Yapay zeka alanında yaşanan hızlı büyümeye rağmen, şirketler önemli miktarda pahalı hesaplama kaynaklarını israf ediyor. GPU’lar kullanılmadan duruyor, iş yükleri gereğinden fazla tahsis ediliyor ve bulut maliyetleri artmaya devam ediyor. ScaleOps, bu sorunun yetersiz yönetimden kaynaklandığını düşünüyor.
2022 yılında kurulan ve hesaplama kaynaklarını gerçek zamanlı olarak yönetip yeniden tahsis eden yazılımlar geliştiren ScaleOps, 130 milyon dolar yatırım alarak 800 milyon dolar değerleme ile tanındı. Seri C finansman turu, Insight Partners liderliğinde, Lightspeed Venture Partners, NFX, Glilot Capital Partners ve Picture Capital gibi mevcut yatırımcıların katılımıyla gerçekleşti. Şirket, yazılımlarının bulut ve yapay zeka altyapı maliyetlerini %80’e kadar azalttığını belirtiyor.
ScaleOps’un kurucusu Yodar Shafrir, Nvidia tarafından satın alınan GPU orkestrasyon girişimi Run:ai’da çalışırken, şirketlerin artan karmaşık yapay zeka iş yüklerini yönetmenin ne kadar zor olduğunu gözlemledi. Kubernetes gibi araçlar, büyük makine kümelerinde uygulamaları çalıştırmakta yardımcı olsalar da, genellikle hızlı değişen taleplere ayak uydurmakta zorlanan statik yapılandırmalara dayanıyor. Bu durum, kullanılan GPU’ların verimsizliği, performans sorunları ve maliyetli verimsizliklere yol açıyor.
Shafrir, TechCrunch’a yaptığı açıklamada, “Run:ai’da çalışırken birçok müşteriyle, özellikle DevOps ekipleriyle tanıştım. Run:ai’nın sunduğu hizmetleri beğeniyorlardı, ancak üretim iş yüklerini yönetmede zorluk yaşıyorlardı,” dedi. “Sorunun sadece GPU’larla sınırlı olmadığını, hesaplama, bellek, depolama ve ağ tasarımına da uzandığını fark ettim. Aynı kalıplar sürekli tekrarlanıyordu; ekipler kaynakları verimli yönetemiyordu.” şeklinde konuştu.
DevOps ekipleri genellikle sorunları çözmek için birçok paydaşla iletişime geçme çabasına giriyor, ancak bu çabalar çoğu zaman başarılı olamıyordu. Çoğu mevcut araç, sorunlara dair görünürlük sunsa da, gerçek çözümler sunmamaktaydı. Bu boşluk, önemli bir pazar fırsatını ortaya çıkardı.
ScaleOps, uygulama ihtiyaçlarını altyapı kararlarıyla gerçek zamanlı olarak birleştiriyor ve altyapıyı uçtan uca yöneten tamamen otonom bir çözüm sağlıyor.
Shafrir, “Kubernetes mükemmel bir sistem. Esnek ve yüksek derecede yapılandırılabilir. Ancak, işte burada sorun var,” dedi. “Kubernetes, statik yapılandırmalara büyük ölçüde bağımlıdır. Günümüzde uygulamalar son derece dinamik olduğundan, ekipler arasında sürekli manuel çalışmayı gerektiriyor. Her bir uygulamanın ihtiyaçlarını, nasıl davrandığını ve çevrenin nasıl değiştiğini anlayan bir şey gerekmekte.” şeklinde ekledi.
Bu alanda Cast AI, Kubecost ve Spot gibi birçok oyuncu var. Birçok şirket otomasyon araçları sunmuş olsa da, bunlar genellikle tam bağlam olmadan çalışmakta, bu da performans sorunlarına ve hatta kesintilere yol açarak üretim ortamlarını yöneten ekipler arasında güveni azaltmakta.
ScaleOps, platformunun tam anlamıyla üretim için sıfırdan inşa edildiğini belirtiyor. Tamamen otonom, bağlamdan haberdar ve manuel yapılandırma gerektirmeden kutudan çıkar çıkmaz çalışıyor – şirket, bu yeteneklerin ScaleOps’u rakiplerinden farklı kıldığını düşünüyor.
New York merkezli şirket, özellikle Kubernetes tabanlı altyapı operasyonu yapan global kurumsal müşterilere hizmet veriyor ve büyük organizasyonlardan Avrupa ve Hindistan’daki şirketlere kadar geniş bir yelpazeye yayılıyor. ScaleOps, Adobe, Wiz, DocuSign, Salesforce ve Coupa gibi birçok kurumsal müşteri tarafından kullanılmakta.
Seri C finansmanı, ScaleOps’un 2024 Kasım ayında Seri B turunda 58 milyon dolar toplamasından yaklaşık bir buçuk yıl sonra gerçekleşti. O tarihten bu yana, ekip otonom çözümler için güçlü bir talep olduğunu gözlemledi ve büyüme sürecinin daha erken aşamalarında olduklarını belirtti. Şirketin toplam finansmanı, bir sözcüye göre yaklaşık 210 milyon dolar.
ScaleOps, yıllık %450’den fazla büyüme kaydettiklerini ve son 12 ayda çalışan sayısını üç katına çıkardıklarını belirtti. Yeni sermaye ile, yeni ürünler piyasaya sürmeyi ve platformunu genişletmeyi planlıyor. Yapay zeka hesaplama talebini artırdıkça, bu altyapıyı yönetmek giderek daha kritik hale geliyor. Şirket, tamamen otonom altyapıya doğru inşaatına devam edeceğini belirtti.
Otonom bir altyapıya geçiş sürecinde, hangi özelliklerin en çok ön plana çıktığını düşünüyorsunuz?
