Expanso、企業向け分散データ処理の先駆けとなるために750万ドルを調達

モダンなビジネスにおいて、データは生命線だが、それを活用することは決して容易ではない。企業は、さまざまな情報源から入ってくる情報を最大限に活用するために、多くの手順を踏まなければならない。

この情報の量が急速に増加する中、シアトル拠点のExpansoは、分散処理によってチームがデータ資産をより効果的に処理できる方法を提供するために動いている。同社は本日、General CatalystとHetz Venturesをリードとするシードラウンドで750万ドルを調達したことを発表した。

現在の仕組みでは、企業は巨大なデータから価値を抽出するために、複雑なETLパイプラインを通じてすべてのデータをネットワーク上で移動し、クラウドデータプラットフォームで中央集権化する必要がある。この方法はうまく機能します（BI/AIアプリケーションを可能にする）、しかし同時に多くの時間と財源を必要とする。

現在、ExpansoはこのオープンソースプロジェクトをBacalhauと呼んでいる。既に展開されている（または展開予定の）分散システム上で実行され、データが存在する場所でコンピュートジョブをスケジュールする。始めるために必要なのは、マシンにBacalhauエージェントをインストールするコマンドを実行し、パブリック/プライベートクラウドネットワークに参加するだけである。分析ニーズが増えるにつれて、Bacalhauノードを追加することでキャパシティを追加できる。

この製品が使用されている場合、チームは既存のインフラストラクチャと並行して、軽量なBacalhauノードを使用してローカルデータを即座に分析できる。これにより、データセンターの複製やクラウド間のデータ移動の運用オーバーヘッドが削減され、組織はアイドル状態のエッジコンピューティングリソースを利用することで追加のコスト削減が可能となる。最も重要なことは、現地でデータを処理することでセキュリティと速度が向上し、規制上の罰金リスクが低減されることである。

現在、Bacalhauは、アプリケーションログの整理や処理、リモートデバイス上での分散MLトレーニング、ストレージとさまざまな地域に分散されたファイルデータの処理、分散デバイスフリートの管理など、さまざまなデータタスクを処理できる。

Aronchickによると、今年の初めに公開デモを開始して以来、Bacalhauは使用事例全体で200万件以上のジョブを実行するために使用されてきた。具体的な収益成長の統計を共有することは拒否したが、同社はU.S. Navy、CalTech、University of Maryland、Prelinger Labs、WeatherXMなどの大手企業と協力していると述べた。

今後も同社は取り組みを進め、Bacalhauをさらに多くのエンタープライズユースケースをサポートし、主要な顧客ニーズに対応するために進化させる予定である。また、現在は50,000回を超えるCLIダウンロードが行われているプラットフォームのユーザーベースを拡大する予定である。