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Proveedor de almacén de datos de hiperescala De colour Anunció hoy que ha recaudado $ 42.1 millones como la segunda extensión de su financiamiento de la Serie B para acelerar el desarrollo y la entrega de soluciones de eficiencia energética para datos operativos costosos y difíciles de trabajo y cargas de trabajo de IA.
La infusión de financiación no solo se suma al cofre de guerra ya appreciable de la startup de Chicago; Afecta una misión para hacer análisis de hiperescala radicalmente más barato y más verde en el momento en que las empresas temen las facturas de potencia de los centros de datos de globo.
La nueva ronda aumenta el financiamiento whole de la compañía a $ 159.4 millones. La última ronda fue dirigida por patrocinadores expertos en clima como Capital de oso azul y Empresas estratégicas de Allstate -Una señal que los inversores ahora ven la eficiencia de la plataforma de datos como un problema climático tanto como uno de rendimiento.
El CEO de Ocient, Chris Gladwin, dijo a VentureBeat que la arquitectura de Ocient ya ofrece “ganancias de rendimiento de diez a uno” en las cargas de trabajo multipetabyte, y los planes están en marcha para llevar esa ventaja a nuevas verticales, desde la telemetría automotriz hasta el modelado climático. La startup tiene Duplicó sus ingresos Durante tres años consecutivos y nombró a Henry Marshall, anteriormente CFO en la firma de infraestructura espacial Loft Orbital, para dirigir sus operaciones financieras, lo que indica que Ofient está entrando en una etapa de crecimiento formal.
Una ronda de financiación enmarcada por la economía climática
El prime -up de $ 42.1 millones sigue el Aumento de $ 49.4 millones en marzo de 2024 Eso elevó el capital invertido de Ocient a $ 119 millones y marcó el 109 por ciento de crecimiento de los ingresos anuales. Junto a su nuevos inversoresla compañía conserva el apoyo de Greycroft y OCA Ventures, con empresas boyantes que respaldan la extensión para su “enfoque diferenciado para entregar análisis eficientes en energía”. Gladwin vinculó la ronda con una misión más amplia: “Las empresas están lidiando con ecosistemas de datos complejos, disponibilidad de energía y la presión para controlar los costos al tiempo que demuestra el valor comercial”, dijo.
Por qué el análisis de hiperescala golpea un muro
Los almacenes de datos modernos prosperan cuando los conjuntos de datos se miden en terabytes. Más allá de eso, la pink y la E/S de almacenamiento se convierten en la punto de estrangulamientono ciclos de CPU crudos. Como Gladwin dijo a VentureBeat, “cuando los conjuntos de datos se hacen más grandes, el flujo de datos desde el almacenamiento hasta las unidades de procesamiento se convierte en el verdadero issue limitante”.
En las implementaciones de Telco, AD -Tech y gubernamentales, los motores de consulta deben escanear billones de registros mientras ingieren flujos simultáneos que siguen viendo. Esos costos se intensifican aún más a medida que las empresas de la capa AI y las cargas de trabajo geoespaciales uno encima del otro.
Dentro de la arquitectura de Ocient
Ocient volteó el patrón de nubes colocando SSD NVME justo al lado de calcular en lo que llama Arquitectura de almacenamiento adjacente de cómputo (Casa). El coprotagonista de la compañía, Joe Jablonski, explica que este diseño puede “ejecutar billones de operaciones por segundo” en el equipo de productos básicos.
Complementar Casa es Megalanoun tejido interno de alto ancho que mantiene “un millón de tareas paralelas en vuelo”, ya que a Gladwin le gusta decirlo. El resultado: las ganancias de rendimiento de precio de 10x reclamos 10x en las cargas de trabajo SQL y aprendizaje automático (ML), y entre 3x y 300x ganancias en trabajos geoespaciales, dependiendo de la complejidad de la consulta: cifras que el CEO reiteró durante nuestra entrevista. La confiabilidad de siempre y la ingestión más “cero” significa que las empresas pueden ejecutar ETL, AD -Hoc SQL y ML en el mismo conjunto de datos sin recurrir a sistemas separados.
