Con demasiada frecuencia, los equipos de operaciones de TI se enfocan en solucionar interrupciones en lugar de resolver problemas de manera proactiva. El desafío es analizar datos para comprender lo que sucede con varios sistemas y descubrir cómo resolver problemas apremiantes de la manera más efectiva. No hay una panacea, sino una startup relativamente nueva, InsightFinderafirma ofrecer una solución en una plataforma que predice algorítmicamente los problemas de infraestructura de TI e intenta resolverlos automáticamente.
Fundada por Helen Gu, profesora de informática en la Universidad Estatal de Carolina del Norte que anteriormente trabajó en IBM y Google, InsightFinder está diseñado para aprender continuamente de los datos de la máquina para identificar y solucionar problemas antes de que afecten el rendimiento de la web o la aplicación. No es una idea nueva, empresas como BigPanda y Moogsoft ofrecen herramientas en este sentido, pero InsightFinder tiene inversores entusiastas, algunos de los cuales contribuyeron con $10 millones a las arcas de la startup ($17 millones, incluidos los $10 millones) en una ronda Serie A que cerró Este Dia.
“La pandemia ha hecho que las empresas sean más cautelosas con respecto a sus gastos. Sin embargo, las empresas están buscando formas de volverse más eficientes, distribuidas y ágiles”, dijo Gu a TechCrunch en una entrevista por correo electrónico. “Aquí es donde InsightFinder puede ayudar a las empresas a medida que se adaptan y escalan”.
Créditos de imagen: InsightFinder
Con la tecnología de un sistema de inteligencia artificial, InsightFinder, que se integra con las herramientas de monitoreo existentes como DataDog, PagerDuty y New Relic, aprende de los registros, los rastreos y los datos de clasificación de los ingenieros para descubrir las causas raíz y predecir e incluso remediar los incidentes. Siempre que sea posible, la plataforma intenta reiniciar, escalar automáticamente o migrar recursos como contenedores al identificar un problema.
Para evitar transferencias de datos innecesarias y preservar la privacidad, InsightFinder utiliza un aprendizaje federado enfoque, donde los datos se analizan localmente y solo se envía información de alto nivel a través de redes públicas. Los usuarios pueden acceder a un tablero para ver patrones y tendencias, así como estimaciones de ahorro de tiempo de inactividad, ahorro de costos de mano de obra y la cantidad de incidentes resueltos.
Gu afirma que, utilizando InsightFinder, una empresa de tecnología de Fortune 50 pudo predecir incidentes de TI con una anticipación de dos a 12 horas.
“InsightFinder puede ayudar a las empresas a comprender sus eficiencias e ineficiencias, y ayudarlas a aprovechar sus fortalezas”, dijo Gu. “Aunque nuestra cantidad de clientes no es grande hoy en día debido al tiempo y los recursos que dedicamos a estos clientes estratégicos, esto cambiará significativamente a medida que avancemos a partir de esta ronda de financiación”.
Con el mismo optimismo desenfrenado, Gu me dijo que InsightFinder, que actualmente no hace públicos sus ingresos, aumentará su fuerza laboral de 20 personas hoy a 25 para fin de año. El objetivo es eventualmente expandir la plataforma de InsightFinder para predecir más que solo cortes de TI, por ejemplo, facturas de cómputo en la nube inusualmente altas.
Silicon Valley Future Capital lideró la Serie A de InsightFinder, con la participación de Yu Star Fund, Acadia Woods Partners, Eight Roads Ventures, Eastlink Capital, Fellows Fund, IDEA Fund Partners y Triangle Tweener Fund.
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