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Regatta が統合された OLTP、OLAP、およびベクトル データベースを開始

Regatta は、OLTP、OLAP、およびベクター ワークロードをスケーラブルで高効率なパフォーマンスで統合する分散 SQL である RegattaDB の一般提供を開始しました。

Postgres と完全に互換性があり、AI エージェント インフラストラクチャとして数万ノードまで拡張できます。その統合された分散型同時実行モデルは、外部パイプラインと余分な同期レイヤーを排除し、3 つのワークロードすべてにわたってクロスノードのシリアル化可能な一貫性を実現します。 AI エージェントは MCP 経由で 1 つの統合データ ストアにアクセスし、より高速で一貫したデータ アクセスを実現して、クライアント データ パイプラインを簡素化しながら、幻覚、データの欠落、遅延を削減します。

CEOのボアズ・パルジ氏は、同社はAIエージェントがコンピューティングを支配することは予想していなかったが、レガシーデータアーキテクチャは依然としてエージェントのワークロードによってボトルネックが悪化していると述べた。ストレージおよび分散システム ソリューションとしてゼロから再構築された RegattaDB の独自のアーキテクチャは、トランザクション、リアルタイム分析、ベクトル検索をネイティブに統合して、最新の AI のスケール、速度、効率を実現します。

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そのコアとなる特許取得済みの同時実行プロトコルは、パフォーマンスや一貫性を犠牲にすることなく、クラスター間で多様なワークロードを実行します。 Regatta によれば、競合する分散 SQL と比較してノードごとのパフォーマンスが 20 倍になるとのことです。 50 の汎用クラウド ノード上で、インデックスやデータのコロケーション調整を行わずに、毎秒 50,000 件の ACID トランザクションを 3 分以内に維持しながら、200 億行以上の分散 JOIN を完了しました。従来のウェアハウス ストリーミング ワークフローでは、同等のクエリを実行するのに何時間もかかります。

従来の単一ノード データベースと比較して、そのアーキテクチャは 400% 高密度のサーバー ワークロードをサポートし、平均ハードウェア、電力、冷却、およびスペースのコストを 75% 削減します。アーキテクチャと同時実行プロトコルの詳細は、リンクされたリソースから入手できます。

元インテル EVP 兼 CTO であり、Nutanix/Arista 取締役会メンバーでもある Greg Lavender 氏が、Regatta Data の取締役会に加わり、成長段階を指導しました。

コメント

Databricks、SingleStore、SurrealDB など、トランザクション、分析、ベクトル検索を組み合わせた統合マルチモデル データベースが注目を集めています。 Databricks LTAP は、OLTP と OLAP の個別のデータ コピーを維持します。 Palgi 氏は、LTAP は 2 つの独立したエンジン (トランザクション用の Postgres、分析用の Spark) を実行しながらストレージを共有するだけであり、統合された同時実行性、実行層、運用層が欠けていると指摘しました。彼のブログではこの違いについて詳しく説明されています。

ライバルには、Azure Cosmos DB、CockroachDB、Google AlloyDB、TiDB、YugabyteDB などがあります。実装は異なりますが、マルチモデルのデータベースのスケールとスループットが決定的な指標であることに変わりはありません。 RegattaDB のパフォーマンス ベンチマークは、リンクされた 2 つのページで公開されています。

ブーツノート

Regatta は、Lightspeed Venture Partners、83North、TPY Capital、企業投資家 Salesforce、Comcast、Amdocs、さらにエンジェル投資家の Frank Slootman、Eyal Waldman、Bill Scannell、Greg Lavender から 6,800 万ドルの資金を確保しました。同社の創設チームはこれまで、大手データ インフラストラクチャ企業である Topio (NetApp 買収)、XtremIO、ScaleIO (どちらも EMC に買収され、現在は Dell PowerFlex)、および Storwize (IBM 買収) を構築し、率いてきました。

北京乾興解放科技有限公司
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