Les investisseurs en capital-risque voient le potentiel des logiciels d’observabilité, c’est-à-dire des logiciels qui donnent aux équipes la possibilité de surveiller, mesurer et comprendre l’état d’un système ou d’une application. Et ce n’est pas surprenant. Le marché de l’observabilité devrait atteindre 2 milliards de dollars d’ici 2026, contre 278 millions de dollars en 2022, selon 650 Group.
Cette croissance est peut-être due aux avantages perçus du logiciel. Une enquête de 2022 d’Enterprise Strategy Group a révélé que les déploiements avancés d’observabilité peuvent réduire les coûts de temps d’arrêt de 90 %, maintenant les coûts à 2,5 millions de dollars par an, contre 23,8 millions de dollars pour les « débutants » en matière d’observabilité.
Quoi qu’il en soit, les fournisseurs comme Observe ont le vent en poupe.
Observe, qui développe des outils d’observabilité Software-as-a-Service pour stocker, gérer et analyser les données et les journaux générés par les machines, a levé 50 millions de dollars de dette convertible (c’est-à-dire une dette qui se convertit en capitaux propres) dirigée par Sutter Hill Ventures. Le financement sera utilisé pour développer les équipes commerciales et R&D d’Observe, selon le PDG Jeremy Burton, alors que l’entreprise cherche à augmenter ses effectifs de 150 employés à 250 d’ici la fin 2024.
Burton affirme que la décision d’opter pour un financement par emprunt était dans l’intérêt de différer la dilution.
« Nous prévoyons d’augmenter la série B au début de l’année prochaine, date à laquelle la dette sera convertie en capitaux propres », a déclaré Burton à TechCrunch dans une interview par courrier électronique. « Nous avons géré l’entreprise grâce au financement par emprunt au cours des trois dernières années. »
Observe, basée à San Mateo, fondée en 2017 par Jacob Leverich, Jon Watte, Jonathan Trevor et Philipp Unterbrunner, stocke toutes les données brutes d’observabilité dans un lac de données, un référentiel centralisé. Il organise et superpose des analyses à ces données à travers ce que Burton appelle un « graphique de données », ce qui facilite apparemment la navigation et la compréhension des données par les utilisateurs.
Observe est en concurrence avec le logiciel de surveillance des applications ; des outils de surveillance et d’analyse des journaux comme New Relic, Splunk, Datadog et Sumo Logic ; et les nouveaux entrants dans le domaine de l’observabilité tels que Grafana, Chronosphere et Honeycomb. Mais elle lance de nouveaux outils et capacités pour garder une longueur d’avance.
Burton affirme qu’Observe est désormais capable d’ingérer plus d’un pétaoctet de données par jour dans l’instance d’un seul client tout en fournissant un mode « en direct » pour le débogage interactif. Et, depuis cette semaine, Observe propose une gamme de fonctionnalités d’IA générative conçues pour accélérer des tâches d’observabilité spécifiques.
Crédits images : Observer
Par exemple, le nouveau module d’aide GPT d’Observe, essentiellement un chatbot, répond aux commandes en langage naturel concernant les fonctionnalités d’Observe, les tâches « comment faire » et les messages d’erreur. Pendant ce temps, GPT Extract analyse les données pour ajouter une structure aux journaux à la volée. GPT Slack Assistant s’intègre à Slack pour aider les utilisateurs à résoudre les problèmes et à résumer les fils de discussion pour la réponse aux incidents. Et OPAL Co-Pilot génère du code Opal (le langage de requête d’Observe) en réponse aux entrées en langage naturel.
Maintenant, les organisations qui investissent dans l’observabilité veulent-elles tous ces trucs à la mode de l’IA générative ? C’est possible. Burton semble le penser, pour ce que ça vaut.
« À mesure que les organisations deviennent de plus en plus numériques, le volume de données de télémétrie générées par les applications distribuées modernes explose », a déclaré Burton. « Les outils existants n’ont été conçus ni pour le volume de données ni pour la complexité de l’investigation de problèmes inconnus en production… Mais depuis leur création, Observer a considéré l’observabilité comme un problème de données : si les données utilisées pour le dépannage pouvaient être stockées au même endroit et raisonnées dans un seul outil, les utilisateurs seraient en mesure de résoudre les problèmes beaucoup plus rapidement.
L’IA générative n’est pas la seule nouveauté de la plateforme Observe. La société présente Observe Apps, des packages prédéfinis contenant des configurations Observe et les meilleures pratiques pour observer des environnements de développement spécifiques. Et Observe lance une API publique et une interface de ligne de commande, ainsi que des options permettant d’exporter des données vers un fichier CSV ou un tableau de bord Snowflake pour une analyse plus approfondie.
Burton admet que le ralentissement économique et la pandémie ont contraint Observe à modifier son approche de mise sur le marché, en se concentrant davantage sur les entreprises de 200 à 2 000 employés. Mais il affirme que cela a finalement conduit au succès, portant la clientèle d’Observe à plus de 60 marques et environ 1 600 utilisateurs mensuels moyens.
« Au cours de l’année écoulée, nous avons transféré l’équipe commerciale vers des comptes plus importants, ce qui a entraîné des prix de vente moyens beaucoup plus élevés et une réduction du taux de désabonnement », a déclaré Burton. « Bien que nous ne divulguions pas de revenus annuels récurrents pour le moment, ce que nous pouvons partager, c’est qu’Observe a déjà dépassé son nouveau plan annuel de valeur du contrat pour 2023. »
L’IA générative et le rafraîchissement de la plateforme propulseront-ils Observe vers de nouveaux sommets ? Peut-être. Ou peut-être que cela permettra simplement à Observe de maintenir un cap de croissance discipliné et mesuré, ce qui n’est pas nécessairement une mauvaise chose.
