Proveedor de almacén de datos de hiperescala Con el tiempo Anunció hoy que ha recaudado $ 42.1 millones como la segunda extensión de su financiamiento de la Serie B para acelerar el avance 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 combate ya considerable de la startup de Chicago; Afecta una empresa para hacer investigación de hiperescala radicalmente más asequible y más verde en el momento en que las empresas temen las facturas de potencia de los centros de datos de aeróstato.

La nueva ronda aumenta el financiamiento total de la compañía a $ 159.4 millones. La última ronda fue dirigida por patrocinadores expertos en clima como Haber de oso zarco 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 bloque de Ocient ya ofrece “ganancias de rendimiento de diez a uno” en las cargas de trabajo multipetabyte, y los planes están en marcha para sufrir esa superioridad a nuevas verticales, desde la telemetría automotriz hasta el modelado climático. La startup tiene Duplicó sus ingresos Durante tres primaveras 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 posesiones climática

El top -up de $ 42.1 millones sigue el aumento de $ 49.4 millones en marzo de 2024 que elevó el haber invertido de Ocient a $ 119 millones y marcó el 109 por ciento de crecimiento de ingresos de año en año. Yuxtapuesto 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 investigación eficientes en energía”. Gladwin vinculó la ronda con una empresa 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 valencia comercial”, dijo.

Por qué el investigación de hiperescala golpea un tapia

Los almacenes de datos modernos prosperan cuando los conjuntos de datos se miden en terabytes. Más allá de eso, la red y el almacenamiento de E/S se convierten en el punto de estrangulamiento, no los ciclos de CPU en bruto. 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 seguro ejecutor 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.

Interiormente de la bloque de Ocient

Ocient volteó el patrón de nubes colocando SSD NVME ajustado al flanco de calcular en lo que claridad Inmueble de almacenamiento adjacente de enumeración (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.

Complementando Casa es Megalane, un tejido interno de suspensión orondo de costado que mantiene “un millón de tareas paralelas en revoloteo”, 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 estudios inevitable (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 acogerse a sistemas separados.

Potencia de corte, no solo costo

La eficiencia es el nuevo armas competitiva. Ocient’s Own 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 en cuarta coexistentes 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 pulvínulo de clientes de Ocient albarca operadores de telecomunicaciones, agencias de inteligencia, intercambios AD -Tech y empresas fintech que procesan datos de comercio de suspensión grosor. Este año la compañía envió su Primera alternativa nombradael sistema de retención y divulgación de datos Ocient, para ayudar a los proveedores de telecomunicaciones a cumplir con los requisitos de divulgación justo más rápido y con un último uso de energía.

Gladwin dice que la próxima ola de crecimiento vendrá de investigación de sensores automotrices y modelado de inteligencia climática, donde los flujos de trabajo actuales dependen de las supercomputadoras; La bloque de Ocient podría resumir esos costos en al menos un 75%, lo que permite investigación de riesgos más frecuentes para aseguradoras y agronegocios.

Competiendo en el nivel de hiperescala

Ocient no se presenta como una pulvínulo de datos Generation -AI. Gladwin argumenta que hay muchas otras compañías que ya sirven que hornacina, y que el punto espléndido de Ocient sigue siendo analítico estructurado de suspensión grosor. Aún así, el almacén almacena vectores con funciones de algebra seguido empotrada y tiene un índice de similitud en la hoja de ruta. Contra líderes de nubes como Snowflake y Databricks, el punto de saldo de Ocient es el punto en el que la escalera y la concurrencia hacen que las arquitecturas de almacenamiento remoto sean demasiado lentos o demasiado caros. Los analistas de la industria dicen que el umbralado generalmente aparece al ártico de unos pocos cientos de terabytes, pero las cargas de trabajo de telecomunicaciones a menudo lo alcanzan mucho antaño oportuno a la ingestión de datos incesantes.

Implementaciones flexibles

Una razón por la cual Ocient ha yeguada acuerdos de gobierno y telecomunicaciones es la disyuntiva de despliegue. La plataforma se envía como software para grupos de premisas, como un servicio administrado en nubes públicas o a través de la propia empresa Abundancia. Eso es importante cuando las reglas de sobreprovería de datos prohíben SaaS externos o cuando los clientes desean ayudar el cálculo cerca de las redes de comunicación por radiodifusión.

¿Qué sigue?

Ocient dice el Haber fresca Acelerará sus esfuerzos y financiará inversiones en el personal de ingeniería y programas asociados que se expandirán en consecuencia.

“El crecimiento futuro vendrá de las ideas 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 capital de Petabyte en respuestas de subegundos mientras recorta facturas y carbono, la postura de una lapso detrás de CASA podría redefinir lo que significa “escalera empresarial” en la época de la IA hombilada de datos.