关系数据库初创公司SingleStore(之前的MemSQL)今天完成了8000万美元的融资，筹集的资金总额达到2.38亿美元。这家总部位于旧金山的公司计划利用这笔资金来扩大其市场占有率。在葡萄牙，乌克兰和美国扩展其工程团队;并在国际上扩大客户群。7月，SingleStore与拉丁美洲业务咨询(LATBC)合作，成为其在墨西哥，中美洲和加勒比海地区的数据库服务的独家经销商。
人工智能和机器学习模型需要像SingleStore这样的快速数据库才能在高峰时期发挥作用。根据IDC的数据，在其生产流程中缺少正确技术组件的组织会面临失败的风险-已经使用机器学习的品牌中有25%的失败率是50%。SingleStore旨在通过一个平台来防止这种情况的发生，该平台可以用作欺诈检测，投资组合风险跟踪，甚至是金融服务，能源，政府和公共部门，零售以及电子商务等行业中的面部识别应用程序的后端。
SingleStore-可以部署在本地，作为服务或作为两者的混合部署-像大多数关系数据库一样工作，也就是说它接受请求(例如，针对用户，图像，视频，文档或物联网事件)以查询数据库中包含的数据的形式。它处理这些查询并以毫秒为单位返回结果，然后为它们分配一个指示其总体质量的分数。
SingleStore使用内置工作流集中数据，同时执行查询以识别新模型。流式摄取无需通过内置批处理和实时管道来使用数据集成工具，而将查询编译为低级机器代码可加快响应速度。
SingleStore可以通过结合实时和历史来源发现异常或预测事件，并针对数据集向模型提供即时匹配。它使用内置模型来最大化响应时间，同时在摄取数据时对模型进行评分，并使用Tableau，Looker，Microstrategy等商业智能工具执行临时分析。
SingleStore可以每天摄取数百万个事件，同时分析数十亿行，并支持地理空间数据，例如面积，距离和位置分析以及JSON多属性对象。数据可以跨机器集群存储，其中事务直接写入磁盘或内存，并且压缩可以优化资源以存储多达PB的数据。
在冗余和管理方面，SingleStore保留数据的备份副本，以防止丢失并确保一致性，并且在提取时消除重复的记录。它还可以自动执行诸如启动，停止，还原和备份群集之类的常见任务，并提供监视界面，以通过收集查询配置文件和暴露潜在瓶颈来诊断和协助查询，管道和存储性能调整。用户可以按角色和组来管理安全配置，并将所有活动审核到外部安全位置，也可以管理现有帐户访问权限以启用诸如跟踪访问权限之类的安全任务。
IDC预计，到2022年，全球大数据分析市场规模将达到2743亿美元，SingleStore被认为是领先者。去年，该公司的年度经常性收入增长了70%，现金消耗达到个位数，其客户包括Verizon，Intel，Uber，Comcast，Sony，Pandora和Samsung等。
Insight Partners领导了今天宣布的E轮融资，新的战略投资者Dell Technologies Capital参与了该活动，Hercules Capital进行了股权投资。现有投资者Accel，Anchorage，Glynn Capital，GV和Rev IV也参加了会议。
