Observe lève 156 M$ pour redéfinir l'observabilité de l'ère de l'IA avec Data Lake & AI SRE

L’accélération rapide de l’intelligence artificielle a involontairement déclenché un défi important pour les départements informatiques : un flot écrasant de données de télémétrie. Chaque nouveau service et modèle d’IA génère un torrent de logs, de traces et de métriques, transformant l’observabilité – la pratique qui consiste à comprendre l’état interne d’un système à partir de ses sorties externes – d’une fonction de second plan en l’un des postes de dépenses les plus importants des budgets informatiques d’entreprise modernes.

C’est dans ce défi croissant qu’intervient Observe, une startup basée à San Mateo qui a récemment obtenu 156 millions de dollars de financement en série C. L’entreprise vise à redéfinir l’observabilité pour l’ère de l’IA, promettant aux équipes d’ingénierie des réponses plus rapides et des coûts considérablement réduits. Observe se positionne face aux géants du marché établis tels que Splunk, Datadog et Elasticsearch, en proposant une plateforme construite autour d’un lac de données de télémétrie, d’un graphe de connaissances en temps réel et de l’ingénierie de la fiabilité des sites (SRE) alimentée par l’IA.

Un obstacle majeur pour les équipes de données aujourd’hui est la nature fragmentée des informations collectées. La télémétrie se disperse souvent dans divers outils, obligeant les ingénieurs à reconstituer manuellement une vue complète lors de pannes critiques ou de goulots d’étranglement de performance. De plus, les plateformes d’observabilité traditionnelles emploient fréquemment des modèles de tarification basés sur l’ingestion ou le stockage des données, ce qui entraîne une spirale des coûts à mesure que les charges de travail d’IA augmentent. Pour de nombreuses organisations, ce qui a commencé comme une mesure de sauvegarde opérationnelle s’est transformé en un casse-tête budgétaire considérable – un fossé que Observe entend combler.

Binu Mathew, CTO chez Tekion, a fait écho à ce sentiment, notant que leurs outils d’observabilité existants avaient du mal à s’adapter à leur croissance explosive. « Nous avions essayé les principaux outils commerciaux et open source, mais les deux ont entraîné des coûts croissants et des efforts de réglage constants qui ont épuisé les ressources d’ingénierie », a déclaré Mathew. « Observe nous a fourni une plateforme unifiée et rentable pour les logs, les métriques et les traces, avec la capacité de corréler l’ensemble. »

La plateforme d’Observe est conçue pour consolider tous les logs, métriques et traces dans un seul lac de données de télémétrie. Les données sont ingérées en temps réel et stockées dans un format ouvert et compressé, ce qui, selon l’entreprise, garantit des coûts de stockage prévisibles même lorsque les charges de travail augmentent. Cette architecture élimine également prétendument le besoin d’indexation lourde et de réglage continu, courants dans les systèmes plus anciens.

Au-dessus du lac de données se trouve le graphe de connaissances en direct d’Observe, qui mappe intelligemment les connexions entre les services, les composants d’infrastructure, les déploiements et les incidents. Cette compréhension contextuelle, affirme l’entreprise, permet aux équipes de données de contourner la corrélation manuelle souvent requise lors des défaillances du système. Le dernier composant est l’AI SRE, décrit comme un système toujours actif capable de détecter les anomalies, d’identifier les causes profondes et de recommander ou même de déclencher des correctifs automatisés. Collectivement, ces éléments sont conçus pour accélérer le dépannage et alléger le fardeau opérationnel de la gestion de l’observabilité à grande échelle.

Andrew Katz, CTO et cofondateur de mParticle, a souligné l’évolutivité et la rentabilité de la plateforme. « Nos clients comptent sur nous pour unifier les données provenant de centaines de sources, ce qui exige une infrastructure hautement évolutive et efficace », a expliqué Katz. « L’architecture basée sur le lac de données d’Observe nous permet d’adapter l’observabilité beaucoup plus facilement et de manière plus rentable que les solutions traditionnelles. »

Alors que le marché de l’observabilité est dominé par des plateformes matures, beaucoup d’entre elles reposent sur des architectures qui ont du mal à gérer le volume et la complexité des données générées par les charges de travail d’IA actuelles. Les demandes constantes d’indexation, de réglage et de supervision du stockage dans les systèmes hérités ont créé une opportunité pour les plateformes capables de simplifier les opérations tout en maîtrisant les coûts. Observe vise à capitaliser sur cela en promouvant un modèle conçu pour gérer les exigences de données modernes sans les mêmes frais de maintenance.

Les déploiements à grande échelle démontrent l’application pratique de la plateforme. Observe stocke la télémétrie au format Apache Iceberg, accordant aux clients un contrôle total sur leurs données et évitant le verrouillage fournisseur. Le système utilise également OpenTelemetry pour la collecte de données, facilitant une intégration transparente avec les pipelines et les outils existants. L’entreprise a récemment amélioré ses capacités en ajoutant un serveur MCP, permettant aux SRE IA externes d’interagir directement avec son contexte d’observabilité, ouvrant ainsi des voies pour que les partenaires et d’autres outils participent aux flux de travail d’incidents automatisés alimentés par le même graphe de connaissances en temps réel.

Observe cite des exemples convaincants de réussite client, notamment une grande banque internationale qui aurait remplacé Splunk par Observe, traitant initialement 30 TiB de logs de conformité par jour et passant ensuite à près de 100 TiB avec plus de 3 000 utilisateurs. La banque a depuis retiré Splunk entièrement et prévoit de passer d’AppDynamics à une stratégie de surveillance des performances des applications (APM) native d’OpenTelemetry.

Les métriques de croissance de l’entreprise soulignent son attrait croissant : au cours de la dernière année, Observe a triplé ses revenus, doublé sa base de clients d’entreprise et gère désormais plus de 150 pétaoctets de données. Elle affiche également un taux de rétention de revenus nets impressionnant de 180 %, indiquant que les clients existants étendent leur utilisation au fil du temps. Parmi les clients notables figurent Topgolf, qui utilise Observe pour aligner les coûts d’ingestion directement sur l’utilisation des ressources, et Dialpad, qui rapporte une réduction de 30 % du temps de dépannage.

Les investisseurs prennent note. Capital One Ventures, par exemple, considère Observe comme central pour la fiabilité du système. Sean Leach, un partenaire de la firme, a décrit l’observabilité full-stack comme « fondamentale pour l’IA » et cruciale pour le suivi de l’utilisation des ressources et la fourniture d’expériences client personnalisées. Il a affirmé le soutien de Capital One à Observe en raison de sa « vision audacieuse pour l’observabilité moderne ». Snowflake Ventures a également approfondi son engagement, reconnaissant que la conception axée sur la télémétrie d’Observe complète naturellement le Snowflake Data Cloud, ouvrant la voie à des solutions conjointes dans les environnements d’entreprise.

Avec cette importante injection de 156 millions de dollars en série C, Observe dispose d’une marge de manœuvre significative pour développer davantage sa plateforme, introduire de nouvelles fonctionnalités et intensifier sa poussée concurrentielle sur un marché propice à la perturbation.