Teknoloji sistemlerinin güvenilirliğini sağlama pazarında gözlemlenebilirlik araçlarının rolü yeniden evrildi. Artık sadece "her şeyi takip et" anlayışından, "karmaşıklığı ve maliyetleri kontrol altına al" noktasına gelindi. Bu dönüşüme, şirketlere hızla entegre olan yapay zeka (YZ) ajanları da yeni bir gözlemlenmesi gereken iş yükü kategorisi ekledi. 15 yıllık akademik araştırmaya dayanan InsightFinder AI, bu soruna yabancı değil. Makine öğrenimi kullanarak 2016'dan beri IT altyapısı sorunlarını izleyen, tespit eden ve proaktif olarak çözen şirket, şimdi YZ model güvenilirliği sorununu, tespit, teşhisten iyileştirme ve önlemeye kadar her şeyi yapabilen bir YZ ajanı çözümüyle ele alıyor.
YZ GÖZLEMLENEBİLİRLİĞİNDE YENİ ÇAĞ
North Carolina State Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi profesörü ve daha önce IBM ile Google'da çalışmış CEO Helen Gu tarafından kurulan şirket, TechCrunch'ın özel haberine göre, Yu Galaxy liderliğindeki Seri B turunda 15 milyon dolar yatırım aldı. Gu'ya göre, sektörün karşı karşıya olduğu en büyük sorun, sadece YZ modellerinin nerede yanlış gittiğini izlemek ve teşhis etmek değil; YZ'nin bir parçası haline geldiği günümüzde tüm teknoloji yığınının nasıl çalıştığını teşhis etmek. "Bu YZ model sorunlarını teşhis etmek için verileri, modeli ve altyapıyı birlikte izlemek ve analiz etmek gerekiyor," diyen Gu, bunun her zaman bir model veya veri sorunu olmadığını, bir kombinasyon olduğunu belirtiyor. Hatta bazen sorunun sadece altyapıdan kaynaklanabildiğini ekliyor. Bir müşterilerinin, büyük bir ABD kredi kartı şirketinin, dolandırıcılık tespit modellerinden birinin kaydığını gördüğünü anlatan Gu, InsightFinder'ın tüm altyapıyı izlemesi sayesinde, model kaymasının bazı sunucu düğümlerindeki güncel olmayan bir önbellekten kaynaklandığını tespit edebildiğini örnek gösterdi.
SONSUZ GERİ BİLDİRİM DÖNGÜSÜ
"YZ gözlemlenebilirliğinin yalnızca geliştirme ve test aşamalarındaki LLM değerlendirmesiyle sınırlı olduğu yönündeki en büyük yanılgı var. Tam tersine, sağlam bir YZ gözlemlenebilirlik platformu, geliştirme, değerlendirme ve üretim aşamalarını kapsayan uçtan uca geri bildirim döngüsü desteği sağlamalıdır," dedi. InsightFinder'ın Otonom Güvenilirlik İçgörüleri adlı en yeni ürünü, denetimsiz makine öğrenimi, özel büyük ve küçük model dil modelleri, tahmine dayalı YZ ve nedensel çıkarım kombinasyonunu kullanarak tüm bunları yapabiliyor. Bu temel katman, Gu'ya göre veri açısından bağımsızdır ve sistemin, kök nedeni belirlemek üzere ilişkilendirilebilecek ve çapraz doğrulanabilecek sinyalleri toplamak için tüm veri akışlarını almasını ve analiz etmesini sağlıyor. YZ araçlarının akınıyla açılan yeni pazar payı için mücadele eden pek çok rakibin bulunduğu gözlemlenebilirlik alanında, InsightFinder, Grafana Labs, Fiddler, Datadog, Dynatrace, New Relic ve BigPanda gibi şirketlerle yarışıyor. Ancak Gu, InsightFinder'ın uzmanlığının, deneyiminin ve özelleştirilebilirliğinin yeterli bir rekabet avantajı sağladığını iddia ediyor. Şirketin müşterileri arasında UBS, NBCUniversal, Lenovo, Dell, Google Cloud ve Comcast bulunuyor ve Gu başarısını, büyük kurumsal müşterilerinin ihtiyaçlarını anlamak için geçen 10 yıllık deneyimine bağlıyor. Şirketin gelir akışı "güçlü" ve geçen yıl "üç kattan fazla" büyümüş. Hatta Gu, şirketin bu Seri B yatırımını aramadığını, yatırımcıların şirketin üç ay içinde bir Fortune 50 şirketiyle yedi haneli bir anlaşma kazanmasının ardından kendilerine yaklaştığını belirtiyor. InsightFinder, bu yeni sermayeyi, 30 kişiden az olan ekibini genişletmek için ilk satış ve pazarlama personelini işe almak ve pazara giriş stratejisini geliştirmek için kullanacak. Bugüne kadar toplam 35 milyon dolar yatırım almış durumda.
