Wichtige Informationen
Die in München ansässige Datenbank-Engine CedarDB adressiert die traditionelle Trennung zwischen operativen und analytischen Datenbanken. CEO Moritz Sichert merkt an, dass die Plattform, die aus einer zehnjährigen Entwicklung hervorgegangen ist, darauf ausgelegt ist, sowohl Transaktionsdatensätze als auch komplexe analytische Abfragen gleichzeitig zu verarbeiten – eine Fähigkeit, die für agentische KI zunehmend relevant wird.
Ursprünglich als Spin-out der Technischen Universität München auf Basis des Forschungsprojekts Umbra entstanden, priorisiert die Engine Hardware-Effizienz. Durch die Aufrechterhaltung der Kompatibilität mit PostgreSQL ermöglicht CedarDB es Nutzern, das System zu integrieren, ohne bestehende Anwendungen neu aufbauen zu müssen, während es gleichzeitig auf die Trainingslogik großer Sprachmodelle abgestimmt ist.
Nach der ersten Einführung von On-Premise- und Community-Editionen sowie einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 5,3 Millionen Euro im Mai letzten Jahres hat das Unternehmen nun die begrenzte Verfügbarkeit von CedarDB Cloud angekündigt. Dieser Managed Service zielt darauf ab, die Reichweite des Startups über große Unternehmen hinaus zu erweitern und seine Wettbewerbsposition gegenüber Branchenrivalen wie Databricks zu verbessern.
Während sich Databricks in ähnlicher Weise auf die Vereinheitlichung von Datenarchitekturen zubewegt hat, um das Zeitalter der KI-Agenten zu unterstützen, sieht Sichert dies als Bestätigung des Ansatzes von CedarDB. Das Startup arbeitet derzeit mit einem Team von 14 Mitarbeitern und plant, seine Belegschaft zu erweitern und weitere Finanzmittel zu suchen, während es an Marktdurchdringung gewinnt.
