数据可观测性平台Acceldata今天宣布获得由Insight Partners领投的3500万美元B轮融资，三月资本、光速、Sorenson Ventures和Emergent Ventures跟投。据首席执行官Rohit Choudhary称，迄今为止，这些收益已使公司的融资总额达到4600万美元。随着Acceldata扩大员工队伍，这些收益将用于资助开发和上市工作。
未来两年，由于云技术的采用越来越多，企业数据收集预计将以每年42.2%的速度攀升。但是这些数据的可见性仍然是一个挑战。在2020年的一项调查中，76%的组织表示监控他们的云基础架构是中等或非常重要的，但不到20%的组织表示他们可以正确监控这些环境。
Acceldata旨在通过提供可跨数据质量、数据管道和数据系统基础设施进行观察的产品来应对这一挑战。该平台使用人工智能和机器学习算法，暴露数据、用户和应用之间的交互，并确保数据和相应的数据库在性能、可靠性和成本方面得到优化。
在为Hortonworks、InMobi和Zalando工作期间，Acceldata的联合创始人Choudhary和Ashwin Rajeeva见证了客户构建复杂的大规模数据系统的努力。Choudhary表示，尽管向云迁移和技术进步，大型组织仍然受到低质量数据和生产瓶颈的困扰。
“[公司]在数据计划上投入了大量资金，但没有取得预期的效益。尽管数据科学获得了最多的关注和荣耀，但Rajeeva和我意识到，数据工程和运营方面的弱点是破坏大公司转型为高绩效、数据驱动型企业的最常见原因。”乔杜里以如下方式告诉VentureBeat电子邮件。“企业[未能]充分利用他们的数据投资，因为他们缺乏对数据管道的可见性，更具体地说，缺乏对正在构建的数据应用的可见性，这些数据应用为高级分析和人工智能工作负载提供动力，从而提供独特的客户体验和竞争优势。”
加速数据
Acceldata是一家成立三年的公司，在价值超过10亿美元的数据可观测性市场上与许多初创公司竞争。其他公司，包括Cribl，Monte Carlo和Big Eye，到目前为止已经筹集了数亿美元的风险投资。
Choudhary断言，Acceldata的独特之处在于它结合了事件相关性、机器学习和趋势分析。它用于预测和修复问题，包括数据系统性能、资源不足和成本超支。Acceldata Pulse监控实时计算性能和基础设施使用情况，而Acceldata Torch和Acceldata Flow通过帮助可视化数据管道来提供数据可靠性和质量。
正如Choudhary解释的那样，Pulse可以通过使用预定义的操作和脚本以及模拟器来自动纠正一些数据问题，这些操作和脚本和模拟器可以根据客户的要求来建模和推荐配置。对于Torch，它可以扫描、分析和标记数据，以便于数据发现。一旦连接到数据源，Torch将使用机器学习创建热图，可视化数据特征、使用情况和资产之间的关系，并显示企业在哪里有重复、过时或频繁使用的数据。
“Torch可以通过自动推荐数据质量规则来节省客户的时间，消除耗时的手动工作，从而扩大数据质量的覆盖范围并提高数据准确性。“重要的是，Torch可以跟踪从数据接收到消费的整个数据管道中的数据质量，并涵盖静态数据、移动数据和传输中的数据，”Choudhary解释道它通过测量源资产和目标资产之间的差异以及监控数据和模式漂移来协调数据，这对于当今的人工智能和高级分析工作负载至关重要，这些工作负载通常依赖于复杂的管道、多种技术和分布式数据源。"
Acceldata的最新产品Flow是一个软件开发工具包，允许团队观察数据管道的健康状况和性能。Flow目前面向设计合作伙伴客户，预计将于2022年全面上市。它通过集成和监控现有工作流平台的性能，帮助数据工程师解决管道问题和优化资源。该工具利用开源工作流平台，如Apache Airflow，并使用API、数据源和转换工具来构建自定义工作流。
“Flow通过提供对底层数据管道的全面可见性，帮助企业优化业务流程性能，降低成本，并最大限度地提高数据投资回报，”Choudhary说。“由于它与Pulse和Torch预先集成，数据团队不仅可以评估数据管道的完整性，还可以通过统一的用户界面发现影响性能的底层数据处理或数据质量问题。”
位于加州圣何塞的Acceldata在2019年至2020年间收入增长了两倍，拥有20多家大型企业客户，包括甲骨文、PubMatic、True Corporation和PhonePe。有了新的资金，该公司计划在年底前将其员工人数从100人扩大到150人。
