Tsuga ist ein Observability-Unternehmen f\u00fcr die KI-\u00c4ra mit Hauptsitz in Paris. S\u00e9bastien Deprez und ich haben es gegr\u00fcndet, nachdem wir viele Jahre in dieser Branche gearbeitet hatten \u2013 unter anderem bei Datadog, das unser vorheriges Unternehmen Madumbo im Jahr 2018 \u00fcbernommen hatte. Was wir dabei immer wieder beobachtet haben: Das vorherrschende Modell, bei dem Kunden ihre gesamte Telemetrie in die Cloud eines Anbieters \u00fcbertragen und eine Rechnung erhalten, deren Kosten mit jedem Host und jedem Gigabyte steigen, ger\u00e4t genau in dem Moment an seine Grenzen, in dem KI-Workloads die Datenmengen explodieren lassen. Deshalb haben wir Tsuga so konzipiert, dass die L\u00f6sung in der eigenen Cloud des Kunden l\u00e4uft, die Daten unter dessen eigener Governance bleiben und alles auf offenen Standards basiert. Dadurch gewinnen Engineering-Teams Kontrolle zur\u00fcck und erhalten zugleich besser planbare Kosten.<\/p>\n\n\n\n
Ich habe aus n\u00e4chster N\u00e4he erlebt, wie wertvoll Observability ist \u2013 und zugleich, wo das Modell an seine Grenzen st\u00f6\u00dft. Am deutlichsten zeigt sich das an den Kosten. F\u00fcr viele Unternehmen ist Observability inzwischen der zweitgr\u00f6\u00dfte IT-Kostenblock nach der Cloud-Infrastruktur und w\u00e4chst oft schneller als der Nutzen, den sie stiftet. Um diese Kosten einzud\u00e4mmen, verwerfen oder sampeln Teams regelm\u00e4\u00dfig Telemetriedaten. Das bedeutet jedoch, dass sie genau die Daten wegwerfen, die sie ben\u00f6tigen, wenn etwas schiefgeht. Im Jahr 2023 haben wir \u00fcber eine neue Herausforderung nachgedacht, uns zun\u00e4chst etwas Abstand von der Branche genommen und verschiedene n\u00e4chste Schritte gepr\u00fcft. Nach einiger Zeit sind wir wieder bei Observability gelandet \u2013 allerdings nicht bei einer weiteren Plattform, die Kunden dazu zwingt, ihre Daten zu verschieben, sondern bei einem Modell, das die Daten in der Cloud des Kunden bel\u00e4sst und die Aufschl\u00e4ge entfernt, die die Kosten so schwer vorhersehbar machen.<\/p>\n\n\n\n
Unsere Mission ist es, Observability f\u00fcr jedes Unternehmen, das in der KI-\u00c4ra entwickelt, zu einem Wettbewerbsvorteil zu machen \u2013 mit Hyperscale, Intelligenz und voller Kontrolle f\u00fcr den Kunden. In der Praxis bedeutet das: Observability l\u00e4uft in der eigenen Cloud, basiert auf OpenTelemetry und offenen Formaten, sodass kein Lock-in-Effekt entsteht, und die Preise sind transparent, sodass die Kosten nicht mit jedem gesammelten Gigabyte proportional wachsen. Umgesetzt wird das \u00fcber ein Modell, das wir \u201eSoftware as a Service\u201d nennen. Wir betreiben und managen die Plattform, w\u00e4hrend Deployment und Daten vollst\u00e4ndig beim Kunden bleiben. Unser interner Leitsatz bringt es gut auf den Punkt: Managed by Tsuga, owned by you. Um diese Vision zu realisieren, haben wir Branchenexperten ins Team geholt. Sie haben Produkte in extremem Ma\u00dfstab entwickelt und Enterprise-L\u00f6sungen bei Unternehmen wie Palantir, Cognition, Kong, Datadog oder Grafana Labs verkauft.<\/p>\n\n\n\n
