Honeycomb (融资$85M)

背景

公司创立于2015年，创始人来自Parse（Backend-as-a-Service公司，帮助用户快速搭建手机应用的后端）。公司发展至今总共融资$85M，来自如下投资机构和个人。

CEO/Co-founder：Christine Yen，MIT麻省理工计算机系本科。2015年创办Honeycomb，担任首席人力官（CPO），后于2019年担任CEO。Honeycomb之前，2012年起在Parse（mobile backend as a service，基于Mongodb或Postgre）做Engineer，2013年被Facebook收购，收购后负责整合Cassandra（FB的BigTable）。

CTO/Co-founder：Charity Majors，University of Idaho，2015年创办Honeycomb，先期担任CEO，2019年担任CTO至今。2012年加入Parse，担任Infrastructure Tech Lead。再之前在一系列公司担任System Engineer。

Honeycomb团队总共101人，基本上男女各占50%。比较有意思的是，Honeycomb的Software Engineers只有3人。

创新

Honeycomb认为可观测性是分布式系统运维的交互式Debug工具。

Charity之前的公司Parse被Facebook收购后，在整合Facebook产品中，深度使用了Scuba项目。Scuba是Facebook开发的一个分析工具，在优先满足实时性的条件下，实现交互式的、增量的大数据分析数据检索。Scuba让Charity感到可以用Scuba为分布式系统构建可观测性，由此创建了Honeycomb。

可以认为，Honeycomb主要创新源自Scuba与分布式系统排障的结合。即Charity所说的用软件工程的方式调试分布式系统。值得注意的是，Scuba在facebook不仅仅用于SRE，还用来做业务分析、测试分析、趋势分析等。Scuba论文（Scuba: Diving into Data at FacebookScuba: Diving into Data at Facebook, VLDB 2013）的一作Lior Abraham 2013年就创立了http://scuba.io，这个初创成立，用于做用户体验分析。但相比http://honeycomb.io融资$85M，http://scuba.io融资只有$40M。这从某个方面说明了可观测性技术主要还是用于IT系统，而不是业务系统。

体验

Honeycomb产品有出色的体验平台。Play With Live Honeycomb Software Scenarios | Honeycomb

Observe （融资$42M）

背景

Observe 由 Sutter Hill Ventures 于 2017 年 11 月创立。创始团队来自Snowflake、Splunk 和 Wavefront。Observe融资来自Debt-financing led by Mike Speiser, Managing Partner at Sutter Hill Ventures (SHV)。早期投资人包括：Michael Dell（DELL、EMC CEO）、Frank Slootman（Snowflake、ServiceNow CEO）、Scott Dietzen（Pure Storage CEO）。

创始团队Jacob Leverich来自 Splunk，Jonathan Trevor来自 Wavefront，Jon Watte来自 Roblox，Philip Unterbrunner来自 Snowflake，通过 Facebook 加入了团队。

CEO Jeremy Burton 在2018 年末加入。他是Snowflake 董事，Sutter Hill Ventures的EIR。曾经是DELL的CMO，EMC、Symantec、Oracle的SVP等高管。

创新

Observe认为可观测性从根本上说是一个数据问题。

Observe 专注于一个名为Observability的新市场部分，它有望取代 $20B以上的日志分析（Splunk）、基础设施监控（Datadog）和应用程序性能管理（New Relic）市场。

Snowflake的魔力是用普通的SQL查询规模空前的数据。Snowflake加速的是SQL的查询速度，而不是SQL语句的预编译速度。对海量数据来说，预编译可能需要几分钟，但查询需要几天。基于Snowflake的SQL魔力，Observe要做真正推动Snowflake前进的那0.1%的人。因为Observe向Snowflake发送他们从未见过的可怕查询条件。

Observe 的定价模型很简单。它有两个组件，存储数据和查询数据。存储成本反映了当前的 Amazon S3 定价加上处理摄取数据的小额费用。查询数据会消耗“Observe Credits”。当用户使用 Observe 并从他们支付的产品中获得价值时，当他们不使用 Observe 时，他们不会为此付费。

Observe CEO Jeremy说：“我们将把所有使用数据放入产品中，这样客户就可以准确地知道他们正在消费什么，这是过去企业软件的对立面”。注意，这种思想跟Snowflake CEO Slootman的思想如出一辙。

