Empirik привлекла $21 млн на ИИ-предотвращение сбоев в инфраструктуре
Стартап Empirik, созданный внутри Sequoia Capital, привлёк $21 млн посевного финансирования от Sequoia, Canapi и Alumni Ventures и вышел как независимая компания. Платформа отслеживает изменения в ИТ-системах и оценивает, как они могут повлиять на связанную инфраструктуру ещё до возникновения сбоя.
Empirik основали бывший директор по цифровым технологиям и информации Sequoia Avon Puri и Sudheer Dhurjati, также работавший в ИТ-подразделении фонда. Puri до прихода в Sequoia в 2020 году более десяти лет руководил инфраструктурными направлениями в Rubrik и VMware.
ИИ для контроля изменений
Идея продукта возникла около трёх лет назад, когда основатели увидели возможность использовать большие языковые модели не для разбора уже случившихся инцидентов, а для их предупреждения. По замыслу команды, система должна понимать последствия изменений во взаимосвязанной инфраструктуре, а не рассматривать отдельные события изолированно.
Sequoia начала инкубировать Empirik в 2023 году. В 2026 году генеральным директором назначили Kartik Chandrayana, ранее занимавшего пост директора по продукту Quantum Metric и руководившего направлением наблюдаемости в Salesforce.
Empirik позиционирует свой сервис как автономного диспетчера изменений. Он может разрешать обновления с низким риском, устанавливать защитные ограничения для более масштабных операций и отмечать наиболее опасные изменения для проверки человеком.
Дополнительный слой для DevOps и SRE
Партнёр Sequoia Bogomil Balkansky отметил, что существующие инструменты наблюдаемости часто не учитывают сложные зависимости между системами. Empirik ориентируется именно на отслеживание изменений в крупных средах и их возможных каскадных последствий.
С момента запуска в начале года компания привлекла клиентов разного масштаба — от стартапов до нескольких участников списка Fortune 500. Среди названных заказчиков — S&P Global, Guardant Health и крупная компания из сектора потребительских товаров.
Empirik не противопоставляет себя ИИ-платформам для SRE, таким как Resolve и Traversal, а называет себя дополняющим уровнем. Компания сравнивает свою задачу для инфраструктурных инженеров с тем, как Cursor и Claude Code автоматизируют часть работы разработчиков.
Что это означает для компаний
Для бизнеса ценность такого подхода заключается в переносе части рутинной диагностики и первичной оценки изменений на автоматизированную систему. DevOps- и SRE-команды при этом могут сосредоточиться на приоритетных задачах, а обновления с повышенным риском остаются предметом проверки инженеров.
Практический вывод прост: при внедрении ИИ в эксплуатацию инфраструктуры стоит оценивать не только скорость обработки инцидентов, но и способность инструмента учитывать зависимости между системами до выполнения потенциально опасного изменения.