パンデミック中のクラウドへの大規模な移行により、ITシステムはますます複雑化しています。現代のデータスタックは、アプリ開発、データの取得と統合、オーケストレーション、分析、ストレージのための数百ものツールで構成されています。そして、それは日に日に大きくなり、複雑化しています。SaaSアプリ管理のスタートアップ企業であるProductivによると、昨年9月時点で平均的な企業は254個の社内ツールを保有しており、ほとんどの部門がそれぞれ40～60個のツールを管理していました。
増大する課題に対処するため、クナル・アガルワル氏とシヴナス・バブ氏はUnravel Dataを共同設立しました。これは、開発チームにデータスタック全体の可視性を提供し、データワークロードのトラブルシューティングと最適化、そしてコスト管理のためのガードレールの定義を可能にするプラットフォームです。事業が好調であることを示す証として、Unravelは本日、Third Point Venturesが主導し、Bridge Bank、Menlo Ventures、Point 72、GGV Capital、Harmony Capitalが参加した5,000万ドルのシリーズD資金調達ラウンドを完了し、累計調達額は1億700万ドルとなりました。
「企業がどの業界で競争しているかに関わらず、共通して言えるのは、生データを実用的な洞察に変換できるかどうかが、市場に新たなイノベーションを提供する能力と正比例するという認識です」とアガーワル氏はTechCrunchのメールインタビューで語った。「そのため、パンデミックによってもたらされた経済的不確実性にもかかわらず、（可観測性）手法全般、そして特にUnravelプラットフォームへの強い関心が持続的に高まっているのです。」
アガーワル氏とバブー氏はデューク大学で出会いました。バブー氏は同大学で終身教授を務め、データ集約型のコンピューティングシステムの管理を容易にする方法を研究していました。アガーワル氏は以前、サン・マイクロシステムズに勤務し、グリッドコンピューティングのスペシャリスト兼営業チームのメンバーでした。二人は、組織全体の様々な粒度のビッグデータワークロードを一元管理できるプラットフォームを構築する機会を見出しました。
Unravelはデータスタックから詳細を相関させ、AIと機械学習を適用して、アガーワル氏の言葉を借りれば「物事をより良くする」方法に関する推奨事項と洞察を提供します。例えば、このプラットフォームはコスト超過やエラーなどのガードレールを自動的に実装し、問題が発生したときにアラートを送信します。
「UnravelのAIエンジンは、構成、リソース、コンテナ、コード、データセット、系統、依存関係といった非常に細かいレベルから、個々のユーザーやジョブ、あるいは並行して処理されるジョブのサブパートに至るまで、詳細をキャプチャして相関付けているため、複数の次元にわたって動的なベースラインを確立し、コンテキスト認識によって異常を検出し、推奨事項と洞察を通じて実用的なインテリジェンスを提供します」とアガーワル氏は述べた。「例えば、通常3分かかるジョブが突然10分かかるようになった場合、処理されるデータのサイズが倍増してメモリ不足の問題が発生しているからでしょうか？もしそうなら、なぜ今こんなにデータが増えているのでしょうか？そのデータセットはどこから来たのでしょうか？誰がサイズを倍増させたのでしょうか？それは意図的なものなのでしょうか？それは下流の他の依存ジョブにどのような影響を与えているのでしょうか？」
Unravelは基本的にデータ観測プラットフォームであり、投資家の飽くなき探究心を持つ技術です。昨年6月、わずか1週間で、データ観測のスタートアップ企業3社（Cribl、Monte Carlo、Coralogix）が4億ドル以上のベンチャーキャピタル資金を調達しました。この分野の他の大手企業としては、パフォーマンス管理ツール開発のObserve、ストリーム処理プラットフォームのEdge Delta、データリネージプラットフォームのManta、オープン観測プラットフォームのGrafana Labsなどが挙げられます。
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アガーワル氏は、UnravelとDatadog、Dynatrace、New Relicなどのアプリケーション監視ソリューションの間に大きな重複はないと指摘し、これらのソリューションは全く異なるデータオーケストレーションの課題に取り組んでいると認識しています。また、前述のMonte Carloなどの可観測性ベンダーについては、データスタックのパズルの一部しか解決しておらず、Unravelのようなモデリング機能は備えていないと主張しています。
「新しいクラウドテクノロジーは、俊敏性とイノベーションの向上をもたらしますが、複雑さが増すという代償も伴います。リーダーにとって、投資に見合った価値とリターンを確実に得ることがますます困難になっています」とアガーワル氏は述べています。「多くの組織では、予算超過とコストの急上昇により、データ移行が行き詰まっています。また、データスタックが複雑になるにつれて、何が問題で、どのように修正すればよいのかを解明することが難しくなります。Unravelは、スキルセットや専門知識の異なるデータチームのメンバーが、よりセルフサービス型のトラブルシューティングと最適化をより容易に行えるようにします。」
アガルワル氏は、アンラベルの売上高や顧客基盤の規模については明らかにしなかった。しかし、アドビやドイツ銀行、そして食料品チェーンのクローガーのデータ分析子会社である84.51°などが顧客に含まれていることは明らかにした。
アガーワル氏は将来を見据え、シリーズDの資金調達はUnravelの事業拡大、より多くのアプリからデータを取り込むためのAPIの構築、そしてUnravelのエンジニアリングチームの規模を「倍増」させることに充てられると述べた。短期的な採用計画については明言を避けたが、現在米国、欧州、インドで100人以上の従業員を擁するUnravelは、技術職と運用職の採用を進めていると述べた。
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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