Potencia de corte, no solo costo
La eficiencia es el nuevo arma competitiva. Ocient’s Personal estudio de caso Muestra una pila de telecomunicaciones heredadas de 170 nodos a 12 nodos ricos en NVME, reduciendo la energía de energía a 12 kW, una reducción del 90 por ciento en la potencia, el costo y la huella. La compañía se duplicó certificando su software program en cuarta generación AMD EPYC Los procesadores, que ofrecen 3.5 veces más potencia de procesamiento y duplican el rendimiento de la memoria por estante, reduciendo aún más los kilovatios-hora por consulta.
Gladwin enmarca las apuestas sin rodeos: “La demanda de energía en los centros de datos se está acelerando; el suministro no es. La eficiencia no es opcional”. Ese mensaje resuena con inversores como Blue Bear, cuyo nuevo fondo climático de $ 200 millones se dirige a soluciones de inteligencia de máquinas para la infraestructura hambrienta de energía.
Tracción del mercado y nuevas fronteras
La base de clientes de Ocient abarca operadores de telecomunicaciones, agencias de inteligencia, intercambios AD -Tech y empresas fintech que procesan datos de comercio de alto volumen. Este año la compañía envió su Primera solución nombradael sistema de retención y divulgación de datos Ocient, para ayudar a los proveedores de telecomunicaciones a cumplir con los requisitos de divulgación authorized más rápido y con un menor uso de energía.
Gladwin cube que la próxima ola de crecimiento vendrá de análisis de sensores automotrices y modelado de inteligencia climática, donde los flujos de trabajo actuales dependen de las supercomputadoras; La arquitectura de Ocient podría reducir esos costos en al menos un 75%, lo que permite análisis de riesgos más frecuentes para aseguradoras y agronegocios.
Competiendo en el nivel de hiperescala
Ocient no se presenta como una base de datos Era -AI. Gladwin argumenta que hay muchas otras compañías que ya sirven que nicho, y que el punto óptimo de Ocient sigue siendo analítico estructurado de alto volumen. Aún así, el almacén almacena vectores con funciones de algebra lineal empotrada y tiene un índice de similitud en la hoja de ruta. Contra líderes de nubes como Snowflake y Databricks, el punto de venta de Ocient es el punto en el que la escala y la concurrencia hacen que las arquitecturas de almacenamiento remoto sean demasiado lentos o demasiado caros. Los analistas de la industria dicen que el umbral generalmente aparece al norte de unos pocos cientos de terabytes, pero las cargas de trabajo de telecomunicaciones a menudo lo alcanzan mucho antes debido a la ingestión de datos incesantes.
Implementaciones flexibles
Una razón por la cual Ocient ha ganado acuerdos de gobierno y telecomunicaciones es la elección de despliegue. La plataforma se envía como software program para grupos de premisas, como un servicio administrado en nubes públicas o a través de la propia empresa Nube. Eso es importante cuando las reglas de sobreprovería de datos prohíben SaaS externos o cuando los clientes desean mantener el cálculo cerca de las redes de acceso por radio.
¿Qué sigue?
Ocient cube el Capital fresca Acelerará sus esfuerzos y financiará inversiones en el private de ingeniería y programas asociados que se expandirán en consecuencia.
“El crecimiento futuro vendrá de las concepts en las que nadie se piensa todavía”, dijo Gladwin a VentureBeat, señalando a los modelos climáticos como uno de esos dominios nacientes. Si Otient puede seguir convirtiendo los dolores de cabeza de Petabyte en respuestas de subegundos mientras recorta facturas y carbono, la apuesta de una década detrás de CASA podría redefinir lo que significa “escala empresarial” en la edad de la IA hombilada de datos.
