Xonaiはデータインフラを最適化することでクラウド料金の削減を目指す

無駄を省いたり、同じ業務をより費用対効果の高い方法で実行したりすることで、クラウド費用を削減する方法を模索している企業は数多くあります。アーリーステージのスタートアップ企業であるXonaiは、クラウドコスト削減に異なるアプローチを採用しています。

同社は、Apache Sparkを皮切りに、データソフトウェアの効率化とワークロード全体のコスト削減を実現する方法を検討しています。今後、他のパッケージもサポートしていく予定です。本日、同社は350万ドルのシードラウンド投資を発表しました。

「当社は、データとAIを活用した製品を拡張してコストを削減し、価値実現までの時間を短縮する必要がある組織を支援しています」と、同社の共同創業者兼CTOであるレアンドロ・ヴァズ氏はTechCrunchに語った。

同社がこれらのデータおよびAI製品に注力する理由は、その性質上、サービス品質を維持するためには、事業の成長に合わせてクラウドリソースを拡張する必要があるためです。Vaz氏は現時点で顧客名や製品導入企業数を明らかにすることはできませんでしたが、アドテク、金融サービス、小売、ゲームなど、データ集約型のビジネスなど、Xonaiの活用によってメリットを享受できる組織の種類について概説しました。

「ビジネスの成長に伴い、処理すべきデータ量が増え続けるため、スケールアウトが必要です。エンジニアがこれらの機能を実装する際には、基本的にインフラを水平方向にスケールアウトする必要があり、これはほぼ確実にマシン数の増加を意味します」と彼は述べた。そして、これはクラウドで使用するマシン数に比例してクラウドコストも増大することを意味する。

Xonaiは、データインフラのコストを削減するために設計されたソリューションを提供しています。「私たちは、AIとデータを扱う非常に要求の厳しいアプリケーションを、より高速に実行し、より少ないリソースで実行できるように取り組んでいます」と彼は言います。

このアプローチの優れた点は、完全に自動化されているため、リソースレベルを監視する必要がないことです。ソフトウェアがハードウェアアクセラレーションを介して自動的にリソースレベルを監視し、より少ないマシン数でワークロードを高速化します。「私たちはコンパイラの革新的な開発を活用し、これらのステップを基本的に共通言語で記述できるレイヤーを構築しています。そうすることで、これらのステップをすべてまとめて最適化することができ、それによってこれらのアプリケーションの計算処理速度が大幅に向上します」と彼は述べています。