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Pliops obtiene $ 100 millones para chips que aceleran el análisis en los centros de datos

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El análisis de los datos generados dentro de la empresa, por ejemplo, los datos de ventas y compras, puede generar conocimientos que mejoren las operaciones. Pero algunas organizaciones tienen dificultades para procesar, almacenar y usar sus grandes cantidades de datos de manera eficiente. Según un IDC encuesta encargado por Seagate, las organizaciones recopilan solo el 56 % de los datos disponibles en todas sus líneas de negocio y, de ese 56 %, solo usan el 57 %.

Parte del problema es que las cargas de trabajo con uso intensivo de datos requieren recursos sustanciales, y que agregar la infraestructura informática y de almacenamiento necesaria suele ser costoso. Específicamente para las empresas que se trasladan a la nube, IDG informes que planean dedicar $78 millones a infraestructura este año. El treinta y seis por ciento mencionó el control de costos como su principal desafío.

Por eso Uri Beitler lanzó pliops, una startup que desarrolla lo que él llama “procesadores de datos” para centros de datos empresariales y en la nube. Los procesadores de Pliop están diseñados para aumentar el rendimiento de las bases de datos y otras aplicaciones que se ejecutan en memoria flash, lo que ahorra dinero a largo plazo, afirma.

“Quedó claro que las necesidades de datos de hoy son incompatibles con la arquitectura del centro de datos de ayer. El crecimiento masivo de datos chocó con las deficiencias de cómputo y almacenamiento heredadas, creando ralentizaciones en la computación, cuellos de botella de almacenamiento y disminución de la eficiencia de las redes”, dijo Beitler a TechCrunch en una entrevista por correo electrónico. “Si bien el rendimiento de la CPU aumenta, no se mantiene al día, especialmente cuando el rendimiento acelerado es fundamental. Agregar más infraestructura a menudo resulta ser prohibitivo y difícil de administrar. Como resultado, las organizaciones buscan soluciones que liberen a las CPU de las tareas de almacenamiento computacionalmente intensivas”.

Pliops no es el primero en comercializar un procesador para análisis de datos. Nvidia vende la unidad de procesamiento de datos (DPU) BlueField-3. Marvell tiene su tecnología Octeon. El chip SPARC M7 de Oracle tiene un coprocesador acelerador de análisis de datos con un conjunto especializado de instrucciones para la transformación de datos. Y en el ámbito de las empresas emergentes, Blueshift Memory y Speedata están creando hardware que, según dicen, puede realizar tareas de análisis significativamente más rápido que los procesadores estándar.

Créditos de imagen: pliops

Pero Pliops afirma estar más avanzado que la mayoría, con implementaciones y pruebas piloto con clientes (aunque sin nombre) que incluyen fintechs, proveedores de servicios de comunicación de “tamaño mediano”, operadores de centros de datos y laboratorios gubernamentales. Al parecer, la tracción inicial de la startup se ganó a los inversores, que invirtieron $ 100 millones en su ronda de la Serie D que cerró hoy.

Koch Disruptive Technologies lideró el tramo, con la participación de SK Hynix y Lip-Bu Tan de Walden International, elevando el capital total recaudado de Pliops hasta la fecha a más de $200 millones. Beitler dice que se dedicará a desarrollar la hoja de ruta de hardware y software de la empresa, reforzar la huella de Pliops con los socios y expandir su plantilla internacional.

“Muchos de nuestros clientes vieron un tremendo crecimiento durante la pandemia de COVID-19, gracias en parte a su capacidad para reaccionar rápidamente al nuevo entorno laboral y las condiciones de incertidumbre. Pliops ciertamente lo hizo. Si bien algunos clientes se vieron afectados por problemas en la cadena de suministro, nosotros no”, dijo Beitler. “No vemos ninguna desaceleración en el crecimiento de los datos, ni la necesidad de aprovecharlo. Pliops era fuerte antes de esta última ronda de financiación y aún más fuerte ahora”.

Acelerando el procesamiento de datos

Beitler, exdirector de soluciones de memoria avanzada en el Centro de Investigación de Israel de Samsung, cofundó Pliops en 2017 junto con Moshe Twitto y Aryeh Mergi. Twitto era un científico investigador en Samsung que desarrollaba tecnologías de procesamiento de señales para memoria flash, mientras que Mergi co-lanzó una serie de nuevas empresas, incluidas dos que fueron adquiridas por EMC y SanDisk, antes de unirse a Pliops.

El procesador de Pliop brinda protección contra fallas de unidades para unidades de estado sólido (SSD), así como compresión en línea, una tecnología que reduce el tamaño de los datos al encontrar secuencias de datos idénticas y luego guardar solo la primera secuencia. Beitler afirma que la tecnología de la compañía puede reducir el espacio en el disco mientras expande la capacidad, mapeando objetos comprimidos de “tamaño variable” dentro del almacenamiento para reducir el espacio desperdiciado.

Un componente central del procesador de Pliops es su motor de almacenamiento de valores clave acelerado por hardware. En las bases de datos de clave-valor, bases de datos donde los datos se almacenan en un formato de “clave-valor” y están optimizados para lectura y escritura, los motores de clave-valor administran todos los datos persistentes directamente. Beitler argumenta que las CPU generalmente se sobreutilizan cuando se ejecutan estos motores, lo que hace que las aplicaciones no aprovechen al máximo las capacidades de SSD.

“Las organizaciones buscan soluciones que liberen a las CPU de las tareas de almacenamiento de computación intensiva. Nuestro hardware ayuda a crear una arquitectura de centro de datos moderna al aprovechar una nueva generación de tecnología de gestión de almacenamiento y procesamiento de datos acelerada por hardware, que ofrece mejoras de órdenes de magnitud en el rendimiento, la confiabilidad y la escalabilidad”, dijo Beitler. “En resumen, Pliops permite sacar más provecho de las inversiones en infraestructura existentes”.

El procesador de Pliops estuvo disponible comercialmente en julio pasado. El enfoque actual del equipo de desarrollo es acelerar la ingesta de datos para casos de uso de aprendizaje automático, dice Beitler, casos de uso que han crecido entre los clientes actuales y potenciales de Pliops.

El camino por delante

Ciertamente, Pliops tiene mucho trabajo por hacer. Nvidia es un competidor formidable en el espacio de los aceleradores de procesamiento de datos, ya que pasó años desarrollando su línea BlueField. Y AMD adquirió el proveedor de DPU Pensando por $ 1.9 mil millones, lo que indica sus ambiciones más amplias.

Un movimiento que podría generar dividendos para Pliops es unirse al Proyecto de infraestructura programable abierta (OPI), una empresa relativamente nueva bajo la Fundación Linux que tiene como objetivo crear estándares en torno al hardware acelerador de datos. Si bien Pliops aún no es miembro (los miembros actuales incluyen Intel, Nvidia, Marvell, F5, Red Hat, Dell y Keysight Technologies), es lógico que convertirse en uno podría exponer su tecnología a una base de clientes más grande.

Beitler objetó cuando se le preguntó acerca de OPI, pero señaló que el mercado de la aceleración de datos aún es incipiente y está creciendo.

“Seguimos viendo que tanto los equipos de infraestructura como los de aplicaciones se ven abrumados por un almacenamiento de bajo rendimiento y aplicaciones abrumadas que no satisfacen las demandas de datos de la empresa”, dijo Beitler. “La respuesta general es que nuestro procesador es un producto que cambia las reglas del juego y, sin él, las empresas deben realizar años de inversiones en ingeniería de software y hardware para resolver el mismo problema”.


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