CedarDB, una startup de Múnich, comenzó a ofrecer acceso limitado a CedarDB Cloud tras una prueba piloto con usuarios que se habían incorporado a la lista de espera. La empresa ofrece un motor de base de datos diseñado para procesar dos tipos de cargas de trabajo que las organizaciones suelen separar: las transacciones operativas diarias, como pedidos y pagos, y los análisis utilizados para detectar tendencias y responder preguntas.
El servicio fue anunciado durante el evento TechCrunch Disrupt, donde CedarDB participa en la competición Startup Battlefield junto con otras 20 startups. La empresa había lanzado anteriormente CedarDB Enterprise como opción para ejecutarse en las instalaciones del cliente, junto con la versión gratuita CedarDB Community Edition, en mayo del año pasado, al mismo tiempo que anunciaba una ronda de financiación inicial de 5,3 millones de euros, es decir, unos 6 millones de dólares.
De una base de investigación a un producto empresarial
Los orígenes de CedarDB se remontan al proyecto de investigación Umbra de la Universidad Técnica de Múnich, y la empresa fue fundada con la participación de cinco investigadores del proyecto. El motor se centra en aprovechar el hardware moderno para lograr un rendimiento superior al de los motores de bases de datos tradicionales, sin depender necesariamente de un mayor número de núcleos de procesamiento o de más memoria.
La empresa también diseñó CedarDB para que fuera compatible con PostgreSQL, una decisión que, según afirma, reduce el coste de migración porque los clientes no necesitan reconstruir sus aplicaciones. Según su cofundador y director ejecutivo, Moritz Sichert, la empresa adopta prioridades que incluyen la fiabilidad, la tolerancia a fallos y la compatibilidad con herramientas comunes.
¿Por qué es importante este enfoque?
El valor de este modelo aumenta a medida que las empresas utilizan aplicaciones de inteligencia artificial agéntica, que pueden necesitar formular preguntas en lenguaje natural sobre datos operativos recientes en lugar de trasladarlos primero a un sistema analítico separado. En la práctica, CedarDB apuesta por reducir la separación entre el lugar donde se registran los acontecimientos empresariales y el lugar donde se analizan, manteniendo al mismo tiempo cierto grado de compatibilidad con las arquitecturas actuales.
Esta tendencia no se limita a la empresa alemana. Databricks anunció en junio, durante la cumbre Data + AI Summit, la arquitectura LTAP, cuyo objetivo es unificar las transacciones y los análisis, el flujo de datos y los datos operativos dentro de una única capa de almacenamiento en el lago de datos. Sichert considera que el movimiento de Databricks indica que existe demanda de este tipo de arquitecturas, pero la fuente señala que aún es pronto para determinar su alcance en el mercado.
La expansión y la cuestión abierta
Es probable que la versión en la nube totalmente gestionada de CedarDB ayude a la empresa a llegar a usuarios ajenos a las grandes organizaciones, en comparación con las opciones locales anteriores. La empresa comenzará a atender a sus usuarios de la nube con su equipo actual, compuesto por 14 personas, mientras que Sichert prevé que será necesario ampliar el equipo si el servicio cobra impulso, y relaciona esa posibilidad con la opción de captar la siguiente ronda de financiación.
El paso actual aún no demuestra que CedarDB pueda competir con los mayores proveedores de plataformas de datos ni lograr un rendimiento superior en todos los escenarios: todavía se trata de una disponibilidad limitada y la empresa no ha anunciado en el material ni el alcance de la disponibilidad ni resultados de mediciones independientes del servicio en la nube. Por ello, la importancia del anuncio reside en probar en la práctica el modelo de base de datos unificada, no en considerar superada la separación tradicional entre transacciones y análisis.