クラウドアプリをAIで強制的に最適化するOpsani

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

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TechCrunch Japan

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