米国カリフォルニア州レッドウッドのOpsaniは、クラウドアプリケーションに対し、従来のときどき行うパフォーマンスモニタリングではなくて、コンスタントに絶えず行うように最適化したいと考えた。そのためには人工知能を利用して、最適な状態をソフトウェアが学習できるようにしたい。
同社の共同創業者でCEOのRoss Schibler（ロス・シブラー）氏は次のように説明する。「強化学習を利用する機械学習のテクニックで、クラウド上のアプリケーションのパフォーマンスをチューンナップするんだ」。
シブラー氏によると、何を最適化したいかは企業によっていろいろだ。だから、「リソースまわりのさまざまなパラメータを変えてみて、そのアプリケーションのパフォーマンスを見守る。サービスとしてのアプリケーションがリアルタイムで作り出している、ビジネスの状態を表す重要な測度は何か？ それは単位時間あたりのトランザクション数か、それともレイテンシーか？何にせよ、それがビジネスの重要なパラメータなら、われわれはそれを使う」と彼は言う。
彼の主張では、OpsaniはNew RelicやAppDynamicsのようなモニタリングサービスと違って、パフォーマンスをウォッチしてフィードバックをアドミンに伝えるのではなくて、パラメータを実際に変えてアプリケーションのパフォーマンスをリアルタイムで上げる。それができるためにはアプリケーションの特徴と、最適化に関するデベロッパーの要望をよく知らなければならない。
アプリケーションがなるべく安いクラウドリソースを使うように最適化するSpotinstのような最適化ツールがあるが、Opsaniはそれに似ている。ただし最安リソースを見つけるのではなくて、実際にアプリケーションをチューニングする。
同社は最近、Redpoint VenturesがリードするシリーズAのラウンドで1000万ドルを調達した。これには、前からの投資家Zetta VenturesやBain Capitalも参加した。
それでも同社はまだ若い会社で、社員数は10名あまり、そして顧客数もひとにぎりだ。その1000万ドルは、社員の増員とプロダクトの改良に当てたいとのこと。
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（翻訳：iwatani、a.k.a. hiwa）