CedarDB suvienija tranzakcinę ir analitinę duomenų bazes dirbtinio intelekto agentų amžiuje

Vaizdas: TechCrunch · Šaltinis

CedarDB, Technijos universiteto Miunchene spinout'as, siūlo duomenų bazių variklį, palaikantį tiek tranzakcinius, tiek analitinius užklausimus su aukštu efektyvumu, tapdamas svarbiu dėl dirbtinio intelekto agentų keliamos integruoto duomenų prieigos paklausos augimo.

Tradiciškai duomenų bazės būdavo specializuotos arba analitiniams, arba operatyviniams tikslams: analitinės duomenų bazės leidžia verslams identifikuoti tendencijas ir generuoti įžvalgas iš surinktų duomenų, o operatyvinės duomenų bazės tvarko kasdienes tranzakcines operacijas, tokias kaip užsakymai ir mokėjimai. CedarDB, duomenų bazių variklis, sukurtas Miunchene įsikūrusio startuolio, išsivysčiusio iš Technikos universiteto Miunchene, iššūkį kelia šiai dichotomijai, palaikydamas abu užklausų tipus vienoje sistemoje. Šis požiūris tampa vis svarbesnis agentinio dirbtinio intelekto eroje, kuri reikalauja sklandesnio ir greitesnio prieigos prie įvairių duomenų rūšių.

CedarDB technologija kilo iš Umbra tyrimų projekto, kurio tikslas buvo lenkti paveldėtas duomenų bazių sistemas, maksimaliai išnaudojant šiuolaikinės aparatinės įrangos galimybes greičiui ir efektyvumui. Įkūrėjų komanda, įskaitant penkis Umbra tyrėjus, prioritetu laikė suderinamumą su PostgreSQL – plačiai naudojama atvirojo kodo duomenų bazių sistema, siekiant sumažinti vartotojų perėjimo kaštus ir išvengti būtinybės perrašyti programas. Šis suderinamumas taip pat gerai dera su logika, pažįstama didžiulėms kalbos modeliams (LLM), kuriems intensyviai buvo mokytasi PostgreSQL tipo struktūrų.

Įmonė pradžioje pristatė CedarDB Enterprise kaip vietinį sprendimą kartu su nemokama Community Edition 2025 m. gegužę, remdamasi 5,3 mln. eurų pradinio finansavimo runda. Nors iš pradžių įmonė dvejojo siūlyti debesų sprendimą, po bandomųjų testų su susidomėjusių vartotojų laukiančiąja eilute neseniai TechCrunch Disrupt renginyje pristatė ribotą debesų prieigą, siekdama plėsti klientų bazę už didelių įmonių ribų.

Ši debesų versija leidžia CedarDB tiesiogiau konkuruoti su įtakingomis duomenų platformomis, tokiomis kaip Databricks, kuris neseniai paskelbė LTAP – panašų projektą sujungti tranzakcijas, analizę, srautą ir operatyvinius duomenis vienoje saugojimo sistemoje. CedarDB vadovas Moritz Sichert šiuos pokyčius vertina kaip rinkos poreikio integruotoms duomenų bazėms, kurios atitinka kintančius dirbtinio intelekto valdomų programų iššūkius, patvirtinimą.

Šiuo metu CedarDB dirba 14 žmonių komanda, sutelkusi dėmesį į pirmųjų debesų vartotojų aptarnavimą ir planuoja plėtrą, įtraukiant papildomas finansavimo raundus, kai auga vartotojų skaičius. Įmonės vystymasis atspindi platesnę duomenų bazių pramonės tendenciją siūlyti vieningas, efektyvias duomenų platformas, skirtas kitai dirbtinio intelekto ir įmonių darbo krūvių kartai palaikyti.