La startup israélienne DataAgent Ltd. a été officiellement lancée aujourd'hui avec un financement de pré-amorçage de 10 millions de dollars et une plate-forme qui répare les défauts de production au sein des clusters Kubernetes d'un client.
DataAgent prévoit de dépenser cet argent pour accélérer l'adoption par les clients en Amérique du Nord. Ishay Yaari et Nati Shalom ont lancé l'entreprise en janvier en tant que directeur général et directeur de la technologie. Tous deux travaillaient auparavant pour la société de plate-forme d'orchestration cloud open source Cloudify Platform Ltd. Dell Technologies Inc. a acquis l'entreprise en 2023 pour un montant déclaré de 100 millions de dollars.
Les outils d'observabilité conventionnels détectent un défaut et le transmettent à un ingénieur pour enquêter. Ce modèle nécessite une deuxième copie payante des journaux et des métriques du client expédiées vers le cloud d'un fournisseur, et la facture augmente avec le système qu'il surveille. Grafana Labs Inc. a déclaré dans son enquête d'observabilité de 2025 que ces dépenses représentaient en moyenne 17 % des dépenses totales en infrastructure de calcul. La réponse la plus courante était 10 %.
DataAgent inverse la séquence. Ses agents lisent en direct l'état du système, la topologie et les dérives de configuration là où se trouvent déjà les données, déterminent la cause d'un incident et appliquent un correctif que le client a pré-approuvé via des garde-fous qu'il définit lui-même. L’analyse plus approfondie des causes profondes s’exécute ensuite, hors ligne, après la restauration du service. La société a déclaré que la commande est ce qui réduit le délai de résolution.
Le logiciel s'exécute dans des plans de contrôle cloud natifs et se situe au-dessus de la pile de surveillance dont dispose déjà un client, plutôt que de la remplacer. Les données ne sont transmises que lorsqu'un défaut nécessite une inspection plus approfondie. L'agent lui-même est open source et peut être exécuté de manière autonome sans frais, avec un niveau logiciel en tant que service payant pour la gestion et l'orchestration de la flotte. DataAgent a déclaré que la conception répond à la résistance des entreprises à exécuter des logiciels fermés en production.
« En 10 ans, personne n'a jamais entendu un leader en ingénierie dire que les coûts d'observabilité de son organisation avaient diminué et ce n'est pas un hasard », a déclaré Yaari. « Lorsque les revenus d'un fournisseur correspondent à vos données ingérées, il ne peut pas réduire votre facture sans réduire la sienne. »
Shalom a déclaré que l’industrie a passé 15 ans à « construire de meilleures façons de surveiller la production et de facturer davantage chaque année », et que l’ajout de copilotes d’intelligence artificielle à ce modèle n’a pas changé le résultat. Il a décrit l’autonomie comme un changement architectural plutôt que comme une caractéristique superposée à l’observabilité.
La plateforme gagne son indépendance par étapes. Lors de l'intégration, une phase de découverte montre aux clients quelles classes de pannes le logiciel peut déjà corriger lui-même. Une chronologie couvre le reste. Les défauts pour lesquels le logiciel n’a pas été prouvé correct sont transmis à un humain. Les correctifs approuvés sont déployés via le processus de gestion des modifications existant d'un client ou une seule instruction de ligne de commande.
