Sa récente levée de fonds de 27 millions de dollars lui a donné des ailes. Pour accompagner ses projets de développement et amplifier le mouvement de migration depuis des bases de données propriétaires dont Oracle Enterprise voire MySQL, MariaDB a mis la main sur MammothDB. Une opération bénéfique à deux titres pour l'éditeur de la base de données open source éponyme : renforcer sa présence en Europe et doper son offre à l'analytique big data.
« L'équipe MammothDB rejoint MariaDB à un moment critique de notre croissance et apporte un savoir-faire impressionnant en termes de solutions pour le Big data, » déclare Michael Howard, CEO de MariaDB. « L'année dernière, la solution MariaDB AX a fait l'objet d'une demande en forte hausse, à l'heure où les entreprises cherchent à combler une lacune en matière de solutions analytiques Open Source à cause des offres propriétaires comme Oracle et Teradata. La solide expertise de MammothDB en solutions de base données analytique sera très précieuse pour MariaDB qui pourra ainsi répondre à une demande croissante et continuer de rendre ses solutions d'analyse toujours plus innovantes. »
Des noeuds MammothDB installables sur AWS, Azure ou Openstack
Installé à Sofia (Bulgarie), MammothDB qui compte parmi ses clients DHL, Publicis ou encore Cisco, propose une offre articulée autour de trois produits. Tout d'abord Engine, un système de gestion de base de données relationnelles taillé pour le big data, conçu pour faire tourner des applications analytiques sur un cluster de calcul Apache Hadoop. D'après des chiffres de MammothDB, sa solution serait jusqu'à 25 fois plus rapide que MySQL, 7 fois plus scalable qu'un serveur Microsoft SQL disposant d'un même nombre de coeurs processeurs et 3 fois plus rapide que AWS Redshift. Son autre solution phare, Storm, est une plateforme décisionnelle cloud articulée autour des modules en conception, transformation et modélisation des données ainsi qu'un outil de reporting. Enfin, l'éditeur permet l'installation de noeuds MammothDB sur un environnement cloud utilisant des machines virtuelles (self-service provisionning cloud) de type AWS, Microsoft Azure, Openstack ou encore VMware vCenter et ESXi.