Что такое SaaSpocalypse и почему облачные гиганты боятся, что клиенты начнут писать код сами?
NewsMakerКак Datadog спасает облачный бизнес от самодельных нейросетей.
Datadog готовится выпустить обновлённую ИИ-модель, которая, по замыслу компании, поможет избежать так называемого SaaSpocalypse - ситуации, когда клиенты используют искусственный интеллект для создания собственных инструментов вместо покупки готовых SaaS-решений.
Вендор средств мониторинга и наблюдаемости (observability) уже разработал модель Toto-Open-Base со 151 миллионом параметров. Согласно техническому описанию , модель обучена на более чем двух триллионах точек данных временных рядов - крупнейшем наборе предобучения среди всех открытых фундаментальных моделей для временных рядов. Все обучающие данные Datadog собрала в ходе работы собственных облачных сервисов мониторинга.
В разговоре с изданием The Register директор по продукту Янбин Ли рассказала , что компания уже работает над следующей версией модели, но рассматривает разработку не как самоцель. «Какова роль SaaS-компании? Постоянно двигать инновации в своей предметной области», - пояснила Ли. Для Datadog задача сводится к созданию модели, заточенной именно под наблюдаемость, а не к использованию универсальных языковых моделей общего назначения.
По словам Ли, собственный ИИ даёт Datadog два преимущества. Во-первых, искусственный интеллект становится частью платформы и не требует от клиентов оплаты токенов стороннего сервиса. Во-вторых, специализированные агенты точнее обнаруживают и предсказывают аномалии. Ли утверждает, что агент Datadog для обеспечения надёжности (site reliability) уже умеет расследовать инциденты, проводить анализ первопричин и предлагать меры по устранению неполадок.
Datadog готовится выпустить обновлённую ИИ-модель, которая, по замыслу компании, поможет избежать так называемого SaaSpocalypse - ситуации, когда клиенты используют искусственный интеллект для создания собственных инструментов вместо покупки готовых SaaS-решений.
Вендор средств мониторинга и наблюдаемости (observability) уже разработал модель Toto-Open-Base со 151 миллионом параметров. Согласно техническому описанию , модель обучена на более чем двух триллионах точек данных временных рядов - крупнейшем наборе предобучения среди всех открытых фундаментальных моделей для временных рядов. Все обучающие данные Datadog собрала в ходе работы собственных облачных сервисов мониторинга.
В разговоре с изданием The Register директор по продукту Янбин Ли рассказала , что компания уже работает над следующей версией модели, но рассматривает разработку не как самоцель. «Какова роль SaaS-компании? Постоянно двигать инновации в своей предметной области», - пояснила Ли. Для Datadog задача сводится к созданию модели, заточенной именно под наблюдаемость, а не к использованию универсальных языковых моделей общего назначения.
По словам Ли, собственный ИИ даёт Datadog два преимущества. Во-первых, искусственный интеллект становится частью платформы и не требует от клиентов оплаты токенов стороннего сервиса. Во-вторых, специализированные агенты точнее обнаруживают и предсказывают аномалии. Ли утверждает, что агент Datadog для обеспечения надёжности (site reliability) уже умеет расследовать инциденты, проводить анализ первопричин и предлагать меры по устранению неполадок.