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以色列云数据仓库初创公司Firebolt今天宣布，它已经完成了一轮1.27亿美元的B轮融资，使融资总额达到1.64亿美元。本轮融资仅在该公司于2020年12月推出3700万美元的A轮融资后6个月进行。本轮融资的主要投资者是曙光资本（Dawn Capital）和K5 Global，之前的投资者包括Zeev Ventures、TLV Partners、Bessemer Venture Partners和Angular Ventures。这些额外的资金将用于扩展Firebolt的产品、工程和上市团队。

Geek speaks

ZDNet与Firebolt首席执行官交谈 埃尔达德法卡什。与去年12月我们与Farkash的最后一次互动类似，这次对话的重点是云数据仓库领域的市场和技术因素的结合。

内容如下： Varada和Firebolt推出了云分析查询平台，Farkash分享了一些有趣的见解。首先，他解释说，即使看起来很快，在以色列初创企业界，a轮和B轮融资之间的6个月间隔被认为是保守的。但除了这些内部新闻，Farkash认为数据仓库不再仅仅是面向商业智能的分析。他认为，云数据仓库还包括应用程序出于运营目的动态执行分析的需要，这一点可能更为重要。

开发人员、民主化和数据

举个例子（意译），一个拥有数千名并发用户的在线游戏场景。该游戏的发行商可能希望对使用模式、得分趋势等进行即时分析，并可能利用分析结果推动促销甚至游戏内容的动态发布。因为这种分析与游戏本身的工作紧密相连，所以需要能够执行它的是开发人员，而不是分析师，他们需要超快速的性能，因为它很容易影响游戏本身的性能。

这导致了一种新的数据民主化：主流开发者需要一种能够为他们提供这种数据访问和性能的服务。而且，该服务需要通过API易于使用，并且具有成本效益，这样开发人员就不必过度节省使用时间。

设置表扫描

Farkash解释说，这种类型的分析带来了细微的工作负载，其中一些查询可能是聚合的，而另一些可能是点查询，但是，由于数据量巨大且不断增长，即使是点查询也可能需要扫描大约半TB的数据量。这些因素的结合意味着大多数查询都非常依赖于表扫描，但是许多查询还需要积极地删减数据。这反过来意味着，大多数数据仓库和数据湖（集中在广泛的聚合上）以及大多数操作数据库（集中在写入数据和读取数据时相对较窄的点查询上）可能不适合该任务。

我们从上一次对话中知道，Firebolt实现了自己的文件格式（FFF），它充分利用了索引。这避免了高度采用的Parquet文件格式的缺点：它的列式结构有助于广泛的表扫描，但它的单一表达式分区方案可能会限制点查询性能。使用FFF，Firebolt在不牺牲数据修剪功能的情况下，优先扫描表。

太多是不够的

Firebolt声称其性能比竞争对手高两个数量级。虽然在许多BI场景中，性能提高可能会带来递减的回报，但对于Firebolt针对的大数据运营分析用例来说，这是必不可少的。虽然Firebolt有信心拥有最快的引擎，但Farkash承认，追求卓越性能的努力还没有结束，“还有很多事情要打。”

有人认为，该公司已经完成的1.27亿美元的资金将为这场战斗提供强有力的弹药。

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2023-03-22 10:04:37