Ihr Datenmodell. Die passende Engine.

Open-Core-Dateninfrastruktur, abgestimmt auf Ihren Workload.

Wir entwickeln Smart Data Engine rund um Ihr deklariertes Datenmodell und Ihre Vorgaben. Eine kostenpflichtige Steuerungsebene plant die Datenplatzierung. Offene SDKs verbinden sich direkt mit Ihren Engines, auf Ihrer Infrastruktur oder bei uns gehostet. Reichen Standard-Engines nicht aus, können wir eine spezialisierte Engine entwickeln.

Über Ihren Workload sprechen Produkt kennenlernen

Offene Client-Bibliotheken. Eine öffentlich einsehbare Datenbank-Engine. Code und Benchmark-Methoden, die Sie schon vor unserem Gespräch prüfen können. Technische Nachweise ansehen

Erst messen. Dann die Engine wählen.

Eine transaktionale Datenbank, eine Analyse-Engine und ein spezialisierter Datenspeicher lösen unterschiedliche Probleme. Wir beginnen mit Ihren Zugriffsmustern, Vorgaben und einem messbaren Ausgangswert. Gemeinsam legen wir Ziele für Leistung und Ressourcen fest und prüfen anschließend die Verbesserung gegenüber diesem Ausgangswert.

Unseren Ansatz kennenlernen

Zwei Wege zur Zusammenarbeit

Beginnen Sie mit der Datenschicht. Eine eigene Engine lohnt sich, wenn Ihr Workload sie erfordert.

Betreut

Smart Data Engine

Ihr logisches Modell. Eine physische Struktur, die mitwachsen kann.

Unser Flaggschiff in der frühen Entwicklungsphase verbindet offene SDKs mit einer kostenpflichtigen Steuerungsebene. Sie deklarieren Entitäten und Vorgaben; das SDK verbindet sich direkt mit den gewählten Engines. Workload, Integration und Einführungsumfang stimmen wir vor dem Produktiveinsatz ab.

  • KI-Vorschläge, geprüft gegen Ihre Vorgaben
  • Lokal verifizierte Migrationen mit abgestimmter Einführung
  • Die letzte Platzierung auch nach Ende des Abonnements weiterverwenden
Smart Data Engine kennenlernen
Von Grund auf entwickelt

Crafted Database Engine

Ein Workload, eine Maschine, keine Verallgemeinerung

Wenn Optimierung nicht mehr weiterhilft, liegt das Problem in der Engine selbst. Wir entwickeln eine neue in C++20, abgestimmt auf Ihre Zugriffsmuster und Ihre Hardware bis hin zum Speichermedium.

  • Latenzbudget vor Projektbeginn vereinbart
  • Ressourcenziele an Ihrem Workload überprüft
  • Für Ihre Hardware entwickelt, bis hin zur SSD
Maßgeschneiderte Engine kennenlernen

Beurteilen Sie uns anhand unseres Codes

Öffentlicher Quellcode, reproduzierbare Methoden und klar benannte Grenzen.

Unsere L2-Orderbook-Engine ist in C++20 für einen Workload geschrieben: jede Ebene jedes Orderbuchs speichern und seinen Zustand zu jedem Zeitpunkt abfragen. Quellcode, Tests und Benchmark-Methoden sind öffentlich.

  • C++20 Native L2-Orderbook-Engine
  • Offen Quellcode unter Apache-2.0
  • Gemessen Öffentliche Benchmark-Methoden

Ergebnisse hängen von Hardware und Workload ab. Der öffentliche Vergleich dokumentiert Methode und Grenzen; er ist keine Leistungsgarantie für Ihre Anwendung.

Quellcode auf GitHub ansehen

Funktionen und MessergebnisseBenchmark-Methoden und Ergebnisse lesenOffene Client-Bibliotheken prüfen

Die Technik hinter unserer Arbeit

SDE-Adapter sind für PostgreSQL, ClickHouse und unsere Orderbook-Engine verfügbar. Die Fähigkeiten unterscheiden sich je nach Bibliothek und Engine. Prüfen Sie die aktuelle Unterstützungsmatrix, bevor Sie einen Workload auswählen.

Aktuelle SDE-Engines

PostgreSQL ClickHouse Orderbook DB Engine

Maßgeschneidert für Finanz-Orderbücher, mit Fokus auf geringe Latenz und niedrige Kosten.

KI-Integration

Ihr Modell-Endpunkt Fähigkeiten prüfen Nachvollziehbare Vorschläge

Infrastruktur

AWS Azure Google Cloud OVH Eigene Infrastruktur

Programmiersprachen

C++20 Python TypeScript

Aktuelle SDK- und Engine-Unterstützung prüfen