Observability untuk sistem berbasis AI kini menghadapi tantangan baru seiring meningkatnya otonomi agen-agen cerdas. Groundcover, startup observability berusia empat tahun, baru saja mengumumkan pendanaan Seri C senilai 100 juta dolar yang dipimpin One Peak, menjadikan total pendanaannya mencapai 160 juta dolar. Perusahaan ini mengklaim telah memiliki lebih dari 250 pelanggan berbayar dan mencatatkan pertumbuhan pendapatan berulang tahunan tiga kali lipat dalam setahun terakhir.
Argumen utama Groundcover adalah bahwa ledakan data telemetri dari aplikasi AI, termasuk eksekusi prompt, latensi model, konsumsi token, pipeline retrieval, dan perilaku agen, membuat model harga berbasis volume data tradisional menjadi tidak berkelanjutan. Perusahaan-perusahaan seperti Datadog, Dynatrace, New Relic, dan Grafana yang telah lama mendominasi pasar observability dibangun di atas arsitektur SaaS yang menyimpan data di infrastruktur vendor. Groundcover justru menawarkan pendekatan bring-your-own-cloud (BYOC), di mana data plane tetap berada di lingkungan AWS, Azure, atau Google Cloud milik pelanggan.
Model ini memungkinkan perusahaan menghindari biaya ingest data yang melonjak seiring pertumbuhan beban kerja AI. Penetapan harga Groundcover didasarkan pada jumlah host yang dipantau, bukan volume telemetri. Pendekatan ini memberikan prediktabilitas biaya yang lebih baik bagi tim infrastruktur yang sering kesulitan mengelola tagihan observability yang fluktuatif.
Salah satu diferensiasi teknis utama Groundcover adalah penggunaan eBPF untuk pengumpulan data otomatis tanpa instrumentasi kode manual. Teknologi ini memungkinkan visibilitas mendalam dari infrastruktur hingga beban kerja AI dengan overhead minimal. Meski eBPF kini digunakan banyak vendor observability, Groundcover mengklaim keunggulannya terletak pada integrasi eBPF dengan arsitektur BYOC dan kompatibilitas OpenTelemetry dalam satu platform.
Dampak penting yang belum banyak dibahas adalah bagaimana model BYOC ini mendukung kepatuhan terhadap regulasi kedaulatan data di berbagai yurisdiksi. Perusahaan yang beroperasi di sektor keuangan atau pemerintahan sering kali diwajibkan menyimpan data operasional secara lokal; arsitektur Groundcover secara langsung mengakomodasi kebutuhan tersebut tanpa perlu konfigurasi tambahan yang rumit. Selain itu, pendekatan ini juga memfasilitasi strategi multi-cloud yang semakin umum di kalangan enterprise, karena pelanggan dapat mempertahankan kontrol penuh atas lokasi penyimpanan telemetri di masing-masing penyedia cloud.
Groundcover juga memperkenalkan Agent Mode yang memungkinkan investigasi insiden menggunakan bahasa alami. Visi jangka panjangnya adalah menjadikan observability sebagai mekanisme umpan balik bagi agen AI itu sendiri, sehingga konteks produksi dapat digunakan untuk memperbaiki kode secara otonom. Saat ini manusia masih berada dalam loop persetujuan, namun otonomi diharapkan meningkat secara bertahap.
Meski demikian, Groundcover menghadapi persaingan ketat dari vendor mapan yang telah memiliki ekosistem integrasi matang dan dukungan enterprise yang luas. Keberhasilan pendekatan arsitektur baru ini akan bergantung pada apakah enterprise benar-benar menyimpulkan bahwa model observability lama tidak lagi memadai untuk era agen AI yang semakin otonom.
