TL;DR: לפני שמונה שנים, השיקנו את Timescale כדי להביא סדרות זמן ל- PostgreSQL. מאז יצרנו עסק משגשג: 2,000 לקוחות, ARR ממוצע של 8 ספרות (>100% צמיחה משנה לשנה), 180 מיליון דולר שנאספו משקיעים מובילים. אנו משרתים חברות המייצרות מוצרים אנליטיים בזמן אמת ועבודות AI בקנה מידה גדול כגון: Mistral, HuggingFace, Nvidia, Toyota, Tesla, NASA, JP Morgan Chase, Schneider Electric, Palo Alto Networks ו- Caterpillar. אנו התפתחנו בשקט ממסד נתונים מסדרת זמן לתוך PostgreSQL המודרני למחשבים של היום ומחר, נבנה עבור ביצועים, קנה מידה, ואת העתיד הסוכני. המפתחים חשבו שאנחנו משוגעים כאשר התחלנו לפני שמונה שנים, מסדי הנתונים של SQL היו "בדרך עתיקה". NoSQL היה העתיד. Hadoop, MongoDB, Cassandra, InfluxDB - אלה היו מסדי נתונים חדשים ומרגשים של NoSQL. PostgreSQL היה עתיק ומשעמם. זה היה הזמן ששיקנו את Timescale: מסד נתונים של סדרות זמן ב- PostgreSQL. המפתחים חשבו שאנחנו משוגעים. PostgreSQL לא התדרדר. PostgreSQL לא היה מהיר. Time-series נדרש מסד נתונים של NoSQL. "בעוד שאני מעריך את PostgreSQL כל יום, אני היחיד שחושב שזה רעיון רע למדי?" – ההערה העליונה של HackerNews על ההשקה שלנו (קישור) אבל האמנו ב-PostgreSQL.ידענו כי משעמם יכול להיות מדהים, במיוחד עם מסדי נתונים.למעשה, היינו אנוכיים: PostgreSQL היה הבסיס היחיד שרצינו להשתמש בו. Today, PostgreSQL has won. אין יותר "SQL vs. NoSQL" דיונים. MongoDB, Cassandra, InfluxDB, ואת מסדי נתונים אחרים NoSQL נראים כמו קץ מת טכני. Snowflake ו Databricks לרכוש חברות PostgreSQL. אף אחד לא מדבר על Hadoop. The Lakehouse זכה. Today, agentic workloads are here. אנו רואים זאת בבסיס הלקוחות שלנו: חברות מניות פרטיות וכספים להגנה משתמשים בסוכנים כדי להבין את תנועות השוק ("איך הגיב השוק ל-Apple WWDC 2025?"); יצרנים של ציוד תעשייתי בונים ממשקי צ'אט מעל מדריכים פנימיים כדי לעזור טכנאים בתחום; פלטפורמות מפתחים שמאחסנות אינטראקציות של סוכנים בטבלאות היסטוריה עבור שקיפות ואמון גדולים יותר; וכן הלאה. מה שהתחיל כמו רעיון ארטי הוא עכשיו עסק משגשג. נפגשנו בספטמבר 1997, במהלך השבוע הראשון שלנו ב-MIT, ובקרוב הפכנו לחברים, לחברים בחדר, ואפילו לשותפים לאימונים במרתון (בוסטון 1998). ידידות זו הפכה לבסיס למסע יזמי שעבר אפילו את הדמיון האומץ ביותר שלנו. מה שהתחיל כמו רעיון ארטי הוא עכשיו עסק משגשג: 
 
 
 
 
 
