Girişimin temel vaadi, altyapı mühendislerinin en büyük sorunlarından biri olan beklenmedik kesintilere karşı reaktif olmak yerine proaktif bir yaklaşım sunmak. Şirket, bu hedefi altyapı mühendisleri için Cursor ve Claude Code'un yazılım geliştiriciler için yaptığını yapmak olarak tanımlıyor; yani belirli görevleri otomatikleştirerek ekiplerin çok daha hızlı çalışmasını sağlamak.
Empirik Fikri Nasıl Doğdu?
Empirik'in arkasındaki fikir, Sequoia Capital'in dijital ve bilgi işlem direktörü olarak görev yapan Avon Puri'nin deneyimine dayanıyor. Puri, 2020 yılında Sequoia'ya katılmadan önce Rubrik ve VMware'de on yıldan fazla bir süre altyapı yönetimi alanında çalıştı. Yaklaşık üç yıl önce, büyük dil modellerinin gerçek potansiyelini göstermeye başlamasıyla birlikte Puri, Sequoia'daki bir diğer BT lideri Sudheer Dhurjati ile birlikte yapay zekanın altyapı mühendisleri için kritik bir sorunu otonom olarak çözebileceğini fark etti.İki teknoloji veteranının tespit ettiği sorun, sistem arızalarına gerçekleştikten sonra müdahale etmek yerine bunları önceden önlemekti. Mevcut yaklaşımın reaktif doğası yerine, sistem arızalarını tahmin edebilecek bir araç inşa edilebileceğini öngördüler. Bu içgörü, sistem değişikliklerini izleyen ve bu değişikliklerin tüm altyapı üzerindeki potansiyel dalgalanma etkilerini çıkarsayan bir ürün olan Empirik'in temelini oluşturdu.
Sequoia'da Kuluçka Dönemi ve Yeni CEO
Sequoia, Empirik'in olayları önlemeye ve çözmeye yardımcı olan yeni bir tür gözlemlenebilirlik aracı olabileceğini değerlendirdi. Bu potansiyeli gören şirket, girişimi 2023 yılında bünyesinde kuluçkalamaya başladı. Kuluçka sürecinin ardından Sequoia, bu yılın başlarında şirketin başına CEO olarak Kartik Chandrayana'yı getirdi.Chandrayana, daha önce Quantum Metric'te ürün direktörü (CPO) ve Salesforce'ta gözlemlenebilirlikten sorumlu başkan yardımcısı olarak görev yapmıştı. Sequoia ortağı Bogomil Balkansky, TechCrunch'a yaptığı açıklamada, sistemleri ayakta tutmak için her zaman çok fazla para harcandığını, ancak mevcut gözlemlenebilirlik araçlarının çoğunun karmaşık sistem bağımlılıklarını anlamakta başarısız olduğunu söyledi.
Otonom Trafik Polisi Olarak Çalışma Modeli
Balkansky'ye göre Empirik, büyük ölçekli ortamlardaki değişiklikleri izlemeye odaklanan ilk özel araçlardan biri. Şirketin ürünü, otonom bir "trafik polisi" gibi hareket edecek şekilde tasarlandı. Bu modelde sistem, düşük riskli değişikliklere izin veriyor, daha büyük değişiklikler için koruma bariyerleri belirliyor ve en tehlikeli güncellemeleri insan incelemesi için işaretliyor.Bu yapı, Empirik'in otonom bir altyapı mühendisi olarak hizmet vermesini sağlıyor. Böylece yoğun DevOps ve site güvenilirliği mühendisliği (SRE) ekiplerinin rutin sorun giderme işlerini devrederek daha yüksek değerli önceliklere odaklanmasına olanak tanıyor. Şirket, özellikle yapay zekanın yazılım geliştirme hızını artırmasıyla birlikte, altyapı mühendislerinin sürekli sistem değişikliklerine ayak uydurmasına yardımcı olacak araçların her zamankinden daha hayati hale geldiğini vurguluyor.
Empirik CEO'su Kartik Chandrayana, TechCrunch'a yaptığı değerlendirmede, "Ajan tabanlı yapay zekanın yazılım için yaptığını, Empirik altyapı mühendisliği için yapmak istiyor" ifadesini kullandı.
21 Milyon Dolarlık Yatırım ve İlk Müşteriler
Empirik, bağımsız şirket olarak spin-out sürecini 21 milyon dolarlık tohum yatırımıyla tamamladı. Yatırım turuna Sequoia'nın yanı sıra Canapi ve Alumni Ventures katıldı. Şirket, bu yılın başlarında piyasaya sürülmesinden bu yana müşteri kazanmaya başladı.Kaynak içeriğe göre Empirik'in müşteri portföyü, girişimlerden Fortune 500 şirketlerine kadar uzanıyor. Açıklanan müşteriler arasında Guardant Health ve büyük bir tüketim ürünleri (CPG) şirketi bulunuyor. Şirket, bu müşteri tabanıyla ürününün farklı ölçeklerdeki ortamlarda test edildiğini gösteriyor.
Rekabet ve Pazar Konumlanması
Rekabet tarafında Sequoia ortağı Balkansky, Empirik'in şimdilik kendi kategorisinde olduğunu iddia ediyor. Ona göre ürün, Resolve ve Sequoia destekli Traversal gibi yapay zeka SRE platformlarına rakip değil, tamamlayıcı bir katman olarak hareket ediyor.Empirik'in farkı, mevcut araçların aksine karmaşık sistem bağımlılıklarını anlama ve değişikliklerin etkisini önceden tahmin etme iddiasında yatıyor. Şirket, bu yaklaşımıyla olayları sadece izleyen değil, aynı zamanda önleyen bir çözüm sunmayı amaçlıyor. Yapay zekanın yazılım geliştirme süreçlerini hızlandırması, altyapı tarafında da benzer bir otomasyon ihtiyacını doğururken, Empirik bu boşluğu doldurmayı hedefleyen girişimlerden biri olarak öne çıkıyor.

Webmaster
Webmaster
Webmaster
Yorumlar (0)
Yorum yapmak için giriş yapmalısınız.