大數(shù)據(jù)公司Databricks Inc.將通過(guò)后期階段的2.5億美元巨額融資來(lái)補(bǔ)充資金。

E系列回合由安德森·霍洛維茨(Andreessen Horowitz)領(lǐng)導(dǎo)。Coatue Management，Microsoft Corp.和New Enterprise Associates也參與了這一輪融資，迄今為止，Databricks的總?cè)谫Y額達(dá)到了4.985億美元。

Databricks出售基于開源Apache Spark大數(shù)據(jù)框架的統(tǒng)一分析平臺(tái)，企業(yè)可使用該平臺(tái)來(lái)分析數(shù)據(jù)，在孤立的存儲(chǔ)系統(tǒng)中建立數(shù)據(jù)管道并準(zhǔn)備標(biāo)記的數(shù)據(jù)集以進(jìn)行模型構(gòu)建。想法是組織隨后可以使用統(tǒng)一分析平臺(tái)使用其現(xiàn)有數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)和其他人工智能模型。

該平臺(tái)還提供了協(xié)作功能，旨在促進(jìn)數(shù)據(jù)科學(xué)家和需要共同努力以建立更好的AI模型的工程師之間更緊密的溝通。

在Apache Spark的創(chuàng)始人的帶領(lǐng)下，Databricks在過(guò)去幾年中幫助推動(dòng)了該開源平臺(tái)的大規(guī)模采用。在其新聞稿中，這家私營(yíng)公司表示，它在年度經(jīng)常性收入達(dá)到了1億美元，而其訂閱收入同比增長(zhǎng)了三倍。

Databricks的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Ali Ghodsi(如圖)表示，這些數(shù)字使Databricks成為周圍發(fā)展最快的企業(yè)軟件公司之一。

Ghodsi在一份聲明中說(shuō)：“推動(dòng)這種驚人增長(zhǎng)的原因是市場(chǎng)對(duì)Unified Analytics的巨大需求。” “組織需要通過(guò)其AI計(jì)劃取得成功，這需要一個(gè)統(tǒng)一的分析平臺(tái)來(lái)彌合大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)之間的鴻溝。”

在過(guò)去的一年中，旨在擴(kuò)大其Unified Analytics Platform實(shí)用性的一些有用更新幫助了Databricks的增長(zhǎng)。例如，早在三月，該公司就推出了一種名為Microsoft Azure Databricks的基于云的產(chǎn)品，該產(chǎn)品可以輕松部署在Microsoft的Azure云上，并與Azure SQL數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等服務(wù)集成。

去年添加的其他新功能包括Databricks Runtime For ML，它提供了預(yù)配置的建模和分布式培訓(xùn)環(huán)境。它們與TensorFlow，Scikit-Learn，Keras和XGBoost等流行的AI框架和庫(kù)緊密集成，可用于加速環(huán)境供應(yīng)和配置管理。

該公司還推出了Databricks MLflow，它提供了一個(gè)開放源代碼工具包，可簡(jiǎn)化跨多云的ML建模，培訓(xùn)和操作。該產(chǎn)品與Apache Spark，SciKit-Learn，TensorFlow和其他開源框架緊密集成。

這種進(jìn)展是積極的，但是去年夏天，與SiliconANGLE隸屬于同一公司的Wikibon分析師James Kobielus指出，Databricks在試圖維持其市場(chǎng)增長(zhǎng)方面面臨著重大挑戰(zhàn)，而Apache Spark的采用可能會(huì)處于平穩(wěn)狀態(tài)。以與Hadoop類似的方式。Kobielus指出，Apache Spark已開始顯示其時(shí)代，并且在許多AI商店中越來(lái)越像舊技術(shù)。此外，他說(shuō)，它最近的新產(chǎn)品并沒有為Databricks帶來(lái)明顯的差異，在一個(gè)已經(jīng)被AI DevOps，由Amazon Web Services Inc.和Google LLC等公司提供的建模和培訓(xùn)工具飽和的市場(chǎng)中，Databricks沒有明顯的區(qū)別。

Kobielus表示，Spark仍然是內(nèi)存中并行機(jī)器學(xué)習(xí)的業(yè)界最主要的運(yùn)行時(shí)引擎和庫(kù)，并且在許多AI平臺(tái)中都是有用的工具，可以為許多建?；顒?dòng)提供有效的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和培訓(xùn)。因此，這位分析師表示，他相信Databricks將能夠利用當(dāng)今的資金進(jìn)一步創(chuàng)新并克服他強(qiáng)調(diào)的挑戰(zhàn)。

Kobielus說(shuō)：“ Databricks之所以能夠吸引如此多的資金，是因?yàn)辇嫶蟮臄?shù)據(jù)科學(xué)工作臺(tái)市場(chǎng)(又名“ AI DevOps”)正在蓬勃發(fā)展。” 他指出，Databricks現(xiàn)在提供了一個(gè)“功能全面的數(shù)據(jù)科學(xué)工作臺(tái)”，與其他同類產(chǎn)品相比，它不僅相當(dāng)成熟，而且還為從事復(fù)雜AI項(xiàng)目的數(shù)據(jù)科學(xué)家提供了一條平滑的升級(jí)途徑。

Constellation Research Inc.的分析師Doug Henschen表示了這些看法，他告訴SiliconANGLE，他相信Spark將會(huì)在其數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能以及它執(zhí)行的高級(jí)分析工作中看到更多的采用。

Henschen說(shuō)：“ Databricks面臨來(lái)自第三方Spark服務(wù)以及新興分析平臺(tái)和工作室(例如Amazon SageMaker和Google AI Hub)的競(jìng)爭(zhēng)。” “更高的價(jià)值在于模型開發(fā)工作，這是Databricks的許多替代方案不斷涌現(xiàn)的地方。”

Kobielus還指出了Databrick競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的產(chǎn)品實(shí)力，但表示該公司仍然是數(shù)據(jù)科學(xué)市場(chǎng)的領(lǐng)航者。

Kobielus說(shuō)：“這是一個(gè)由充滿活力的有遠(yuǎn)見的人運(yùn)營(yíng)的非常堅(jiān)實(shí)的品牌，這些人做得出色并且擁有忠實(shí)的客戶。” “基于他們各自的機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)和人工智能開發(fā)平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)，我認(rèn)為他們?cè)谶@個(gè)變化的市場(chǎng)上比Cloudera / Hortonworks合并的可能性更大。”

Databricks當(dāng)然有一個(gè)計(jì)劃可以做到這一點(diǎn)。該公司在致SiliconANGLE的一份聲明中表示，其目標(biāo)是利用其新資金將其在亞洲，歐洲和中東以及美洲的增長(zhǎng)翻番。這包括擴(kuò)大其在這些地區(qū)的銷售團(tuán)隊(duì)，加大對(duì)工程的投資以及在全球多個(gè)國(guó)家開設(shè)新辦事處。