Chronosphere atakuje Datadog z AI, które wyjaśnia siebie

Kiedy Twoja aplikacja pada o 3 w nocy, ostatnie czego potrzebujesz to czarna skrzynka AI mówiąca "problem znaleziony" bez wyjaśnienia. Chronosphere właśnie pokazał, że można inaczej.

Nowojorski startup wyceniany na 1,6 miliarda dolarów ogłosił w poniedziałek wprowadzenie AI-Guided Troubleshooting – funkcji, która nie tylko diagnozuje awarie produkcyjne, ale też tłumaczy inżynierom własny tok rozumowania. To bezpośredni atak na Datadog, lidera rynku observability, który zmaga się z rosnącymi kosztami monitorowania infrastruktury AI.

Problem narastający z każdą wdrożoną aplikacją AI

Boom na narzędzia AI paradoksalnie utrudnił życie inżynierom. Aplikacje stały się bardziej złożone. Tradycyjne narzędzia do monitorowania generują teraz lawinę danych – większość bez rzeczywistej wartości diagnostycznej. Problem nasila się szczególnie w organizacjach, które wdrożyły systemy AI do generowania kodu czy automatyzacji procesów.

Firma podaje konkretne liczby: zespoły DevOps spędzają średnio 40% czasu na przeszukiwaniu logów i metryk, zamiast na faktycznym rozwiązywaniu problemów. Ta frustracja stała się motorem dla nowego rozwiązania.

Jak działa AI pokazujące własne myślenie

AI-Guided Troubleshooting analizuje metryki, logi i trace'y. Kluczowa różnica? Transparentność. System nie tylko wskazuje źródło awarii, ale prezentuje krok po kroku, jak doszedł do wniosków – które metryki uznał za istotne, jakie korelacje wykrył, dlaczego odrzucił inne hipotezy.

Chronosphere integruje swoje rozwiązanie bezpośrednio z istniejącymi narzędziami inżynierskimi. Oznacza to brak konieczności migracji całej infrastruktury monitorowania. Firma stawia na model, w którym AI działa jako współpracownik, nie wyrocznię (w praktyce: mniej frustracji przy false positive'ach).

Konkretne możliwości dla zespołów DevOps

System automatycznie priorytetyzuje alerty według rzeczywistego wpływu na użytkowników końcowych. Eliminuje szum z tysięcy nieistotnych powiadomień. Dodatkowo generuje kontekstowe rekomendacje naprawcze oparte na historycznych danych z podobnych incydentów w danej organizacji.

Platforma uczy się specyfiki każdego środowiska – rozumie, że spike w latencji może być normalny dla jednego serwisu podczas szczytów ruchu, ale krytyczny dla innego.

Strategia wobec gigantów: uderzyć w portfel

Chronosphere celuje w bolączkę Datadog i podobnych platform: eksplodujące koszty przy skalowaniu. Startup oferuje model cenowy oparty na rzeczywistym wykorzystaniu, nie na wolumenie przechowywanych danych. Dla firm z rozbudowaną infrastrukturą AI to różnica między setkami tysięcy a milionami dolarów rocznie.

Firma nie ujawniła jeszcze dokładnej daty publicznego uruchomienia AI-Guided Troubleshooting, ale zapowiedziała program wczesnego dostępu dla wybranych klientów enterprise. Jeśli zapytania z rynku są jakimkolwiek wskaźnikiem – lista oczekujących będzie długa.

Źródła

VentureBeat AI - Chronosphere takes on Datadog with AI that explains itself