Tegoroczne miesiące nie są zbyt pomyślne dla młodych, innowacyjnych firm. Według danych zebranych przez Layoffs.fyi od stycznia blisko pięćdziesiąt amerykańskich startupów dokonało znaczących zwolnień. Oczywiście nie wszyscy mają tego typu problemy. Przykładowo Observe, startup z San Mateo, otrzymał w maju zastrzyk finansowy w wysokości 70 mln dolarów. W sumie firma o pięcioletnim stażu zdążyła zainkasować do tej pory 114,5 mln dolarów. Przy czym trzeba jednak przyznać, że nie bez znaczenia jest fakt, iż jej założycielem jest znany fundusz Sutter Hill Ventures, który ostatnimi czasy mocno wspierał Snowflake.

Observe udostępnia w modelu chmurowym narzędzia do analizy rozproszonych danych i na podstawie uzyskiwanych informacji rozpoznaje problemy związane z działaniem aplikacji oraz infrastruktury. Rozwiązanie to ma docelowo zastąpić oprogramowanie takich firm, jak Splunk, New Relic oraz Datadog.

– Wierzymy, że produkty do analizy dzienników, a także monitorowania i zarządzania wydajnością aplikacji, zostaną połączone w nowy segment rozwiązań związanych z tak zwaną obserwowalnością. Nie ma powodu, dla którego do rozwiązywania problemów z aplikacjami lub infrastrukturą mielibyśmy używać kilku oddzielnych systemów. Obecnie większość dużych firm posiada co najmniej trzy tego typu narzędzia. Problem polega na tym, że dane są pofragmentowane i trudno zobaczyć, co się z nimi dzieje – tłumaczy Jeremy Burton, CEO Observe, wcześniej dyrektor marketingu Symanteca oraz w Dell EMC.

Obserwowalność to rozszerzenie pojęcia monitoringu infrastruktury IT na wszystkie komponenty środowiska aplikacyjnego – począwszy od sprzętu, aż po warstwę użytkownika. Bazuje ona na trzech filarach: dziennikach rejestrujących zdarzenia, metrykach dostarczających najważniejsze pomiary dotyczące wydajności i śladach działania oprogramowania. W rezultacie łatwiej jest zdiagnozować problem, a także przyczyny jego zaistnienia i skutki.

– Chcemy odejść od tradycyjnego podejścia silosowego, gdzie oddzielne zespoły specjalistów śledzą swój własny odcinek. To zła metoda, bowiem w rezultacie nikt nie ma dostępu do całościowego obrazu – dodaje Jeremy Burton.

Specjaliści z Observe, aby lepiej zobrazować nowy sposób analizy, posługują się metaforą nawiązującą do awarii domowego oświetlenia. Problem można, rzecz jasna, rozwiązać poprzez kucie ścian i śledzenie przewodów aż do wykrycia źródła problemu. Jednak bardziej wydajną i łatwiejszą metodą na wykrycie usterki byłoby zebranie wszystkich danych pochodzących z całego układu elektrycznego. Jeśli system jest obserwowalny, takie podejście powinno doprowadzić do ustalenia źródła uszkodzenia.

Observe oferuje usługę w modelu chmurowym, a klient płaci wyłącznie za to, z czego korzysta. W przypadku tego startupu wszystkie informacje o zdarzeniach gromadzone są w magazynie danych Snowflake’a. Jak do tej pory Observe zarządza około 10 petabajtami danych i realizuje codziennie 2,5 miliona zapytań.

Sztuczna inteligencja jako usługa

Startup SambaNova Systems powstał pięć lat temu, a jego założycielami są Rodrigo Liang (wcześniej związany z Oracle) oraz dwóch profesorów z Uniwersytetu Stanforda: Kunle Olukotuna, jeden z ojców procesora wielordzeniowego, jak też Chris Ré, laureat prestiżowej nagrody Mac-Arthura. Wartość firmy wycenia się na 5 mld dolarów, co oznacza, że znajduje się w „klubie” jednorożców. Jak do tej pory inwestorzy zasilili startup sumą 1,1 mld dolarów.

SambaNova Systems działa w trudnym segmencie superkomputerów AI i rywalizuje na tym polu między innymi z Nvidią czy Graphcore.

– Tradycyjne jednostki CPU czy procesory graficzne bazują na przetwarzaniu transakcyjnym, zaś praca ze sztuczną inteligencją polega przede wszystkim na trenowaniu modeli za pomocą zestawów danych i obsłudze sieci neuronowych. Dlatego też GPU oraz CPU nie do końca potrafią sprostać wymaganiom AI – tłumaczy Marshall Choy, wiceprezes SambaNova Systems.

