Die passende Engine ist die, die Ihre Anforderungen erfüllt.
Wir entwickeln Smart Data Engine, um das Datenmodell Ihrer Anwendung von der physischen Speicherung zu trennen. Wir beginnen mit Zugriffsmustern, geschäftlichen Vorgaben und Hardware. Bestehende Engines setzen wir dort ein, wo sie passen. Spezialisierte Engines entwickeln wir, wenn eine gemessene Anforderung das rechtfertigt.
Beschreiben Sie Ihren WorkloadUnsere L2-Orderbook-Engine ist öffentlich: C++20-Quellcode, Tests, Benchmark-Werkzeuge und dokumentierte Grenzen. Prüfen Sie die Implementierung, reproduzieren Sie die Messungen und sehen Sie sich die Abwägungen an. Diesen Maßstab legen wir auch an ein klar abgegrenztes Kundenprojekt an.
Ergebnisse hängen von Hardware und Workload ab. Der öffentliche Vergleich dokumentiert Methode und Grenzen; er ist keine Leistungsgarantie für Ihre Anwendung.
Code auf GitHub ansehen (öffnet sich in einem neuen Tab)Benchmark-Methoden und Ergebnisse lesen(öffnet sich in einem neuen Tab)
Den Hardware- und Energiebedarf für das Speichern und Verarbeiten großer Datenmengen senken. Viel Verschwendung entsteht, wenn ein Workload auf einer Engine läuft, die nie dafür ausgelegt war. Manchmal genügt es, zur passenden Engine zu wechseln und sie richtig zu betreiben. Manchmal braucht es eine neue. Das Ziel bleibt gleich: dieselben Daten, weniger Server, weniger Strom.
Wenn Sie keines der beiden Produkte benötigen, sagen wir das im ersten Gespräch. Fehlt nur ein Index oder hat Ihre PostgreSQL-Instanz noch Jahre Reserven, kostet uns diese Ehrlichkeit ein Projekt und erspart Ihnen ein ungeeignetes.
Wir gehen von Ihren Daten und Ihrer Hardware aus, nicht von einer Vorlage. KI hilft uns, übersehene Optimierungen zu finden. Jede Aussage wird anhand eines gemeinsam gewählten Benchmarks überprüft.
Bevor wir etwas bereitstellen oder entwickeln, betrachten wir Datenstruktur, Zugriffsmuster und Hardware. Brauchen Sie keines unserer Produkte, sagen wir das.
Durchsatz, Latenzperzentile, Speicherbedarf und Energieverbrauch. Sie legen die Kennzahlen für Ihren Workload fest. So lässt sich das Ergebnis prüfen, statt darüber zu diskutieren.
Entweder die passende bestehende Engine, auf Ihrer Infrastruktur bereitgestellt und optimiert, oder eine neue für Ihren Workload. Beides wird am Benchmark aus Schritt zwei geprüft.
Beim Betrieb halten wir die Engine schnell, aktuell und gesichert; Sie erhalten den Latenzverlauf. Bei der Übergabe erhalten Sie Engine, Benchmarks, Testsuite und Dokumentation.
Jeder davon ist überprüfbar. Genau deshalb halten wir sie fest.
Unsere Arbeit spricht für sich. Technische Qualität ist unser Fundament, nicht glänzende Versprechen.
Die Engine ist öffentlich. Beurteilen Sie den Code, nicht den Werbetext.
Jede gelieferte Optimierung lässt sich messen und prüfen. Nachweisbare Leistungsgewinne statt bloßer Behauptungen auf Folien.
Wir vereinbaren den Benchmark mit Ihnen, bevor wir etwas bereitstellen oder entwickeln.
Wir beginnen nicht mit einer Vorlage. Ihre Daten und Zugriffsmuster bestimmen die Engine, ob wir sie auswählen oder neu entwickeln.
Braucht Ihr Workload uns nicht, erfahren Sie das im ersten Gespräch.
Technik im Mittelpunkt, Standort Warschau. Ein direktes Gespräch über das System, das Sie aufbauen möchten.
CEO und Gründer
Ich entwickle Datensysteme für Handelsanwendungen, bei denen Latenz und Korrektheit nachweisbar sein müssen. Smart Data Engines überträgt diesen Ansatz auf die Speicherung: Workload definieren, Ausgangswert messen und die Verbesserung belegen. Die öffentliche Orderbook-Engine ist ein Beispiel dafür.
