Observeが1.56億ドル調達、データレイクとAI SREでAI時代の可観測性を再定義

人工知能の急速な加速は、IT部門に予期せぬ大きな課題をもたらしました。それは、テレメトリーデータの圧倒的な洪水です。新しいAIサービスやモデルが導入されるたびに、膨大なログ、トレース、メトリクスが生成され、システムの外部出力から内部状態を理解する実践である「可観測性」は、これまで裏方の機能であったものが、現代の企業IT予算における最も重要な費目の一つへと変貌しています。

この増大する課題に立ち向かうのが、サンマテオに拠点を置くスタートアップのObserveです。同社は最近、シリーズC資金調達で1億5600万ドルを確保しました。Observeは、AI時代の可観測性を再定義することを目指し、エンジニアリングチームにより迅速な回答と大幅なコスト削減を約束しています。Observeは、Splunk、Datadog、Elasticsearchなどの確立された市場の巨人に対抗する形で、テレメトリーデータレイク、リアルタイムナレッジグラフ、そしてAIを活用したサイト信頼性エンジニアリング（SRE）を中心に構築されたプラットフォームを提供しています。

今日のデータチームにとって主要な障害は、収集される情報の断片化です。テレメトリーはしばしばさまざまなツールに分散され、エンジニアは重大な障害やパフォーマンスのボトルネック時に、包括的なビューを手動でつなぎ合わせることを余儀なくされます。さらに、従来の可観測性プラットフォームは、データ取り込みやストレージに基づく価格モデルを採用していることが多く、AIワークロードが拡大するにつれてコストが急増する原因となっています。多くの組織にとって、運用上の安全策として始まったものが、かなりの予算上の頭痛の種へと変化しており、Observeはこのギャップを埋めようとしています。

TekionのCTOであるBinu Mathew氏もこの意見に賛同し、既存の可観測性ツールが同社の爆発的な成長に対応するのに苦労したと述べました。「主要な商用ツールやオープンソースツールを試しましたが、どちらもコストが増大し、エンジニアリングリソースを消耗させる絶え間ないチューニング作業が必要でした」とMathew氏は述べています。「Observeは、ログ、メトリクス、トレースのための費用対効果の高い統合プラットフォームを提供し、それらすべてを相関させることができました。」

Observeのプラットフォームは、すべてのログ、メトリクス、トレースを単一のテレメトリーデータレイクに統合するように設計されています。データはリアルタイムで取り込まれ、オープンな圧縮形式で保存されます。同社は、これによりワークロードがスケールしても予測可能なストレージコストが保証されると主張しています。このアーキテクチャはまた、古いシステムで一般的な重いインデックス作成と継続的なチューニングの必要性を排除するとされています。

データレイクの上に構築されているのが、Observeのライブナレッジグラフです。これは、サービス、インフラストラクチャコンポーネント、デプロイ、インシデント間の接続をインテリジェントにマッピングします。同社は、この文脈的な理解により、データチームがシステム障害時にしばしば必要とされる手動での相関を回避できると主張しています。最後のコンポーネントはAI SREで、異常を検出し、根本原因を特定し、自動修正を推奨したり、トリガーしたりできる常時稼働システムとして説明されています。これらの要素が一体となることで、トラブルシューティングを加速し、大規模な可観測性の管理における運用負担を軽減するように設計されています。

mParticleのCTO兼共同創設者であるAndrew Katz氏は、このプラットフォームのスケーラビリティと費用対効果を強調しました。「当社の顧客は、何百ものソースからのデータを統合するために当社に依存しており、これは非常にスケーラブルで効率的なインフラストラクチャを必要とします」とKatz氏は説明しました。「Observeのデータレイクベースのアーキテクチャにより、従来のソリューションよりもはるかに容易かつ費用対効果の高い方法で可観測性をスケールできます。」

可観測性市場は成熟したプラットフォームに支配されていますが、その多くは、今日のAIワークロードによって生成される膨大な量と複雑なデータを管理するのに苦労するアーキテクチャに依存しています。レガシーシステムにおけるインデックス作成、チューニング、ストレージ監視に対する絶え間ない要求は、運用を簡素化しつつコストを抑えることができるプラットフォームに機会を生み出しました。Observeは、同じメンテナンスオーバーヘッドなしに現代のデータ要求を処理するように設計されたモデルを推進することで、この機会を捉えることを目指しています。

大規模な展開は、このプラットフォームの実用的な応用を示しています。ObserveはテレメトリーデータをApache Iceberg形式で保存し、顧客にデータに対する完全な制御を与え、ベンダーロックインを防ぎます。このシステムはまた、データ収集にOpenTelemetryを活用し、既存のパイプラインやツールとのシームレスな統合を促進します。同社は最近、MCPサーバーを追加することで機能を強化しました。これにより、外部のAI SREがその可観測性コンテキストと直接対話できるようになり、パートナーや他のツールが同じリアルタイムナレッジグラフによって駆動される自動インシデントワークフローに参加する道が開かれました。

Observeは、説得力のある顧客成功事例を挙げています。その中には、ある大手国際銀行がSplunkをObserveに置き換え、当初は毎日30TiBのコンプライアンスログを処理し、その後3,000人以上のユーザーで約100TiBにまでスケールアップしたという報告があります。この銀行はそれ以来Splunkを完全に廃止し、AppDynamicsからOpenTelemetryネイティブのアプリケーションパフォーマンスモニタリング（APM）戦略に移行する計画です。

同社の成長指標は、その勢いの高まりを裏付けています。過去1年間で、Observeは収益を3倍に増やし、企業顧客ベースを2倍にし、現在150ペタバイト以上のデータを扱っています。また、180%という驚異的な純収益維持率を誇り、既存顧客が時間の経過とともに利用を拡大していることを示しています。注目すべき顧客には、取り込みコストをリソース使用量に直接合わせるためにObserveを使用するTopgolfや、トラブルシューティング時間を30%削減したと報告しているDialpadが含まれます。

投資家も注目しています。例えば、Capital One Venturesは、Observeをシステム信頼性の中心と見ています。同社のパートナーであるSean Leach氏は、フルスタックの可観測性を「AIの基盤」であり、リソース利用状況の追跡とカスタマイズされた顧客体験の提供に不可欠であると説明しました。彼は、Observeの「現代の可観測性に対する大胆なビジョン」を理由に、Capital OneがObserveを支持していることを断言しました。Snowflake Venturesもコミットメントを深めており、Observeのテレメトリーファーストの設計がSnowflake Data Cloudを自然に補完し、企業環境における共同ソリューションへの道を開くことを認識しています。

この大規模な1億5600万ドルのシリーズC資金注入により、Observeはプラットフォームをさらに開発し、新機能を導入し、破壊の機が熟した市場での競争力を強化するための十分な資金を獲得しました。