Pixie LabsがKubernetesオブザーバビリティプラットフォーム向けにシリーズAラウンドで915万ドルを調達

Kubernetesネイティブアプリケーションに可観測性を導入するためのツールを開発者に提供するスタートアップ企業Pixieは本日、Benchmarkがリードし、GVも参加したシリーズAラウンドで915万ドルを調達したことを発表しました。さらに同社は本日、サービスのパブリックベータ版の提供を開始したことも発表しました。

同社は、Google AIの開発に携わった元Googleエンジニアで、現在はスタンフォード大学の非常勤教授を務めるザイン・アスガー氏（CEO）と、AppleのSiri Knowledge Graph製品チームを率い、以前はAmazonのロボティクス事業にも携わっていたイシャン・ムケルジー氏（CPO）によって共同設立されました。アスガー氏は当初、機械学習向け開発者ツールの開発に携わるためにBenchmarkに入社しました。しかし、時が経つにつれ、機械学習を活用してツールを強化し、開発者が大規模な導入を管理できるようにするというアイデアへと変化していきました。

「データシステムがエッジへと移行していく中で、手作業でデータを収集し、クラウド上のデータベースに送信するという古いクラウド1.0モデルは、かなり非効率だと感じました」とムケルジー氏は説明した。「そしてもう一つの問題は、オンコール対応で、白髪も増え、そういった問題を抱えていたことです。私たちは、この新世代の開発ツールを構築することで、マイケル・ジョーダンのビジョンであるインテリジェントな拡張、つまりクリエイターが生産性を大幅に向上できるツールを提供できると感じました。」

チームは、競合する監視・可観測性システムの多くはオペレーターやITチームに焦点を当てており、多くの場合、長い手動設定プロセスを伴うと主張しています。しかしPixieは、こうした手動プロセスの大部分を自動化し、開発者が使いたくなるツールを構築したいと考えています。

Pixieは開発者のKubernetesプラットフォーム内で実行され、開発者は本番環境を瞬時に自動的に可視化できます。PixieはフリーミアムSaaS製品として提供されており、別途インストールする計測機器は必要ありません。その代わりに、チームはeBPFなどの比較的新しいLinuxカーネル技術を用いて、ソースコードからデータを収集します。

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「Pixieの本当に素晴らしい点の一つは、約1分で導入でき、即座にデータを取得できることです」とAsgar氏は述べた。「私たちの目標は、ビジネスロジックを監視コードで埋め尽くしたくない場合、特に何かを忘れた場合、つまり障害が発生した場合に、このツールが本当に役立つようにすることです。」

開発者エクスペリエンスの中核を成すのは、同社が「Pixieスクリプト」と呼ぶものです。Pythonに似た言語（PxL）を使用することで、開発者はデバッグワークフローを体系化できます。同社のシステムには、チーム自身とコミュニティ全体によって作成された多数のスクリプトが既に含まれています。しかし、Asgar氏が指摘するように、すべてのユーザーがスクリプトを作成するわけではありません。「スクリプトの仕組み上、その問題に関する人間の知識を捉えることが求められます。平均的なユーザー、あるいは平均をはるかに上回る開発者でさえ、スクリプトに触れたり書いたりすることは想定していません。特定のシナリオでのみ使用するのです」と彼は説明しました。

今後、チームはこれらのスクリプトとスクリプト言語をより堅牢かつ使いやすくし、開発者がシステムを受動的に監視するだけでなく、システムが収集する監視データに基づいてクラスターに対して能動的にアクションを実行できるスクリプトを構築できるようにする予定です。

「ザインとイシャンの刺激的なアイデアは、ソフトウェア監視をソースにまで移行することでした」と、ベンチマークのゼネラルパートナーであるエリック・ヴィシュリア氏は述べています。「Pixieは、異常な動作を検知し、インフラ層自体の中で運用上の意思決定を行うという未来像を提示しており、エンジニアリングチームは監視戦略を根本的に見直すことができます。これにより、あらゆる規模の企業が、より応答性が高く、費用対効果が高く、拡張性の高い方法でデジタルエクスペリエンスを監視できるようになります。」

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