Feldera ir piesaistījusi 21,5 miljonus ASV dolāru sākuma un A sērijas finansējumam, lai komercializētu datubāzes tehnoloģiju, kas, pēc starta uzņēmuma teiktā, var samazināt aprēķinu izmaksas par 95% vai vairāk, nodrošinot uzņēmumiem lētāku veidu, kā atjaunināt lielas datu kopas AI aģentiem un reāllaika lietojumprogrammām.
Sanfrancisko jaunuzņēmums savāca 15,4 miljonus ASV dolāru A sēriju, kuru vadīja Inovia Capital, piedaloties Costanoa Ventures un Battery Ventures. Costanoa Ventures vadīja agrāk 6,1 miljona ASV dolāru sēklu kārtu, kurā piedalījās Ions Stoika, Databricks un Anyscale līdzdibinātājs.
Jaunā kapitāla iepludināšana dod uzņēmumam vairāk resursu, lai gadiem ilgi veikto datubāzes izpēti pārvērstu par infrastruktūru pieaugošai mākslīgā intelekta lietojumprogrammu klasei, kam nepieciešami pašreizējie uzņēmuma dati, atkārtoti nemaksājot par to pārrēķināšanu, teikts emuāra ierakstā.
Feldera dibināja pieci doktori un bijušie VMware pētnieki: Lalith Suresh, Leonid Ryzhyk, Mihai Budiu, Ben Pfaff un Gerd Zellweger. Komanda ir kopīgi publicējusi vairāk nekā 200 pētniecisko darbu, kas aptver datu bāzes iekšējās sistēmas, sadalītās sistēmas un operētājsistēmas.
Starta uzņēmums risina dārgu problēmu, kas slēpjas zem AI uzplaukuma. Uzņēmumiem var būt milzīgs datu krājums, taču, lai atbildes pastāvīgi tiktu atjauninātas, var būt nepieciešama atkārtota milzīgu datu kopu skenēšana. Tas kļūst dārgi, ja AI aģentiem atkārtoti nepieciešama jauna informācija.
Feldera izmanto citu pieeju. Tā programma izmanto pakāpenisku skatu uzturēšanu — metodi, kas atjaunina vaicājuma rezultātus, apstrādājot tikai mainītos datus, nevis pārrēķinot visu no jauna.
Startup saka, ka tas var pārvērst analītiskos darbus, kas aizņem stundas, par nepilnām sekundēm un samazināt infrastruktūras izmaksas par 95% vai vairāk dažām darba slodzēm.
Šis solis kļūst nozīmīgāks, jo uzņēmumi izvieto AI aģentus uzņēmumos. Aģents, kas pieņem lēmumus, pamatojoties uz novecojušu informāciju, var radīt sliktus rezultātus, taču šīs informācijas pastāvīga atsvaidzināšana var palielināt datu bāzes, mākoņdatošanas un marķiera izmaksas.
“Lai pieņemtu savlaicīgus lēmumus pret milzīgu daudzumu strauji mainīgu datu, izmantojot tradicionālās metodes, ir nepieciešams milzīgs skaitļošanas apjoms,” sacīja Lalith Suresh, Feldera izpilddirektors un līdzdibinātājs. “AI aģenti ir tikai tik labi, cik tie ir pieejami. Tātad, ja šie dati ir pārāk novecojuši, jo to aprēķināšana ir pārāk dārga, uzņēmumi sadedzinās aģentu marķierus, kas visu laiku vienkārši būs nepareizi.”
No datu bāzes izpētes līdz uzņēmuma produktam
Feldera izauga no piecu bijušo VMware pētnieku darba: Suresh, Leonid Ryzhyk, Mihai Budiu, Ben Pfaff un Gerd Zellweger. Dibinātāji ir kopīgi publicējuši vairāk nekā 200 pētnieciskos darbus, kas aptver datu bāzes iekšējās sistēmas, sadalītās sistēmas un operētājsistēmas.
Viņu darbs noveda pie DBSP jeb datu bāzes straumes apstrādes, kas ir matemātisks ietvars inkrementālai SQL aprēķināšanai. Feldera izmanto DBSP, lai pārveidotu SQL programmas pakāpeniskās programmās, kas aprēķina izmaiņas, kad tiek saņemta jauna informācija.
Uzņēmums saka, ka klienti var izmantot savu esošo SQL, nepārrakstot lietojumprogrammas vai nepārbūvējot savu datu arhitektūru. Feldera savienojas ar esošajām datu noliktavām, ezeriem un cauruļvadiem, kas varētu padarīt to ieviešanu mazāk traucējošu uzņēmumiem, kas strādā ar gadiem ilgu pastāvošo infrastruktūru.
Feldera saka, ka klienti jau izmanto tās programmatūru, lai atklātu krāpšanu reāllaikā, pārvaldītu lielas loģistikas operācijas un nodrošinātu detalizētas autorizācijas AI aģentiem. Daži klienti ir samazinājuši infrastruktūras izmaksas vidēji par 10 reizēm, saskaņā ar uzņēmuma datiem, un noteiktas darba slodzes ir samazinājušas vairāk nekā 100 reizes.
Lielāka iespēja ir tāda, ka AI infrastruktūra arvien vairāk būs atkarīga no tā, cik efektīvi uzņēmumi varēs izgūt jaunu informāciju, nevis tikai no tā, cik spējīgi kļūs viņu modeļi.
“Feldera komanda atrisināja 50 gadus vecu fundamentālu datu bāzes problēmu, izmantojot stingrus matemātiskos pierādījumus,” sacīja Taha Mubašira, Inovia Capital partneris. “Uzņēmumiem mērogojot savas reāllaika AI iniciatīvas, tradicionālo datu aprēķināšanas izmaksas un latentums kļūst neilgtspējīgas. Feldera nodrošina pamata aprēķinu slāni, kas ļauj uzņēmumiem palaist nepārtrauktu, sarežģītu analīzi par nelielu izmaksu daļu.”
