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基于人工智能的编码技术因其能够让开发者的工作更快捷、更轻松的承诺而迅速走红 。但这也带来了其他一些结果:代码行数大幅增加,因此出现导致系统崩溃或其他故障的错误的可能性也随之增大。如今,一家名为 Lightrun 的以色列初创公司宣布获得 7000 万美元的 B 轮融资。该公司打造了一个可观测性平台 ,能够在问题出现之前识别并调试(修复)代码 。这笔融资不仅凸显了市场对这类工具的需求缺口,也证明了 Lightrun 在满足这一需求方面所取得的进展。
新的投资方 Accel 与此前的投资者 Insight Partners 共同领投了本轮融资,花旗集团(Citi) 、Glilot Capital、GTM Capital 和 Sorenson Capital 也参与其中。到目前为止 ,Lightrun 已累计融资 1.1 亿美元,其中包括 2021 年由 Insight 领投的 A 轮融资,我们当时也对此进行了报道 。
这家初创公司并未透露其估值情况 ,但有一些明显的迹象表明它发展得相当不错。
首先是它的客户群体。花旗集团是其战略投资方,同时也是其令人瞩目的大客户名单中的一员,其他大客户还包括美国 ADP 公司(Automatic Data Processing)、美国电话电报公司(ATT) 、洲际交易所 / 纽约证券交易所(ICE/NYSE)、西班牙 Inditex 集团、微软(Microsoft) 、Priceline 集团、Salesforce 公司和思爱普(SAP) 。
其次是其产品以及公司推出产品的时机与当前市场形势的契合度。早在 2024 年 7 月 ,Lightrun 就宣布推出一款基于人工智能的全新调试工具,可在企业的集成开发环境(IDE)中使用,该工具被恰如其分地命名为 “运行时自主人工智能调试器 ”(Runtime Autonomous AI Debugger)。尽管该公司的平台此前已经取得了令人瞩目的成绩,但这款产品真正切中了当前许多企业所面临的困境:人工智能带来了更多的编码工作 ,也引发了更多的问题,而 Lightrun 打造的这款人工智能工具正是为了解决这些问题 。
该公司表示,自成立以来 ,其收入增长了 4.5 倍,这正是吸引投资者的原因。Accel 公司负责此次投资的合伙人安德烈?布拉索韦亚努称,在此之前的几年里 ,他一直关注着 Lightrun(甚至可以说是在观察),而在这款产品推出后,他终于决定出手投资。
“去年一切条件都成熟了 ,” 他说,“由于人工智能的助力,他们在企业市场看到了业务的加速发展。”
Lightrun 的首席执行官伊兰?佩莱格对此有着深刻的理解 ,他与首席技术官列昂尼德?布卢夫施泰因共同创立了这家公司 。在投身继续教育领域并最终创立 Lightrun 之前,佩莱格曾是一名优秀的中长跑运动员,他在以色列赢得过 4 次全国冠军,在欧洲所有中长跑运动员中排名前 16 位。
在佩莱格看来 ,如今市场上有数十家公司都在开发可观测性工具(其中一些最知名的公司包括 Datadog 和 App Dynamics 等)。
但还没有一家公司能够达到这项工作的 “圣杯 ” 境界:不仅要能够全面了解生产环境中正在部署的所有代码,还要明白这些代码将如何与现有的应用程序相互作用,以及如何预测可能出现问题的地方 。并且要在对企业造成最小干扰、成本最低的情况下做到这一点。
“编写代码变得越来越容易 ,但修复错误的成本却很高,” 他说。
与此同时,他表示 ,这个问题已经达到了一个 “转折点” 。“由于人工智能带来的各种自动化工具的使用,如今开发者能够部署的代码比以往任何时候都多,” 他说 ,“但当出现问题时,修复代码仍然是一个非常依赖人工的过程。 ”
Lightrun 的突破在于打造了一套可观测性工具集,它能够像在集成开发环境中那样监控代码 ,并了解代码在实际生产环境中与现有代码协同运行时的表现。然后,当代码进入生产环境时,它能够自动对代码进行调整,以确保代码持续运行而不中断或崩溃 。它通过创建基于人工智能的模拟来了解代码的行为 ,并在问题出现之前修复代码,从而实现这一目标。
“这正是我们的独特之处,” 佩莱格说。
考虑到可观测性与企业内的其他活动密切相关 ,Lightrun 有很多种发展方向 。
其中一个方向是专门为网络安全团队开发工具,因为错误显然会带来安全隐患。另一个方向是有可能将其部分工具与代码创建环节结合得更加紧密,从而更高效地发现和修复潜在的错误。
佩莱格表示 ,目前的计划是专注于在集成开发环境领域进一步完善其工具 、扩充人才队伍并拓展业务。“我们正在努力降低一切可能对系统稳定性构成风险的因素,” 他说,不过他也没有排除未来开发更具特定用途工具的可能性 。
至于代码辅助工具 ,“这些可能会是我们未来的发展方向, ” 他说,“但即使只专注于解决软件在执行后出现的修复问题 ,这一领域也既复杂又广泛。” 他说,很难预测未来的代码创建会是什么样子。如今,据估计,在所有生产问题中 ,有 30% 到 60% 是由人为和机器产生的代码问题导致的,而 Lightrun 正致力于提供一种能够观测和修复所有问题的方法 —— 无论这些问题是如何产生的 。