El an\u00e1lisis de los datos generados dentro de la empresa, por ejemplo, los datos de ventas y compras, puede generar conocimientos que mejoren las operaciones. Pero algunas organizaciones tienen dificultades para procesar, almacenar y usar sus grandes cantidades de datos de manera eficiente. Seg\u00fan un IDC <\/span>encuesta encargado por Seagate, las organizaciones recopilan solo el 56 % de los datos disponibles en sus l\u00edneas de negocio y, de ese 56 %, solo usan el 57 %.<\/span><\/p>\n Parte del problema es que las cargas de trabajo con uso intensivo de datos requieren recursos sustanciales, y que agregar la infraestructura inform\u00e1tica y de almacenamiento necesaria suele ser costoso. Para las empresas que se mudan espec\u00edficamente a la nube, IDG informa que planean dedicar $ 78 millones a la infraestructura este a\u00f1o. El treinta y seis por ciento cit\u00f3 el control de costos como su principal desaf\u00edo.<\/p>\n Es por eso que Uri Beitler lanz\u00f3 Pliops, una startup que desarrolla lo que \u00e9l llama \u00abprocesadores de datos\u00bb para centros de datos empresariales y en la nube. Los procesadores de Pliop est\u00e1n dise\u00f1ados para aumentar el rendimiento de las bases de datos y otras aplicaciones que se ejecutan en memoria flash, lo que ahorra dinero a largo plazo, afirma.<\/p>\n \u201cQued\u00f3 claro que las necesidades de datos de hoy son incompatibles con la arquitectura del centro de datos de ayer. El crecimiento masivo de datos choc\u00f3 con las deficiencias de c\u00f3mputo y almacenamiento heredadas, creando ralentizaciones en la computaci\u00f3n, cuellos de botella de almacenamiento y disminuci\u00f3n de la eficiencia de las redes\u201d, dijo Beitler a TechCrunch en una entrevista por correo electr\u00f3nico. \u201cSi bien el rendimiento de la CPU aumenta, no se mantiene al d\u00eda, especialmente cuando el rendimiento acelerado es fundamental. Agregar m\u00e1s infraestructura a menudo resulta ser prohibitivo y dif\u00edcil de administrar. Como resultado, las organizaciones buscan soluciones que liberen a las CPU de las tareas de almacenamiento computacionalmente intensivas\u201d.<\/p>\n Pliops no es el primero en comercializar un procesador para an\u00e1lisis de datos. Nvidia vende la unidad de procesamiento de datos (DPU) BlueField-3. Marvell tiene su tecnolog\u00eda Octeon. El chip SPARC M7 de Oracle tiene un coprocesador acelerador de an\u00e1lisis de datos con un conjunto especializado de instrucciones para la transformaci\u00f3n de datos. Y en el \u00e1mbito de las empresas emergentes, Blueshift Memory y Speedata est\u00e1n creando hardware que, seg\u00fan dicen, puede realizar tareas de an\u00e1lisis significativamente m\u00e1s r\u00e1pido que los procesadores est\u00e1ndar.<\/p>\n Cr\u00e9ditos de imagen:<\/strong> pliops<\/p>\n<\/div>\n Pero Pliops afirma estar m\u00e1s avanzado que la mayor\u00eda, con implementaciones y pruebas piloto con clientes (aunque sin nombre) que incluyen fintechs, proveedores de servicios de comunicaci\u00f3n de \u00abtama\u00f1o mediano\u00bb, operadores de centros de datos y laboratorios gubernamentales. Al parecer, la tracci\u00f3n inicial de la startup se gan\u00f3 a los inversores, que invirtieron $ 100 millones en su ronda de la Serie D que cerr\u00f3 hoy.<\/p>\n Koch Disruptive Technologies lider\u00f3 el tramo, con la participaci\u00f3n de SK Hynix y Lip-Bu Tan de Walden International, elevando el capital total recaudado de Pliops hasta la fecha a m\u00e1s de $200 millones. Beitler dice que se dedicar\u00e1 a desarrollar la hoja de ruta de hardware y software de la empresa, reforzar la huella de Pliops con los socios y expandir su plantilla internacional.<\/p>\n \u201cMuchos de nuestros clientes vieron un tremendo crecimiento durante la pandemia de COVID-19, gracias en parte a su capacidad para reaccionar r\u00e1pidamente al nuevo entorno laboral y las condiciones de incertidumbre. Pliops ciertamente lo hizo. Si bien algunos clientes se vieron afectados por problemas en la cadena de suministro, nosotros no\u201d, dijo Beitler. \u201cNo vemos ninguna desaceleraci\u00f3n en el crecimiento de los datos, ni la necesidad de aprovecharlo. Pliops era fuerte antes de esta \u00faltima ronda de financiaci\u00f3n y a\u00fan m\u00e1s fuerte ahora\u201d.