InfluxData完成8100万美元的后期融资,时序数据库将向何处发展?

时间:2023-02-22 19:05:22

日前,时序数据库InfluxDB的创建者InfluxData宣布获得8100万美元资金,该笔资金包括E轮融资和债务融资两部分,其中,5100万美元的E轮融资,由新投资者Princeville Capital和Citi Ventures领投,现有投资者Battery Ventures、Mayfield Fund、Sapphire Ventures等跟投。硅谷银行提供了另外的3000万美元债务融资。InfluxData表示,这一轮融资使其迄今为止的股权融资总额达到1.71亿美元。

InfluxData完成8100万美元的后期融资,时序数据库将向何处发展?

据悉,这些资金将被用来加速其建立在开源项目InfluxDB IOx上新数据库引擎的开发和持续推广。新引擎将InfluxDB重新定义为一个实时列式数据存储,用于实时摄取数十亿个数据点,并具有无限的基数,支持单一数据库中的全部时间序列工作负载。这些能力提高了时序分析能力,支持依赖于指标、事件、跟踪和其他高基数数据的实时用例。

时序数据库是近些年比较热门的NoSQL数据库类别,InfluxDB是该领域的开创者。在资本逐渐降温的市场环境下,InfluxData能获得后期融资为时序数据库赛道带来了更大的信心。

时序数据库全称是时间序列数据库(TSDB),主要用于存储和管理时间序列数据。随着物联网不断发展,应用程序、传感器等源源不断产生海量的时间序列数据,搜集分析这些数据能够提供有价值的实时洞察,时序数据库应用于物联网领域、分析预测和监控告警等场景。

在过去的两年里,时序数据库市场不断发展,一些初创企业还有财富500强企业的开发人员迁移到专门的时序数据库,以分析他们在复杂系统中基于时间的数据。InfluxDB目前拥有1900多家商业客户,包括特斯拉、Nest、Hulu、PTC、西门子、思科和IBM,此外,InfluxDB还有一个开源社区,每天有75万个InfluxDB的活跃开放实例在全球运行。在DB-Engines时序数据库类别中,InfluxDB常年霸榜。

实际上,InfluxDB经历了几次转变,才有了今天的成就,InfluxDB的转变也反映了时序数据库类别的演变。

Paul Dix和Todd Persen于2012年6月共同创办了InfluxData的前身Errplane,当时他们想建立一个SaaS指标和监控平台。后来发现,客户对该产品的服务器指标和监控方面并不感兴趣,客户对后台处理大量时间序列数据的能力更感兴趣,而且市场对时间序列数据库的处理需求越来越多。

2015年Dix和他的伙伴准备放弃Errplane,开始将后端作为时序数据库出售。2016年9月,InfluxDB 1.0发布,后面,InfluxDB基于MIT许可协议开源。

2018年,InfluxData推出了TICK平台,包括Telegraf数据收集器、InfuxDB数据库本身、可视化工具Chronograf,以及处理引擎Kapacitor。

2020年,InfluxData推出InfluxDB 2.0 正式版本,包括InfluxDB Cloud 和 InfluxDB OSS 两个系列。同年,InfluxData推出下一代存储引擎InfluxDB IOx,强调数据库的分析能力,2022年10月,InfluxData部署其下一代时序存储引擎InfluxDB IOx,新引擎将InfluxDB重新定义为一个列式实时数据平台,提供高容量数据摄取,并针对全部时间序列数据进行优化。InfluxData还增加了对SQL语言查询的支持,随着SQL的引入,InfluxDB可以通过BI和机器学习工具实现广泛地分析用例。

InfluxDB两个重大的转变是云化以及对分析更好地支持,“作为现代时间序列市场的先驱,我们在推动该领域最近的加速发展中发挥了关键作用,将时间序列从边缘推向云端,现在又推向分析领域。我们的投资者相信我们的愿景,即时间序列将为我们的客户和社区所能想象的最复杂和大规模的分析用例提供动力。”在获得新一轮融资中,InfluxData首席执行官Evan Kaplan表示。

据悉,云已经成为InfluxData业务中增长最快的部分。从官方在新闻稿中披露的数据来看,目前云业务占其收入的50%。

“使用时间序列数据进行运营分析是一个越来越重要的战略问题,因此,该市场是目前IT领域最热门的市场之一。在这个云和边缘的时代,一切都被仪器化了,推动了数据量的爆炸性增长,需要更多可扩展的分析平台,”RedMonk的分析师&联合创始人James Governor说,“这就是InfluxDB正在解决的市场。”

而InfluxDB正在解决的市场吸引了越来越多的参与者,既有云大厂,也有初创公司,还有一些大的集团。有的是做一个专有的时序数据库,有的是多模数据库或是超融合数据库。整体来看,目前时序数据库还是处于起步阶段,未来有多大想象空间,我们拭目以待。