Время в настоящее время является Tigerdata: построение современного PostgreSQL для аналитической и агентской эры 🐯 🚀 🚀 🚀
20 июня 2025 г.TL; DR: восемь лет назад мы запустили TimeScale, чтобы доставить серии временных районов в PostgreSQL. Наша миссия была проста: Помогите разработчикам создать приложения временных рядов.
С тех пор мы построили процветающий бизнес: 2000 клиентов, середина 8-знаний ARR (> 100% рост за год), 180 миллионов долларов, привлеченных у ведущих инвесторов.
Мы обслуживаем компании, которые строят аналитические продукты в реальном времени и крупномасштабные рабочие нагрузки, такие как: Mistral, Huggingface, Nvidia, Toyota, Tesla, NASA, JP Morgan Chase, Schneider Electric, Palo Alto Networks и Caterpillar. Это компании, создающие инструменты разработчика, промышленные информационные панели, крипто-биржи, ИИ-нынешние игры, финансовые приложения и многое другое.
Мы тихо превратились из базы данных временных рядов в современный PostgreSQL для сегодняшних и завтрашних вычислений, созданных для производительности, масштаба и агента. Итак, мы меняем свое имя: от Timesscale до Tigerdata. Не для того, чтобы изменить то, кем мы являемся, а для того, чтобы отразить, кем мы стали. Tigerdata является смелым, быстрым и построенным для питания следующей эры программного обеспечения.
Разработчики думали, что мы сумасшедшие
Когда мы начали 8 лет назад, базы данных SQL были «старомодными». Nosql был будущим. Hadoop, Mongodb, Cassandra, Influxdb - это были новые, захватывающие базы данных NOSQL. Postgresql был старым и скучным.
Именно тогда мы запустили время шкалы: база данных временных рядов на PostgreSQL. Разработчики думали, что мы сумасшедшие. PostgreSQL не масштабировал. Postgresql не был быстрым. Временные серии нуждались в базе данных NOSQL. Или так они сказали.
«Хотя я ценю PostgreSQL каждый день, я единственный, кто думает, что это довольно плохая идея?» - Top HackerNews Comment at нашего запуска (ссылка)
Но мы верили в PostgreSQL. Мы знали, что скучное может быть потрясающим, особенно с базами данных. И, честно говоря, мы были эгоистичны: PostgreSQL была единственной базой данных, которую мы хотели использовать.
Сегодня Postgresql победил.
Больше нет дебатов «SQL против NOSQL». MongoDB, Cassandra, InfluxDB и другие базы данных NOSQL рассматриваются как технические мертвые концы. Снежинка и Databricks приобретают компании PostgreSQL. Никто не говорит о Hadoop. Лейкхаус победил.
Сегодня агентские рабочие нагрузки здесь.
Агентам нужна быстрая база данных. Мы видим это в нашей клиентской базе: частные акционерные компании и хедж -фонды, использующие агентов, чтобы помочь понять рыночные движения («Как рынок реагировал на Apple WWDC 2025?»); Производители промышленного оборудования строят интерфейсы чата на внутренних руководствах, чтобы помочь полевым техникам; Платформы разработчиков хранят агентские взаимодействия в таблицах истории для большей прозрачности и доверия; и так далее.
То, что началось как еретическая идея, теперь является процветающим бизнесом
Мы также изменились. Мы встретились в сентябре 1997 года, в течение нашей первой недели в MIT. Вскоре мы стали друзьями, соседями по комнате, даже партнерами по обучению марафона (Boston 1998).
Эта дружба стала основой для предпринимательского путешествия, которое превзошло даже наши самые смелые воображения.
То, что началось как еретическая идея, теперь является процветающим бизнесом:
- 2000 клиентов
- Середина 8-значного ARR, растущий> 100% y/y
- 200 человек в 25 странах
- 180 миллионов долларов, привлеченные у лучших инвесторов
- 60%+ валовая маржа
- Использование облаков выросло в 5 раз за последние 18 месяцев, основываясь только на оплачиваемых клиентах.
И это только платная сторона истории. Наше сообщество с открытым исходным кодом на 10x-20x больше. (На основе телеметрии, это 10x, но мы оцениваем, что по крайней мере половина всех развертываний выключилась телеметрия.)
TimeScaledB везде. Он включен в предложения PostgreSQL по всему миру: от Azure, Alibaba и Huawei до Supabase, Digitalocean и Fly.io. Вы также найдете его на DataBricks Neon, Crunchy Snowflake Brighty, OVHCloud, Render, Vultr, Linode, Aiven и многое другое.
Мы тигердата
Сегодня мы более чем в базе данных временных рядов. Мы питаем инструменты разработчика, SaaS-приложения, AI-нынешние игры, финансовые приложения и многое другое. Большинство рабочих нагрузок на нашем облачном продукте не являются временными сериями. Компании используют целые приложения для США. Компании сказали бы нам: «Вы продолжаете говорить о том, как вы лучшая база данных временных рядов, но я вижу вас как лучшего PostgreSQL».
Итак, мы сейчас «Tigerdata»Мы предлагаем самый быстрый PostgreSQL. Скорость без жертв.
Наше облачное предложение - «Tiger Cloud». Наш логотип остается прежним: тигр, с нетерпением жду, сфокусированный и быстрый. Некоторые вещи не меняются. Наши временные ряды с открытым исходным кодом PostgreSQL остается временем. Наше векторное расширение по -прежнему остается PGVectorScale.
Почему «тигр»?Тигр был нашим талисманом с 2017 года, символизируя скорость, мощность и точность, к которой мы стремимся в нашей базе данных. Со временем это стало основной частью нашей культуры: от еженедельных «Tiger Time» и ежемесячных бизнес -обзоров «Состояние тигра», до приветствия новых товарищей по команде в качестве «тигровских новичков» к «джунглям». Когда мы размышляли о наших продуктах, производительности и сообществе, мы поняли: мы не просто временные рамки. Мы тигр. Сегодня мы делаем это официальным.
Это не переосмысление: это отражение того, как мы уже обслуживаем наших клиентов сегодня.
Полимаркетиспользует Tigerdata для отслеживания их истории цен. Во время последних выборов Полимркет увеличился на 4 раза, когда торговые объемы были очень высокими, чтобы привести к работе на сделки на сумму более 3,7 миллиардов долларов.
LinktreeИспользует Tigerdata для своего премиального аналитического продукта, экономя 17 тыс. Долл. США в месяц на 12,6 ТБ от сбережений сжатия. Они также сжали свое время, чтобы запустить, пройдя с 2 недель до 2 дней для доставки аналитических функций.
Титан АмерикаИспользует сжатие Tigerdata и непрерывные агрегаты для сокращения затрат и повышения видимости в своих объектах для производства цемента, готового бетона и связанных материалов.
Осознанные двигателиИспользует Tigerdata для телеметрии в реальном времени и автономной аналитики вождения.
Финансовые временаЗапускает чувствительную ко времени аналитику и семантический поиск.
Присоединяйтесь к нам
Тигр - самый быстрый постгресл.Платформа операционной базы данных, созданная для транзакционных, аналитических и агентских рабочих нагрузок. Единственная платформа базы данных, которая обеспечивает скорость без жертв.
Это не ребрендинг, а полезные для наших клиентов, нашим разработчикам и для нашей основной миссии.
Если эта миссия резонирует с вами, присоединяйтесь к нам. Дайте нам обратную связь с продуктом. Распространить слово. Носить добычу. Присоединяйтесь к команде.
Пришло время. 🐯🚀
Оригинал