La startup israélienne DataAgent sort de l'ombre avec une levée de fonds de 10 millions de dollars

Les équipes de développement et DevOps connaissent bien ce scénario : un système tombe en panne, le monitoring déclenche des dizaines d'alertes, et les employés doivent tout abandonner pour enquêter et corriger le problème. Parallèlement, l'organisation envoie tous ses journaux (logs) à des fournisseurs cloud externes, payant ainsi des sommes importantes pour une analyse. La startup israélienne DataAgent veut que le système corrige lui-même ces problèmes au lieu de se contenter d'alerter.

Aujourd'hui, mardi, DataAgent annonce sa sortie du mode furtif et une levée de fonds de pré-amorçage de 10 millions de dollars, menée par les fonds MizMaa Ventures et Alicorn. L'entreprise est dirigée par le PDG Ishai Yaari et le directeur technique Nati Shalom, qui ont travaillé ensemble chez Cloudify jusqu'à son acquisition par Dell.

La plateforme développée par la startup fonctionne comme un SRE (ingénieur de fiabilité de site) autonome dans des environnements Kubernetes, opérant directement au sein du Control Plane du cloud. Contrairement aux solutions traditionnelles qui collectent de la télémétrie pour qu'un ingénieur la déchiffre, le système de DataAgent est installé directement dans l'environnement client et agit immédiatement pour remettre le service en ligne dès qu'une panne est détectée.

Des actions critiques, comme le redémarrage de serveurs, l'allocation de ressources ou le retour à une version précédente (rollback), sont effectuées automatiquement dans le respect de limites strictes définies par les développeurs. L'identification de la cause ne se fait qu'une fois le service rétabli, ce qui réduit considérablement le temps d'arrêt. Grâce à l'apprentissage automatique et à l'apprentissage par renforcement, le système apprend à gérer différents types de pannes avec une autonomie croissante.

Jusqu'à 90 pour cent d'économie

Les dépenses de surveillance absorbent environ 17 % des budgets d'infrastructure informatique. Comme l'agent DataAgent fonctionne localement, il évite d'envoyer d'énormes volumes de données pour une analyse externe. Ishai Yaari, cofondateur et PDG, explique que les fournisseurs de monitoring reposent sur un modèle économique d'extraction de données, sans incitation réelle à réduire les coûts. Leur plateforme fonctionne en parallèle des outils existants et peut réduire les dépenses jusqu'à 90 %. Nati Shalom, directeur technique, a ajouté que l'industrie a gaspillé des années sur des outils passifs et coûteux, et que les tentatives récentes d'y ajouter des grands modèles de langage n'ont pas vraiment changé la situation sur le terrain.