Die Komplexität von Streaming-Datentechnologien – nicht nur Streaming von Videos, sondern jede Art von Streaming-Daten – hat Kopfschmerzen im Umgang mit dieser Hochgeschwindigkeits-Datenverarbeitung verursacht.
Dementsprechend sind Unternehmen wie Spark, Flink aufgetaucht, um diese ksqlDB anzugehen. Viele sind entweder Java-basierte Lösungen oder SQL-basierte Analyselösungen. Allerdings UK Startup Quix sagt, es ist eine Plattform für die Entwicklung ereignisgesteuerter Anwendungen mit Pythondie beispielsweise in der physikbasierten Datenmodellierung und Anomalieerkennung beim maschinellen Lernen Verwendung finden können.
Es hat jetzt eine Finanzierungsrunde der Serie A in Höhe von 11 Mio. £ / 12,9 Mio. $ unter der Leitung des in London ansässigen VC MMC Ventures mit Beteiligung der bestehenden Investoren Project A Ventures (aus Berlin) und Passion Capital (London) aufgelegt.
Die Gründer von Quix kennen sich mit Echtzeit-Entscheidungen aus der Formel 1 aus, wo Erfolg auf Millisekunden basiert. Einer seiner Kunden ist unter anderem McLaren, das Mobilitäts-Startup Voi und der National Health Service (UK).
In einer Erklärung sagte Mike Rosam, Mitbegründer von Quix: „Viele Unternehmen haben Mühe, Rohtechnologien wie Kafka mit Echtzeit-Datenfähigkeiten zu kombinieren … Dieses neue Kapital wird unsere Mission vorantreiben, ereignisgesteuertes Data Engineering so zu vereinfachen, dass mehr Unternehmen können moderne datenintensive Apps erstellen.“
Oliver Richards, Partner bei MMC Ventures, fügte hinzu: „Wir haben verstärkt im Bereich der Dateninfrastruktur geforscht, es ist klar, dass es eine wachsende Nachfrage nach Echtzeit-Streaming-Daten gibt, sowohl für Verbraucher- als auch für B2B-Anwendungsfälle. ”