 
 2000 לקוחות ממוצע 8 ספרות ARR, גדל >100% y/y 200 אנשים ב-25 מדינות 180 מיליון דולר משקיעים מובילים 60% + שווי משכנתא השימוש בענן עלה פי 5 ב-18 החודשים האחרונים, בהתבסס על לקוחות בתשלום בלבד. הקהילה שלנו עם קוד פתוח היא 10x-20x יותר גדולה. (בהתבסס על טלמטיקה, זה 10x, אבל אנו מעריכים כי לפחות מחצית מכל ההפעלות יש טלמטיקה מופעלת.) TimescaleDB נמצא בכל מקום.הוא כלול בהצעות PostgreSQL ברחבי העולם: מ- Azure, Alibaba ו-Huawei ל- Supabase, DigitalOcean ו- Fly.io.אתה גם תמצא אותו ב- Databricks Neon, Snowflake Crunchy Bridge, OVHCloud, Render, Vultr, Linode, Aiven ועוד. אנחנו טיגריס היום, אנחנו יותר מאשר מסד נתונים של סדרת זמן.אנחנו מזינים כלים למפתחים, יישומי SaaS, משחקי AI-native, יישומי RAG פיננסיים ועוד. רוב עומסי העבודה במוצר הענן שלנו אינם סדרות זמן. אנו מציעים את המהיר ביותר PostgreSQL. מהירות ללא קורבנות. So we are now “TigerData" הצעת הענן שלנו היא "טייגר ענן". הלוגו שלנו נשאר זהה: הטייגר, צופה קדימה, ממוקד ומהיר. חלק מהדברים לא משתנים. ההרחבה של סדרת הזמן הפתוחה PostgreSQL שלנו נשארת TimescaleDB. ההרחבה הנוקטורית שלנו עדיין pgvectorscale. הטיגריס היה המסכה שלנו מאז 2017, ומסמל את המהירות, הכוח והדיוק שאנחנו שואפים אליהם במסד הנתונים שלנו. עם הזמן, הוא הפך לחלק המרכזי של התרבות שלנו: מ"טיגריס זמן" כל הידיים השבועית ועד ביקורות העסקיות החודשיות של "מדינת הטיגריס", עד לברכה של חברים חדשים כ"טיגריס קופים" ל"ג'ונגל". Why “Tiger”? This is not a reinvention: it’s a reflection of how we already serve our customers today. במהלך הבחירות האחרונות, Polymarket עלה 4 פעמים כאשר נפח המסחר היה גבוה במיוחד, כדי להפעיל יותר מ $ 3.7 מיליארד דולר של עסקאות. Polymarket הם משתמשים ב-TigerData עבור מוצר האנליטיקה הפרמיום שלהם, שמרו $17K לחודש על 12.6 TB של חיסכון דחיסה. Linktree משתמשים במערכות הדחיסה של TigerData ומערכות אגרגנטים מתמשכות כדי להפחית עלויות ולהגדיל את הנראות במפעלים שלהם לייצור צמחים, בוטנים מוכנים לערבב, וחומרים קשורים. Titan America משתמשת ב-TigerData לטלומטריה בזמן אמת וניתוח נהיגה אוטונומית. Lucid Motors פועל אנליטיקה רגישה לזמן וחיפוש סמנטי. The Financial Times הצטרפו אלינו פלטפורמת מסד הנתונים המבצעת עבור עומסי עבודה עסקיים, אנליטיים ואגנטיים, הפלטפורמה היחידה המספקת Speed without Sacrifice. Tiger is the Fastest PostgreSQL. זוהי לא מחדש, אלא מחדש מחויבות ללקוחותינו, למפתחים שלנו, למשימה הבסיסית שלנו. אם המשימה הזאת מגיעה אליך, בואו להצטרף אלינו, תנו לנו משוב על המוצר, תפיצו את המילה, תלבשו את השמלה, הצטרפו לקבוצה. הגיע הזמן.

Hot off the press! This story contains factual information about a recent event.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

This is a PR written by or for the company mentioned within it. The writer has a vested interest in the company and products mentioned within.

Stop database overprovisioning with Dynamic PostgreSQL. Try it out for free

Stop database overprovisioning with Dynamic PostgreSQL Try it out for free

האודיו הזה מופק בשפת המקור של הסיפור!

יותר מדי זמן; לקרוא

Make resilience your competitive advantage

TigerData: Building the Modern PostgreSQL for the Analytical and Agentic Era

About Author

הערות

תלו תגים

מאמר זה הוצג ב

Related Stories

The TechBeat: Python's Testing Playbook: Building Bulletproof Code (1/16/2024)

The TechBeat: 5 Low-Cost Cybersecurity Measures SMBs Can’t Afford to Not Implement (3/4/2024)

The TechBeat: To Focus or Not Focus: How to Find the Right Product-Market Fit (3/8/2024)

The TechBeat: Everything You Need to Know to Implement Generative AI for Your Enterprise (3/12/2024)

The TechBeat: Python's Testing Playbook: Building Bulletproof Code (1/16/2024)

The TechBeat: 5 Low-Cost Cybersecurity Measures SMBs Can’t Afford to Not Implement (3/4/2024)

The TechBeat: To Focus or Not Focus: How to Find the Right Product-Market Fit (3/8/2024)

The TechBeat: Everything You Need to Know to Implement Generative AI for Your Enterprise (3/12/2024)

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps