CedarDB, ein Start-up aus München, hat den begrenzten Zugang zu CedarDB Cloud gestartet, nachdem ein Pilotversuch mit Nutzern durchgeführt wurde, die sich auf die Warteliste gesetzt hatten. Das Unternehmen bietet eine Datenbank-Engine an, die zwei Arten von Arbeitslasten verarbeiten soll, die Unternehmen üblicherweise voneinander trennen: alltägliche operative Transaktionen, etwa Bestellungen und Zahlungen, sowie Analysen zur Erkennung von Trends und zur Beantwortung von Fragen.
Der Dienst wurde während der Veranstaltung TechCrunch Disrupt angekündigt, bei der CedarDB neben 20 weiteren Start-ups am Wettbewerb Startup Battlefield teilnimmt. Zuvor hatte das Unternehmen im Mai vergangenen Jahres CedarDB Enterprise als Option für den Betrieb in den Räumlichkeiten des Kunden sowie die kostenlose Version CedarDB Community Edition eingeführt. Gleichzeitig gab es eine Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 5,3 Millionen Euro, also etwa 6 Millionen US-Dollar, bekannt.
Von einem Forschungsprojekt zu einem Unternehmensprodukt
Die Wurzeln von CedarDB liegen im Forschungsprojekt Umbra an der Technischen Universität München. Das Unternehmen wurde unter Beteiligung von fünf Forschern des Projekts gegründet. Die Engine konzentriert sich darauf, moderne Hardware zu nutzen, um eine höhere Leistung als herkömmliche Datenbank-Engines zu erzielen, ohne zwangsläufig auf mehr Prozessorkerne oder zusätzlichen Arbeitsspeicher angewiesen zu sein.
Das Unternehmen hat CedarDB außerdem so entwickelt, dass es mit PostgreSQL kompatibel ist. Nach eigenen Angaben senkt diese Entscheidung die Migrationskosten, da Kunden ihre Anwendungen nicht neu entwickeln müssen. Laut dem Mitgründer und CEO Moritz Sichert verfolgt das Unternehmen Prioritäten wie Zuverlässigkeit, Fehlertoleranz und Kompatibilität mit gängigen Tools.
Warum ist dieser Ansatz relevant?
Der Wert dieses Modells nimmt mit dem Einsatz agentischer KI-Anwendungen durch Unternehmen zu. Diese müssen möglicherweise in natürlicher Sprache Fragen zu aktuellen operativen Daten stellen, anstatt die Daten zunächst in ein separates Analysesystem zu übertragen. CedarDB setzt praktisch darauf, die Trennung zwischen dem Ort, an dem Geschäftsvorgänge erfasst werden, und dem Ort, an dem sie analysiert werden, zu verringern und zugleich ein gewisses Maß an Kompatibilität mit bestehenden Architekturen beizubehalten.
Dieser Trend beschränkt sich nicht auf das deutsche Unternehmen. Databricks kündigte im Juni auf dem Data + AI Summit die LTAP-Architektur an, die darauf abzielt, Transaktionen und Analysen, Datenströme und operative Daten innerhalb einer einzigen Speicherversion im Data Lake zu vereinheitlichen. Sichert ist der Ansicht, dass der Schritt von Databricks auf eine Nachfrage nach dieser Art von Architektur hindeutet. Der Artikel weist jedoch darauf hin, dass es noch zu früh ist, um die Auswirkungen auf den Markt abschließend zu beurteilen.
Expansion und eine offene Frage
Die vollständig verwaltete Cloud-Version von CedarDB dürfte dem Unternehmen helfen, Nutzer außerhalb großer Organisationen zu erreichen, verglichen mit den bisherigen Optionen für den lokalen Betrieb. Das Unternehmen wird seine Cloud-Nutzer zunächst mit seinem derzeit 14 Personen umfassenden Team betreuen. Sichert erwartet, dass das Team erweitert werden muss, falls der Dienst an Dynamik gewinnt, und bringt dies mit der Möglichkeit in Verbindung, die nächste Finanzierungsrunde aufzunehmen.
Der derzeitige Schritt belegt noch nicht, dass CedarDB mit größeren Anbietern von Datenplattformen konkurrieren oder in allen Szenarien eine überlegene Leistung erzielen kann. Der Dienst befindet sich weiterhin in einer begrenzten Verfügbarkeit, und das Unternehmen hat in dem Artikel weder den Umfang der Verfügbarkeit noch unabhängige Benchmark-Ergebnisse für den Cloud-Dienst bekannt gegeben. Die Bedeutung der Ankündigung liegt daher in der praktischen Erprobung des Modells einer einheitlichen Datenbank und nicht darin, die traditionelle Trennung zwischen Transaktionen und Analysen als beendet zu betrachten.