SurrealDB는 관계형, 전체 텍스트, 문서, 시계열, 그래프 및 벡터 데이터베이스 기능을 통합하여 통합 다중 모델 분산형 확장 데이터베이스를 구축한 4년 된 영국 스타트업입니다. 의사 결정을 위해 기업의 다차원 데이터에 실시간으로 액세스하고 AI 에이전트를 위한 컨텍스트 레이어를 제공하는 맞춤형 사내 스토리지 엔진을 갖추고 있습니다.
CEO인 Tobie Morgan Hitchcock과 COO인 Jaime Morgan Hitchcock이 2022년에 설립한 이 회사는 2022년 시드 라운드 600만 달러와 2024년 2,000만 달러, 2025년 2월 1,800만 달러의 두 부분으로 구성된 시리즈 A 자금을 포함하여 총 4,400만 달러의 자금을 확보했습니다. Tobie는 옥스퍼드 대학교에서 소프트웨어 공학 석사 학위를 취득했으며 분산 그래프 데이터베이스의 임시 버전 관리에 대한 논문으로 탄탄한 전문성을 자랑합니다. 데이터베이스 아키텍처 및 코딩.
다중 모델 데이터베이스 구축에 대한 영감을 묻는 질문에 Tobie는 최신 애플리케이션이 시계열, 문서, 그래프 및 키-값 데이터베이스의 혼합에 의존한다고 언급했습니다. 그는 Oxford 논문의 임시 그래프 버전 관리 기술과 결합하여 완전한 트랜잭션 지원을 통해 수백 테라바이트에서 페타바이트까지의 데이터를 처리할 수 있는 확장 가능한 Firebase 대안을 개발하는 것을 목표로 했습니다.
SurrealDB의 핵심 혁신은 TAPIR(일관되지 않은 복제를 통한 트랜잭션 애플리케이션 처리)를 기반으로 구축된 독점 분산 스토리지 엔진에 있습니다. 이는 일반적인 Raft 프로토콜 대신 이 프레임워크를 채택한 세계 최초의 분산 데이터베이스입니다. TAPIR은 기본적으로 SurrealDB 노드에 통합되어 상태 비저장 객체 스토리지 위에 상태 저장 데이터베이스 기능을 제공합니다. 현재 15개 노드까지 확장 가능한 이 시스템은 페타바이트 규모의 객체 스토리지를 지원하고 필요에 따라 데이터를 동적으로 로드합니다.
이 사용자 정의 엔진을 사용하면 단일 데이터베이스가 별도의 데이터 파티션 없이 모든 주요 데이터베이스 쿼리를 처리할 수 있습니다. 격리된 독립 시스템을 통해 데이터베이스 모델을 결합하는 Redis, Snowflake, Databricks 및 SingleStore를 포함한 경쟁업체와 달리 SurrealDB는 모든 기능을 하나의 플랫폼에 통합합니다. 예를 들어 Databricks의 Neon 통합에는 단일 작성자 제한이 있습니다. 수백 개의 읽기 복제본에도 불구하고 단 하나의 노드만 쓰기를 지원하므로 엔터프라이즈 확장성이 제한됩니다. 반면 SurrealDB는 15~30개의 쓰기 노드를 지원하므로 광범위한 확장 및 트래픽 리디렉션이 가능합니다.
비실리콘 밸리 스타트업임에도 불구하고(그리고 Forrester의 최신 다중 모드 데이터베이스 보고서에 등재되지 않음) SurrealDB의 상당한 자금 지원은 성숙한 제품 생태계와 꾸준한 수익으로 정당화됩니다. GitHub의 오픈 소스 SurrealDB SW와 관리형 클라우드 서비스 SurrealDB Cloud라는 두 가지 상용 제품을 제공합니다.
그래프 기반 컨텍스트 메모리 기술은 HYCU의 기업 메모리 및 AI 탄력성 개념을 반영합니다. 3~4명의 직원으로 구성된 핵심 팀이 자체적으로 개발한 이 기술은 Apple, BYD, Samsung, Verizon, Tencent 및 PolyAI를 포함한 유명 고객을 유치했습니다.
Verizon은 SurrealDB를 활용하여 10,000명의 현장 기술자를 위한 생성적 AI 도우미를 구축하고 관계형, 문서 및 그래프 데이터를 통합하여 즉각적인 문서화, 중단 업데이트 및 문제 해결 워크플로를 제공했습니다. 이 도구는 평균 응답 시간을 40% 단축하고 서비스 복원을 가속화하며 교육 비용을 절반으로 줄이고 팀 운영 능력을 향상시켰습니다.
Tencent는 9개의 조각난 백엔드 모니터링 도구를 SurrealDB 기반 그래프 우선 플랫폼으로 통합했습니다. 9개의 스토리지 노드와 6개의 컴퓨팅 노드를 갖춘 이 시스템은 800만 개의 데이터 노드와 5천만 개의 엣지를 관리하여 10,000개 이상의 QPS(초당 쿼리)를 유지하고 결함 조사 워크플로를 간소화합니다.
Samsung Ads는 세 가지 기존 데이터 시스템을 SurrealDB의 실시간 지식 그래프로 교체하여 광고 캠페인 관리를 위해 콘텐츠, 사용자 및 장치 데이터를 통합했습니다. 플랫폼은 쿼리 대기 시간을 몇 시간에서 몇 초로 단축하여 실시간 캠페인 조정을 가능하게 하고, 운영 비용을 30% 절감하고, 대상 ROI를 25% 높이고, 연간 광고 비용을 수백만 달러 절약했습니다.
이 기사는 후속편에서 SurrealDB의 다중 모델 데이터베이스 운영 메커니즘에 대해 더 자세히 설명할 것입니다. 독자는 관련 YouTube 비디오를 통해 해당 기능을 미리 볼 수 있습니다.
베이징 Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
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