Wir richten uns vor allem an Gro\u00dfunternehmen und stark wachsende Technologieunternehmen, deren Datenvolumen und Anforderungen an Zuverl\u00e4ssigkeit so schnell gewachsen sind, dass klassische Observability-Modelle diese nicht mehr wirtschaftlich abbilden k\u00f6nnen. Meist sind es Organisationen mit erheblicher Skalierung, die h\u00e4ufig strenge Anforderungen an Datenresidenz oder Compliance haben. Zudem verf\u00fcgen sie zunehmend \u00fcber KI-Systeme, die Telemetriedaten erzeugen, die sich unter einem herk\u00f6mmlichen SaaS-Modell nicht wirtschaftlich speichern lassen. F\u00fcr diese Kunden stehen vor allem drei Herausforderungen im Mittelpunkt: Sie m\u00f6chten vollst\u00e4ndige Sichtbarkeit behalten, ohne aus Kostengr\u00fcnden Daten verwerfen zu m\u00fcssen, die Daten innerhalb der eigenen Governance und Jurisdiktion halten und Abh\u00e4ngigkeiten von propriet\u00e4ren Formaten eines einzelnen Anbieters vermeiden. H\u00e4ufig kommt der Wunsch hinzu, Best Practices team\u00fcbergreifend zu verankern, damit Organisationen mit KI schneller werden k\u00f6nnen, ohne die Qualit\u00e4t der ausgelieferten Produkte zu verschlechtern.<\/p>\n\n\n\n
Die KI-getriebene Entwicklung vergr\u00f6\u00dfert eine bestehende L\u00fccke: Logs, Metriken und Traces wachsen seit Jahren deutlich schneller als die IT-Budgets. Autonome Codegenerierung, LLM-Traces und -Evals sowie kurzlebige Microservices vervielfachen diese Telemetrie nun noch einmal, sodass sie von vielen bestehenden Stacks nicht mehr verarbeitet werden kann. Die erste neue Anforderung ist deshalb wirtschaftlicher Natur: Unternehmen m\u00fcssen alles beobachtbar halten k\u00f6nnen, ohne dass die Kosten explodieren. Die zweite Anforderung ist der disziplinierte Einsatz von Intelligenz. <\/p>\n\n\n\n
Genau hier unterscheidet sich unser Ansatz von vielen anderen am Markt: Wir liefern keinen autonomen SRE-Agenten, den man einfach auf Produktionssysteme ansetzt und dann das Beste hofft. Stattdessen stellen wir deterministische ML-Algorithmen bereit, um die Menge der zu analysierenden Daten zu reduzieren. Wir machen Telemetrie- und Architektur\u00e4nderungen im System sichtbar und liefern Skills sowie MCP- und CLI-Infrastruktur. Damit k\u00f6nnen Teams ihre eigenen Observability-Agenten oder AI-SREs entwickeln. Dar\u00fcber liegt eine Intelligence-Schicht, die deutlich mehr Telemetrie zur Verf\u00fcgung stellt als die meisten Observability-Systeme. Sie begrenzt den Handlungsspielraum dieser Agenten, kontrolliert den Token-Verbrauch und stellt sicher, dass sie nur innerhalb des definierten Aufgabenumfangs agieren. Wir nennen das \u201eBring your own Agent\u201d.<\/p>\n\n\n\n
Wir haben bereits j\u00e4hrliche Ums\u00e4tze in Millionenh\u00f6he unter Vertrag. Der wichtigste Treiber ist relativ klar: Wir l\u00f6sen ein Problem, das gro\u00dfe Engineering-Organisationen akut und dauerhaft betrifft. Sobald Teams sehen, dass sie ihre Daten behalten, eine vollst\u00e4ndige Datenqualit\u00e4t bewahren und zugleich ihre Kosten planbar machen k\u00f6nnen, w\u00e4hrend ihre gesamte Observability in einer einheitlichen Ansicht zusammenl\u00e4uft, die SREs, Entwickler und ganze IT-Teams tats\u00e4chlich nutzen und gern verwenden, werden Gespr\u00e4che schnell konkret. Dabei spielt das BYOC-Modell eine gro\u00dfe Rolle, da Kunden Tsuga einf\u00fchren k\u00f6nnen, ohne sensible Telemetrie aus der eigenen Umgebung herauszubewegen. Dadurch wird eine wesentliche H\u00fcrde in Beschaffung und Compliance beseitigt. Zus\u00e4tzlich senkt die Tatsache, dass Tsuga auf OpenTelemetry basiert, die Einstiegsh\u00fcrde, da Teams uns einf\u00fchren k\u00f6nnen, ohne alles neu instrumentieren zu m\u00fcssen, was sie bereits betreiben.<\/p>\n\n\n\n
