मदरडक में निवेश

बिग डेटा की जड़ें हाइपरस्केलर्स में हैं। नतीजतन, आज हम एनालिटिक्स के लिए उपयोग किए जाने वाले अधिकांश टूलिंग को स्केल-आउट दृष्टिकोण के आसपास बनाया गया है जहां भारी मात्रा में डेटा को संभालने की क्षमता के लिए प्रदर्शन का त्याग किया जाता है। इसलिए यद्यपि एक उद्योग के रूप में हम भारी मशीनरी के निर्माण में बहुत अच्छे हैं, डेटा के पेटाबाइट्स को साफ करने, प्रारूपित करने और संसाधित करने के लिए, मामूली छोटे वर्कलोड के लिए उपकरण श्रृंखला अत्यधिक जटिल, धीमी और उद्देश्य के लिए अनुपयुक्त है। (जब हम कहते हैं मामूली छोटा, हम अभी भी कई टेराबाइट्स डेटा का जिक्र कर रहे हैं, जो एनालिटिक्स उपयोग मामलों के बड़े पैमाने के लिए पर्याप्त है।)

यह एक कारण है डकडीबी है बिल्कुल विस्फोटक वृद्धि देखी पूरे गत वर्ष।  

मूल रूप से डच अनुसंधान संस्थान CWI (Centrum Wiskunde & Informatica) में विकसित किया गया, ओपन-सोर्स इन-मेमोरी OLAP डेटाबेस एक अलग दृष्टिकोण लेता है। DuckDB एक स्केल-अप प्रदर्शन दृष्टिकोण पर ध्यान केंद्रित करता है जो इसे पारंपरिक स्केल-आउट दृष्टिकोणों की तुलना में परिमाण के क्रम को तेज़ी से चलाने की अनुमति देता है, और यह डेटा के टेराबाइट्स पर ऐसा कर सकता है। छोटा आकार भी इसे कहीं भी चलाने देता है - ऑन-डिवाइस, इन-ब्राउज़र, या सर्वर पर।

आज तक, DuckDB काफी हद तक एक ओपन सोर्स प्रोजेक्ट रहा है जिसे पूरी दुनिया में सैकड़ों हजारों डेटा वैज्ञानिकों और विश्लेषकों द्वारा डाउनलोड और उपयोग किया जाता है। हालाँकि, यह वास्तव में सर्वर रहित एनालिटिक्स इंजन के रूप में इसकी व्यापक क्षमता को सीमित करता है जिसे किसी भी डेटासेट पर लागू किया जा सकता है, क्लाउड प्रोग्राम से संचालित किया जा सकता है और उपयोगकर्ताओं के बीच साझा किया जा सकता है। यही कारण है कि जब हम जॉर्डन टिगानी से मिले, जिन्होंने हमें अपने विजन के बारे में बताया तो हम बहुत खुश हुए मदरडक - एक होस्टेड क्लाउड-सर्विस, जिसे डकडीबी के आसपास बनाया गया है, जो एनालिटिक्स को घर्षण रहित और सर्वव्यापी बनाने के लिए गति और उपयोग में आसानी को जोड़ती है।

सबसे लोकप्रिय डेटा वेयरहाउस में से एक Google BigQuery के निर्माण में एक दशक बिताने के बाद, जॉर्डन उन कुछ लोगों में से एक है जो बाज़ार को गहराई से समझते हैं और DuckDB की क्षमता का एहसास करते हैं। जॉर्डन ने इस समस्या से निपटने के लिए एक अनुभवी, दूसरे से कम टीम को इकट्ठा किया है। उन्होंने स्नोफ्लेक, डेटाब्रिक्स, एडब्ल्यूएस, मेटा, इलास्टिक और फायरबोल्ट में अत्यधिक प्रदर्शन करने वाले, स्केलेबल डेटा प्रोसेसिंग सिस्टम बनाए हैं और डेटा समुदाय में बहुत सम्मानित हैं। के समर्पित अनुसंधान के साथ उद्योग की जानकारी का संयोजन डकडीबी लैब्स (सीडब्ल्यूआई से बाहर), मदरडक डकडीबी को दुनिया में सबसे लोकप्रिय और प्रदर्शनकारी डेटाबेस बनाने के मिशन पर है। 

हम मदरडक टीम के साथ साझेदारी करने और रेडपॉइंट, अल्टीमीटर, एम्पलीफाई और मैड्रोना के महान भागीदारों के साथ उनकी श्रृंखला ए का नेतृत्व करने के लिए अविश्वसनीय रूप से उत्साहित और सम्मानित हैं। A16z डेटा पोर्टफोलियो के बाकी हिस्सों के साथ, हम डेटा एनालिटिक्स के भविष्य में निवेश कर रहे हैं जो कि अधिक संगत, सुलभ और मजेदार होगा। 

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