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Datometry融资1700万美元,用于虚拟化数据仓库

发布时间:2020/02/14 商业 浏览次数:36

 
仓库虚拟化(也称为逻辑数据仓库和数据联合)相对于传统数据仓库解决方案具有优势,因为它可以更快,更便宜地投放市场。这是因为它不需要从头开始设计,构建和部署数据仓库(即用于报告和数据分析的系统),并且不需要昂贵的软件许可证和硬件基础架构。
Mike Waas非常了解这一点。他曾是Microsoft和Amazon的前雇员,是Datometry的创始人兼首席执行官,该公司是一家虚拟化初创公司,正在开发一个名为Hyper-Q的平台,以通过实时翻译应用程序使数据库可互换。在2017年6月筹集了1000万美元的A轮融资后,该公司今天宣布已获得WRVI Capital领投的B轮融资1700万美元,此前的投资者包括Amarjit Gill,Dell Technologies Capital,Redline Capital和Acorn太平洋。
Waas指出,最新一轮融资使Datometry的总融资额达到近3000万美元,他说新的投资将加快与Microsoft Azure,Amazon Web Services,Google Cloud等合作伙伴的市场推广活动。他补充说:“用现代云数据仓库替换旧数据仓库是IT领导者目前面临的最有意义的挑战,也是最棘手的挑战,”他补充说。
为此,Datometry的Hyper-Q允许现有应用在云数据仓库上本地运行,而无需更改SQL,SQL是一种用于编程和管理关系数据库中数据的领域特定语言。使用Waas称为“自适应数据虚拟化”的技术,Hyper-Q仿真旧仓库功能并自己转换应用程序,同时无缝连接到Azure SQL DW,Azure SQL DB,AWS Redshift,PostgreSQL,PostgreSQL,Google BigQuery和Snowflake等仓库,部署到本地以及到AWS,Azure和混​​合云。
具体来说,Hyper-Q拦截来自网络本地协议的通信,并返回数据库应用程序的结果,实时翻译查询语句和结果。该平台还可以转换较新的云数据仓库不支持的旧版SQL语句和源SQL语句中的关键字,并使用当前可用的SQL功能和关键字来获得相同的结果。总之,这些技术使应用程序可以使用SQL语法,并将开销减少到不到2%,而在某些情况下,通过将数据库操作分批处理来提高效率。
至于qShift,它是Datometry广泛的重新平台解决方案的一部分,它会自动将旧数据仓库或源数据仓库模式转换为客户选择的云或仓库。 QShift考虑了源模式中的现有对象,并为目标仓库生成了适当的查询,跟踪在查询转换和转换过程中使用的数据库不匹配情况。并且它有助于保留原始存储过程和宏以进行仿真,从而使过程保持自主。
Datometry在qInsight中提供了一个补充产品,该产品总结了数据仓库工作负载的功能,运营和性能统计信息,同时评估了目标云仓库的能力。它优先考虑工作负载的卫生状况,并提供可行性分析,其中包括实施时间表,每小时分析数百万条语句。
Waas拒绝透露姓名,但他说,Datometry的客户包括《财富》 500强和《全球2000强》中的许多零售,医疗保健,电信和电子制造企业。他认为,这将使公司在即将成为价值41.2亿美元的数据虚拟化市场中占据优势。他说:“我们的Hyper-Q平台完全重新定义了这种转变:我们为企业提供了基于软件的,简单且可靠的途径。” “我们为云供应商和企业提供了独特的手段来显着提高其竞争地位。”