أعلنت Empirik، التي احتضنتها Sequoia Capital، أنها أصبحت شركة مستقلة تعمل على تكنولوجيا للبنية التحتية تهدف إلى التنبؤ بأعطال الأنظمة قبل وقوعها، وحصلت على استثمار تأسيسي بقيمة $21 مليون. وشاركت Sequoia وCanapi وAlumni Ventures في جولة الاستثمار.
تعود جذور Empirik إلى عام 2023، عندما أدرك Avon Puri، كبير مسؤولي الشؤون الرقمية والمعلوماتية في Sequoia، وSudheer Dhurjati، أحد المسؤولين التقنيين الآخرين في الشركة، أن الذكاء الاصطناعي يمكنه تحديد مشكلات البنية التحتية مسبقًا. ويراقب المنتج التغييرات في الأنظمة ويستخلص آثارها المحتملة على البنية التحتية بأكملها.
يتولى منصب CEO في الشركة Kartik Chandrayana، مدير المنتجات السابق في Quantum Metric ونائب رئيس قسم قابلية المراقبة في Salesforce، الذي عُيّن في منصبه في بداية هذا العام. وتعمل Empirik مثل «شرطي مرور» مستقل، إذ تسمح بالتغييرات منخفضة المخاطر، وتضع حدودًا للتغييرات الكبيرة، وتحيل التحديثات الأكثر خطورة إلى المراجعة البشرية. وبهذه الطريقة، تهدف إلى تقليل أعمال حل المشكلات الروتينية التي تنفذها فرق DevOps وهندسة موثوقية المواقع.
ومنذ إطلاقها في بداية هذا العام، اكتسبت Empirik عملاء يتراوحون بين الشركات الناشئة وعدة شركات من قائمة Fortune 500، من بينها Guardant Health وشركة كبيرة للمنتجات الاستهلاكية. وتهدف الشركة إلى توفير الأتمتة التي يقدمها Cursor وClaude Code لمطوري البرمجيات، لمهندسي البنية التحتية. وقال شريك Sequoia، Bogomil Balkansky، إن أدوات قابلية المراقبة الحالية غير كافية لفهم تبعيات الأنظمة المعقدة. ودافع Balkansky عن أن Empirik تنتمي حاليًا إلى فئة منفصلة تكمل منصات SRE المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مثل Resolve وTraversal المدعومة من Sequoia.
لماذا يهم الأمر
يشير تموضع Empirik كشركة مستقلة إلى تحول في إدارة البنية التحتية، من أدوات تكتفي بإظهار المشكلات إلى أنظمة تقيّم النتائج المحتملة للتغييرات وتحدد مستوى التدخل المطلوب. ويهدف هذا النهج إلى تقليل عبء حل المشكلات الروتينية على فرق DevOps وهندسة موثوقية المواقع على وجه الخصوص، مع تركيز المراجعة البشرية على التحديثات الأعلى خطورة. ويُظهر امتداد قاعدة العملاء من الشركات الناشئة إلى شركات Fortune 500 أن المنتج يُحاول تلبية احتياجات البنية التحتية على مستويات مختلفة. لكن تعريف Empirik كفئة منفصلة تكمل منصات SRE الحالية المدعومة بالذكاء الاصطناعي يترك سؤالًا مفتوحًا حول كيفية دمج الشركات لهذه الأدوات في عمليات قابلية المراقبة والتشغيل القائمة لديها.