La start-up Rockset, que comercializa una base de datos en tiempo real basada en el proyecto de código abierto RocksDB creado inicialmente en Meta (antes Facebook), ha indicado que ha recaudado 44 millones de dólares de financiación para garantizar su crecimiento. Icon Ventures lideró la ronda con la participación de Sequoia Capital, Greylock Partners, Glynn Capital, Four Rivers y K5 Global. Esta recaudación de fondos eleva la financiación total de Rockset a 105 millones de dólares. Recuerde que en marzo pasado, Rockset implementó una actualización de su plataforma para acelerar el procesamiento, luego otra en abril para garantizar la integración de vectores para facilitar la integración con plataformas de IA generativa.
Los fabricantes suelen integrar sensores en sus equipos industriales para detectar fallos de funcionamiento. Cuando un sensor recopila datos que sugieren que una falla es inminente, los datos deben analizarse de inmediato para facilitar una rápida resolución de problemas. También existen otros casos de uso, que cubren áreas como la ciberseguridad y el comercio electrónico, que requieren la capacidad de analizar los datos inmediatamente después de su generación. La base de datos homónima de Rockset facilita la implementación de dichos casos de uso. Según la startup, puede absorber información de fuentes como sensores industriales y ponerla a disposición para su análisis en una fracción de segundo. Las aplicaciones pueden comenzar a ejecutar consultas dentro de los dos segundos posteriores a la llegada de un registro. "Creemos que las aplicaciones de datos modernas deberían funcionar con datos en tiempo real", escribió hoy el cofundador y director ejecutivo de Rockset, Venkat Venkataramani, en una publicación de blog.
Construido para el rendimiento
Una de las características emblemáticas de Rockset es una capacidad llamada "separación entre cálculos". Según el proveedor, esto reduce el riesgo de una disminución del rendimiento en las aplicaciones de análisis en tiempo real. Dado que los programas en tiempo real deben, por definición, procesar datos rápidamente, las desaceleraciones repentinas pueden tener un impacto particularmente grande en la productividad del usuario. Una base de datos tradicional utiliza dos módulos de software separados para ingerir nuevos registros y analizarlos. Estos dos módulos, a su vez, suelen compartir un único grupo de capacidad de CPU. Si un módulo requiere más recursos de CPU de lo habitual, el otro tendrá menos potencia informática, lo que significa que funcionará más lento. En la práctica, esto significa que un aumento repentino en el volumen de registros entrantes ingeridos por una base de datos puede ralentizar las consultas analíticas. También ocurre lo contrario: una consulta especialmente compleja puede ralentizar la absorción de nuevos registros por una base de datos. Rockset afirma que su función de separación entre cálculos evita estos problemas de rendimiento. Según la empresa, la función asigna dos grupos separados de capacidad de CPU al módulo que ingiere nuevos registros y al módulo responsable de analizarlos. Por lo tanto, un pico de uso que afecte a un módulo no hará que el otro se ralentice.
En abril, Rockset amplió su conjunto de funciones de base de datos agregando soporte para integraciones. Una incrustación es una estructura matemática utilizada por los modelos de inteligencia artificial para almacenar los datos que procesan. Con la actualización de abril, los clientes ahora pueden usar Rockset más fácilmente para impulsar sus aplicaciones de IA. La empresa afirma que su base de datos puede absorber decenas de millones de puntos de datos por segundo. Rockset también integra un motor SQL distribuido para consultas rápidas de datos. El motor SQL de la startup es capaz de ejecutar consultas en tiempo real sobre todos los tipos de datos admitidos en la base de datos.
Aceleración de GPU para procesar mejor las consultas de IA
En su última ronda de financiación, la empresa reveló que sus ingresos y su base de clientes se habían duplicado en cada uno de los últimos dos años. Para ampliar aún más su base instalada, Rockset planea hacer crecer su equipo de ventas e invertir en nuevas funciones, incluidas capacidades de inteligencia artificial más profundas con soporte para aceleración de GPU para acelerar aún más las consultas de LLM.
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