Zu kundenspezifischen Details m\u00f6chte ich lieber nicht sprechen, aber ich kann die Muster beschreiben, die wir beobachten. F\u00fcr Medienorganisationen sind planbare Kosten und Data Governance von enormer Bedeutung, da das Telemetrievolumen gro\u00df ist und Daten h\u00e4ufig eine bestimmte Jurisdiktion nicht verlassen d\u00fcrfen. F\u00fcr schnell wachsende Technologieunternehmen steht dagegen meist im Vordergrund, beim Skalieren die vollst\u00e4ndige Sichtbarkeit zu behalten, ohne dass die Observability-Kosten schneller wachsen als das Gesch\u00e4ft selbst. Der gemeinsame Nenner ist: Diese Unternehmen wollen alles in einer einheitlichen Ansicht sehen, ihre Daten unter eigener Kontrolle halten und eine Bindung an einen einzelnen Anbieter vermeiden. Genau daf\u00fcr wurde das Modell aus BYOC und offenen Standards entwickelt.<\/p>\n\n\n\n
Die 35 Millionen US-Dollar aus der Series A erm\u00f6glichen es uns, bei den zwei wichtigsten Themen schneller voranzukommen: dem weiteren Ausbau der Plattform und dem Customer Success. Die Bedeutung liegt weniger in der reinen Summe als in dem Vertrauen, das sie in die von uns definierte Kategorie ausdr\u00fcckt. \u201eAI-native resilient observability\u201d \u2013 also kein weiterer Anbieter im klassischen Markt. Konkret finanziert diese Finanzierungsrunde die Arbeit unserer Ingenieure entlang unserer Roadmap, die Intelligence-Schicht, mit der Observability-Agenten eingegrenzt und gesteuert werden, sowie die Teams, die Unternehmen dabei unterst\u00fctzen, dieses Modell in gro\u00dfem Ma\u00dfstab einzuf\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n
Diese Frage sollten Sie eigentlich den Investoren stellen. Was wir gesehen haben: Investoren, die diesen Markt gut kennen, haben sowohl die Gr\u00f6\u00dfe des Problems als auch die Tatsache erkannt, dass sich das bestehende Modell nicht weit genug anpassen l\u00e4sst, um es zu l\u00f6sen. Die Kombination aus einem gro\u00dfen, wachsenden Markt und einem grundlegend anderen Ansatz \u2013 die Daten bleiben in der Cloud des Kunden, die Preisgestaltung ist transparent und die Plattform basiert auf offenen Standards \u2013 hat offenbar \u00fcberzeugt. F\u00fcr uns ging es ebenso darum, die richtigen Partner auszuw\u00e4hlen. Menschen, die unsere Vision teilen und uns dabei unterst\u00fctzen k\u00f6nnen, Observability dorthin zu bringen, wo der Markt hingeht, statt dort zu bleiben, wo er bisher war. Es ist sehr wertvoll, Investoren an Bord zu haben, die uns \u00fcber mehrere Finanzierungsrunden hinweg begleiten und die Entwicklung verstehen. Das erlaubt uns, mit \u00dcberzeugung statt mit Vorsicht zu handeln.<\/p>\n\n\n\n
