עומרי כספי וסקויה משקיעים בחברת תשתיות הדאטה של יוצאי מיקרוסופט
נקודות עיקריות.כלכליסט AI
- חברת Edelbyte גייסה 45 מיליון דולר לפי שווי של 500 מיליון דולר בהובלת Quiet Capital.
- החברה הוקמה על ידי ארבעה מהנדסים יוצאי מיקרוסופט שהיו מעורבים בפיתוח פלטפורמת Kusto.
- הפלטפורמה שפיתחה החברה מאפשרת ניהול דאטה ושאילתות AI ביעילות תוך הפחתת עלויות ומורכבות תפעולית.
חברת תשתיות הדאטה Edelbyte, שהוקמה על ידי ארבעה מהנדסים יוצאי מיקרוסופט גייסה 45 מיליון דולר בהובלת Quiet Capital בהשתתפות כל המשקיעים הקיימים, ומשקיעים חדשים בהם QP Ventures של גיל עופר, Startpoint Capital ו-Cerca Partners. סבב הסיד, בהיקף של 25 מיליון דולר, הובל ע"י Sequoia ובהשתתפות Greenoaks, ו-Swish Ventures, קרן ההון סיכון של עמרי כספי. הגיוס האחרון נעשה לפי שווי של 500 מיליון דולר.
Edelbyte הוקמה בנובמבר 2025 על ידי אבנר אהרוני, מנכ"ל החברה, יבגני רייזיק, מנהל טכנולוגיות ראשי, אלכסנדר סלוצקי, סמנכ"ל הנדסה, ויוני ליבוביץ סמנכ"ל הנדסת פלטפורמה. רייזיק וסלוצקי, היו חלק מצוות ההקמה המקורי של Kusto, פלטפורמת דאטה שהחלה כפרויקט פנימי במיקרוסופט והפכה בהמשך לטכנולוגיה שעליה מבוססים בין היתר Azure Data Explorer ומוצרי האבטחה Sentinel ו-Defender. בהמשך הצטרפו אליהם אהרוני וליבוביץ, ויחד הם עבדו על פיתוחה של הפלטפורמה, המעבדת כיום נתונים בהיקפים של מאות פטה-בייט ביום. לאחר יותר מעשור של עבודה משותפת, החליטו הארבעה לעזוב את Microsoft ולהקים את Edelbyte .
ל-Edelbyte כיום כ-40 עובדים בישראל, אירופה וארה"ב, והיא מפעילה מערכות בהיקפים של פטה-בייט עבור חברות Fortune 500 וארגונים גלובליים בתחומי אבטחת מידע, יצרניות רכב ופיננסיים.
Edelbyte פיתחה פלטפורמת דאטה שתוכננה לעבודה עם כמויות מידע גדולות ולעומסי השאילתות של עידן ה-AI. המערכת מאפשרת להריץ על אותה תשתית אנליטיקה מסורתית, חיפוש טקסט, שאילתות מרחביות ועומסי AI. כך היא מצמצמת את הצורך להחזיק מערכות נפרדות לסוגי שימוש שונים ולהעתיק מידע ביניהן, ומפחיתה את המורכבות התפעולית ואת העלויות הכרוכות בניהול מערכות דאטה נפרדות.
הארכיטקטורה של Edelbyte מאפשרת, לדברי החברה, לדחוס דאטה גולמי באופן משמעותי, ולצמצם את כמות המידע שיש לאחסן ולעבד בכל שאילתה. החברה מציינת כי המערכת יכולה להחזיר תוצאות בתוך אלפיות שנייה ולהריץ אלפי שאילתות במקביל, גם על מידע היסטורי בהיקפים גדולים. המערכת יוצרת אינדקס לכלל הנתונים, כך שניתן להריץ גם שאילתות שלא הוגדרו מראש. זאת, בשונה ממערכות שבהן האינדקסים מותאמים מראש לדשבורדים קבועים או להתראות חוזרות.
אבנר אהרוני, מייסד שותף ומנכ"ל Edelbyte: "המערכות שבהן ארגונים משתמשים כיום לחיפוש ולניתוח מידע נבנו הרבה לפני עידן ה-AI. אבל, ככל שהיא הופכת לחלק מרכזי יותר בפעילות של ארגונים, מספר השאילתות והמורכבות שלהן גדלים בקצב שהתשתיות הקיימות לא תוכננו להתמודד איתו".
