IT運用チームは、問題を積極的に解決するよりも、障害の修復に重点を置くことが多すぎます。課題は、データを分析して様々なシステムで何が起こっているかを把握し、差し迫った問題を最も効果的に解決する方法を見つけることです。特効薬はありませんが、比較的新しいスタートアップ企業であるInsightFinderは、アルゴリズムによってITインフラストラクチャの問題を予測し、自動的に解決を試みるプラットフォームでソリューションを提供していると主張しています。
ノースカロライナ州立大学のコンピュータサイエンス教授で、かつてIBMとGoogleで勤務していたヘレン・グー氏によって設立されたInsightFinderは、機械データから継続的に学習し、Webやアプリのパフォーマンスに影響を与える前に問題を特定・修正するように設計されています。これは新しいアイデアではありません。BigPandaやMoogsoftといった企業が同様のツールを提供しています。しかし、InsightFinderには熱心な投資家がおり、その一部は本日終了したシリーズAラウンドで1,000万ドル（1,000万ドルを含む1,700万ドル）をこのスタートアップに拠出しました。
「パンデミックにより、企業は支出に対してより慎重になっています。しかし、企業はより効率的で、分散化され、機敏になる方法を模索しています」と、Gu氏はTechCrunchとのメールインタビューで語った。「InsightFinderは、まさにこの点において、企業の適応と拡大を支援できるのです。」
AIシステムを搭載したInsightFinderは、DataDog、PagerDuty、New Relicといった既存の監視ツールと連携し、ログ、トレース、エンジニアからのトリアージデータから学習することで根本原因を洗い出し、インシデントを予測・修復します。問題を特定すると、プラットフォームは可能な限り、コンテナなどのリソースの再起動、自動スケール、移行を試みます。
不要なデータ転送を回避し、プライバシーを保護するため、InsightFinderはフェデレーテッドラーニング（Federated Learning）アプローチを採用しています。このアプローチでは、データはローカルで分析され、高レベルのインサイトのみがパブリックネットワークに送信されます。ユーザーはダッシュボードにアクセスして、パターンや傾向、ダウンタイム削減の推定値、人件費削減額、解決されたインシデント数などを確認できます。
Gu 氏は、InsightFinder を使用することで、Fortune 50 のテクノロジー企業が 2 ～ 12 時間前に IT インシデントを予測できたと主張しています。
「InsightFinderは、企業が自社の効率性と非効率性を理解し、強みを活かすお手伝いをします」とGu氏は述べています。「戦略的顧客への時間とリソースの投入により、現在の顧客数は多くありませんが、今回の資金調達ラウンドで事業規模が拡大するにつれて、状況は大きく変化するでしょう。」
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グー氏は、同じく抑えきれない楽観主義で、InsightFinder（現在は収益を非公開）が年末までに従業員数を現在の20人から25人に増やす予定だと語った。目標は、最終的にはInsightFinderのプラットフォームを拡張し、IT障害だけでなく、例えば異常に高額なクラウドコンピューティング料金など、より幅広い予測を可能にすることだ。
Silicon Valley Future CapitalがInsightFinderのシリーズAを主導し、Yu Star Fund、Acadia Woods Partners、Eight Roads Ventures、Eastlink Capital、Fellows Fund、IDEA Fund Partners、Triangle Tweener Fundが参加しました。
カイル・ウィガーズは2025年6月までTechCrunchのAIエディターを務めていました。VentureBeatやDigital Trendsに加え、Android Police、Android Authority、Droid-Life、XDA-Developersといった様々なガジェットブログにも記事を寄稿しています。音楽療法士のパートナーとマンハッタンに在住。
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