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Tigris Data Inc. 近日宣布完成 2500 万美元的 A 轮融资，进一步推动其专注于人工智能工作负载优化的对象存储服务。本轮融资由 Spark Capital 领投，Andreessen Horowitz 等回归投资者也参与其中。
总部位于加利福尼亚州桑尼维尔的 Tigris，将其服务定位为各大公有云对象存储产品的替代品。其服务与 S3 兼容，这意味着它可以无缝对接原本为 Amazon S3 编写的应用程序，而无需进行重大代码修改，从而降低了新客户的入门门槛。
Tigris 的平台特别适合存储嵌入等小文件，嵌入是 AI 模型存储数据的数学结构。与 S3 相比，该平台能够为工作负载提供更低延迟的文件访问，减少数据检索时间，使 AI 应用程序能够更快地处理提示。
为了减少延迟，Tigris 采用了多种方法。其中之一是缓存常用文件，基于一种称为日志结构合并树（LSM）的数据结构。LSM 通过优化存储中信息的组织方式来提高性能。数据存储设备被划分为许多段，每段包含少量信息。通常，应用程序从相邻段读取数据的速度比从非相邻段读取的速度快得多。Tigris 使用的 LSM 数据结构将信息保存在相邻段中，以加快检索时间。
此外，如果 Tigris 检测到某个地区的用户频繁访问某个数据存储库，它可以将存储库移动到该地区或创建缓存副本。这减少了用户网络流量必须传输的距离，从而加快了访问时间。
Tigris 的平台提供四种存储基础设施层级：标准层级、面向不常访问文件的层级，以及两个专为归档数据集优化的层级。后两个层级通过牺牲一些速度来降低价格。
开发人员可以使用 Tigris 影子桶功能将工作负载的数据从其他平台迁移到 Tigris。该功能逐渐复制应用程序最常用的记录，消除了同时移动整个数据集的需求，这种操作通常很复杂，可能会导致技术问题。
据 TechCrunch 报道，Tigris 目前拥有超过 4000 名客户，并使用位于弗吉尼亚、芝加哥和圣何塞的数据中心来托管这些客户的文件。Tigris 计划利用新资金在伦敦、法兰克福和新加坡的更多数据中心推出其硬件。
Tigris Data 的创始人表示，此次融资将帮助公司进一步扩展其全球业务，并为更多客户提供高效、低延迟的云存储解决方案。
