انضم إلى كبار المديرين التنفيذيين في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، لمعرفة كيف يدمج القادة استثمارات الذكاء الاصطناعي ويحسنونها لتحقيق النجاح. يتعلم أكثر
تشهد Redpanda نموًا كبيرًا لمنصة تدفق البيانات الخاصة بها ، مدفوعة جزئيًا بالحاجة المستمرة للبيانات في الوقت الفعلي وحالات الاستخدام الجديدة في الذكاء الاصطناعي (AI).
أعلنت الشركة اليوم أنها جمعت 100 مليون دولار في جولة تمويل من السلسلة C ، وبذلك يصل إجمالي التمويل للشركة الناشئة التي تتخذ من سان فرانسيسكو مقراً لها إلى 165 مليون دولار. يمثل التمويل الجديد ارتفاعا كبيرا من سلسلة B Redpanda التي بلغت 50 مليون دولار والتي تم تأمينها في فبراير 2022.
تسمح منصة تدفق البيانات من Redpanda للشركات بجمع البيانات وتخزينها وتحليلها في الوقت الفعلي. يتمثل جزء رئيسي من نمو الشركة ونجاحها في كيفية تمكين المؤسسات عبر قطاعات الصناعة المختلفة من الاستفادة من تدفق البيانات. على وجه الخصوص ، تجد Redpanda استخدامًا قويًا من خلال بائعي الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) ، بما في ذلك خدمة إنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي التوليدية Midjourney.
>> تابع تغطية الذكاء الاصطناعي التوليدية المستمرة من VentureBeat <<
حدث
تحويل 2023
انضم إلينا في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، حيث سيشارك كبار المسؤولين التنفيذيين في كيفية دمج استثمارات الذكاء الاصطناعي وتحسينها لتحقيق النجاح وتجنب المزالق الشائعة.
سجل الان
Redpanda متوافق مع تقنية البث الشهيرة مفتوحة المصدر Apache Kafka. تدعي الشركة أنها توفر أداءً أفضل وإدارة أسهل لحالات الاستخدام في الوقت الفعلي من البدائل التنافسية.
قال أليكس جاليغو ، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Redpanda ، لموقع VentureBeat: “من منظور السوق ، ضاعفنا الإيرادات بشكل أساسي خمس مرات في العام الماضي ، وبدأنا في الفوز بكل صفقة”. “لذا فإن الفكرة هنا هي دعم النمو ، ونحن نواصل الاستثمار في ما نراه مستقبل التدفق.”
كيف تقوم Redpanda بتمكين أعباء عمل AI / ML في الوقت الفعلي
يعد تمكين خطوط بيانات AI / ML في الوقت الفعلي حالة استخدام رئيسية لـ Redpanda.
قال Gallego أن هناك نمطًا شائعًا عبر مختلف شركات AI / ML التي تعمل Redpanda معها. عندما يتفاعل المستخدم مع خدمة الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل Midjourney ، يقوم بإدخال نص موجه. يقوم الموجه بدوره بالوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات في الخدمة المحددة ، والتي تقوم بعد ذلك بإنشاء نتيجة. كجزء من العملية ، يتم تسجيل جميع مطالبات المستخدم في نظام تخزين البيانات. على نحو متزايد ، أصبح هذا النظام عبارة عن نظام دفق في الوقت الفعلي مثل Redpanda.
يتم استخدام المطالبات المتدفقة للمساعدة في تمكين الاستدلال في الوقت الفعلي ، وكذلك للمساعدة في التدريب الإضافي.
“تم استخدام Redpanda في مجموعة من حالات استخدام AI / ML [because it’s] قال جاليغو: “محرك تخزين فائق التوسيع لتعلم الآلة في الوقت الحقيقي”. “هذا هو المكان المناسب لـ Redpanda حقًا ، حيث لا يوجد العديد من محركات التخزين التي يمكنها مواكبة أحجام البيانات التي تطلبها هذه النماذج في الوقت الفعلي.”
دعم Apache Iceberg قادم وهو صفقة كبيرة
بالنظر إلى المستقبل ، فإن أحد المجالات التي تعمل فيها Redpanda لتوفير إمكانات موسعة هو دعم Apache Iceberg.
Iceberg هو تنسيق جدول بحيرة بيانات مفتوح المصدر أصبح شائعًا بشكل متزايد في السنوات الأخيرة ، وحصل على دعم البائعين بما في ذلك Cloudera و Snowflake و Google.
أوضح جاليغو أن المستخدمين يتصلون بـ Redpanda عبر واجهة برمجة تطبيقات كافكا ، لأن هذه هي الطريقة التي يستهلك بها الناس البيانات وينتجونها. للمضي قدمًا ، يمتلك Redpanda تنسيق تخزين متدرج بحيث يمكن للمستخدمين الاحتفاظ بالبيانات محليًا بالإضافة إلى تحميل البيانات إلى بحيرة بيانات. تعمل Redpanda الآن على تمكين دعم Iceberg بحيث يتم تنسيق البيانات التي تم تحميلها في بحيرة البيانات بطريقة يمكن الوصول إليها بسهولة عبر محركات استعلام SQL.
قال: “نجعل بحيرة البيانات بشكل فعال في الوقت الفعلي ، وسيكون التنسيق الذي نحمله إلى بحيرة البيانات هو Apache Iceberg ، بحيث يمكن للمستخدم الانتقال من التدفق إلى SQL في ثوانٍ”.
مهمة VentureBeat هو أن تكون ساحة المدينة الرقمية لصناع القرار التقنيين لاكتساب المعرفة حول تكنولوجيا المؤسسات التحويلية والمعاملات. اكتشف إحاطاتنا.
اكتشاف المزيد من نص كم
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.