Die klassische Observability wird in der Regel \u00fcber eine Mischung aus Verbrauch und Lizenzen bepreist. Die Rechnung steigt also mit dem Datenvolumen, der Anzahl der Hosts und mit jedem Engineer, der Zugriff ben\u00f6tigt. So ist Observability in vielen IT-Budgets still und leise zu einem der gr\u00f6\u00dften Kostenbl\u00f6cke geworden. Da wir direkt in der Cloud des Kunden laufen und die Software separat bepreisen, entkoppeln wir die Kosten von der reinen Nutzungsskala. Dadurch ver\u00e4ndert sich die Wirtschaftlichkeit strukturell, da Kunden direkt von ihren eigenen Cloud-Commitments und Rabatten profitieren, anstatt einen Anbieter daf\u00fcr zu bezahlen, ihnen Kapazit\u00e4t weiterzuverkaufen. F\u00fcr die meisten Unternehmen ist der Vorteil offensichtlich: Sie behalten ihre Daten, geben ihren Teams vollen Zugriff, ohne pro Seat bestraft zu werden, und k\u00f6nnen die Kosten f\u00fcr Observability endlich planen.<\/p>\n\n\n\n
Wir beobachten, dass sich dieses Thema von einem Nice-to-have zu einer echten Anforderung entwickelt \u2013 insbesondere bei Unternehmen in regulierten Branchen sowie bei Firmen, die mit solchen Unternehmen zusammenarbeiten. Das gilt ebenso f\u00fcr europ\u00e4ische, brasilianische, kanadische, indische und andere Organisationen, die klare Anforderungen an Datenresidenz haben. Operationale Telemetrie ist deutlich sensibler als von vielen angenommen. Logs und Traces k\u00f6nnen die Struktur eines Unternehmens, Vorf\u00e4lle, teilweise Kundendaten sowie technische Informationen oder Gesch\u00e4ftsgeheimnisse enthalten. <\/p>\n\n\n\n
Wenn diese Daten innerhalb der Grenzen des Kunden bleiben, entf\u00e4llt eine ganze Risikokategorie \u2013 und zugleich entf\u00e4llt viel Reibung bei der Beschaffung. Unser Modell ist genau daf\u00fcr ausgelegt: Die Daten bleiben unter der Governance des Kunden und durchlaufen nie die Umgebung eines Anbieters. Compliance wird damit zu einer Eigenschaft der Architektur und nicht zu einem Versprechen im Vertrag. Da KI-Systeme immer mehr dieser Daten erzeugen und die Regulierung darum herum strenger wird, erwarten wir, dass diese Anforderung eher zur Regel als zur Ausnahme wird.<\/p>\n\n\n\n
Die ehrliche Herausforderung ist die etablierte Marktposition der Incumbents. Die gro\u00dfen Anbieter haben Skaleneffekte, gro\u00dfe Field-Organisationen und sind seit Jahren in den von uns angepeilten Accounts pr\u00e4sent. Wir machen daraus einen Vorteil, indem wir klar kommunizieren, wer wir sind: keine g\u00fcnstigere Version eines etablierten Anbieters, sondern ein besseres Produkt und ein anderes Modell, das f\u00fcr die zuk\u00fcnftige Entwicklung des Marktes ausgelegt ist. Diese Klarheit kommt bei Teams an, die t\u00e4glich die Grenzen des Status quo sp\u00fcren. Europ\u00e4isch zu sein, ist hier au\u00dferdem eine echte St\u00e4rke und kein Nachteil. Datenresidenz, Souver\u00e4nit\u00e4t und offene Standards sind zunehmend genau das, wonach gro\u00dfe Kunden fragen \u2013 und genau darauf sind wir ausgelegt. Entscheidend ist, Deployment f\u00fcr Deployment zu beweisen, dass ein fokussiertes Unternehmen bei den heute wirklich wichtigen Themen schneller und besser agieren kann als ein breit aufgestellter Anbieter.<\/p>\n\n\n\n
