SQream Technologies为GPU加速数据库融资了3940万美元

数据集分析初创公司SQream Technologies今天宣布,已融资3940万美元。据一位发言人表示,新资金的大部分将用于人才招聘、产品研发和增强公司的客户交付平台。SQream的目标是通过比竞争对手更好的性能、更低的占用空间和更低的成本来降低大数据优化的门槛。

《福布斯》发现,超过50%的公司在2017年采用了大数据分析,95%的公司表示需要管理非结构化数据。这一上升也可能归因于采用者的投资回报(ROI)报告。Entrepreneur指出,使用大数据的企业利润平均增长8%到10%。但障碍依然存在,在Statista的一项调查中,40.3%的受访者表示,大数据的使用是因为缺乏组织灵活性。

SQream的面向列的数据库产品——SQream DB——是一个GPU加速的数据仓库,能够处理复杂的查询,其特性精选自关系数据库系统。SQream声称,它的客户使用内置和云加速技术,可以分析数万亿个记录,并且每个现成的GPU每小时可加载高达3 TB的数据。

SQream DB将存储与计算解耦,消除了在团队增长时复制、重分发或重分区数据的需要。它通过多种驱动程序和连接器(包括ODBC、JDBC、Python、Node.JS、Spark、 R、Java和C++)与商业智能工具集成。SQream DB的接口层充当控制数据仓库的服务集合,而计算层是运行实际数据处理任务的地方。最后一层——存储层——被分割成一个元数据模块,其中存储所有例程数据库对象,以及一个持久的批量数据组件,该组件为原始表扫描性能进行了大量优化。

SQream DB可以使用外部表语法直接从外部源读取数据,它的柱状存储系统是水平和垂直分区的,用于分析操作,如连接、聚合、摘要和排序。柱状引擎允许对所需的列子集进行选择性访问,与标准存储相比,减少了磁盘扫描和内存I/O。同时,超分区将存储水平分割成可管理的块,与AI辅助压缩相补充,该压缩方案与给定的语料库相匹配。

管理员可以使用SQream DB的基于角色的权限系统来控制访问,并且平台会随着存储和计算节点的增加而自动扩展。它可以在任何支持Linux和Nvidia cuda的服务器上运行。该公司表示,无论从哪个方向增长SQream数据库,都不会影响数据的可用性或完整性。

虽然像SQream这样的GPU加速数据库非常适合某些工作负载,但它们是否会很快成为主流还不清楚。这是因为它们在无法并行化或不涉及浮点数和其他数字处理的数据库操作上往往表现不佳。此外,他们也在努力脱颖而出——SQream与BlazingDB、Kinetica和OmniSci(前身为MapD)等厂商竞争。

这家总部位于特拉维夫的公司表示,它专门针对需要高数据库吞吐量的人工智能和数据分析应用。SQream声称,一个客户——泰国最大的移动电话运营商之一AIS——部署了SQream DB,将对数百万原始数据记录的查询从1小时减少到不到50秒。据报道,另一家客户,Sheba癌症研究机构,利用该平台分析了高达1PB的基因组序列。

Mangrove Capital Partners和Schusterman Family Investments共同牵头了此次融资,现有投资者Hanaco Venture Capital和Sistema.vc、World Trade Center Ventures、Blumberg Capital、Silvertech Ventures和阿里巴巴集团也参与了此次融资。(SQream在2018年与阿里巴巴合作,将GPU加速数据库提供给阿里巴巴云客户。)B+轮融资使得SQream的总融资额超过了5000万美元。作为这轮融资的一部分,Silvertech Ventures的Charlie Federman和Mangrove的Roy Saar将加入SQream的董事会。

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