Crate.io , una startup che sviluppa una piattaforma di database chiamata CrateDB, ha annunciato oggi di aver raccolto $ 10 milioni di finanziamenti aggiuntivi (compresi $ 2 milioni di debiti) da Draper Esprit, Vito Ventures e investitori individuali. Il CEO Eva Schönleitner afferma che i proventi, che portano il totale dell’azienda a $ 31 milioni, saranno destinati all’espansione dei team di vendita di Crate.io, alle funzionalità dell’ecosistema CrateDB e alle integrazioni dei partner e alla comunità di sviluppatori open source intorno a CrateDB.
Le imprese, in particolare in segmenti come i beni di consumo confezionati (CPG), possono produrre da centinaia a miliardi di prodotti all’anno. Ogni prodotto, così come i sensori nelle linee di produzione di fabbrica che li assemblano, ad esempio, potrebbero avere molti punti dati individuali che devono essere monitorati costantemente. Le tecnologie di database come CrateDB possono essere utilizzate da queste aziende per analisi in tempo reale e avvisi immediati, oltre al dashboarding e alla formazione di modelli di intelligenza artificiale e machine learning. Nel 2018, IDC ha previsto che il mercato dei big data e dell’analisi aziendale, che include le tecnologie di database, sarebbe aumentato fino a superare i 203 miliardi di dollari nel 2020.
Fondato nel 2013 da Bernd Dorn, Christian Lutz e Jodok Batlogg e con sede a San Francisco, California, Crate.io sta sviluppando una piattaforma di database in grado di gestire dati strutturati e non strutturati indipendentemente dalla forma. CrateDB esegue query ad hoc in tempo reale on-premise, all’edge o nel cloud, indicizzando le informazioni tra cui Internet of Things, serie temporali, tracciamento geospaziale e dati di log del software.
“Crate.io è emerso dalle nostre frustrazioni collettive nel tentativo di scalare in modo massiccio le applicazioni di dati. Abbiamo creato startup di social network ad alta intensità di dati con 20 milioni di utenti utilizzando tecnologie open source. Quindi, milioni di utenti hanno effettuato l’accesso, milioni di caricamenti giornalieri e una forte domanda di tecnologia derivante da query ad hoc sui database 24 ore su 24, 7 giorni su 7″, ha detto Lutz a VentureBeat via e-mail. “È stato un dolore enorme. Anche se tutti amavamo il linguaggio di query sequel (SQL), non c’era modo di scalare SQL ai livelli di cui avremmo bisogno… Rendendosi conto dell’esplosione dei volumi di dati e dei requisiti di analisi per la digitalizzazione quando tutte le cose sono collegate, il team fondatore ha deciso di costruire Crate’s database unico per l’enorme ondata di dati macchina che stava arrivando.”
CrateDB
CrateDB è una tecnologia SQL costruita su una base NoSQL , il che significa che archivia e recupera i dati senza dover prima definire la sua struttura, un’alternativa ai database relazionali. Il ribilanciamento automatico della piattaforma consente agli sviluppatori di ampliare i cluster (raccolte di macchine) semplicemente aggiungendo nuove macchine, mentre le funzionalità di replica dei dati e aggiornamento software in sequenza mirano a mitigare gli effetti dei guasti hardware e della manutenzione programmata. In CrateDB, i cluster sono autoriparanti, quindi quando le macchine vengono aggiunte a un cluster, CrateDB le carica automaticamente con i dati. E CrateDB può salvare snapshot incrementali dei database nello storage che contiene lo stato delle tabelle in un cluster al momento della creazione dello snapshot.
Crate.io offre anche un servizio completamente gestito in CrateDB Cloud, che supporta Microsoft Azure e Amazon Web Services, nonché alcune configurazioni locali. Secondo Lutz, alcuni clienti di CrateDB Cloud utilizzano la piattaforma per trasmettere in streaming milioni di eventi di rete e IT ed eseguire analisi su di essi.
“Abbiamo un cliente che salda continuamente due pezzi di metallo insieme come parte di un processo di produzione di massa ad alta velocità nei suoi stabilimenti. Ogni 500 millisecondi, un algoritmo di apprendimento automatico in ogni macchina coinvolta deve decidere se un determinato processo di saldatura era buono o cattivo”, ha spiegato Lutz. “Per fare ciò, CrateDB acquisisce 30.000 punti dati sul bordo da ogni evento di saldatura, in particolare misurazioni elettriche come potenza e corrente elettrica. Questi dati vengono archiviati in CrateDB Cloud, dove i modelli di machine learning vengono addestrati su set di dati grezzi enormi e approfonditi. L’apprendimento automatico viene costantemente ottimizzato nel cloud e quindi distribuito all’edge, dove aiuta il cliente a ridurre i costi di scarsa qualità”.
Market Research Future prevede che l’analisi dei dati globali – la scienza dell’analisi dei dati grezzi per estrarre informazioni significative – sarà valutata oltre $ 132 miliardi entro il 2026. Diverse organizzazioni possono utilizzare i dati per potenziare le proprie strategie di marketing, aumentare i profitti, personalizzare i propri contenuti e comprendere meglio i propri clienti. Le aziende che utilizzano i big data aumentano i loro profitti in media dell’8%, secondo un sondaggio condotto dalla società di ricerca BARC.
Riflettendo il crescente interesse per le soluzioni di analisi dei big data basate su database, CrateDB sta crescendo al 100% di entrate annuali ricorrenti quest’anno e prevede di continuare a farlo nel 2021, secondo Lutz. Nonostante la concorrenza di Redis Labs, ArangoDB, Couchbase e altre startup NoSQL, CrateDB, che conta 60 dipendenti, afferma di avere più di 1.600 utenti in tutto il mondo che archiviano più terabyte di dati.
