Tsuga lève 10 M$ pour sa technologie d’observabilité

La start-up d’observabilité Tsuga annonce une levée de fonds de 10 millions de dollars pour accélérer le développement de sa plateforme exécutée directement dans le cloud de ses clients.

Tsuga « sort du mode furtif », selon ses mots. La jeune pousse vient en effet d’annoncer avoir bouclé un tour de table d’amorçage de 10 millions de dollars. Une opération menée par General Catalyst, avec la participation de Singular. Ont également pris part au tour de table un large panel d’investisseurs, parmi lesquels Amjad Masad (Replit), Charles Gorintin (Alan, Mistral AI), Jonathan Benhamou (Resilience), Olivier Bonnet (BlaBlaCar) et Philippe Corrot (Mirakl).

Fondée en 2024, Tsuga est spécialisée dans l’observabilité. Sa plateforme repose sur une architecture qui permet de bénéficier des fonctionnalités d’une plateforme cloud-native, tout en conservant la maîtrise de ses données, de leur échelle et de leurs coûts. L’entreprise présente sa solution comme permettant de pallier toutes les limites techniques et organisationnelles propres aux solutions d’observabilité existantes.

Une plateforme exécutée dans le compte cloud du client

Selon son communiqué, la plateforme élimine les majorations liées au transfert et au stockage de données. « Tsuga rend les dépenses d’observabilité prévisibles, avec un modèle de prix transparent pour l’ensemble de la plateforme. Les clients peuvent stocker autant de télémétrie qu’ils le souhaitent, les coûts augmentant de manière sublinéaire (et non exponentielle). »

Les données opérationnelles sensibles restent dans l’environnement du client. Tsuga s’exécute dans leur compte cloud (AWS, GCP, Azure, etc.) afin que les logs et les métriques restent sous leur contrôle.

Intégrée au cloud du client, la plateforme est administrée via un centre de gestion unifié qui simplifie les politiques de rétention, les contrôles d’accès et les règles de routage. La solution repose sur des collecteurs open source et des formats de données ouverts. Les utilisateurs peuvent ainsi réintégrer leur télémétrie dans leurs data lakes ou pipelines IA/ML.

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