يقوم Thoras.ai بأتمتة تخصيص الموارد لأحمال عمل Kubernertes

عندما غزا الاتحاد السوفييتي أفغانستان في عام 1979، لم يكن مؤسسا Thoras.AI، نيلو رحماني وجنيفر رحماني، مجرد وميض في عيون والديهما، لكن والديهما اضطرا إلى الفرار مع أشقائهم الأكبر سناً. وفي نهاية المطاف، انتهى بهما الأمر بالهجرة إلى الولايات المتحدة والاستقرار في شمال فيرجينيا، حيث أنجبا فتاتين توأمتين، اللتين كبرتا لتصبحا مهندستين وتعملان في Slack وDoD على التوالي، مما يساعد في تنفيذ الحلول السحابية الأصلية.

في وظائفهما السابقة، أدركت الأخوات رحماني وجود مشكلة تتعلق بكيفية حصول المهندسين على أعباء عمل Kubernetes، والاعتماد كثيرًا على الحدس وعدم كفاية البيانات، وبعد أن ورثوا بعضًا من شجاعة والديهم، قرروا ترك وظائفهم المريحة وإطلاق Thoras.ai. لحل المشكلة.

أعلنت الشركة اليوم عن استثمار ما قبل التأسيس بقيمة 1.5 مليون دولار.

وقال نيلو رحماني، الرئيس التنفيذي للشركة، لـ TechCrunch: “تتكامل Thoras بشكل أساسي مع الخدمة السحابية وتراقب باستمرار استخدام تلك الخدمة”. “لذا فإن الهدف ليس فقط التنبؤ بالطلب، ولكن أيضًا توسيع نطاق التطبيق بشكل مستقل لأعلى أو لأسفل تحسبًا لزيادة حركة المرور أو انخفاض حركة المرور”. كما أن لديه القدرة على إخطار المهندس بوجود مشكلة في الأداء بهدف فهم أن هناك مشكلة قبل أن تتفجر وتتحول إلى شيء أكثر خطورة.

لقد أطلقوا الشركة مباشرة بعد الأول من العام وأغلقوا تمويلهم الأولي قبل بضعة أسابيع فقط. لقد أطلقوا بالفعل الإصدار الأول من المنتج ويعملون في بيئات العملاء المباشرة ويحققون الإيرادات، وكلها علامات إيجابية لبدء التشغيل في مرحلة مبكرة مثل هذه.

على الرغم من أن المؤسسين لم يرغبوا في الخوض في الكثير من التفاصيل حول ما يحدث في الواجهة الخلفية، فإن التطبيق يتصل مباشرة ببيئة تطوير الشركة دون الحاجة إلى واجهات برمجة التطبيقات (APIs)، وعدم انتقال المعلومات ذهابًا وإيابًا، حيث كان الأمان والخصوصية عاملين أساسيين. عامل التصميم الرئيسي بالنسبة لهم. يرى المطورون لوحة معلومات تحتوي على معلومات أساسية حول موارد التطبيق، وتقول إنهم أمضوا الكثير من الوقت في التأكد من أنهم يقدمون تجربة مستخدم جذابة بصريًا في لوحة المعلومات.

اعتمادات الصورة: Thoras.AI

فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي، تستخدم الشركة حاليًا التعلم الآلي القائم على المهام بشكل أكبر من الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغات الكبيرة (LLMs). “إن الكثير من المشاكل التي نواجهها هي قضايا نظامية، وهناك الكثير من الأرقام المعنية. وقالت: “وبالتالي يمكن استخدام التعلم الآلي التقليدي والذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالشكل الذي يبدو عليه الاستهلاك”. هذا لا يعني أنهم لا يتوقعون استخدام LLMs في المستقبل، لكنهم يريدون الآن أن يكونوا أكثر استباقية في البحث عن المشكلات المحتملة. إنهم يرون أن LLMs أكثر فائدة في استكشاف الأخطاء وإصلاحها بعد حدوثها في مرحلة ما أثناء قيامهم بملء المنتج.

“لدينا بالتأكيد منتجات في خريطة الطريق الخاصة بنا تستفيد من LLMs، ولكن معالجة اللغة الطبيعية مفيدة للغاية في الموقف الذي يوجد فيه الكثير من الكلمات، وفي الوقت الحالي، نريد الوصول إلى جذر المشكلة قبل أن تحدث فعليًا وقالت: “يحدث ذلك بدلاً من مجرد مراجعة السجلات لمعرفة ما حدث ولماذا حدث بعد وقوعه”.

ومن المؤكد أن كلاهما يدرك أنه لو بقي والديهما في أفغانستان، فربما لم يحصلا على نفس الفرص التعليمية، ناهيك عن القدرة على بدء مشروعهما الخاص. “لا يمر يوم دون أن أفكر فيه كم أنا محظوظ بكوني في بلد يمكنني فيه تحقيق أحلامي. قال نيلو: “أتحدث عن ذلك طوال الوقت”. وأضافت جنيفر: “أعتقد أن هذا يساعدنا بالتأكيد على العمل بأقصى ما نستطيع وتحقيق النجاح”.

تمت قيادة الاستثمار الأولي اليوم بشكل مشترك من قبل Storytime Capital وFocal VC بمشاركة من Hustle Fund وPrecursor Ventures وPitch Fund والعديد من المستثمرين الملائكيين الاستراتيجيين الذين لم يتم ذكر أسمائهم.