Empirik is een nieuw bedrijf dat software ontwikkelt om IT‑storingen te voorspellen en te voorkomen. In plaats van pas te reageren als iets stukgaat, probeert de tool veranderingen in een systeem te volgen en eerder te waarschuwen voor risico’s die zich door de hele infrastructuur kunnen verspreiden.

Wat doet Empirik precies?

Empirik kijkt continu naar wijzigingen in grote IT‑omgevingen en berekent welke gevolgen die veranderingen kunnen hebben. De software werkt als een soort autonome verkeersregelaar: kleine, ongevaarlijke wijzigingen mogen doorgaan, grotere aanpassingen krijgen beperkingen en de meest risicovolle updates worden tegengehouden en voor menselijke controle gemarkeerd.

Door zo te werken vermindert Empirik het aantal verrassende storingen. Het systeem probeert zelf te bepalen waar een wijziging mogelijk een kettingreactie veroorzaakt, zodat engineers niet achter elk incident aan hoeven te rennen.

Waarom is dit belangrijk?

Traditionele hulpmiddelen geven vaak veel gegevens over wat er in een systeem gebeurt, maar leggen niet altijd goed uit hoe delen met elkaar verbonden zijn. Daardoor zien teams soms te laat dat één wijziging ergens anders veel kapot kan maken.

Empirik richt zich op dat verband tussen onderdelen in een grote omgeving. Dit is belangrijk omdat:

• het downtime kan verminderen door gevaarlijke wijzigingen vroegtijdig te blokkeren;

• teams minder tijd kwijt zijn aan routinematig zoeken en oplossen van problemen;

• engineers zich kunnen richten op taken met meer waarde dan het blussen van brandjes.

Wie zit erachter en hoe is het gefinancierd?

De initiatiefnemers komen uit de infrastructuurwereld. Avon Puri werkte jarenlang aan infrastructuur bij bedrijven als Rubrik en VMware voordat hij bij Sequoia Capital kwam. Samen met Sudheer Dhurjati zag hij dat nieuwe modellen voor kunstmatige intelligentie (AI) grote stappen maakten en geschikt werden om dit soort problemen aan te pakken.

Sequoia Capital zag potentie en heeft Empirik in 2023 geïncubeerd, waarna dit voorjaar Kartik Chandrayana als CEO werd aangetrokken. Hij werkte eerder bij Quantum Metric en Salesforce op het gebied van observability (inzicht in systeemgedrag).

Empirik kondigde aan dat het zich losmaakt als zelfstandig bedrijf na een seedronde van 21 miljoen dollar, met investering van Sequoia, Canapi en Alumni Ventures.

Voor wie is het bedoeld en wie gebruikt het al?

Empirik richt zich op teams die verantwoordelijk zijn voor het draaiende houden van IT‑systemen: DevOps‑teams en SRE‑teams (site reliability engineering — teams die zorgen dat systemen betrouwbaar en beschikbaar blijven). Door routinetaken te automatiseren kunnen deze teams sneller werken en storingen eerder voorkomen.

Sinds de introductie dit jaar heeft Empirik al klanten van verschillende grootte, van startups tot grote organisaties. Onder de genoemde klanten zijn S&P Global, Guardant Health en een grote producent van consumentenproducten.

Hoe verhoudt Empirik zich tot andere tools?

Sequoia zegt dat veel bestaande observability‑tools vooral laten zien wat er gebeurt, maar minder goed begrijpen hoe onderdelen elkaar beïnvloeden. Empirik positioneert zich als een aanvullende laag die zich specifiek richt op veranderingen en hun mogelijke impact.

Het bedrijf ziet zichzelf als een hulpmiddel dat voor infrastructuurteams doet wat sommige autonome tools eerder voor softwareontwikkelaars deden: bepaalde taken automatiseren zodat mensen sneller en efficiënter kunnen werken. Empirik noemt vergelijkbare platformen die zich op AI voor SRE richten, maar plaatst zichzelf voorlopig in een eigen categorie als change‑gerichte laag bovenop bestaande oplossingen.

Conclusie

Empirik is een voorbeeld van hoe kunstmatige intelligentie wordt ingezet om niet langer alleen te reageren op storingen, maar ze te voorspellen en te voorkomen. Met een investering van 21 miljoen dollar en steun van Sequoia wil het bedrijf grote IT‑omgevingen veiliger en stabieler maken door veranderingseffecten automatisch te beoordelen en risicovolle updates te beperken.

Voor teams die verantwoordelijk zijn voor de beschikbaarheid van systemen kan zo’n extra laag een betekenisvolle tijdsbesparing en minder onverwachte uitval opleveren.