Tin ngành
Startup dự báo sự cố IT Empirik gọi vốn thành công 21 triệu USD từ Sequoia
(giờ Việt Nam)
Tóm tắt AI
Tách ra từ vườn ươm Sequoia, Empirik huy động 21 triệu USD để phát triển nền tảng AI chuyên dự báo và ngăn chặn sự cố hạ tầng IT trước khi chúng xảy ra.
Bản dịch AI

Trước khi gia nhập Sequoia Capital vào năm 2020 với vai trò giám đốc kỹ thuật số và thông tin, Avon Puri đã dành hơn một thập kỷ điều hành cơ sở hạ tầng tại Rubrik và VMware. Ba năm trước, khi các mô hình ngôn ngữ lớn bắt đầu bộc lộ tiềm năng thực sự, Puri cùng với một lãnh đạo CNTT khác của Sequoia là Sudheer Dhurjati đã nhận ra rằng AI có thể giúp giải quyết một cách tự chủ thách thức lớn đối với các kỹ sư cơ sở hạ tầng—đó là ngăn chặn sự cố công nghệ trước khi chúng xảy ra.
Hai chuyên gia công nghệ kỳ cựu này nhận ra rằng thay vì phản ứng với các lỗi hệ thống sau khi chúng đã xảy ra, họ có thể xây dựng một công cụ để dự đoán trước. Ý tưởng này đã dẫn dắt họ tạo ra Empirik, một sản phẩm theo dõi các thay đổi của hệ thống và suy luận ra những hiệu ứng lan tỏa tiềm tàng của chúng trên toàn bộ cơ sở hạ tầng.
Sequoia nhận thấy Empirik có thể trở thành một loại công cụ quan sát mới giúp ngăn chặn và giải quyết các sự cố. Sau khi ươm tạo startup này vào năm 2023, Sequoia đã chiêu mộ Kartik Chandrayana, cựu CPO của Quantum Metric và phó chủ tịch phụ trách khả năng quan sát của Salesforce, về làm CEO vào đầu năm nay.
Empirik thông báo hôm thứ Ba rằng họ sẽ tách ra thành một công ty độc lập sau khi huy động được 21 triệu USD vốn hạt giống từ Sequoia, Canapi và Alumni Ventures.
“Luôn có rất nhiều tiền được chi ra để duy trì hệ thống hoạt động ổn định,” đối tác Bogomil Balkansky của Sequoia chia sẻ với TechCrunch, đồng thời cho biết thêm rằng hầu hết các công cụ quan sát hiện nay đều không hiểu được các phụ thuộc phức tạp của hệ thống. Ông khẳng định Empirik là một trong những công cụ chuyên dụng đầu tiên tập trung vào việc theo dõi các thay đổi trong những môi trường quy mô lớn. Nó đóng vai trò như một “cảnh sát giao thông” tự động—cho phép các thay đổi rủi ro thấp, thiết lập rào chắn cho các thay đổi lớn hơn và gắn cờ các bản cập nhật nguy hiểm nhất để con người xem xét.
Bằng cách đóng vai trò như một kỹ sư cơ sở hạ tầng tự động, Empirik cho phép các đội ngũ DevOps và kỹ thuật độ tin cậy trang web (SRE) bận rộn giảm bớt công việc xử lý sự cố thường nhật và tập trung vào các ưu tiên có giá trị cao hơn.
Kể từ khi ra mắt vào đầu năm nay, Empirik đã thu hút được các khách hàng từ startup cho đến một số doanh nghiệp trong danh sách Fortune 500, bao gồm S&P Global, Guardant Health và một công ty hàng tiêu dùng đóng gói (CPG) lớn.
Mục tiêu của Empirik là làm cho các kỹ sư cơ sở hạ tầng những gì mà Cursor và Claude Code đã làm cho các nhà phát triển phần mềm: tự động hóa một số tác vụ nhất định để họ có thể làm việc nhanh hơn đáng kể.
Khi AI đẩy nhanh tốc độ phát triển phần mềm, các công cụ giúp kỹ sư cơ sở hạ tầng bắt kịp với những thay đổi hệ thống liên tục trở nên quan trọng hơn bao giờ hết, Chandrayana nói với TechCrunch.
“Những gì agentic AI đã làm cho phần mềm, Empirik muốn làm điều đó cho kỹ thuật cơ sở hạ tầng,” ông nói thêm.
Về khía cạnh cạnh tranh, Balkansky khẳng định Empirik hiện đang ở một phân khúc riêng biệt, đóng vai trò như một lớp bổ trợ cho các nền tảng AI SRE như Resolve và Traversal (được Sequoia hậu thuẫn).
Khi bạn mua hàng thông qua các liên kết trong bài viết của chúng tôi, chúng tôi có thể nhận được một khoản hoa hồng nhỏ. Điều này không ảnh hưởng đến tính độc lập trong biên tập của chúng tôi.
Marina Temkin là phóng viên mảng đầu tư mạo hiểm và startup tại TechCrunch. Trước khi gia nhập TechCrunch, cô viết về VC cho PitchBook và Venture Capital Journal. Trước đó trong sự nghiệp, Marina từng là chuyên gia phân tích tài chính và đạt chứng chỉ CFA.
Bạn có thể liên hệ hoặc xác minh thông tin từ Marina bằng cách gửi email đến [email protected] hoặc qua tin nhắn mã hóa tại số +1 347-683-3909 trên Signal.
Xem tiểu sử

Bài viết được AI dịch và tổng hợp tự động từ TechCrunch: AI. Liên kết bài gốc ở phía trên. Dữ liệu đồng bộ qua API công khai được ghi nguồn tại AI HOT (canonical) ↗. AIHOT.vn luôn dẫn nguồn đầy đủ — nếu bạn thấy điểm cần chỉnh sửa, hãy gửi ý kiến tại trang phản hồi.