מסד הנתונים הישראלי שרוצה שסוכני AI יפסיקו לחכות ל-SQL

סוכני AI הם צרכני דאטה גרועים במיוחד. תנו לסוכן מבוסס מודל שפה לחקור למה משתמש מסוים נטש את השירות, ותראו אותו שולח עשרות שאילתות כבדות, ממתין שניות ארוכות לטבלאות שצריך לחבר ביניהן, ובסוף שופך אלפי שורות גולמיות לתוך חלון ההקשר שלו. החשבון לספק המודל מתנפח, התשובה מתעכבת, והסוכן מאבד ידיים ורגליים בתוך הררי נתונים שלא נבנו עבורו.

הסטארט-אפ הישראלי Keewano נחשף היום רשמית עם גיוס סיד של 12 מיליון דולר, כפי שדווח ב-גיקטיים. את הסבב הובילה קרן Hetz Ventures בהשתתפות a16z דרך האקסלרטור Speedrun, לצד Remagine Ventures ומשקיעים נוספים. מאחורי ההשקעה עומד המוצר KeewanoDB: מסד נתונים מבוסס אירועים (event-native) שנבנה במטרה מוצהרת להחליף את הדרך שבה מודלי שפה ניגשים להיסטוריה תפעולית ועסקית.

טבלאות נבנו לבני אדם

הבעיה בבסיסי נתונים רגילים מתחילה במבנה שלהם. טבלאות שטוחות ומנורמלות ב-Postgres או במחסני נתונים אנליטיים נבנו כדי שאנליסטים אנושיים יוכלו לכתוב שאילתות ולבנות דשבורדים. כשסוכן צריך לשחזר רצף פעולות של לקוח, הוא נאלץ לבצע אינספור חיבורי טבלאות (Joins) יקרים או להמתין שבועות שצוות הנדסת הנתונים יקים צינור ETL ייעודי שמסכם את המידע מראש.

התוצאה היא עיכובים קבועים בעבודה מול נתונים.

אם שואלים את הסוכן שאלה שלא הוכנה עבורה תשתית מראש, כל הסיפור קורס לתוך פרויקט שחזור נתונים ידני. מודלי השפה לא צריכים שורות סטטיות של מצב נוכחי, אלא את הסיפור המלא: מה הישות עשתה, באיזה סדר, ומה התוצאה.

אחד ההבדלים המרכזיים הוא באופן שבו הדאטה מאורגן ונשמר. במקום לשמור אירועים בטבלאות ממודלות, עם קשרים מוגדרים ואופטימיזציה לפי ההנחות הקיימות מראש, קיוואנו מארגן את המידע לפי הישות הלוגית וסדר האירועים שקרו בפועל.מארק קרדשוב, מייסד שותף ומנכ"ל Keewano, בשיחה עם גיקטיים

רצף אירועים במקום אינדקסים

במקום לפרק מידע לעמודות ולבנות מעליהן אינדקסים כבדים, KeewanoDB שומר את כל האירועים של כל ישות לוגית ברצף כרונולוגי רציף על גבי הדיסק. המבנה הרציף הזה מאפשר למנוע לסרוק אירועים מרובים בהוראת מעבד בודדת (SIMD), לצד האצת חומרה נוספת.

מעל שכבת האחסון הגולמית מונחת שכבה סמנטית, שמתרגמת שמות אירועים גולמיים למושגים עסקיים שהסוכן מבין. התקשורת מול סוכני AI מתבצעת ישירות דרך פרוטוקול MCP (Model Context Protocol), לצד ממשקי SQL, REST ו-APIs רגילים. במקום לשלוח למודל טבלאות גולמיות ענקיות, המנוע מריץ את ההשוואה והדחיסה ישירות על הדאטה ומחזיר רק את ההקשר הדחוס הרלוונטי למסקנה.

המערכת יודעת לקבל נתונים ישירות מאפליקציות דרך SDK, או להתחבר לזרמי Kafka ואגמי נתונים בפורמטים כמו Parquet ו-Iceberg כשכבת אקסלרציה.

אירועים ללא הגבלה במחיר קבוע

נקודה מעניינת שלא זכתה להתייחסות בדיווחים הראשונים היא המודל העסקי שמציגה החברה. בעוד שספקי ענן ומחסני נתונים גובים תשלום ישיר על נפח האירועים המוזרק או על כוח המחשוב שנסרק בכל שאילתה, לפי דף המחירים של Keewano המודל נשען על משתמשים פעילים חודשיים (MAU) החל מ-149 דולר, עם אירועים ללא הגבלה.

עבור אפליקציות שמייצרות מיליוני אירועי טלמטריה ויוזרים פרטניים, מודל כזה משנה לחלוטין את כדאיות האחסון ומסיר את החשש מקנסות על הזרמת מידע מלא ברזולוציה גבוהה. בנוסף, החברה מציעה גרסת KeewanoDB Local המאפשרת להריץ את כל מנוע הנתונים על לפטופ אישי לפיתוח ובדיקות מקומיות ללא תלות בענן.

בלי בנצ'מרק, עדיין לא מחליפים מחסן

ההבטחות על הנייר נשמעות מפתות, אבל לא הייתי ממהר למחוק את בסיסי הנתונים הקיימים. החברה מצהירה באתר שלה על חיסכון של עד 84% בעלויות עיבוד LLM ויכולת לסרוק רבע מיליארד אירועים בחצי שנייה, אך טרם פורסם בנצ'מרק עצמאי ובלתי תלוי שמאמת את המספרים האלה מול מנועים קולומנריים מודרניים.

בנוסף, החברה לא מפרטת עדיין כיצד מנוהלת עקביות טרנזקציות (ACID) מול כתיבות מקביליות, ואיך נראה מנגנון הדו-קיום האמיתי מול מחסני נתונים כבדים כמו Snowflake או BigQuery מעבר לחיבור קבצים בסיסי. מי שמחפש פתרון מאושר לעמידה בריבונות נתונים ארגונית מחמירה יגלה שהפרטים האלה עדיין חסרים בדוקומנטציה.

מה כדאי לבדוק עכשיו

אם אתם מפתחים סוכני AI שמסתפקים בחיפוש מסמכים בסיסי על גבי RAG טקסטואלי, הכלי הזה לא רלוונטי עבורכם כרגע. לעומת זאת, אם אתם בונים סוכנים אנליטיים שצריכים לחקור התנהגות משתמשים, לזהות הונאות או להבין תהליכי נטישה באפליקציה עתירת אירועים, שווה להוריד את גרסת ה-Local ולחבר אותה לסוכן דרך MCP כדי לבדוק את זמן התגובה על הנתונים שלכם.

הדסקטופ הוא נקודת התחלה נוחה לבדיקה.

אין שום סיבה להחליף עכשיו את מחסן הנתונים הראשי של הארגון, אבל כדאי לבחון אותו כשכבת האצה צדדית. בסוף, הדרך שבה סוכנים קוראים מידע שונה מהאופן שבו בני אדם צופים בלוח מחוונים, ומישהו היה צריך לבנות עבורם דיסק מותאם.