<\/p>\n Beitler, exdirector de soluciones de memoria avanzada en el Centro de Investigaci\u00f3n de Israel de Samsung, cofund\u00f3 Pliops en 2017 junto con Moshe Twitto y Aryeh Mergi. Twitto era un cient\u00edfico investigador en Samsung que desarrollaba tecnolog\u00edas de procesamiento de se\u00f1ales para memoria flash, mientras que Mergi co-lanz\u00f3 una serie de nuevas empresas, incluidas dos que fueron adquiridas por EMC y SanDisk, antes de unirse a Pliops.<\/p>\n El procesador de Pliop brinda protecci\u00f3n contra fallas de unidades para unidades de estado s\u00f3lido (SSD), as\u00ed como compresi\u00f3n en l\u00ednea, una tecnolog\u00eda que reduce el tama\u00f1o de los datos al encontrar secuencias de datos id\u00e9nticas y luego guardar solo la primera secuencia. Beitler afirma que la tecnolog\u00eda de la compa\u00f1\u00eda puede reducir el espacio en el disco mientras expande la capacidad, mapeando objetos comprimidos de \u00abtama\u00f1o variable\u00bb dentro del almacenamiento para reducir el espacio desperdiciado.<\/p>\n Un componente central del procesador de Pliops es su motor de almacenamiento de valores clave acelerado por hardware. En las bases de datos de clave-valor, bases de datos donde los datos se almacenan en un formato de \u00abclave-valor\u00bb y est\u00e1n optimizados para lectura y escritura, los motores de clave-valor administran todos los datos persistentes directamente. Beitler argumenta que las CPU generalmente se sobreutilizan cuando se ejecutan estos motores, lo que hace que las aplicaciones no aprovechen al m\u00e1ximo las capacidades de SSD.<\/p>\n \u201cLas organizaciones buscan soluciones que liberen a las CPU de las tareas de almacenamiento de computaci\u00f3n intensiva. Nuestro hardware ayuda a crear una arquitectura de centro de datos moderna al aprovechar una nueva generaci\u00f3n de tecnolog\u00eda de gesti\u00f3n de almacenamiento y procesamiento de datos acelerada por hardware, que ofrece una mejora de \u00f3rdenes de magnitud en el rendimiento, la confiabilidad y la escalabilidad\u201d, dijo Beitler. \u201cEn resumen, Pliops permite sacar m\u00e1s provecho de las inversiones en infraestructura existentes\u201d.<\/p>\n El procesador de Pliops estuvo disponible comercialmente en julio pasado. El enfoque actual del equipo de desarrollo es acelerar la ingesta de datos para casos de uso de aprendizaje autom\u00e1tico, dice Beitler, casos de uso que han crecido entre los clientes actuales y potenciales de Pliops.<\/p>\n Cr\u00e9ditos de imagen:<\/strong> pliops<\/p>\n<\/div>\n Ciertamente, Pliops tiene mucho trabajo por hacer. Nvidia es un competidor formidable en el espacio de los aceleradores de procesamiento de datos, ya que pas\u00f3 a\u00f1os desarrollando su l\u00ednea BlueField. Y AMD adquiri\u00f3 el proveedor de DPU Pensando por $ 1.9 mil millones, lo que indica sus ambiciones m\u00e1s amplias.<\/p>\n Un movimiento que podr\u00eda pagar dividendos para Pliops es unirse al Proyecto de Infraestructura Programable Abierta (OPI), una empresa relativamente nueva bajo la Fundaci\u00f3n Linux que tiene como objetivo crear est\u00e1ndares en torno al hardware de aceleraci\u00f3n de datos. Si bien Pliops a\u00fan no es miembro (los miembros actuales incluyen Intel, Nvidia, Marvell, F5, Red Hat, Dell y Keysight Technologies), es l\u00f3gico que convertirse en uno podr\u00eda exponer su tecnolog\u00eda a una base de clientes m\u00e1s grande.<\/p>\n Beitler objet\u00f3 cuando se le pregunt\u00f3 acerca de OPI, pero se\u00f1al\u00f3 que el mercado de la aceleraci\u00f3n de datos a\u00fan es incipiente y est\u00e1 creciendo.<\/p>\n \u201cSeguimos viendo que tanto los equipos de infraestructura como los de aplicaciones se ven abrumados por un almacenamiento de bajo rendimiento y aplicaciones abrumadas que no satisfacen las demandas de datos de la empresa\u201d, dijo Beitler. \u201cLa respuesta general es que nuestro procesador es un producto que cambia las reglas del juego y, sin \u00e9l, las empresas deben realizar a\u00f1os de inversiones en ingenier\u00eda de software y hardware para resolver el mismo problema\u201d.<\/p>\n<\/p><\/div>\nAcelerando el procesamiento de datos<\/h2>\n
![\"\"](\"https:\/\/techcrunch.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/pliops_card_uncovered.png\")
<\/p>\nEl camino por delante<\/h2>\n