Edge Delta recauda $ 15 millones de la Serie A para enfrentarse a Splunk

Con sede en Seattle Delta del borde, una startup que está construyendo una moderna pila de monitoreo distribuido que compite directamente con pesos pesados ​​de la industria como Splunk, New Relic y Datadog, anunció hoy que ha recaudado una ronda de financiamiento de la Serie A de $ 15 millones liderada por Menlo Ventures y Tim Tully, el ex CTO de Splunk. Los inversores anteriores MaC Venture Capital y Amity Ventures también participaron en esta ronda, lo que eleva el financiamiento total de la compañía hasta la fecha a $ 18 millones.

“Nuestra tesis es que no hay forma de que las empresas de hoy puedan seguir analizando todos sus datos en tiempo real”, dijo el cofundador y director ejecutivo de Edge Delta, Ozan Unlu, quien ya ha trabajado en el espacio de observabilidad durante unos 15 años (incluso en Microsoft y Sumo Logic). “La forma en que se hacía tradicionalmente con estos modelos primitivos y centralizados: simplemente hay demasiados datos. Funcionó hace 10 años, pero los gigabytes se convirtieron en terabytes y ahora los terabytes se están convirtiendo en petabytes. Todo ese modelo se está derrumbando “.

Reconoce que el almacenamiento tradicional de big data funciona bastante bien para los casos de uso de análisis e inteligencia empresarial. Pero eso no es en tiempo real y también implica mover una gran cantidad de datos desde donde se generan a un almacén centralizado. La promesa de Edge Delta es que puede ofrecer todas las capacidades de este modelo centralizado al permitir que las empresas comiencen a analizar sus registros, métricas, seguimientos y otra telemetría directamente en la fuente. Esto, a su vez, también les permite obtener visibilidad de todos los datos que se generan allí, en lugar de muchos de los sistemas actuales, que solo brindan información sobre una pequeña porción de esta información.

Si bien los servicios de la competencia tienden a tener agentes que se ejecutan en la máquina de un cliente, pero generalmente solo comprimen los datos, los cifran y luego los envían a su destino final, el agente de Edge Delta comienza a analizar los datos directamente a nivel local. Con eso, si desea, por ejemplo, graficar las tasas de error de su clúster de Kubernetes, no tendrá que recopilar todos estos datos y enviarlos a su almacén de datos, donde debe indexarse ​​antes de que se pueda analizar y graficado.

Con Edge Delta, en su lugar, podría hacer que cada nodo dibuje su propio gráfico, que Edge Delta puede combinar más adelante. Con esto, argumenta Edge Delta, su agente puede ofrecer beneficios de rendimiento significativos, a menudo en órdenes de magnitud. Esto también permite a las empresas ejecutar sus modelos de aprendizaje automático en el borde.

“Lo que vi antes de dejar Splunk fue que las personas eran selectivas con respecto a dónde colocar las cargas de trabajo por una variedad de razones, incluido el control de costos”, dijo Tim Tully de Menlo Ventures, quien se unió a la firma hace solo un par de meses. . “Entonces, esta idea de que puede mover parte del cálculo al borde y disminuir la latencia y hacer aprendizaje automático en el borde de una manera distribuida fue increíblemente fascinante para mí”.

Edge Delta puede ofrecer un servicio significativamente más económico, en gran parte porque no tiene que ejecutar una gran cantidad de cómputo y administrar grandes grupos de almacenamiento por sí mismo, ya que mucho de eso se maneja en el borde. Y aunque los clientes obviamente todavía incurren en algunos gastos generales para suministrar esta potencia de cómputo, sigue siendo significativamente menor de lo que estarían pagando por un servicio comparable. La compañía argumenta que, por lo general, ve una mejora del 90 por ciento en el costo total de propiedad en comparación con los servicios centralizados tradicionales.

Cargos de Edge Delta basado en el volumen y no es tímido para comparar sus precios con los de Splunk y lo hace bien en su calculadora de precios. De hecho, al hablar con Tully y Unlu, Splunk estaba claramente en la mente de todos.

“Existe una especie de concepto de separación de Splunk”, dijo Unlu. “Tienes Snowflake y las soluciones de almacenamiento de datos que vienen de un lado, y dicen, ‘oye, si no te importa el tiempo real, úsanos’. Y luego somos la otra mitad de la ecuación, que es: en realidad, hay muchos casos de uso operativo en tiempo real y este modelo es en realidad mejor para esos conjuntos de datos de procesamiento de flujo masivo que necesitaba analizar en tiempo real “.

Pero a pesar de esta competencia, Edge Delta aún puede integrarse con Splunk y servicios similares. Los usuarios aún pueden tomar sus datos, ingerirlos a través de Edge Delta y luego pasarlos a empresas como Sumo Logic, Splunk, AWS S3 y otras soluciones.

“Si sigues la trayectoria de Splunk, teníamos toda la idea de construir este negocio alrededor de IoT y Splunk at the Edge, y nunca llegamos realmente allí”, dijo Tully. “Creo que lo que terminamos viendo colectivamente es que la ventaja en realidad significa algo un poco diferente. […] Los avances en la computación distribuida y la sofisticación del hardware en el borde permiten que este tipo de problemas se resuelvan a un menor costo y menor latencia ”.

El equipo de Edge Delta planea utilizar los nuevos fondos para expandir su equipo y apoyar a todos los nuevos clientes que han mostrado interés en el producto. Para eso, está desarrollando sus equipos de comercialización y comercialización, así como sus equipos de asistencia y éxito del cliente.