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Sequoia-gefördertes Empirik sammelt 21 Millionen US-Dollar ein, um Ausfälle vorherzusagen, bevor sie eintreten

Sequoia-gefördertes Empirik sammelt 21 Millionen US-Dollar ein, um Ausfälle vorherzusagen, bevor sie eintreten

24. Oktober 2026
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Sequoia-gefördertes Empirik sammelt 21 Millionen US-Dollar ein, um Ausfälle vorherzusagen, bevor sie eintreten

Bevor Avon Puri 2020 als Chief Digital and Information Officer zu Sequoia Capital stieß, leitete er über ein Jahrzehnt lang die Infrastrukturabteilung bei Rubrik und VMware. Vor drei Jahren, als Large Language Models ihr wahres Potenzial zu entfalten begannen, erkannten Puri zusammen mit einem weiteren Sequoia-IT-Leiter, Sudheer Dhurjati, dass KI dabei helfen könnte, eine große Herausforderung für Infrastruktur-Ingenieure autonom zu lösen: die Verhinderung von Technologieausfällen, bevor sie eintreten.

Die beiden Tech-Veteranen erkannten, dass sie anstelle von reaktiven Maßnahmen nach einem Systemausfall ein Werkzeug entwickeln könnten, um diese vorherzusagen. Diese Erkenntnis führte dazu, dass sie Empirik entwickelten, ein Produkt, das Systemänderungen verfolgt und deren potenzielle Kaskadeneffekte über die gesamte Infrastruktur hinweg ableitet.

Sequoia erkannte, dass Empirik eine neue Art von Observability-Tool sein könnte, das dabei hilft, Vorfälle zu verhindern und zu lösen. Nach der Inkubation des Startups im Jahr 2023 rekrutierte Sequoia Anfang dieses Jahres Kartik Chandrayana, ehemaligen CPO von Quantum Metric und VP für Observability bei Salesforce, als CEO.

Empirik gab am Dienstag bekannt, dass es als eigenständiges Unternehmen ausgegründet wird, nachdem es 21 Millionen US-Dollar an Seed-Finanzierung von Sequoia, Canapi und Alumni Ventures erhalten hatte.

„Es wurde immer viel Geld damit verbracht, Systeme am Laufen zu halten“, sagte Sequoia-Partner Bogomil Balkansky gegenüber TechCrunch und fügte hinzu, dass die meisten bestehenden Observability-Tools komplexe Systemabhängigkeiten nicht verstehen. Empirik sei, so seine Behauptung, eines der ersten dedizierten Tools, das sich auf die Verfolgung von Änderungen in massiven Umgebungen konzentriert. Es fungiert als autonomer „Verkehrspolizist“ – es erlaubt risikolose Änderungen, setzt Schranken für größere Änderungen und markiert die gefährlichsten Updates zur Überprüfung durch Menschen.

Indem Empirik als autonomer Infrastruktur-Ingenieur agiert, ermöglichen es busy DevOps- und Site-Reliability-Engineering-Teams, routinemäßige Fehlerbehebungen abzugeben und sich auf höherwertige Prioritäten zu konzentrieren.

Seit der Einführung Anfang dieses Jahres hat Empirik bereits Kunden gewonnen, die von Startups bis hin zu mehreren Fortune-500-Unternehmen reichen, darunter S&P Global, Guardant Health und ein großes Unternehmen für Konsumgüter (CPG).

Das Ziel von Empirik ist es, für Infrastruktur-Ingenieure das zu tun, was Cursor und Claude Code für Softwareentwickler getan haben: bestimmte Aufgaben zu automatisieren, damit sie deutlich schneller arbeiten können.

Da KI das Tempo der Softwareentwicklung beschleunigt, seien Tools, die Infrastruktur-Ingenieuren helfen, mit ständigen Systemänderungen Schritt zu halten, wichtiger denn je, sagte Chandrayana gegenüber TechCrunch.

„Was agentic AI für Software getan hat, will Empirik für die Infrastrukturtechnik tun“, fügte er hinzu.

Was den Wettbewerb betrifft, so behauptet Balkansky, dass sich Empirik derzeit in einer eigenen Kategorie befindet und als ergänzende Schicht zu AI-SRE-Plattformen wie Resolve und dem von Sequoia unterstützten Traversal agiert.

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