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큐비스트, 109억 시드 유치…비효율적 데이터 처리 90% 줄인다

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김민준 기자
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큐비스트가 760만 달러 시드 투자 유치와 함께 다차원 인덱싱 기술로 데이터 레이크하우스의 비효율 문제 해결에 나선다. 신임 CEO는 AWS·MS 출신 스리칸스 사티야가 맡는다.

 큐비스트, 109억 시드 유치…비효율적 데이터 처리 90% 줄인다 / TokenPost.ai

큐비스트, 109억 시드 유치…비효율적 데이터 처리 90% 줄인다 / TokenPost.ai

데이터 최적화 스타트업 큐비스트(Qbeast)가 760만 달러(약 109억 4,000만 원) 규모의 시드 투자를 유치하며 빅데이터 레이크하우스 구조의 비효율을 해결하겠다는 포부를 밝혔다. 기존 데이터 레이크하우스 기술이 데이터 확장성은 잘 제공하지만, 복잡하고 비효율적인 쿼리 처리로 인해 무의미한 연산 자원 낭비가 발생하고 있다는 게 회사 측 진단이다.

이번 투자는 시콰이어 인디아가 사명을 바꾼 피크 XV 파트너스(Peak XV Partners)의 엑셀러레이터 프로그램 서지(Surge)가 주도했으며, HWK 테크 인베스트먼트와 엘라이아 파트너스(Elaia Partners)도 참여했다. 조달한 자금은 신규 인력 확보 및 제품 적용 범위 확장에 활용된다.

큐비스트는 바르셀로나 슈퍼컴퓨팅센터에서 출발한 연구 프로젝트로, 델타 레이크(Delta Lake), 아파치 아이스버그(Apache Iceberg), 아파치 후디(Apache Hudi) 등 오픈소스 레이크하우스 구조에서 발생하는 비효율적인 연산 문제를 겨냥한다. 회사에 따르면 현재 시스템의 최대 90%에 달하는 컴퓨팅 자원이 실제로는 불필요한 데이터 스캔에 낭비되고 있다.

이 문제에 대한 큐비스트의 해법은 다차원 인덱싱 플랫폼이다. 시간, 지역, 고객군 같은 다양한 데이터 속성에 동시 필터링을 적용해 필요한 데이터만 빠르게 추출할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 쿼리 처리 속도를 최대 6배 향상시키고, 연산 비용도 최대 70% 절감할 수 있다는 게 큐비스트 측 설명이다.

플랫폼은 별도의 데이터 재작업 없이 덕DB(DuckDB), 폴라스(Polars), 스노우플레이크(Snowflake), 스파크(Spark) 같은 기존 분석 엔진과도 자연스럽게 호환된다. 특히 새로운 데이터 파이프라인이나 저장소 구조를 변경할 필요 없이 기존 테이블에 그대로 접목할 수 있다는 점이 강점이다.

신임 CEO로는 마이크로소프트 애저와 AWS에서 클라우드 인프라를 담당했던 스리칸스 사티야가 합류했다. 그는 "분석 성능, 비용, 개방성 사이에서 어느 하나 포기하도록 강요받았던 기업들을 위해 큐비스트를 시작했다"며, "어떤 형태의 데이터든 가치로 전환 가능한 미래를 만들겠다"고 밝혔다.

큐비스트는 향후 자동 튜닝 기능, 적응형 인덱싱, 보다 정교한 데이터 엔진 연동 기능을 계속해서 개발해 나갈 계획이다. 자체적으로 구축하고 있는 로드맵이 완성되면, 모든 오픈형 레이크하우스에 기본 탑재되는 표준 인덱싱 계층으로 자리잡겠다는 목표다.

HWK 테크인베스트먼트의 CEO 후안 산타마리아는 "큐비스트는 모든 기업이 데이터 기반 전환을 꾀하는 오늘날, 핵심적인 문제를 해결 중"이라며, "다차원 인덱싱 기술은 레이크하우스 전환에 필수적인 컴포넌트가 될 가능성이 크다"고 강조했다.

<저작권자 ⓒ TokenPost, 무단전재 및 재배포 금지>

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