お客様事例

Coinbase がダッシュボードの読み込み時間を 8s から 80ms に短縮した方法

大規模な本番環境での実際の数値。

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エージェント型AIデータベース

エージェント型
AIのために
設計されたデータベース

AIエージェントはバッチジョブを待ちません。PhoenixAI は、ライブの エンタープライズデータへのサブセカンド SQL を、エージェント型ワークロードが本当に求める同時実行性、鮮度、スケールで提供します。

AIエージェントへのサブセカンドクエリ — 10K+ 同時実行、遅延なし
リアルタイムデータと履歴データを 統合 — Kafka、Iceberg、Delta Lake
SOC 2 認証取得 · エンタープライズセキュリティとガバナンスを標準搭載

本番環境での成果

<1s

分析クエリレイテンシ

5s

取り込みから検索可能まで

更新可能なストリーミングデータ

10K+

秒間クエリ数

持続的な同時実行性

スクロール

導入企業

課題

バッチ分析は AI に追いつけない

従来のデータウェアハウスはバッチ ETL パイプラインで動作します。データはスケジュールに従って到着します — つまり、ダッシュボード、エージェント、アプリケーションは常に 数時間前のデータを 扱うことになります。

PhoenixAI は、Kafka、Flink、Spark をはじめとする リアルタイムおよびバッチのデータソースからストリーミングデータを直接取り込み、 1秒未満で検索可能にします。同じ SQL、 同じ BIツール、同じクラウド — ただ遅延がないだけ。総入れ替えは不要です。

仕組みを見る

バッチ分析

2–24 hrs

一般的なバッチ ETL パイプラインで、イベントから検索可能なデータになるまでの時間

PhoenixAI

<1 sec

ストリーミング取り込みで、イベントから検索可能なデータになるまでの時間

PhoenixAI を選ぶ理由

理由があって、違う設計

データを待つ余裕のないチームにとって、PhoenixAI が最適な選択肢である 3つの理由。

bolt

可能性を変えるスピード

ベクトル化実行とカラムナーストレージにより、数十億行に対するサブセカンドの クエリ結果を実現します。80ms で読み込まれる顧客向けダッシュボードでも、ライブのトランザクション データを検索する AIエージェントでも、PhoenixAI はユーザーを待たせません。

パフォーマンスの詳細
hub

既存スタックに適合。置き換えは不要。

PhoenixAI は、すでにお使いのツールに直接接続します — Kafka、Flink、Spark、 Apache Iceberg、Delta Lake、dbt、そして既存の BI レイヤー。すべて標準 SQL です。多くのチームは、 評価から本番稼働まで2〜4週間で到達します。

連携機能を見る
verified_user

ガバナンスとセキュリティを、後付けではなく

SOC 2 認証取得。きめ細かなアクセス制御、行レベルセキュリティ、監査ログ、 データマスキングをデータベースに組み込み — 後付けではありません。エンジニアリングチームを 妨げないエンタープライズセキュリティ。

セキュリティの概要

アーキテクチャ

ひとつのエンジンで、リアルタイムとレイクハウスを

お客様自身のクラウド内で、エージェント、エンタープライズアプリケーション、BI を支えます。

アプリ · AI エージェント · BI AIエージェントが カスタマーフェイシングアプリ BIツール エンタープライズアプリケーション ANSI SQL · MySQL wire · JDBC / ODBC · MCP 既存の BI・ツール · 書き換え不要 MPP データベース · マルチウェアハウス エージェントウェアハウス BI ウェアハウス ETL ウェアハウス アドホックウェアハウス ストレージ — そのまま、または取り込み ストリーミング · 更新可能 Kafka Flink CDC レイクハウス · そのまま Iceberg Delta Lake S3 · GCS · ADLS BYOC · お客様の AWS / AZURE / GCP · データは境界内に保持 AWS AZURE GCP

数字で見る

切り替えたチームが目にする成果

573B+

サブセカンドで処理する行数

Coinbase ブロックチェーン分析

10K+

同時クエリ数

持続的な分析スループット

90%

コスト削減

Fanatics、6 PB を移行

<1s

取り込みから検索可能まで

Kafka ストリームからライブ SQL へ

お客様事例

バッチ分析から移行したチームは、
もう戻らない

「AI は、以前の ClickHouse ベースのアーキテクチャでは対応できない、予測不能な LLM 生成 SQL をもたらしました。PhoenixAI は、Apache Iceberg テーブル上で直接、エージェントワークロード向けの高速で分離されたウェアハウスを提供し、オプティマイザが新しい結合を自動的に処理します。今ではエージェントが数千のテナントにまたがる数ペタバイトの正規化データを検索する一方で、カスタマーフェイシングのダッシュボードは秒単位の SLA を維持しています。」

RN

Ryan Nowacoski

シニアエンジニアリングマネージャー、データプラットフォーム · Demandbase

<1 s

分析クエリレイテンシ

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