Tectonは、機械学習運用向けに設計されたフィーチャーストアプラットフォームを開発するエンタープライズソフトウェア企業である。このプラットフォームは、機械学習モデルが使用する入力変数であるフィーチャーの管理、計算、および提供を、バッチデータソースとリアルタイムデータソースの両方にわたって一元化する。Tectonは、本番グレードのMLシステムを構築および維持するために必要なエンジニアリングのオーバーヘッドを削減することを目指しており、データサイエンティストやエンジニアがデータ配管ではなくモデル開発に集中できるようにする。
同社は2019年に、以前UberのMichelangelo MLプラットフォームで働いていたエンジニアチーム（Mike Del Balso、Kevin Stumpf、Jeremy Hermannを含む）によって設立された。Tectonは2020年に、Andreessen Horowitzが主導する2000万ドルのシリーズA資金調達とともにステルスモードから登場した。同社はカリフォルニア州サンフランシスコに本社を置き、その後も追加資金を調達しており、2021年の3500万ドルのシリーズBラウンドと2022年の1億ドルのシリーズCラウンドを含み、総評価額は10億ドルを超えている。
コアプラットフォーム機能
Tectonのプラットフォームは、フィーチャーの定義、管理、および提供のための統一インターフェースを提供する。バッチフィーチャー（履歴データから計算される）とストリーミングフィーチャー（イベントストリームからリアルタイムで計算される）の両方をサポートする。プラットフォームには、ユーザーがPythonを使用してフィーチャーを定義できる宣言型APIが含まれており、データ変換、バックフィル、およびポイントインタイムの正確性を自動的に処理する。Tectonはまた、フィーチャーモニタリング、リネージ追跡、および発見とガバナンスのためのフィーチャーカタログも提供する。
プラットフォームは、Amazon RedshiftやGoogle BigQueryなどのデータウェアハウス、およびApache Kafkaなどのストリーミングシステムを含む一般的なデータインフラストラクチャと統合する。提供に関しては、Tectonは低レイテンシのオンラインストレージとAPIを提供し、本番推論パイプラインで使用でき、多くの場合機械学習フレームワークやモデル提供ツールと組み合わせて使用される。
ユースケースとアプリケーション
Tectonは、金融サービス、eコマース、テクノロジーなど、さまざまな業界の組織で使用されている。一般的なユースケースには、不正検出、レコメンデーションシステム、パーソナライゼーション、およびリアルタイムのリスクスコアリングが含まれる。たとえば、金融企業はTectonを使用して、取引速度や口座残高の変化などのフィーチャーをリアルタイムで計算し、これらを不正検出モデルに供給する可能性がある。プラットフォームが履歴データとリアルタイムデータの両方を処理できるため、トレーニングと提供全体で一貫したフィーチャー定義を必要とするアプリケーションに適している。
競争環境
フィーチャーストア市場は、本番環境での人工知能の採用拡大とともに成長してきた。Tectonは、他のフィーチャーストアソリューション（Tectonの創設者によって共同作成されたFeastなどのオープンソースプロジェクトや、主要プロバイダーからのクラウドネイティブオファリングを含む）と競合する。Amazon Web ServicesはAmazon SageMaker Feature Storeを提供し、Microsoft AzureとGoogle CloudもMLプラットフォーム内に同様の機能を持っている。Tectonは、エンタープライズグレードの信頼性、スケーラビリティ、および複雑なリアルタイムユースケースのサポートに焦点を当てることで差別化を図っている。
会社の成長と採用
2024年現在、Tectonはそのプラットフォームが数百社（Fortune 500企業数社を含む）で使用されていると報告している。同社は、大規模言語モデルを使用してフィーチャーエンジニアリングとコード生成を支援するTecton AIなどの機能で製品ラインナップを拡大している。Tectonはまた、主要なクラウドプロバイダーやデータインフラストラクチャ企業とのパートナーシップを構築し、現代のMLスタックにおける重要なコンポーネントとしての地位を確立している。
同社の成長は、本番MLシステムにおけるフィーチャー管理の重要性の高まりを反映している。組織がAIイニシアチブを拡大するにつれて、フィーチャーの計算、ストレージ、および提供を処理するための堅牢なインフラストラクチャの必要性が重要になっている。Tectonのプラットフォームは、トレーニングと提供の間の一貫性を確保する一元化されたシステムを提供することでこのニーズに対応し、トレーニングと提供のスキュー（ずれ）のリスクを低減し、モデルのパフォーマンスを向上させる。
将来の方向性
Tectonは、特にリアルタイムデータ処理と新興AI技術との統合に関して、プラットフォームの機能を改善し続けている。同社は、生成AIを活用してフィーチャーの発見とエンジニアリングを自動化する方法を模索しており、効果的なフィーチャーパイプラインを構築するために必要な手作業を削減する可能性がある。さらに、Tectonはマルチクラウドおよびハイブリッド展開のサポートを拡大しており、顧客が好みのインフラストラクチャ環境でプラットフォームを実行できるようにしている。
機械学習の分野が進化するにつれて、フィーチャーストアはMLインフラストラクチャスタックの重要なコンポーネントであり続ける可能性が高い。Tectonのエンタープライズニーズへの焦点と経験豊富な創設チームは、この分野で成長を続けるための良い位置づけを提供している。