Databricks تستحوذ على Panther Labs في صفقة أمنية ضخمة لتحدي عمالقة الأمن السيبراني

أعلنت Databricks في 16 يونيو 2026 موافقتها على الاستحواذ على منصة عمليات الأمن المدعومة بالذكاء الاصطناعي (AI SOC) Panther Labs. هذه الصفقة، وهي الثالثة لشركة البيانات البالغة قيمتها 134 مليار دولار في مجال الأمن السيبراني خلال عام واحد، تصعّد بشكل مباشر من تحدّيها للشركات الراسخة في إدارة الأمن، وعلى رأسها CrowdStrike ومنصة Splunk التابعة لـ Cisco.

كانت Panther قد بلغت قيمتها 1.4 مليار دولار بعد جولة تمويل (Series B) بقيمة 120 مليون دولار في عام 2021، غير أن Databricks لم تُفصح عن قيمة الشراء. بالنسبة لـ Databricks، لا تقتصر الصفقة على الاستحواذ على المواهب والتقنية فحسب، بل تمثل أيضًا تتويجًا لشراكة بدأت تتعمق منذ سبتمبر 2025 على الأقل، حين أصبحت Panther شريكًا مؤسسًا لمبادرة "ذكاء البيانات للأمن السيبراني" التي أطلقتها Databricks.

يغطي هذا المقال تاريخ الشركتين، والتكامل السابق بينهما، وبناء Databricks لقدراتها الأمنية في الفترة الأخيرة، والأسباب الكامنة وراء هذه الصفقة تحديدًا، وكيف تعيد تشكيل المنافسة في سوق إدارة المعلومات والأحداث الأمنية (SIEM) وسوق الأمن السيبراني الأوسع.

تاريخ الشركتين

Panther Labs

تأسست Panther في عام 2018 في سان فرانسيسكو على يد جاك ناغليري (Jack Naglieri)، وهو مدير سابق لهندسة الأمن في شركتي Airbnb وYahoo. خلال فترة عمله في Airbnb، شارك ناغليري في ابتكار StreamAlert، وهو إطار عمل مفتوح المصدر وغير معتمد على الخوادم (Serverless) لتحليل بيانات الأمن في الوقت الفعلي، استُخدم لاحقًا من قبل شركات مثل Netflix وCoinbase.

أقنعته هذه التجربة بأن منصات SIEM التقليدية غير قادرة على التعامل مع أحجام البيانات على نطاق السحابة، مما دفعه لبناء Panther كمنصة سحابية أصيلة تعتمد مفهوم "الكشف ككود" (Detection-as-Code). يمكن للمنصة استيعاب السجلات وتنسيقها على نطاق ضخم (Petabyte Scale)، وتتيح لفرق الأمن كتابة قواعد الكشف بلغة Python. جمعت الشركة 4.5 مليون دولار في جولة تمويل تأسيسية (Seed)، و15 مليون دولار في جولة (Series A) عام 2020، و120 مليون دولار في جولة (Series B) عام 2021، لتصل قيمتها إلى 1.4 مليار دولار.

Databricks

Databricks هي شركة منصات بيانات وذكاء اصطناعي وصلت أحدث قيمتها السوقية إلى 134 مليار دولار. تأسست عام 2013، وعملت على تسويق تقنية Apache Spark ثم طورت مفهوم "Lakehouse" الذي يجمع بين مرونة بحيرة البيانات (Data Lake) وموثوقية مستودع البيانات (Data Warehouse). استعدادًا لطرح عام أولي (IPO) منتظر بشدة، بدأت الشركة في التوسع بقوة في مجال الأمن السيبراني، واضعةً منصتها كمتجر مركزي لبيانات الأمن ومحرك للكشف والاستجابة المدعومين بالذكاء الاصطناعي.

عام من بناء القدرات الأمنية في Databricks

استحواذ Panther ليس سوى الأحدث في سلسلة من التحركات المتعمدة والممولة جيدًا لدخول مجال الأمن، والتي بدأت تأخذ شكلها العلني في عام 2025.

سبتمبر 2025 – إطلاق "ذكاء البيانات للأمن السيبراني" والشراكة مع Panther

في سبتمبر 2025، أطلقت Databricks منصة "ذكاء البيانات للأمن السيبراني" (Data Intelligence for Cybersecurity)، وهي منصة صُممت لتوحيد بيانات الأمن وتقنية المعلومات والأعمال المشتتة على بحيرة مفتوحة، ولتشغيل وكلاء ذكاء اصطناعي لاكتشاف التهديدات. تم اختيار Panther كشريك إطلاق، وأعلنت الشركتان معًا عن معاينة خاصة (Private Preview) لمنصة AI SOC تُمكّن فرق الأمن من توحيد البيانات وأتمتة التحقيق في التنبيهات مباشرة على بحيرة الأمن من Databricks.

مارس 2026 – إطلاق Lakewatch والاستحواذ على Antimatter و SiftD.ai

في 24 مارس 2026، دخلت Databricks سوق SIEM بشكل مباشر عبر منتج Lakewatch، وهو نظام SIEM "مفتوح وقائم على وكلاء أذكياء" يستخدم نماذج Claude من شركة Anthropic لأتمتة الكشف والتحقيق والاستجابة. وصفت الشركة Lakewatch كبديل لأنظمة SIEM القديمة من Splunk و Microsoft Sentinel، واعدةً بخفض التكاليف بنسبة تصل إلى 80%.

