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AI駆動型最適化プラットフォームであるEspresso AIは、 Databricksのレイクハウスアーキテクチャの機能を強化するために設計された新しいソリューションを発表しました。元Google DeepMindの専門家によって設立された同社は、データウェアハウスの効率を向上させ、企業のコストを半減させることを目指しています。CEOのベン・ラーナー氏は、 Databricksの顧客が手動介入なしに大幅な経費削減と効率向上を実現できる可能性を強調しました。

データとAIを専門とする企業であるDatabricksは、年間売上高が大幅に増加し、前年比50%増の40億ドルを超えたと発表しました。資金調達ラウンドの成功を受け、同社の評価額は1,000億ドルを超えました。また、 DatabricksはAI製品からの売上高も10億ドルを超え、プラスのキャッシュフローを維持しています。

Espresso AIのDatabricks向けソリューションには、需要変動を予測・管理するオートスケーリングエージェント、ウェアハウスの利用率を最適化するスケジューリングエージェント、そしてSQLクエリを改良してパフォーマンスを向上させるクエリエージェントという3つの主要コンポーネントが含まれています。これらのツールは、運用を効率化し、データウェアハウスにかかる不要なコストを削減することを目指しています。

ベン・ラーナー、アレックス・クゼムチェンコ、ユリ・ガニトケヴィッチによって設立されたEspresso AIは、1,100万ドルのシード資金を確保し、6ヶ月間のベータプログラムを成功させ、多くの企業から高い関心を集めています。Minervaをはじめとする顧客は、Espresso AIのプラットフォームによるコスト削減の恩恵を既に受けています。同社の使命は、高度な機械学習技術を適用してデータウェアハウス管理を近代化し、 DatabricksとSnowflakeのユーザーに大幅なコスト削減を提供することです。