Keewano

Keewano desenvolve infraestrutura para raciocínio automático em escala de eventos. A equipe foca em armazenamento contíguo de sequências, contexto semântico e computação próxima aos dados com SIMD e aceleração opcional por GPU. Integrações abrangem MCP, SQL, REST e plataformas e fluxos de dados populares.

Keewano é um banco de dados e camada analítica projetados para raciocínio em escala de máquina sobre sequências de eventos. Em vez de modelar o estado atual, o KeewanoDB armazena os eventos de cada entidade de forma contígua e ordenada, preservando o histórico completo para consultas diretas e de baixa latência. Uma camada de contexto vincula eventos a entidades, linhas do tempo e resultados; uma camada semântica mapeia campos brutos para conceitos compartilhados, permitindo que as perguntas se refiram ao significado de negócios, não aos nomes das colunas. Relatórios, busca por similaridade e lógica personalizada são executados próximos ao registro com SIMD e aceleração opcional por GPU. O sistema ingere eventos brutos de pipelines existentes — fluxos Kafka, bancos operacionais como Postgres, data warehouses como Snowflake e BigQuery, e lagos Parquet/Iceberg — sem exigir migração. Os resultados são entregues via MCP para agentes, além de interfaces SQL, REST e BI. As implantações incluem KeewanoDB Local para desenvolvimento em máquina única e uso na borda, KeewanoDB Cloud para cargas de trabalho gerenciadas em produção, e Keewano Analytics para relatórios e monitoramento sem código. Equipes podem fazer perguntas abertas, comparar sequências em larga escala e rastrear cada resposta até a evidência.