体验

Observe没有sandbox体验，只有一个视频的demo。这个视频描述了如何从Slack告警找到某容器Pod里的程序owner的整个过程。整个检索过程很有启发。Observe Product Features - Observe Everything

Lightstep （融资$70M，被收购）

背景

Lightstep创办于2015年，创始人及CEO是Google Dapper的作者Ben Sigelman，他也是OpenTracing、OpenCensus和OpenTelemetry的发起者。目前的CTO曾在Twitter工作6年。Twitter曾开发Zipkin（Twitter版Dapper）。

Ben提到，大约在 2004 年，Google 运行着数千个可独立扩展的服务（今天它们被称为“微服务”），而 Dapper 能够跨服务边界自动跟踪用户请求，让开发人员和操作员清楚地了解为什么一些请求很慢，而另一些请求则以错误消息结束。Dapper为了应对被监控系统的规模，只集中记录了 0.01% 的性能数据。

Lightstep不是对 Dapper 的重新实现，而是对其价值主张的演变和扩展。Lightstep可以分析 100.0% 的交易数据，而不是像使用 Dapper 那样分析 0.01% 的数据。这种独特且技术复杂的方法使Lightstep的客户可以自由地专注于对其业务最重要的性能问题，通过详细的端到端跟踪直接找到根本原因，并且所有这些都是实时的。

2021年被ServiceNow收购。

创新

在 APM 的全盛时期（2015 年左右，火热的 New Relic 和 AppDynamics），价值主张是：“只需一个神奇的agnet，你就永远不需要思考你的一个（单体）应用程序失效的原因！”。但后来一切都变了，APM 无法随之改变。

Ben指出，APM 最有价值的东西就是agent，因为他们提供了遥测技术。然而，OpenTracing、OpenCensus 和现在的 OpenTelemetry 使遥测变得可移植且免费。 过时的定价单位不仅不适合分析深层系统（大规模分布式），而且通常按主机或容器定价。这既不是成本单位，也不是价值单位。随着资源爆发增长，这种收费模式对客户来说是残酷的。

Lightstep 采集 100% 的事件数据，并汇总和分析以解决特定的高价值问题。例如，一位客户最近在他们的堆栈深处经历了一个特定后端的性能突然下降。事实证明，根本问题是他们的 100,000 名客户中的一位将他们的流量模式改变了 2000 倍。这在查看汇总跟踪统计信息后的几秒钟内就很明显，尽管他们估计仅查看日志、指标甚至单独的跟踪就需要几天时间。

体验

Play with Lightstep | Free interactive sandbox

Chronosphere（融资$254M）

背景

Martin Mao（CEO，亚马逊EC2团队，微软、Google）和Rob Skillington (CTO，M3的creator) 基于早期Uber工作的基础上创立了 Chronosphere，在那里他们建立了一个非常适合Uber业务需求的可观测性平台。他们构建的底层大规模指标存储技术最终开源为 M3。

公司成立2.5年，融资2.5亿美金（史上TOP10最快成长的独角兽SaaS，团队当时仅80人），投资者包括greylock等超一线基金。

创新

Chronosphere认为可观测性可以分为Know、Triage、Understand三个阶段来解决。

在应用程序出现问题时：

• 首先，需要尽快知晓（Know）故障。他们需要知道发生了什么以及何时以及哪些系统受到了影响。理想情况下，他们会在客户受到影响之前发现。
• 然后，需要诊断（Triage）故障。他们需要弄清楚有多少客户受到影响以及影响程度。从那里他们可以确定哪些团队需要参与以及它的优先级。
• 最后，需要理解（Understand）故障。他们需要了解有多少不同的服务受到影响以及哪些服务没有受到影响。他们会想知道他们可以采取哪些措施来确保它不会再次发生。

Chronosphere采用了两项技术创新：

1）超级Prometheus，解决Prometheus的如下问题：

• 多个Prometheus实例难以管理
• 多个Prometheus难以管理
• 开发人员不知道去哪个Prometheus查数据
• 数据不一致或不稳定
• 重复告警
• 没有内置的downsampling能力，只能保持一两周数据，无法月度、年度分析

