Shoreline erhält 35 Millionen US-Dollar Serie B für den Aufbau einer automatisierten Plattform zur Reaktion auf Vorfälle – TechCrunch

Shoreline erhält 35 Millionen US-Dollar Serie B für den Aufbau einer automatisierten Plattform zur Reaktion auf Vorfälle – BesteFuhrer

Der Gründer und CEO von Shoreline, Anurag Gupta, war vor der Gründung seines Unternehmens acht Jahre lang für die Infrastruktur bei AWS verantwortlich. Er war dafür verantwortlich, sicherzustellen, dass Systeme vorhanden waren, um auf Vorfälle zu reagieren, die AWS-Systeme verlangsamten oder zum Stillstand brachten.

Es war eine große Aufgabe, und während er beim Aufbau interner Systeme zur Automatisierung der Reaktion auf Vorfälle half, sah er einen Mangel an Tools auf dem Markt, um anderen Unternehmen dabei zu helfen, dies zu erreichen. Während es Tools zum Testen und Bereitstellen von Software, zum Überwachen in der Produktion und zum Verwalten von Vorfällen gab, fehlte seiner Ansicht nach ein Teil.

Er wies darauf hin, dass, sobald das Incident-Ticket generiert ist und die erforderlichen Personen am Tisch sitzen, die Fehlersuche und deren Behebung in der Regel ein sehr manueller Prozess wird. Und jede Minute des Systemausfalls ist kostspielig. Da Software und Systeme immer komplexer werden, wird es für Site Reliability Engineers (SREs), die für die Behandlung dieser Probleme verantwortlich sind, immer schwieriger, die Grundursache herauszufinden und sie zu beheben.

„In fast allen Fällen wird es zu einem manuellen Prozess, und das ist der Punkt, an dem die Leute ausbrennen. Da machen sie Fehler. Da steckt ein großer arbeitsintensiver Aufwand dahinter. Und hier gibt es auch Ausfallzeiten, weil die Leute viel Zeit brauchen, um etwas zu reparieren, im Vergleich zu einer Maschine“, erklärte Gupta.

Das Unternehmen hat Notizbücher im Jupyter-Stil erstellt, um die Reaktion auf häufige Probleme für ein bestimmtes System zu dokumentieren und zu automatisieren, indem es Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Lösung eines Problems bereitstellt und die Reaktion nach Möglichkeit automatisiert. Das Ziel ist es, den Stress der Reaktion im Moment abzubauen.

Gupta sagte, dass die SRE-Funktion exponentiell wächst, um mit der zunehmenden Notwendigkeit Schritt zu halten, Systemprobleme sofort zu lösen, aber er sagte, dass es kein nachhaltiger Ansatz sei, einfach Körper auf das Problem zu werfen.

George Mathew, Managing Partner bei Insight Partners, dessen Firma in Shoreline investiert, sagte, es gehe darum, dass Maschinen und Menschen zusammenarbeiten, um Probleme schneller zu lösen.

„Aber die Möglichkeit, dass Funktionen auf höherer Ebene von Menschen ausgeführt und Funktionen auf niedrigerer Ebene durch maschinelle Lernalgorithmen automatisiert werden können, ist eine überzeugende Gelegenheit, die wir in diesem Bereich gesehen haben“, sagte Mathew über seine Investition in das Unternehmen.

Das Unternehmen wurde 2019 gegründet, aber es dauerte zweieinhalb Jahre, um eine Automatisierungslösung wie diese zu bauen, die mit 22 Millionen US-Dollar der Serie A finanziert wurde. Das Produkt ist seit etwa sechs Monaten auf dem Markt, und Shoreline hat bereits fast 50 Mitarbeiter.

Während Gupta das Unternehmen aufbaut, ist es für ihn ein zentrales Ziel, eine Belegschaft zu haben, die die Welt widerspiegelt, in der es tätig ist.

„Ich bin fest davon überzeugt, dass die Menschen im Unternehmen wie die Gesellschaft im Allgemeinen aussehen sollten, nicht die Tech-Gesellschaft, denn das hat bereits systemische Voreingenommenheit“, sagte er. Das bedeutet, dass versucht wird, Prozentsätze von Mitarbeitern zu erreichen, die den tatsächlichen Prozentsätzen der Bevölkerung entsprechen.

„Ich glaube, dass es eine Art Konstante ist, dass Sie Vielfalt in Ihrem Unternehmen haben, wenn Sie Vielfalt in Ihren Einstellungsprozess einbringen“, sagte er.

Heute kündigte Shoreline eine Serie B im Wert von 35 Millionen US-Dollar unter der Leitung von Insight Partners mit Beteiligung von Dawn Capital an. Diese Investition beläuft sich nach Angaben des Unternehmens auf insgesamt 57 Millionen US-Dollar.

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