SQream Technologies recauda $ 39.4 millones para bases de datos aceleradas por GPU

Inicio de análisis de conjunto de datos Tecnologías SQream anunció hoy que ha recaudado $ 39.4 millones. La mayor parte de los nuevos fondos se destinará a la contratación de talentos, la I + D de productos y la mejora de las plataformas de entrega de clientes de la compañía, según un portavoz. SQream tiene como objetivo reducir la barrera para la optimización de big data con un mejor rendimiento, una huella reducida y un ahorro de costos sobre sus competidores.

Forbes descubrió que poco más del 50% de las empresas están adoptando análisis de big data, y el 95% cita la necesidad de administrar datos no estructurados. Es probable que este aumento también se deba a que los adoptadores de ROI informan haber visto – Emprendedor notas que las empresas que utilizan big data experimentan un aumento de beneficios del 8% al 10%, en promedio. Pero quedan obstáculos, con el 40,3% de los encuestados en un Statista encuesta sugiriendo que el uso de big data fue retrasado por la falta de agilidad organizacional.

El producto de base de datos orientado a columnas de SQream, SQream DB, es un almacén de datos acelerado por GPU capaz de manejar consultas complejas con características seleccionadas de los sistemas de bases de datos relacionales. Utilizando aceleración local y en la nube, SQream afirma que sus clientes analizan billones de registros y cargan hasta 3 terabytes por hora por GPU lista para usar.

SQream DB desacopla el almacenamiento del cómputo, eliminando el requisito de copiar, redistribuir o repartir datos cuando los equipos crecen. Se integra con herramientas de inteligencia empresarial a través de una amplia selección de controladores y conectores, incluidos ODBC, JDBC, Python, Node.JS, Spark, R, Java y C ++. La capa de interfaz de SQream DB sirve como una colección de servicios que controlan el almacén de datos, mientras que la capa de cómputo es donde se ejecutan las tareas de procesamiento de datos reales. La última capa, la capa de almacenamiento, se divide en un módulo de metadatos donde se almacenan todos los objetos de base de datos de rutina y un componente de datos masivos persistentes que está muy optimizado para el rendimiento de escaneo de tablas sin procesar.

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Tecnologías SQream

SQream DB puede leer datos directamente de fuentes externas con la sintaxis de tabla externa, y su sistema de almacenamiento en columnas está dividido horizontal y verticalmente para operaciones analíticas como uniones, agregaciones, resúmenes y ordenación. El motor columnar permite el acceso selectivo al subconjunto de columnas requerido, reduciendo el escaneo de disco y la E / S de memoria en comparación con el almacenamiento estándar. Mientras tanto, la hiperpartición divide el almacenamiento horizontalmente en trozos manejables, complementando la compresión asistida por IA que coincide con los esquemas de compresión con cuerpos determinados.

Los administradores pueden controlar el acceso con el sistema de permisos basado en roles de SQream DB, y la plataforma se escala automáticamente con la adición de nodos de almacenamiento y cómputo. Está diseñado para funcionar en cualquier servidor compatible con Linux y Nvidia CUDA. El crecimiento de SQream DB en cualquier dirección no afecta la disponibilidad o integridad de los datos, dice la compañía.

Si bien las bases de datos aceleradas por GPU como SQream se adaptan bien a ciertas cargas de trabajo, no está claro si pasarán a la corriente principal en el corto plazo. Esto se debe a que tienden a desempeñarse mal en operaciones de bases de datos que no se pueden paralelizar o que no implican coma flotante y otro procesamiento numérico. Además, luchan por destacarse: SQream compite con proveedores como BlazingDB, Kinetica y OmniSci (anteriormente MapD), entre otros.

La compañía dice que está dirigida específicamente a aplicaciones de inteligencia artificial y análisis de datos que requieren un alto rendimiento de la base de datos. Un cliente, AIS, uno de los mayores operadores de telefonía móvil de Tailandia, implementó SQream DB para reducir las consultas de millones de registros de datos sin procesar de una hora a menos de 50 segundos, afirma SQream. Otra, Sheba Cancer Research Institution, utiliza la plataforma para analizar hasta 1 petabyte de secuencias del genoma.

Mangrove Capital Partners y Schusterman Family Investments codirigieron este último aumento, con la participación de los inversores existentes Hanaco Venture Capital, Sistema.vc, World Trade Center Ventures, Blumberg Capital, Silvertech Ventures y Alibaba Group. La serie B + eleva el total de SQream a más de $ 50 millones. (SQream se asoció con Alibaba en 2018 para ofrecer la base de datos acelerada por GPU de la primera como un servicio a los clientes de Alibaba Cloud). Como parte de la ronda, Charlie Federman de Silvertech Ventures y Roy Saar de Mangrove se unirán a la junta directiva de SQream con sede en Tel Aviv .

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