Observo AI是一家人工智能原生数据管道公司，致力于解决数据蔓延和可观察性以及安全性成本呈指数级增长的问题，该公司宣布在Felicis和Lightspeed Venture Partners领头的种子轮融资中筹集了1500万美元。通过将先进的机器学习与在不断变化的数据环境可以做出决策、学习和动态适应的代理AI相结合，Observo AI优化了数据管道，帮助企业更高效、安全、经济地处理爆炸式数据。这使企业能够将数据处理成本降低50%以上，同时提高检测精度，并将事件解决速度提高40%以上。

这笔资金来自Bill、Informatica和Harbor Freight Tools等企业对采用该平台每天处理PB级数据的强烈兴趣。随着势头的加速，Observo AI自9个月前推出以来，季度收入增长了惊人的600%。

随着企业在其运营中迅速采用人工智能，与人工智能之前的工作负载相比，数据量激增了100多倍，将可观察性和安全的成本推到了难以接受的水平。传统的可观察性和安全工具——为人工智能出现之前的世界而构建——难以应对这种爆炸性增长，导致误报、数据蔓延和遗漏的威胁。这种级联效率低下使企业面临着运营成本飙升和脆弱性增加的问题，毕马威2024年的一项研究发现，近50%的企业遭受了安全漏洞，数据质量差和误报被认为是主要原因。

创始人Gurjeet Arora和Ricky Arora在Rubrik时亲身体验了这些挑战。当他们应用他们在人工智能和安全方面的深厚专业知识来解决快速增长的数据问题时，他们提出了Observo AI的想法。传统的解决方案无法跟上人工智能数据。联合创始人兼首席执行官Gurjeet Arora表示：“Observo使用LLM和Agent AI彻底改变了可观察性和安全性。”“我们的平台自动化了日常任务，突出了关键见解，并让团队专注于防止违规和确保可靠性。”

人工智能的采用带来了一个独特的悖论。虽然人工智能代理推动了前所未有的创新，但它们同时产生了大量的可观察性和操作数据，超出了传统工具的有效管理能力。Observo AI采用AI优先的架构来应对这一挑战，从根本上改变了安全性和可观察性数据的提取、处理、分析和优先级排序方式。

Observo AI的代理平台的核心是不断发展其对数据模式的理解，在威胁和异常出现时实时自动优化数据管道。通过利用机器学习和LLM，Observo人工智能过滤了数TB的嘈杂、非结构化数据，只提取出用于事件检测和响应的最关键信号。该平台的自主能力使其能够预测潜在的数据处理瓶颈，主动调整过滤规则，并在没有人为干预的情况下消除冗余数据流。

Felicis的普通合伙人Jake Storm表示：“每一个新的人工智能代理、应用程序和模型都会产生指数级的数据，结果会给DevOps和安全团队带来混乱。”“Observo AI的平台应用了机器学习和LLM驱动的自动化，以消除噪音并提供可操作的见解——这正是保护人工智能企业所需的创新。”

Lightspeed Venture Partners合伙人Guru Chahal补充道：“Observo AI使用具有流式可观察性的代理AI创建了一个不断学习和改进的强大系统，使数据管道高效智能。这是一项改变游戏规则的技术，适用于应对可观察性和安全基础设施数据挑战的企业。”

Bill的首席信息安全官Rinki Sethi表示：“在Observo AI出现之前，团队花了数小时整理警报和嘈杂的数据，这些数据既不可扩展也不有效。Observo人工智能自动化了数据清理，并突出了重要的见解，使安全团队能够专注于威胁检测和主动安全狩猎。”