In drei bis f\u00fcnf Jahren m\u00f6chte ich, dass AI-native Resilient Observability als eigene Kategorie verstanden wird und Tsuga als das Unternehmen gilt, das diese Kategorie definiert hat. Konkret bedeutet das, dass Tsuga zur Standardgrundlage f\u00fcr Observability bei Unternehmen wird, die ernsthaft f\u00fcr die KI-\u00c4ra entwickeln \u2013 und das \u00fcberall auf der Welt. Unser Modell aus kundeneigenem Deployment und offenen Standards sollte dann als vern\u00fcnftige Ausgangsbasis gelten. Auf der Produktseite ist f\u00fcr mich der wichtigste Meilenstein, die Intelligence-Schicht so weit zu entwickeln, dass Teams regelm\u00e4\u00dfig ihre eigenen Observability-Agenten sicher und kontrolliert auf Tsuga bauen und steuern k\u00f6nnen. Darunter liegt der Ma\u00dfstab, der wirklich z\u00e4hlt: dauerhaftes Vertrauen. Die Unternehmen, die wir bedienen, legen ihre operativ sensibelsten Daten in unser Modell. Dieses Vertrauen immer wieder zu verdienen, ist der Meilenstein, von dem alles andere abh\u00e4ngt.<\/p>\n\n\n\n
Gehen Sie von einem Problem aus, das Sie selbst erlebt haben, statt von einem, das Sie nur beobachtet haben. Im Deep-B2B-Bereich merken K\u00e4ufer den Unterschied sofort. Wir haben Jahre in dieser Branche verbracht und ihre Grenzen aus erster Hand gesp\u00fcrt. Genau das hat es uns erm\u00f6glicht, mit ungeduldigen Kunden schnell voranzukommen, die nicht die Zeit haben, einem Gr\u00fcnder das Gesch\u00e4ft erst beizubringen. Die Glaubw\u00fcrdigkeit, die dadurch entsteht, dass man selbst in der Situation der Kunden war, ist mehr wert als jeder Pitch.<\/p>\n\n\n\n
Seien Sie ehrlich, ob Sie eine bessere Version von etwas Bestehendem entwickeln \u2013 oder etwas grunds\u00e4tzlich Neues. Und dann verpflichten Sie sich dazu. Wir sind kein kosteng\u00fcnstigerer Incumbent, sondern ein anderes Modell. H\u00e4tten wir versucht, beides zugleich zu sein, h\u00e4tte das sowohl die Geschichte als auch das Produkt geschw\u00e4cht. Die eigene Kategorie zu w\u00e4hlen, auch wenn das schwieriger ist, als sich in eine bestehende Schublade einzuordnen, erm\u00f6glicht es einem fokussierten Unternehmen, bei den entscheidenden Themen schneller und besser zu sein als ein viel gr\u00f6\u00dferes Unternehmen.<\/p>\n\n\n\n
Stellen Sie in jeder Funktion der Organisation exzellente, hochmotivierte Menschen ein. Heute kommt hinzu, dass diese Menschen wirklich gut darin sein und Interesse daran haben sollten, KI-Tools zu nutzen \u2013 aber mit dem Menschen klar im Bilde. Der Hebel, den diese Tools einem kleinen Team geben, ist real. Wir nutzen sie intensiv, im Engineering ebenso wie im Business. Gleichzeitig ist der menschliche Faktor entscheidend, um etwas zu entwickeln, das Menschen wirklich gern nutzen. Es ist dasselbe Prinzip, das im Kern unseres Produkts steckt: KI sollte qualifizierte Menschen innerhalb klarer Grenzen beschleunigen, aber nicht das Urteilsverm\u00f6gen ersetzen, das die Arbeit sauber und belastbar h\u00e4lt.<\/p>\n\n\n\n
Bildcredits Tsuga<\/p>\n\n\n\n
Wir bedanken uns bei\u00a0Gabriel-James Safar<\/a>\u00a0f\u00fcr das Interview<\/p>\n\n\n\n Aussagen des Autors und des Interviewpartners geben nicht unbedingt die Meinung der Redaktion und des Verlags wieder.<\/p>\n\n\n\n