e6data revoluciona el uso de Kubernetes con ahorros económicos significativos.

La compañía e6data, con sede en San Francisco, ha presentado su última innovación en el campo de la computación de datos: un motor de cálculo nativo de Kubernetes que promete significativos ahorros de costos y un rendimiento mejorado. A pesar de las herramientas de vanguardia ofrecidas por proveedores de almacenes de datos como Snowflake y Databricks, algunas empresas pueden encontrar dificultades al enfrentarse a ciertas cargas de trabajo críticas.

Este reciente lanzamiento de e6data ha sido respaldado por una financiación de $10 millones de Accel y otros inversores, lo que posiciona a la empresa como una opción a considerar para aquellas organizaciones que buscan mejorar su rendimiento y reducir sus costos totales de propiedad (TCO). El motor de cálculo de e6data se integra fácilmente en cualquier plataforma de inteligencia de datos convencional, permitiendo a los clientes manejar cargas de trabajo intensivas en cálculos con un rendimiento cinco veces mejor y la mitad del TCO en comparación con otros motores de cálculo del mercado.

Aunque esta oferta aún es nueva en comparación con motores de cálculo respaldados por proveedores líderes o de código abierto, como Spark Trino/Preso (incluyendo Starburst), importantes actores de la industria, como Freshworks, ya están considerando su adopción debido a los potenciales beneficios en términos de relación precio-rendimiento.

La arquitectura de los motores de cálculo tradicionales, de acuerdo con Vishnu Vasanth, fundador y CEO de e6data, es una de las principales razones detrás de los cuellos de botella de rendimiento. Estos motores, con una antigüedad de 10-12 años, suelen estar dominados por un sistema central coordinador responsable de actividades críticas a lo largo del ciclo de vida de una consulta o tarea. Sin embargo, cuando se enfrentan a cargas pesadas, alta concurrencia o complejidad en las cargas de trabajo, estos componentes centralizados y monolíticos pueden convertirse en fuentes de ineficiencia de recursos o incluso en un único punto de fallo.

Para abordar esta brecha y ofrecer a las empresas una solución efectiva para manejar cargas de trabajo intensivas, el equipo de e6data ha replanteado la arquitectura del motor de cálculo mediante la implementación de un enfoque de procesamiento distribuido nativo de Kubernetes que rescinde la programación y coordinación centralizada de tareas. Este enfoque descentralizado permite que los componentes operen de forma independiente y escalen de manera granular en respuesta a diferentes formas de carga, evitando así los cuellos de botella y mejorando la eficiencia del rendimiento.

Según Vasanth, con este motor de cálculo diseñado a medida, e6data logra ofrecer un rendimiento de consultas cinco veces mejor en las cargas de trabajo más exigentes, así como un TCO hasta un 50% más bajo que la mayoría de los motores de cálculo actuales en el mercado. Además, la empresa se distingue por evitar la dificultad de la dependencia excesiva asociada a algunas arquitecturas monolíticas, permitiendo a los clientes integrar fácilmente su motor en las plataformas de datos existentes sin la necesidad de cambiar al formato específico que requiere el motor o de migrar los datos.

Con estas capacidades y ventajas, e6data se presenta como una prometedora alternativa en el mercado de soluciones de datos y AI, en un contexto donde se espera que el mercado total ascienda a $230 mil millones en 2025, con un 60% de los CXO planeando aumentar sus inversiones en el próximo año.

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