Keewano
Résumé NexusAi : Keewano est une plateforme de base de données et d’analyse conçue pour le raisonnement machine sur des séquences complètes d’événements. Elle stocke les événements ordonnés par entité, superpose une sémantique métier, et fournit des réponses fiables via MCP, SQL, REST et outils analytiques, en local ou dans le cloud.
NexusAi Vue d’ensemble
Flux de travail typique : ingestion d’événements bruts depuis Kafka, bases de données ou lacs de données ; KeewanoDB conserve intacte la séquence ordonnée de chaque entité. Analystes ou agents interrogent les concepts métier via la couche sémantique. Keewano exécute rapports ou comparaisons près des données et renvoie des résultats vérifiables via MCP, SQL, REST et outils BI connectés.
Comment Keewano fonctionne à l’échelle des événements
Idéal pour les équipes d’ingénierie développant des systèmes agents, les groupes d’analyse produit, les équipes risques et opérations, ainsi que les ingénieurs données gérant des piles riches en événements. Utilisez-le pour alimenter des agents LLM avec un contexte fiable, explorer les causes des résultats, comparer des millions de séquences pour trouver des ressemblances, et créer des tableaux de bord durables sans modélisation rigide de schéma. KeewanoDB Local prend en charge l’évaluation, le développement et les déploiements en périphérie ; Cloud gère les charges volumineuses, multi-locataires ou critiques en production. Les équipes conservent leurs pipelines et entrepôts actuels tout en bénéficiant d’un magasin de séquences dédié au raisonnement.
- Stocke la séquence complète et ordonnée d’événements de chaque entité pour des analyses directes à faible latence.
- Mappe les champs bruts à des concepts métier partagés via une couche sémantique intégrée.
- Exécute rapports, recherche de similarité et logique personnalisée à proximité des données.
- Ingestions depuis Kafka, Postgres, Snowflake, BigQuery, et lacs Parquet ou Iceberg.
- Fournit des réponses via MCP pour agents, ainsi que SQL, REST et BI.
Pourquoi c’est important
Pour qui c’est conçu
Commencez avec KeewanoDB Local pour évaluer sur un ordinateur portable ou un serveur unique. Ingestiez des événements depuis Kafka, Postgres, Snowflake, BigQuery ou Parquet/Iceberg sans déplacer vos systèmes existants. Définissez entités, chronologies et mappings sémantiques pour refléter les concepts métier. Interrogez via SQL et REST, ou connectez des agents via MCP. Activez Keewano Analytics pour rapports et contrôles continus. Quand vous êtes prêt, migrez vers KeewanoDB Cloud pour réplication managée et surveillance, en conservant le même modèle de données et interfaces.
NexusAi: Faites passer chaque question par l’intégralité du dossier d’événements, et les réponses restent explicables.
Premiers pas
La force de Keewano réside dans l’enregistrement contigu et ordonné par entité, associé à une couche sémantique et un raisonnement proche des données. Il élimine les détours de reconstruction, accélère les comparaisons de séquences et garantit l’explicabilité de chaque réponse. L’accélération SIMD et GPU optionnelle réduit la latence sous de lourds volumes d’événements. Les équipes conservent leurs entrepôts et flux existants tout en ajoutant un magasin de séquences dédié. Résultat : détection plus précoce du churn, de la fraude ou des pannes, coûts réduits pour les modèles et le transfert de données, et workflows agents toujours ancrés dans la réalité des événements.
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Keewano
Keewano développe une infrastructure pour le raisonnement machine à l’échelle des événements. L’équipe se concentre sur le stockage contigu des séquences, le contexte sémantique et le calcul proche des données avec SIMD et accélération GPU optionnelle. Les intégrations couvrent MCP, SQL, REST et les plateformes et flux de données populaires.
Keewano est une base de données et une couche analytique spécialement conçues pour le raisonnement à grande échelle sur des séquences d’événements. Plutôt que de modéliser l’état actuel, KeewanoDB stocke les événements de chaque entité de manière contiguë et ordonnée, conservant ainsi un historique complet pour des analyses directes et à faible latence. Une couche de contexte relie les événements aux entités, aux chronologies et aux résultats ; une couche sémantique traduit les champs bruts en concepts partagés, permettant d’interroger la signification métier plutôt que les noms de colonnes. Rapports, recherche de similarité et logique personnalisée s’exécutent près des données grâce à SIMD et à une accélération GPU optionnelle. Le système ingère les événements bruts depuis des pipelines existants — flux Kafka, bases opérationnelles comme Postgres, entrepôts de données tels que Snowflake et BigQuery, ainsi que lacs Parquet/Iceberg — sans nécessiter de migration. Les résultats sont servis via MCP pour agents, ainsi que par SQL, REST et interfaces BI. Les déploiements incluent KeewanoDB Local pour le développement sur machine unique et l’usage en périphérie, KeewanoDB Cloud pour les charges de production managées, et Keewano Analytics pour des rapports et une surveillance sans code. Les équipes peuvent poser des questions ouvertes, comparer des séquences à grande échelle et retracer chaque réponse jusqu’à ses preuves.
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