Fin 2013, Errplane, une startup soutenue par Y Combinator, a commencé à développer un projet open source appelé InfluxDB pour la surveillance et l’alerte des performances de la base de données. Après avoir levé plusieurs millions de dollars auprès de sociétés de capital-risque, notamment Mayfield Fund et Trinity Ventures, Errplane a changé son nom en InfluxData – et a ensuite levé des dizaines de millions de dollars supplémentaires en capital.
Des années plus tard, il semble qu’InfluxData fasse toujours quelque chose de bien. La société a annoncé à la fin de la semaine dernière qu’elle avait levé 30 millions de dollars de dettes et 51 millions de dollars lors d’un tour de table de série E dirigé par Princeville Capital et Citi Ventures avec la participation de Battery Ventures, Mayfield et Sapphire Ventures, selon des sources à une valorisation supérieure à sa série D en 2019. Le PDG Evan Kaplan a déclaré à TechCrunch que les 81 millions de dollars combinés seront consacrés au développement du nouveau moteur de base de données d’InfluxData, InfluxDB IOx, ainsi que des niveaux de cloud dédiés et un nouveau produit InfluxDB sur site et axé sur l’entreprise, construit sur InfluxDB IOx.
Lorsqu’on lui a demandé pourquoi InfluxData avait décidé d’obtenir un prêt parallèlement au nouveau capital, Kaplan a déclaré que c’était « habituel » pour l’entreprise « en fonction des conditions du marché et des besoins de croissance ». Un accès plus facile à la dette dans l’industrie technologique a probablement également joué un rôle. À la fin de l’année 2022, la valeur des transactions de dette pour la technologie a dépassé les chiffres de 2021 avec plus de 29 milliards de dollars levés sur 2188 transactions, selon le rapport Venture-Monitor de PitchBook.
« L’analyse des données en temps réel est un énorme défi en raison du volume considérable de données que les applications, les systèmes et les appareils d’aujourd’hui créent », a déclaré Kaplan par e-mail. « InfluxDB donne aux développeurs la possibilité de séparer les signaux pertinents du « bruit » créé par cette énorme quantité de données. »
Des plates-formes comme InfluxData sont devenues à la mode ces dernières années à mesure que la demande d’outils d’analyse de données en temps réel augmente. SingleStore, qui fournit une plate-forme pour aider les entreprises à intégrer, surveiller et interroger leurs données en tant qu’entité unique, a levé plus de 100 millions de dollars de capital à ce jour. Imply, un autre fournisseur de bases de données en temps réel, a clôturé en mai un tour de table de série D de 100 millions de dollars qui valorise la société à 1,1 milliard de dollars après l’argent.
Kaplan soutient que les bases de données spécialement conçues pour analyser les données en temps réel – également appelées données de séries chronologiques ou données enregistrées sur des intervalles de temps cohérents – offrent des avantages par rapport aux bases de données relationnelles que les entreprises utilisent généralement pour leurs charges de travail de données. Par exemple, alors que les bases de données relationnelles ont un schéma défini, ce qui signifie que des modifications telles que l’ajout ou la suppression de colonnes nécessitent des migrations de base de données, les bases de données de séries chronologiques ont tendance à être « sans schéma » et permettent d’ajouter rapidement et facilement de nouveaux champs.
« Dans l’univers des séries chronologiques lui-même, l’un des principaux défis consiste à gérer des volumes de données à haute cardinalité – en extrayant les bonnes données, en les transformant et en les stockant de manière à en tirer facilement de la valeur », a déclaré Kaplan. « C’est pourquoi une solution spécialement conçue pour les séries chronologiques est essentielle ; cela réduit la barrière à l’entrée et rationalise l’impact que les données de séries chronologiques peuvent avoir.
Selon Kaplan, les clients d’InfluxData exploitent principalement la plate-forme de l’entreprise pour accéder à l’infrastructure, aux systèmes, aux applications et aux données client en temps réel, ainsi que pour centraliser les métriques, les événements, les journaux et les données de traçage dans toute l’organisation. Ceux qui possèdent des actifs physiques collectent également des données de capteurs et d’appareils à l’aide d’InfluxData, qu’ils proviennent d’usines, d’usines de fabrication, d’appareils intelligents ou de satellites.
« InfluxDB accélère le rythme auquel les organisations tirent de la valeur des données », a déclaré Kaplan. « Les équipes informatiques utilisant InfluxDB peuvent interroger les données immédiatement après leur écriture, souvent mesurées en millisecondes, contrairement à de nombreux autres entrepôts de données qui reposent sur l’ingestion par lots et le traitement différé avant de fournir des informations. En offrant de véritables informations en temps réel, InfluxDB permet aux entreprises de collecter et d’agir sur des volumes de données massifs plus rapidement que jamais. »
Outre le financement, la grande nouvelle d’InfluxData est le lancement de l’InfluxDB IOx susmentionné, qui a été annoncé en novembre dernier. Kaplan explique qu’InfluxDB IOx « réinvente » InfluxDB en tant que service de données en colonnes en temps réel, offrant aux utilisateurs un moteur de séries chronologiques conçu pour ingérer et analyser des données à volume élevé et à grande vitesse.
InfluxDB IOx élargit le nombre et la variété des cas d’utilisation qu’InfluxDB peut gérer, tels que l’observabilité et le traçage distribué, déclare Kaplan, tout en offrant une prise en charge de « la gamme complète » de données de séries chronologiques. De plus, le moteur reconstruit ajoute la prise en charge du langage SQL pour les requêtes, apportant pour la première fois le langage de programmation de données omniprésent à InfluxDB.
« La sortie d’InfluxDB IOx a considérablement amélioré les principaux avantages de la plate-forme avec l’introduction de la prise en charge de SQL, la suppression des limites de cardinalité et des requêtes en temps réel jusqu’à 100 fois plus rapides », a poursuivi Kaplan. « L’intérêt des clients pour le nouveau moteur de base de données est fort et nous sommes optimistes quant à la feuille de route du produit pour apporter InfluxDB IOx à une population plus large de développeurs. De plus, comme InfluxDB IOx offre une prise en charge complète du triangle d’or des données d’observabilité – métriques, journaux et traces dans une seule base de données – nous pouvons être plus compétitifs dans l’Internet des objets, l’observabilité dans le cloud et d’autres paramètres d’analyse gourmands en ressources.
TechCrunch ne peut pas vérifier de manière indépendante ces performances. Mais du côté des clients, InfluxData est objectivement en bonne santé (en supposant que les chiffres que Kaplan m’a donnés sont exacts, bien sûr), avec plus de 1 900 clients commerciaux, dont Hulu, Siemens, Tesla, Cisco et IBM.
Kaplan a reconnu qu’InfluxData fait face à une concurrence croissante d’AWS (voir : Timestream) et de Microsoft Azure (Azure Data Explorer) et des fournisseurs open source émergents (Timescale, QuestDB). Mais il pense que le déploiement d’InfluxDB IOx et le nouveau tour de table placent l’entreprise en position de force.
« InfluxDB compte actuellement 750 000 utilisateurs qui déploient le service cloud d’InfluxDB, avec 6 000 nouveaux utilisateurs chaque mois », a ajouté Kaplan tout en refusant de révéler le taux de combustion ou les revenus récurrents annuels de l’entreprise. « Signe de notre croissance continue, InfluxData compte actuellement environ 165 employés et prévoit d’élargir sa base d’employés d’environ 10 % d’ici la fin de 2023. »
Avec la clôture de la série E, le financement total par actions d’InfluxData s’élève à 171 millions de dollars.