresa nueva 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 inicial de $ 2 millones.
IDEA Fund Partners, un VC de Durham, NC, lideró la ronda, con la participación de Eight Roads Ventures y Acadia Woods Partners. La empresa 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 director ejecutivo de Distil Networks, Rami Essaid, como director 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 las señales están ahí. Usamos inteligencia artificial para predecir y adelantarnos a estos problemas”, dijo. Agrega que se trata de usar la tecnología para ser proactivo y dice que hoy en día el software puede prevenir aproximadamente la mitad de los problemas antes de que se conviertan en problemas.
Si cree que esto se parece mucho a lo que están haciendo Splunk, New Relic y Datadog, no estaría equivocado, pero Essaid dice que estos productos analizan en silos una parte de la pila de tecnología de la empresa, mientras que InsightFinder puede actúe como una capa sobre estas soluciones para ayudar a las empresas a reducir el ruido de las alertas, rastrear un problema cuando hay varias alertas intermitentes y automatizar por completo la resolución de problemas cuando sea posible.
“Es la única compañía que realmente puede tomar muchas señales y usarlas para predecir cuándo algo va a salir mal. No solo lo ayuda a reducir las alertas y lo ayuda a encontrar el problema más rápido, en realidad toma todos esos datos y puede procesarlos usando inteligencia artificial para predecir y prevenir [problems], que nadie más en este momento puede hacer”, dijo Essaid.
Por ahora, el software se instala localmente 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 desarrollando el producto utilizando un par de subvenciones de la Fundación Nacional de Ciencias antes de esta inversión. Essaid dice que el producto está en uso hoy en día en 10 grandes empresas (que aún no puede nombrar), pero no tiene ningún movimiento real de lanzamiento al mercado. La startup tiene la intención de utilizar esta inversión para comenzar a desarrollar eso en 2020.
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