Keewano
NexusAi 요약: Keewano는 완전한 이벤트 시퀀스에 대한 기계적 추론을 위한 데이터베이스 및 분석 스택입니다. 각 엔티티별로 순서가 지정된 이벤트를 저장하고, 비즈니스 의미를 덧씌우며, MCP, SQL, REST 및 분석 도구를 통해 로컬 및 클라우드 환경에서 근거 있는 답변을 제공합니다.
NexusAi 개요
일반적인 작업 흐름: Kafka, 데이터베이스, 데이터 레이크에서 원시 이벤트를 수집하고 KeewanoDB는 각 엔티티의 순서가 지정된 시퀀스를 그대로 유지합니다. 분석가나 에이전트는 의미 계층을 통해 비즈니스 개념을 쿼리합니다. Keewano는 데이터 근처에서 보고서나 비교를 실행하고 MCP, SQL, REST 및 연결된 BI 도구를 통해 검토 가능한 결과를 반환합니다.
이벤트 규모에서 Keewano 작동 방식
에이전트 시스템 구축 엔지니어링 팀, 제품 분석 그룹, 리스크 및 운영 팀, 이벤트 중심 스택을 관리하는 데이터 엔지니어에게 이상적입니다. 근거 있는 컨텍스트로 LLM 에이전트를 지원하고, 결과 원인을 탐색하며, 수백만 시퀀스를 비교해 유사 패턴을 찾고, 엄격한 스키마 모델링 없이 내구성 있는 대시보드를 만듭니다. KeewanoDB Local은 평가, 개발, 엣지 배포를 지원하며, Cloud는 대용량, 다중 테넌트, 프로덕션 중요 워크로드를 처리합니다. 팀은 기존 파이프라인과 웨어하우스를 유지하면서 추론용 특화 시퀀스 저장소를 추가합니다.
- 각 엔티티의 완전하고 순서가 지정된 이벤트 시퀀스를 저장하여 직접적이고 저지연 스캔을 지원합니다.
- 통합된 의미 계층을 통해 원시 필드를 공유 비즈니스 개념에 매핑합니다.
- 기록 근처에서 보고서, 유사도 검색, 맞춤 로직을 실행합니다.
- Kafka, Postgres, Snowflake, BigQuery, Parquet 또는 Iceberg 데이터 레이크에서 데이터를 수집합니다.
- 에이전트용 MCP, SQL, REST, BI를 통해 답변을 제공합니다.
중요한 이유
대상 사용자
노트북이나 단일 서버에서 평가하려면 KeewanoDB Local로 시작하세요. Kafka, Postgres, Snowflake, BigQuery, Parquet/Iceberg에서 이벤트를 기존 시스템 이동 없이 수집합니다. 엔티티, 타임라인, 의미 매핑을 정의해 비즈니스 개념을 반영하세요. SQL 및 REST로 쿼리하거나 MCP를 통해 에이전트를 연결하세요. Keewano Analytics를 활성화해 보고서와 지속적인 점검을 수행합니다. 준비되면 동일한 데이터 모델과 인터페이스를 유지하며 관리형 복제 및 모니터링을 제공하는 KeewanoDB Cloud로 이전하세요.
NexusAi: 모든 질문을 완전한 이벤트 기록을 통해 처리하면 답변이 설명 가능하게 유지됩니다.
시작하기
Keewano의 차별점은 연속적이고 엔티티별로 정렬된 기록과 의미 계층, 근접 데이터 추론의 결합입니다. 재구성 우회 경로를 제거하고 시퀀스 비교를 가속하며 모든 답변을 설명 가능하게 유지합니다. SIMD 및 선택적 GPU 가속으로 대량 이벤트 처리 시 지연 시간을 줄입니다. 팀은 기존 웨어하우스와 스트림을 유지하면서 추론용 특화 시퀀스 저장소를 추가합니다. 결과적으로 이탈, 사기, 장애를 조기에 탐지하고 모델 및 데이터 이동 비용을 절감하며 실제 발생한 일에 기반한 에이전트 워크플로를 유지합니다.
도구를 열고 핵심 제품 경험을 검토하세요.
계정을 만들거나 기존 워크스페이스에 접속하세요.
자신의 작업으로 속도, 품질, 적합성을 판단하세요.
최종 결정 전에 유사한 AI 도구를 확인하세요.
Keewano
Keewano는 이벤트 규모의 기계 추론을 위한 인프라를 구축합니다. 팀은 연속 시퀀스 저장, 의미 컨텍스트, SIMD 및 선택적 GPU 가속을 활용한 근접 데이터 계산에 집중합니다. MCP, SQL, REST 및 주요 데이터 플랫폼과 스트림과의 통합을 지원합니다.
Keewano는 기계 규모 추론을 위해 특별히 설계된 이벤트 시퀀스 데이터베이스 및 분석 계층입니다. 현재 상태를 모델링하는 대신, KeewanoDB는 각 엔티티의 이벤트를 연속적이고 순서대로 저장하여 완전한 이력을 보존하며 직접적이고 저지연 스캔을 가능하게 합니다. 컨텍스트 계층은 이벤트를 엔티티, 타임라인, 결과와 연결하고, 의미 계층은 원시 필드를 공유 개념에 매핑하여 질문이 컬럼명이 아닌 비즈니스 의미를 참조하도록 합니다. 보고서, 유사도 검색, 맞춤 로직은 SIMD 및 선택적 GPU 가속을 활용해 기록 근처에서 실행됩니다. 시스템은 Kafka 스트림, Postgres 같은 운영 데이터베이스, Snowflake 및 BigQuery 같은 데이터 웨어하우스, Parquet/Iceberg 데이터 레이크 등 기존 파이프라인에서 원시 이벤트를 강제 마이그레이션 없이 수집합니다. 결과는 MCP를 통한 에이전트용, SQL, REST, BI 인터페이스로 제공됩니다. 배포 옵션으로는 단일 머신 개발 및 엣지용 KeewanoDB Local, 관리형 프로덕션 워크로드용 KeewanoDB Cloud, 코드 없는 보고 및 모니터링용 Keewano Analytics가 있습니다. 팀은 개방형 질문을 하고, 대규모 시퀀스를 비교하며, 모든 답변을 증거로 추적할 수 있습니다.
Keewano 방문
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