بالتزامن مع ذلك، كشفت Databricks عن استحواذها على شركتين ناشئتين لتعزيز Lakewatch: Antimatter للمصادقة الآمنة وتفويض وكلاء الذكاء الاصطناعي، و SiftD.ai التي جلبت خبرة في هندسة الكشف من مهندسين سابقين في Splunk.

صفقة Panther: التفاصيل والدوافع

في 16 يونيو 2026، أعلنت Databricks موافقتها على الاستحواذ على Panther Labs.

تفاصيل الصفقة

• قيمة الشراء: لم يتم الإفصاح عنها علنًا.
• تقييم مرجعي: آخر قيمة سوقية لـ Panther كانت 1.4 مليار دولار في جولتها من الفئة (Series B) لعام 2021.

الدوافع الاستراتيجية
أطرت Databricks الصفقة كطريقة "لترسيخ فئة بحيرة الأمن" و"تقديم ما لا تستطيع أنظمة SIEM القديمة تقديمه". سلط الإعلان الرسمي الضوء على عدة دوافع:

• إضافة مهام عمل ذكية لمركز العمليات الأمنية (SOC): تقوم منصة AI SOC التابعة لـ Panther بفرز والتحقيق في كل تنبيه باستخدام أسراب من الوكلاء الأذكياء، مما يقلل الحاجة إلى المحللين البشريين.
• توسيع نطاق الكشف الأصلي في Databricks: كانت Panther تسمح فعلاً للمؤسسات بتشغيل عمليات كشف في الوقت الفعلي، وصيد التهديدات، والتحقيقات مباشرة على البيانات المخزنة في Databricks دون نقلها أو نسخها أو قبول أي تقييد احتكاري.
• أكثر من 100 تكامل جاهز: توفر Panther موصلات بيانات وقدرات "كشف ككود" ومهام عمل تتصل فورًا بنظام Databricks البيئي.
• استبدال أنظمة SIEM القديمة: تضع Databricks بشكل صريح العرض المشترك كبديل لمنصات SIEM التقليدية، من خلال تفعيل الكشف والاستجابة الوكلاء على بحيرة أمنية موحدة.

يؤكد موقع Panther الإلكتروني أن المنصة تعمل داخل حساب AWS الخاص بالعميل، مقابل بيئة Snowflake أو Databricks الخاصة به، مما يبقي بيانات الأمن في المستودع بينما يعمل محرك الكشف ومهام العمل والوكلاء في مكانها.

التداعيات التنافسية

تدخل Databricks الآن في منافسة مباشرة مع سوق هيمنت عليه تاريخيًا فئتان رئيسيتان: منصات تركز على نقاط النهاية مثل CrowdStrike، ومنصات تحليل بيانات SIEM مثل Splunk التابعة لـ Cisco.

في مواجهة CrowdStrike
أطرت تقارير متعددة CrowdStrike كمنافس رئيسي تهدف Databricks إلى تحديه. تكمن قوة CrowdStrike في إرثها في اكتشاف التهديدات على نقاط النهاية والاستجابة لها (EDR) والوكيل الخفيف لمنصة Falcon. حجة Databricks المضادة معمارية: بدلاً من توجيه بيانات الأمن عبر سحابة طرف ثالث، تمكّن Databricks المؤسسات من تشغيل عمليات الكشف والتحقيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي مباشرة على بحيرة البيانات التي يمتلكونها ويديرونها بالفعل. تعزز Panther هذه القصة بتوفير طبقة AI SOC التي يمكنها أتمتة الفرز والتحقيق بشكل أصلي على منصة Databricks.

في مواجهة Splunk
تُعد Splunk (التابعة لشركة Cisco) المعيار القديم لتحليلات الأمن وSIEM. يمثل منتج Databricks Lakewatch والاستحواذ على Panther محاولة لنقل نموذج SIEM من بنية تتمحور حول الأجهزة أو الفهرسة إلى بنية بحيرة مفتوحة. يتمثل العرض في أن العملاء يمكنهم توحيد بيانات الأمن وتقنية المعلومات والأعمال على منصة واحدة، وتطبيق وكلاء ذكاء اصطناعي على مجموعة البيانات بأكملها، وتجنب نسخ البيانات وتكاليف البنية التحتية الزائدة والارتباط ببائع معين المرتبطة بأنظمة SIEM التقليدية.

اللعبة الأوسع للمنصة
التسلسل التراكمي لعمليات الاستحواذ - Antimatter و SiftD.ai والآن Panther - يُظهر أن Databricks لا تقوم فقط بإضافة ميزات أمنية إلى منصة البيانات الخاصة بها. إنها بصدد تجميع كومة أمنية كاملة تمتد عبر استيعاب البيانات، وتحليلات التهديدات، ومصادقة الوكلاء، وأتمتة مركز العمليات الأمنية (SOC) المدعومة بالذكاء الاصطناعي. عملاء Panther الحاليون، بما فيهم شركة Anthropic وغيرها من شركات الذكاء الاصطناعي كما تذكر Databricks، يمنحونها مصداقية فورية في الدفاع عن أكثر البيئات تطلبًا.

أسئلة مفتوحة

لا تزال عدة تفاصيل جوهرية غير واضحة من المصادر المتاحة: سعر الشراء الدقيق وهيكل الصفقة؛ ما إذا كانت Panther ستبقى منتجًا مستقلاً أم ستُدمج في Lakewatch؛ والجدول الزمني الدقيق للتكامل في السوق. أيضًا، لم يتم التأكد بشكل مستقل من المصادر المقدمة حول استحواذ Panther المبلغ عنه على شركة Datable في أكتوبر 2025.