Strartup z Palo Alto opracował własną jednostkę Cardinal SN10, wykonaną przez TSMC w 7-nanometrowym procesie technologicznym. W obudowie o rozmiarach 708 mm2 mieści się niespełna 40 miliardów tranzystorów. Każdy chip Cardinal posiada sześć kontrolerów pamięci zapewniających przepustowość 153 GB/s. Co istotne, SambaNova Systems, w przeciwieństwie chociażby do Nvidii, nie sprzedaje swoich chipów samodzielnie, lecz stanowią one część kompleksowego systemu. Podstawowa konfiguracja DataScale SN10–8R bazuje na serwerze z AMD z 12 TB pamięci DDR4–3200 oraz ośmiu chipach Cardinal SN10. Serwer korzysta z dystrybucji Linuksa powiązanej z oprogramowaniem SambaNovaFlow. Co ciekawe, część działań firmy z Palo Alto koncentruje się na rozwoju oferty Dataflow as a Service (DFaaS).

– Klienci chcą się koncentrować na wynikach i celach biznesowych, a nie integracji infrastruktury IT i budowaniu wielkich zespołów zajmujących się optymalizacją, dostrajaniem i konserwacją modeli AI. Nie chcą się dodatkowo martwić o warstwę techniczną – podkreśla Marshall Choy.

Potwierdzają to wyniki badań przeprowadzonych przez SambaNova Systems. Połowa respondentów twierdzi, że największą przeszkodą w rozwoju projektów AI oraz uczenia maszynowego jest trudność związana z dostosowaniem modeli, a co czwarty wymienia złożoność architektury obliczeniowej. Z kolei 28 proc. wskazuje na brak wykwalifikowanych pracowników. Jak by zatem nie patrzeć, kalifornijski startup ma bardzo szerokie pole do popisu.

Z jego oferty DFaaS mogą korzystać chociażby placówki medyczne, a SambaNova Systems dostrzega szczególnie możliwości w zakresie diagnostyki i wykrywania nowotworów, na przykład podczas analizy obrazów medycznych. Nie mniej obiecujący jest sektor finansowy. Pod koniec ubiegłego roku startup zawarł strategiczne partnerstwo z węgierską grupą bankową OTP oraz Ministerstwem Innowacji i Technologii Węgier. Partnerzy wyznaczyli sobie bardzo ambitny cel, jakim jest stworzenie najszybszego w Europie superkomputera bazującego na sztucznej inteligencji. System ma w krótkim czasie przetwarzać ogromne ilości informacji i danych tekstowych, co pozwoli na przyspieszenie i większą personalizację usług finansowych.

Uratowali Ubera

To już niestety norma, że klienci stają się coraz bardziej niecierpliwi, a ich wymagania rosną z roku na rok. Jeśli dostawca produktu bądź usługi nie umie zaspokoić ich oczekiwań, błyskawicznie szukają alternatywy. Suresh Sathyamurthy, CMO firmy SingleStore, na potwierdzenie tej tezy przywołuje przykład Ubera. Użytkownik aplikacji, zanim wsiądzie do samochodu, otrzymuje informacje o cenie przejazdu. Jeszcze do niedawna usługodawca zastrzegał, że ostateczna opłata może się nieznacznie różnić od tej przesłanej przed rozpoczęciem kursu. To wywoływało irytację wśród części klientów, co groziło ich rychłą utratą. Szefowie Ubera, aby zażegnać problem, sięgnęli po rozwiązanie SingleStore.

Ten startup z San Francisco powstał w 2019 roku jako MemSQL i początkowo opracowywał bazy in-memory. Jednak poźniej jego produkt zaczął ewoluować w nieco innym kierunku. Obecnie SingleStore oferuje ujednoliconą bazę do obsługi obciążeń transakcyjnych i analitycznych z rozdzieleniem możliwości przechowywania i obliczeń oraz systemu zapisu. Baza uruchamia szybkie zapytania analityczne w dużych, stale zmieniających się zestawach danych. SingleStore twierdzi, że jego baza danych może przetwarzać bilion wierszy na sekundę. Startup zapewnia, że jego klienci nie potrzebują już oddzielnych operacyjnych i analitycznych systemów bazodanowych. Jednym z przykładów jest General Electric, który zrezygnował z baz danych kil-ku dostawców właśnie na rzecz SingleStore.

Wspomniany wcześniej przypadek Ubera to tylko jedno z wielu zastosowań ujednoliconej bazy danych. Rozwiązanie równie dobrze sprawdza się w mediach, gdzie potrzebna jest analiza sposobów zachowania i doświadczeń milionów użytkowników w czasie rzeczywistym, a także w świecie finansów, gdzie zapobiega różnego rodzaju oszustwom.

Na liście klientów SingleStore, oprócz wymienionych wcześniej firm, znajdują się między innymi Akamai, Comcast, Hulu czy Sony. Oprogramowanie SingleStore może być wdrażane lokalnie, w chmurach prywatnych lub publicznych i jest oferowane w modelu subskrypcyjnym. Startup w ubiegłym roku otworzył centrum innowacji w Raleigh w Północnej Karolinie, które ma mu pomóc w dalszym rozwoju. Warto też dodać, że w kwietniu do grona resellerów SingleStore dołączył IBM.