2）超级分布式追踪，解决现有分布式追踪技术的如下问题：

• 获得完整的分布式追踪覆盖太难了
• 现有解决方案过于复杂且不直观
• 现有工具过于孤立，缺乏上下文
• 在整个系统中维护成本太高

Chronosphere的CEO同时预测，可观测性数据量（in-fly数据量）已经超过商业数据（数据库数据）。因此，未来可观测性数据分析市场也会随之而快速发展。

体验

目前看到的Chronosphere的产品界面都是Grafana的界面，大家可以下载M3并用Grafana展示其数据。

Cribl（融资$254M）

背景

三位创始人均来自Splunk。CEO Clint Sharp是网络、数据库及安全专家。CTO Ledion Bitincka在Splunk发明了Search-Time Schema，并领导设计了Hunk。Dritan Bitincka是Head of Product，前Splunk的服务团队创始成员。此外，公司销售VP来自AppDynamics。

CEO Clint在2009年时成为了Splunk客户，后来认识了 Splunk 团队，并在 2012 年去那里工作。2013 年，Clint和 Ledion 联手打造了一款名为 Hunk 的产品，在 Hadoop中分析静态原始日志。当时Clint就发现，分析原始日志非常痛苦，需要在客户处进行重度的实施。从那次经历中学到了许多重要的经验教训，因此，Cribl LogStream 的想法诞生了：可以作为机器数据的管道，将数据路由到最佳目的地，同时允许对in-fly的数据进行处理以实现安全管控、丰富标识或成本控制。该产品将针对 Splunk 和 Elasticsearch 等系统的客户，为他们处理原始的日志数据，并使构建基于正则表达式的字段提取或通过查找轻松丰富变得简单。最关键的是，它可支持客户已有的代理协议（如 Splunk Forwarder）或行业协议（如Syslog），并保证在交付到现有目的时只增加一个处理管道。

Cribl 2017年成立，至今融资$254M，拥有跟Chronosphere相匹敌的金额和豪华的投资机构。

创新

Cribl的产品有两个关键概念：Observability Pipeline，Observability Lake

1）Observability Pipeline：Cribl 对企业中的数据流采取了一种开放的方式。在其旗舰产品 LogStream 中，Cribl 发明了一种全新的、与供应商无关的方法来解析和路由流经企业 IT 系统的任何类型的事件数据。在这样做的过程中，Cribl 的 LogStream 不仅创建了一个可观测性管道，为 IT 系统提供了无与伦比的灵活性和控制力——它使公司可以自由地从各种最佳数据解决方案中选择自己的分析工具和存储目的地，而无需害怕供应商锁定，填补了 Splunk、Datadog 和 Exabeam 等工具的不足。

2）Observability Lake：可观测性湖的属性包括：

• 供应商中立：数据采用开放格式
• 经济高效：数据存储在最便宜的可用存储中
• Schema-agnostic：数据可以在没有预定义模式的情况下在写入时存储
• 格式无关：接受任何数据，包括配置文件或数据包捕获等内容
• 可查询：数据可以被查询质疑，或重放到另一个数据存储
• 可优化：读回的数据可以为快速查询进行优化，但默认情况下不是

可观测性湖不会取代现有的可观测性和安全解决方案——它会增强它们。可观测性湖不会提供时间序列数据库的成本和性能，也不会提供索引引擎的搜索速度或分布式跟踪解决方案的用户体验。可观测性湖为组织提供选择和控制权，它可能会采用现有可观测性解决方案的一些用例，但并非旨在取代它们。将可观测性湖视为提供“足够”的总括选项，直到您确定哪些数据是重要的，

体验

https://cribl.io/support/?

一句话总结

• Honeycomb：一帮Parse女侠，依托Facebook Scuba，为SRE们提供一个Dev们才有的交互式Debug工具。
• Observe：一帮EMC老炮儿，依托Snowflake，为Splunk、Datadog、New Relic用户提供性价比更高的解决方案呢。
• Lightstep：Google及Twitter工程师，依托增强版Dapper和Open Telemetry，为传统APM用户提供云时代的替代品。
• Chronosphere：一帮Uber工程师，依托超级Prometheus M3，为Prometheus用户提供告警、诊断、根因的三位一体解决方案。
• Cribl：一帮Splunk工程师，依托LogStream项目，为Splunk/ES客户建立统一的观测数据通道和观测数据湖。

最后

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