Duendecito, una startup que brinda a los desarrolladores herramientas para obtener observabilidad en sus aplicaciones nativas de Kubernetes, anunció hoy que ha recaudado una ronda Serie A de USD 9,15 millones liderada por Benchmark, con la participación de GV. Además, la compañía también dijo hoy que su servicio ya está disponible como versión beta pública.
La compañía fue cofundada por Zain Asgar (CEO), un ex ingeniero de Google que trabaja en Google AI y profesor adjunto en Stanford, e Ishan Mukherjee (CPO), quien dirigió el equipo de productos Siri Knowledge Graph de Apple y también trabajó anteriormente en los esfuerzos de robótica de Amazon. . Asgar se había unido originalmente a Benchmark para trabajar en herramientas de desarrollo para el aprendizaje automático. Con el tiempo, la idea cambió a usar el aprendizaje automático para potenciar las herramientas para ayudar a los desarrolladores a administrar implementaciones a gran escala.
“Vimos sistemas de datos, este movimiento hacia el borde, y sentimos que este viejo modelo de nube 1.0 de recopilar datos manualmente y enviarlos a bases de datos en la nube parece bastante ineficiente”, explicó Mukherjee. “Y la otra parte fue: yo estaba de guardia. Tengo canas y todas esas cosas. Sentimos que podíamos construir esta nueva generación de herramientas para desarrolladores y llegar a la visión de Michael Jordan de aumento inteligenteque brinda herramientas creativas donde pueden ser mucho más productivos”.
Créditos de imagen: Duendecito
El equipo argumenta que la mayoría de los sistemas de observación y monitoreo de la competencia se enfocan en los operadores y los equipos de TI, y a menudo implican un largo proceso de configuración manual. Pero Pixie quiere automatizar la mayor parte de este proceso manual y crear una herramienta que los desarrolladores quieran usar.
Pixie se ejecuta dentro de la plataforma Kubernetes de un desarrollador y los desarrolladores obtienen visibilidad instantánea y automática de sus entornos de producción. Con Pixie, que el equipo está poniendo a disposición como un producto SaaS freemium, no hay instrumentación para instalar. En su lugar, el equipo utiliza técnicas de kernel de Linux relativamente nuevas como eBPF para recopilar datos directamente en la fuente.
“Una de las cosas realmente geniales de esto es que podemos implementar Pixie en aproximadamente un minuto y obtendrás datos al instante”, dijo Asgar. “Nuestro objetivo aquí es que esto realmente lo ayude cuando hay casos en los que no desea que su lógica comercial esté llena de código de monitoreo, especialmente si olvida algo, cuando tiene una interrupción”.
Créditos de imagen: Duendecito
En el centro de la experiencia del desarrollador se encuentra lo que la compañía llama “guiones Pixie”. Usando un lenguaje similar a Python (PxL), los desarrolladores pueden codificar sus flujos de trabajo de depuración. El sistema de la empresa ya cuenta con una serie de guiones escritos por el propio equipo y la comunidad en general. Pero como señaló Asgar, no todos los usuarios escribirán guiones. “Por la forma en que funcionan los guiones, se supone que capturan el conocimiento humano en ese problema. No esperamos que el usuario promedio, o incluso el desarrollador muy por encima del promedio, toque un script o escriba uno. Simplemente lo van a usar en un escenario específico”, explicó.
De cara al futuro, el equipo planea hacer que estas secuencias de comandos y el lenguaje de secuencias de comandos sean más robustos y utilizables para permitir que los desarrolladores pasen de monitorear pasivamente sus sistemas a crear secuencias de comandos que puedan tomar acciones activamente en sus clústeres en función de los datos de monitoreo que recopila el sistema.
“La provocativa idea de Zain e Ishan fue llevar el monitoreo del software a la fuente”, dijo Eric Vishria, socio general de Benchmark. “Pixie permite a los equipos de ingeniería repensar fundamentalmente su estrategia de monitoreo, ya que presenta una visión del futuro en la que detectamos comportamientos anómalos y tomamos decisiones operativas dentro de la propia capa de infraestructura. Esto permite a las empresas de todos los tamaños monitorear sus experiencias digitales de una manera más receptiva, rentable y escalable”.
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