IT システムはますます複雑化しており、パンデミック中の大規模なクラウドへの移行に伴います。 最新のデータ スタックは、アプリ開発、データのキャプチャと統合、オーケストレーション、分析、および保存のための何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、より複雑になっています。 によると SaaS アプリ管理の新興企業である Productiv の場合、昨年 9 月の時点で平均的な企業には 254 個の社内ツールがあり、ほとんどの部門ではそれぞれ 40 ～ 60 個のツールが使用されていました。
増大する課題に取り組むために、Kunal Agarwal と Shivnath Babu は共同設立しました。 データの解明は、開発者チームがデータ スタック全体を可視化し、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を行い、コストを管理するためのガードレールを定義するように設計されたプラットフォームです。 Unravel は本日、Bridge Bank、Menlo Ventures、Point 72、GGV Capital、Harmony Capital が参加し、Third Stage Ventures が主導する 5,000 万ドルのシリーズ D 資金調達ラウンドを完了し、合計で 1 億 700 万ドルを調達しました。
「企業が競合する業界に関係なく、それぞれに共通しているのは、生データを実用的な洞察に変換できることが、新しいイノベーションを市場に提供する能力に正比例するという理解です」と Agarwal 氏は語った。 TechCrunch のメール インタビュー。 「そのため、パンデミックによってもたらされた経済の不確実性にもかかわらず、私たちは、 [observability] 一般的な方法論、特に Unravel プラットフォームです。」
Agarwal と Babu は、デューク大学で出会いました。そこでは、Shivnath は、データ集約型のコンピューティング システムを管理しやすくする方法を研究している終身教授でした。 Agarwal は以前、Sun Microsystems 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であり、販売チームのメンバーでした。 2 人は、組織全体のさまざまなビッグデータ ワークロードの粒度をすべて取り込み、それらを 1 つの画面に表示するプラットフォームを作成する機会を見いだしたと述べています。
Unravel は、データ スタックから詳細を関連付けようとし、次に AI と機械学習を適用して、Agarwal 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。 たとえば、このプラットフォームは、コスト超過やエラーなどに対する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 Facts の World-wide-web ベースのデータ監視ダッシュボードが実際に動作しています。
「構成、リソース、コンテナー、コード、データセット、系統、依存関係などの詳細を非常に細かいレベルで取得して関連付けているため、並行して処理されている個々のユーザー、ジョブ、またはジョブのサブパーツに至るまで、Unravel の AI エンジンは動的なベースラインを確立します。複数の次元にわたって、コンテキスト認識で異常を検出し、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 Agarwal 氏は述べています。 「たとえば、通常は実行に 3 分かかるジョブが突然 10 分かかる場合、処理されるデータのサイズが 2 倍になり、メモリ不足の問題が発生したためでしょうか? もしそうなら、なぜ今、これほど多くのデータがあるのでしょうか? そのデータセットはどこから来たのですか？ そのサイズを 2 倍にしたのは誰ですか? それは意図的なものですか？ それは下流の他の依存ジョブに何をどのように影響しますか?」
Unravel は基本的に、データの可観測性プラットフォームであり、投資家が飽くなき欲求を持っているように見えるテクノロジーです。 1週間の間に 過去 6 月、Cribl、Monte Carlo、Coralogix の 3 つのデータ オブザーバビリティ スタートアップが、ベンチャー キャピタルで 4 億ドル以上を調達しました。 この分野の他の大手企業には、パフォーマンス管理ツールの開発者である 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、オープンなオブザーバビリティ プラットフォームの Grafana Labs などがあります。
Agarwal 氏は、Unravel と、Datadog、Dynatrace、New Relic などのアプリ モニタリング ソリューションとの重複はあまり見られません。これらは、非常に異なるデータ オーケストレーションの問題に取り組んでいると認識しています。 前述のモンテカルロなどのオブザーバビリティ ベンダーについては、データ スタック パズルのピースを解くだけであり、Unravel の製品のモデリング機能が欠けていると彼は主張します。
「新しいクラウド テクノロジーは、俊敏性と革新性を向上させますが、複雑さが増します。 リーダーが実際に価値を得て、投資から利益を得ることを確実にすることはますます難しくなっています」と Agarwal 氏は述べています。 「多くの組織は、予算の超過とコストの急増により、データ移行が行き詰っていることを目の当たりにしています。 また、データ スタックが複雑になるにつれて、ワイヤを解きほぐして、何が問題で、どのように修正するかを理解することが難しくなります。 Unravel を使用すると、さまざまなスキル セットや専門知識レベルを持つデータ チームのさまざまなメンバーが、より簡単にセルフサービスのトラブルシューティングと最適化を行うことができます。」
Agarwal は、Unravel の収益や同社の顧客ベースの規模を明らかにすることを拒否しました。 しかし彼は、Adobe と Deutsche Lender がその顧客であり、食料品チェーンの Kroger の 84.51° データ分析子会社も含まれていると述べた。
Agarwal 氏は、地平線を見据えて、シリーズ D からの収益は、Unravel の運用のスケーリング、拡張された数のアプリからデータを取り込むための API の構築、および Unravel のエンジニアリング チームの規模の「倍増」に充てられると述べました。 彼は当面の雇用計画については明言しなかったが、現在米国、ヨーロッパ、インドで 100 人以上の従業員を抱える Unravel が技術職と運用職を採用していると述べた。