Observe Recauda $156M para Redefinir la Observabilidad en la Era de la IA con Data Lake y AI SRE

La rápida aceleración de la inteligencia artificial ha provocado inadvertidamente un desafío significativo para los departamentos de TI: una abrumadora avalancha de datos de telemetría. Cada nuevo servicio y modelo de IA genera un torrente de logs, trazas y métricas, transformando la observabilidad –la práctica de comprender el estado interno de un sistema a partir de sus salidas externas– de una función secundaria a una de las partidas más sustanciales en los presupuestos de TI empresariales modernos.

En este desafío creciente interviene Observe, una startup con sede en San Mateo que recientemente obtuvo $156 millones en financiación de Serie C. La compañía tiene como objetivo redefinir la observabilidad para la era de la IA, prometiendo a los equipos de ingeniería respuestas más rápidas y costos significativamente reducidos. Observe se posiciona frente a gigantes del mercado establecidos como Splunk, Datadog y Elasticsearch, ofreciendo una plataforma construida alrededor de un lago de datos de telemetría, un grafo de conocimiento en tiempo real y la Ingeniería de Confiabilidad del Sitio (SRE) impulsada por IA.

Un obstáculo principal para los equipos de datos hoy en día es la naturaleza fragmentada de la información recopilada. La telemetría a menudo se dispersa en varias herramientas, obligando a los ingenieros a reconstruir manualmente una vista completa durante interrupciones críticas o cuellos de botella de rendimiento. Agravando esto, las plataformas de observabilidad tradicionales frecuentemente emplean modelos de precios basados en la ingesta o el almacenamiento de datos, lo que lleva a un aumento vertiginoso de los costos a medida que las cargas de trabajo de IA se expanden. Para muchas organizaciones, lo que comenzó como una salvaguardia operativa se ha transformado en un considerable dolor de cabeza presupuestario, una brecha que Observe pretende cerrar.

Binu Mathew, CTO de Tekion, se hizo eco de este sentimiento, señalando que sus herramientas de observabilidad existentes tenían dificultades para escalar con su crecimiento explosivo. “Habíamos probado las principales herramientas comerciales y de código abierto, pero ambas resultaron en costos crecientes y esfuerzos constantes de ajuste que agotaron los recursos de ingeniería”, afirmó Mathew. “Observe nos proporcionó una plataforma unificada y rentable para logs, métricas y trazas, con la capacidad de correlacionar todos ellos.”

La plataforma de Observe está diseñada para consolidar todos los logs, métricas y trazas en un único Lago de Datos de Telemetría. Los datos se ingieren en tiempo real y se almacenan en un formato abierto y comprimido, lo que, según la compañía, garantiza costos de almacenamiento predecibles incluso a medida que las cargas de trabajo escalan. Esta arquitectura también supuestamente elimina la necesidad de la indexación pesada y el ajuste continuo comunes en sistemas más antiguos.

Sobre el lago de datos se encuentra el Grafo de Conocimiento en vivo de Observe, que mapea inteligentemente las conexiones entre servicios, componentes de infraestructura, despliegues e incidentes. Esta comprensión contextual, afirma la compañía, permite a los equipos de datos evitar la correlación manual que a menudo se requiere durante las fallas del sistema. El componente final es el AI SRE, descrito como un sistema siempre activo capaz de detectar anomalías, identificar las causas raíz y recomendar o incluso activar soluciones automatizadas. Colectivamente, estos elementos están diseñados para acelerar la resolución de problemas y aliviar la carga operativa de gestionar la observabilidad a escala.

Andrew Katz, CTO y cofundador de mParticle, enfatizó la escalabilidad y la rentabilidad de la plataforma. “Nuestros clientes confían en nosotros para unificar datos de cientos de fuentes, lo que exige una infraestructura altamente escalable y eficiente”, explicó Katz. “La arquitectura basada en lago de datos de Observe nos permite escalar la observabilidad mucho más fácil y rentablemente que las soluciones tradicionales.”

Si bien el mercado de la observabilidad está dominado por plataformas maduras, muchas de ellas se basan en arquitecturas que luchan por gestionar el volumen y la complejidad de los datos generados por las cargas de trabajo de IA actuales. Las constantes demandas de indexación, ajuste y supervisión del almacenamiento en los sistemas heredados han creado una oportunidad para las plataformas que pueden simplificar las operaciones manteniendo los costos bajo control. Observe tiene como objetivo capitalizar esto promoviendo un modelo diseñado para manejar las demandas de datos modernas sin la misma sobrecarga de mantenimiento.

Las implementaciones a gran escala demuestran la aplicación práctica de la plataforma. Observe almacena la telemetría en formato Apache Iceberg, otorgando a los clientes control total sobre sus datos y evitando el bloqueo del proveedor. El sistema también aprovecha OpenTelemetry para la recopilación de datos, facilitando la integración perfecta con las tuberías y herramientas existentes. La compañía recientemente mejoró sus capacidades al agregar un servidor MCP, lo que permite a los SRE de IA externos interactuar directamente con su contexto de observabilidad, abriendo así vías para que socios y otras herramientas participen en flujos de trabajo de incidentes automatizados impulsados por el mismo grafo de conocimiento en tiempo real.

Observe cita historias de éxito convincentes de clientes, incluido un importante banco internacional que, según se informa, reemplazó Splunk con Observe, procesando inicialmente 30 TiB de logs de cumplimiento diarios y luego escalando a casi 100 TiB con más de 3,000 usuarios. Desde entonces, el banco ha retirado Splunk por completo y planea pasar de AppDynamics a una estrategia de Monitoreo del Rendimiento de Aplicaciones (APM) nativa de OpenTelemetry.

Las métricas de crecimiento de la compañía subrayan su creciente tracción: durante el año pasado, Observe ha triplicado sus ingresos, duplicado su base de clientes empresariales y ahora maneja más de 150 petabytes de datos. También cuenta con una impresionante tasa de retención de ingresos netos del 180%, lo que indica que los clientes existentes están expandiendo su uso con el tiempo. Clientes destacados incluyen Topgolf, que utiliza Observe para alinear los costos de ingesta directamente con el uso de recursos, y Dialpad, que reporta una reducción del 30% en el tiempo de resolución de problemas.

Los inversores están tomando nota. Capital One Ventures, por ejemplo, ve a Observe como central para la confiabilidad del sistema. Sean Leach, socio de la firma, describió la observabilidad de pila completa como “fundamental para la IA” y crucial para rastrear la utilización de recursos y ofrecer experiencias personalizadas al cliente. Afirmó el respaldo de Capital One a Observe debido a su “visión audaz para la observabilidad moderna”. Snowflake Ventures también ha profundizado su compromiso, reconociendo que el diseño de Observe, centrado en la telemetría, complementa naturalmente Snowflake Data Cloud, allanando el camino para soluciones conjuntas en entornos empresariales.

Con esta sustancial infusión de $156 millones de Serie C, Observe obtiene una pista significativa para seguir desarrollando su plataforma, introducir nuevas características e intensificar su impulso competitivo en un mercado maduro para la disrupción.