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Pixie Labs recauda una ronda Serie A de $ 9.15M para su plataforma de observabilidad Kubernetes

Pixie Labs recauda una ronda Serie A de $ 9.15M para su plataforma de observabilidad Kubernetes

Pixie, una startup que brinda a los desarrolladores herramientas para obtener observabilidad en sus aplicaciones nativas de Kubernetes, anunció hoy que ha recaudado una ronda de la Serie A de $ 9.15 millones liderada por Benchmark, con la participación de GV. Además, la compañía también dijo hoy que su servicio ya está disponible como 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 utilizar el aprendizaje automático para potenciar 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 antiguo 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: estaba de guardia. Tengo canas y todo eso. Sentimos que podíamos construir esta nueva generación de herramientas para desarrolladores y llegar a la visión de aumento inteligente de Michael Jordan, que ofrece a los creativos herramientas donde pueden ser mucho más productivos “.

Créditos de imagen: Pixie

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 utilizar.

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 pone a disposición como un producto SaaS freemium, no es necesario instalar instrumentación. En cambio, el equipo utiliza técnicas de kernel de Linux relativamente nuevas, como eBPF, para recopilar datos directamente en la fuente.

“Una de las cosas realmente interesantes de esto es que podemos implementar Pixie en aproximadamente un minuto y obtendrá datos instantáneamente”, dijo Asgar. “Nuestro objetivo aquí es que esto realmente le ayude cuando hay casos en los que no desea que la lógica de su negocio esté llena de código de monitoreo, especialmente si se olvida de algo, cuando tiene una interrupción”.

Créditos de imagen: Pixie

En el centro de la experiencia del desarrollador se encuentra lo que la empresa llama “scripts 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 scripts escritos por el propio equipo y la comunidad en general. Pero como señaló Asgar, no todos los usuarios escribirán scripts. “La forma en que funcionan los guiones, se supone que captura 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 usarán en un escenario específico ”, explicó.

De cara al futuro, el equipo planea hacer que estos scripts y el lenguaje de scripting sean más robustos y utilizables para permitir a los desarrolladores pasar de monitorear pasivamente sus sistemas a construir scripts que puedan tomar acciones activamente en sus clústeres en función de los datos de monitoreo que recopila el sistema.

“La provocadora idea de Zain e Ishan fue trasladar la supervisión 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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