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


SQream Technologies, una startup de análisis de datos, anunció hoy que había recaudado $ 39.4 millones. La mayoría de los nuevos fondos se utilizarán para reclutar talentos, investigar y desarrollar productos, y mejorar las plataformas de entrega de clientes de la compañía, dijo un portavoz. SQream tiene como objetivo reducir la barrera para la optimización de big data mediante un mejor rendimiento, menos espacio y ahorro de costos en comparación con sus competidores.

Forbes descubrió que un poco más del 50% de las empresas utilizan análisis de big data, el 95% dice que necesitan administrar datos no estructurados. Este aumento probablemente se deba también al informe sobre los proveedores de retorno de la inversión (ROI). El emprendedor señala que las empresas que usan big data tienen un aumento de ganancias promedio de 8% a 10%. Sin embargo, todavía hay obstáculos: el 40,3% de los encuestados en una encuesta de Statista indicó que el uso de big data se retrasó debido a 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 que puede procesar consultas complejas con funciones seleccionadas de sistemas de bases de datos relacionales. Utilizando aceleración en las instalaciones y en la nube, SQream analiza los billones de conjuntos de datos de sus clientes e inmediatamente carga hasta 3 terabytes por hora y GPU.

SQream DB desacopla la memoria de la computadora y hace innecesaria la copia. Redistribuir o redistribuir datos a medida que los equipos crecen. Se puede integrar en herramientas de inteligencia empresarial a través de una amplia gama de controladores y conectores, incluidos ODBC, JDBC, Python, Node.JS, Spark, R, Java y C ++. La capa de interfaz SQream DB sirve como una colección de servicios que controlan el almacén de datos, mientras que las tareas de procesamiento de datos reales se llevan a cabo en la capa informática. La capa final, el nivel de almacenamiento, se divide en un módulo de metadatos que almacena todos los objetos de la base de datos de rutina y un componente de datos masivos persistentes que está altamente optimizado para el rendimiento del escaneo de datos sin procesar.

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  SQream Technologies

SQream DB puede leer datos directamente de fuentes externas utilizando la sintaxis de tabla externa, y su sistema de almacenamiento de columnas es horizontal y vertical para procesos de análisis divididos como enlaces, agregaciones, resúmenes y clases. El motor de columnas proporciona acceso selectivo al subconjunto de columnas requerido, lo que reduce la exploración del disco y las E / S de almacenamiento en comparación con el almacenamiento estándar. Mientras tanto, la hiperpartición divide la memoria horizontalmente en bloques manejables y complementa la compresión asistida por IA, que se ajusta a ciertos cuerpos.

Los administradores pueden controlar el acceso con el sistema de autorización basado en roles de SQream DB, y la plataforma se escala automáticamente con la adición de nodos de almacenamiento y cómputo. Funciona en cualquier servidor habilitado para Linux y Nvidia CUDA. El crecimiento de SQream DB en ambas direcciones no tiene impacto en la disponibilidad o integridad de los datos, dijo la compañía.

Las bases de datos aceleradas por GPU como SQream funcionan bien para ciertas cargas de trabajo, pero no está claro si pronto se convertirán en la corriente principal. Esto se debe a que tienden a funcionar mal en operaciones de bases de datos que no pueden ser paralelizadas o que no requieren coma flotante y otro procesamiento numérico. También luchan por destacarse: SQream compite con proveedores como BlazingDB, Kinetica y OmniSci (anteriormente MapD).

La compañía está diseñada específicamente para aplicaciones de inteligencia artificial y análisis de datos que requieren un alto rendimiento de la base de datos. Según SQream, un cliente, AIS, uno de los operadores móviles más grandes de Tailandia, utilizó SQream DB para reducir la consulta de millones de conjuntos de datos sin procesar de una hora a menos de 50 segundos. Según los informes, otro cliente, Sheba Cancer Research Institution, está utilizando la plataforma para analizar hasta 1 petabyte de secuencias del genoma.

Mangrove Capital Partners y Schusterman Family Investments lideraron 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. Con la serie B +, la cantidad total de SQream aumenta a más de $ 50 millones. (SQream se asoció con Alibaba en 2018 para ofrecer la base de datos acelerada por GPU a los clientes de la nube de Alibaba como un servicio). Como parte de la ronda, Charlie Federman de Silvertech Ventures y Roy Saar de Mangrove se unirán a la junta directiva de SQream en Tel Aviv [19659013] Regístrese en Financiación semanal para comenzar su semana con las principales historias de financiación de VB.

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