Yapay zeka ajanı gözlemlenebilirliği alanı hızla büyüyor — peki işletmeler, hangi gözlemlenebilirlik ürünlerine ve çözümlerine ihtiyaç duyduklarından nasıl emin olabilirler?
Gözlemlenebilirlik alanında faaliyet gösteren groudcover (küçük harfli "g" kasıtlıdır) adlı girişim, bu hafta One Peak’in liderliğinde gerçekleştirilen bir turda 100 milyon dolarlık yatırım aldığını duyurdu; böylece toplam fonlama tutarı 160 milyon dolara ulaştı.
Şirket, 250'den fazla ücretli müşterisi olduğunu, geçen yıl boyunca yıllık tekrarlayan gelirini üç katına çıkardığını ve kurumsal ortamlardaki yerleşik gözlemlenebilirlik platformlarının yerini giderek daha fazla aldığını belirtiyor. Bunlar şirketin bildirdiği rakamlar olsa da, hepsi bir arada kurumsal yazılımın en rekabetçi pazarlarından birinde artan bir ivmeye işaret ediyor.
Bu pazar uzun süredir Datadog, Dynatrace, New Relic, Splunk ve Grafana gibi şirketler tarafından domine ediliyor. Bu şirketler, yıllık milyarlarca dolarlık gelir ve yıllara dayanan ürün olgunluğuna sahip. Bu gruba girmek hiçbir zaman kolay olmamıştır.
groundcover’ın savı, yapay zekanın bu platformların dayandığı varsayımları temelden değiştirdiği yönündedir.
Dört yıllık bu şirket, özellikler bazında rekabet etmek yerine, yapay zeka sistemleri daha otonom hale geldikçe, çok daha fazla telemetri ürettikçe ve yazılım operasyonlarına giderek daha fazla dahil oldukça, gözlemlenebilirliğin temelini oluşturan mimarinin de değişmesi gerektiği konusunda kurumsal şirketleri ikna etmeye çalışıyor. Bu tezin doğru olup olmadığı hâlâ açık bir soru olsa da, gözlemlenebilirliğin kurumsal yapay zeka ile birlikte nasıl evrim geçirdiğini incelemek için ilgi çekici bir bakış açısı sunuyor. Yapay zeka, telemetriyi bir altyapı sorununa dönüştürüyor. Gözlemlenebilirlik geleneksel olarak üretim sonrası bir disiplin olarak görülmüştür. Mühendisler uygulamaları devreye alır, günlükleri, metrikleri ve izleri izler, olayları araştırır ve zaman içinde güvenilirliği artırır.
Bu iş akışı değişiyor.
AI destekli yazılım geliştirme, dağıtım döngülerini önemli ölçüde hızlandırdı. Kodlama asistanları daha fazla kod üretiyor, altyapı daha hızlı gelişiyor ve kuruluşlar, mikro hizmetleri, Kubernetes kümelerini, API’leri ve büyük dil modellerini bir araya getiren giderek daha karmaşık dağıtık sistemleri devreye alıyor. Aynı zamanda, işletmeler çok adımlı iş akışlarını yürüten, harici araçları çağıran ve üretim sistemleriyle etkileşime giren AI ajanlarını kullanmaya başlıyor.
Bu faaliyetlerin her biri telemetri verisi üretir.
Sonuç olarak, kuruluşların atmak yerine giderek daha fazla saklamak istediği operasyonel verilerde patlama yaşanıyor. AI uygulamaları, geleneksel altyapı izlemenin ötesinde, komutların hızlı yürütülmesi, model gecikmesi, token tüketimi, veri alma boru hatları, araç çağrıları ve ajan davranışları dahil olmak üzere ek gözlemlenebilirlik katmanları getirir. Kuruluşlar otonom sistemleri denedikçe, bu telemetri verileri, bir AI sisteminin gerçekte neyi neden yaptığını anlamak için gerekli bağlamı sağladığı için giderek daha değerli hale gelir.
Birçok kuruluş için bu durum, alınan veri miktarına göre ücretlendirme yapan fiyatlandırma modelleriyle bir çelişki yaratmaktadır.
Geçmişte mühendisler genellikle izleri örnekleyerek, saklama sürelerini kısaltarak veya hangi verilerin toplanacağını sınırlayarak bu duruma yanıt vermişlerdir. Bu yaklaşımlar maliyetleri düşürür, ancak tam da AI destekli sistemlerin daha eksiksiz bir operasyonel bağlam gerektirdiği anda görünürlüğü de azaltır.
"Telemetri verilerinde patlama yaşadığımızı gördük," dedi Groundcover'ın kurucu ortağı ve CEO'su Shahar Azulay, yakın zamanda düzenlenen bir basın toplantısında. "Kullanıcılar, Datadog ve benzeri platformlardan tam olarak yararlanamadıkları için hayal kırıklığına uğruyor. Verileri sınırlandırıyor, silolara ayırıyor ve örnekleme yapıyorlar."
Bu hayal kırıklığının pazarı yeniden şekillendirecek kadar yaygın olup olmadığı henüz belli değil, ancak altta yatan eğilimi görmezden gelmek zor. Yapay zeka, gözlemlenebilirliği artık sadece yeterli veriyi toplamaktan ziyade, kuruluşların ileride ihtiyaç duyabileceği her şeyi toplamaya dönüştürüyor.Groundcover, yapay zeka eklemek yerine mimarinin kendisinin değişmesi gerektiğini savunuyor. Son iki yıl içinde birçok gözlemlenebilirlik sağlayıcısı, yapay zeka asistanları, yapay zeka destekli kök neden analizi ve yapay zeka gözlemlenebilirlik özelliklerini piyasaya sürdü. Datadog, Dynatrace, New Relic ve Grafana, işletmelerin yapay zeka uygulamalarını izlemesine veya operasyonel görevleri otomatikleştirmesine yardımcı olmayı amaçlayan ürünler duyurdu.
groundcover bu gelişmeleri kabul etmekle birlikte, bunların kendisinin daha temel bir sorun olarak gördüğü konuyu ele almadığını savunuyor: telemetrinin nerede depolandığı ve müşterilerin bunun bedelini nasıl ödediği.
Müşteri telemetrisini satıcı tarafından yönetilen altyapıda depolayan geleneksel bir SaaS platformu işletmek yerine, groundcover kendi deyimiyle “kendi bulutunu getir” (BYOC) mimarisini kullanıyor.
