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Edge Delta 筹集了 1500 万美元的 A 轮融资以收购 Splunk

发布时间:2021/06/27 科技 浏览次数:413

据悉,总部位于西雅图的EdgeDelta是一家正在构建现代分布式监控堆栈的初创公司,该堆栈与Splunk、NewRelic和Datadog等行业巨头直接竞争,今天宣布已筹集了1500万美元的A轮融资,由MenloVentures和Tim领投Tully,Splunk前CTO。之前的投资者MaCVentureCapital和AmityVentures也参与了这一轮,使公司迄今为止的总资金达到1800万美元。

“我们的论点是,今天的企业无法继续实时分析所有数据,”EdgeDelta联合创始人兼首席执行官OzanUnlu说,他已经在可观察性领域工作了大约15年(包括在Microsoft和相扑逻辑)。“传统上用这些原始的、集中的模型完成的方式——数据太多了。它在10年前有效,但千兆字节变成了TB,现在TB变成了PB。整个模式正在崩溃。”

 

他承认,传统的大数据仓库非常适合商业智能和分析用例。但这不是实时的,还涉及将大量数据从生成位置移动到集中式仓库。EdgeDelta的承诺是,它可以通过允许企业从源头开始分析他们的日志、指标、跟踪和其他遥测,来提供这种集中模型的所有功能。反过来,这也使他们能够了解在那里生成的所有数据,而不是今天的许多系统,这些系统只能提供对一小部分信息的洞察。

虽然竞争服务往往有在客户机器上运行的代理,但通常只压缩数据、加密数据,然后将其发送到最终目的地,但EdgeDelta的代理开始在本地级别分析数据。有了这个,例如,如果您想从Kubernetes集群中绘制错误率图表,您就不必收集所有这些数据并将其发送到您的数据仓库,在那里必须对其进行索引,然后才能对其进行分析和绘图。

使用EdgeDelta,您可以让每个节点绘制自己的图形,然后EdgeDelta可以稍后组合。EdgeDelta认为,有了这个,它的代理能够提供显着的性能优势,通常是数量级。这也允许企业在边缘运行他们的机器学习模型。

 

“我在离开Splunk之前看到的是,出于各种原因,包括成本控制,人们对工作负载的放置位置有点挑剔,”几个月前加入该公司的MenloVentures的蒂姆·塔利(TimTully)说。.“因此,您可以将部分计算转移到边缘并降低延迟并以分布式方式在边缘进行机器学习的想法对我来说非常有吸引力。”

EdgeDelta能够提供显着便宜的服务,这在很大程度上是因为它不必运行大量计算并自行管理庞大的存储池,因为其中很多都是在边缘处理的。虽然客户显然仍需承担一些开销来提供这种计算能力,但仍远低于他们为可比服务支付的费用。该公司认为,与传统的集中式服务相比,它的总体拥有成本通常会降低90%。

 

EdgeDelta根据数量收费,将其价格与Splunk进行比较并不害羞,并且在其定价计算器上这样做是正确的。事实上,在与Tully和Unlu交谈时,Splunk显然在每个人的脑海中。

“有一种拆分Splunk的概念,”Unlu说。“你有来自一侧的Snowflake和数据仓库解决方案,他们说,’嘿,如果你不关心实时性,那就去使用我们吧。’然后我们是等式的另一半,即:实际上有很多实时操作用例,这个模型实际上更适合那些需要实时分析的海量流处理数据集。”

但是尽管存在这种竞争,EdgeDelta仍然可以与Splunk和类似服务集成。用户仍然可以获取他们的数据,通过EdgeDelta摄取它,然后将其传递给SumoLogic、Splunk、AWS的S3和其他解决方案。

 

“如果你遵循Splunk的轨迹,我们就有了围绕物联网和Splunk在边缘建立这项业务的整个想法——但我们从来没有真正做到过,”塔利说。“我认为我们最终看到的是边缘实际上意味着一些不同的东西。[…]分布式计算的进步和边缘硬件的复杂性使这些类型的问题能够以更低的成本和更低的延迟得到解决。”

EdgeDelta团队计划使用新资金来扩大其团队并支持所有对该产品表现出兴趣的新客户。为此,它正在建立其上市和营销团队,以及客户成功和支持团队。

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