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FTX Ventures et DCG financent à hauteur de 9,6 millions de dollars la solution de base de données décentralisée Kwil

La plateforme communautaire pourrait faciliter la transition des développeurs Web2 vers le Web3.

Mise à jour 11 mai 2023, 6:47 p.m. Publié 23 sept. 2022, 2:19 p.m. Traduit par IA
Amy Wu, the head of of FTX Ventures (Danny Nelson/CoinDesk)
Amy Wu, the head of of FTX Ventures (Danny Nelson/CoinDesk)

Kwil, un fournisseur d'infrastructure de base de données décentralisée, a levé 9,6 millions de dollars lors d'un tour de financement soutenu par des poids lourds tels que la branche capital-risque de la bourse de Cryptomonnaie FTX et Digital Currency Group (DCG), la société mère de CoinDesk. selon un nouveau dossierjeudi avec la Securities and Exchange Commission des États-Unis.

Une liste d'angesoffre d'emploiKwil confirme que le tour de financement a été clôturé en mai. Parmi les contributeurs de Kwil figurent également Blockchange, AlleyCorp et Amplify Partners, tous répertoriés comme partenaires sur le site.site Web de l'entreprise.

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CoinDesk a contacté Kwil pour un commentaire mais n'avait T reçu de réponse au moment de la mise sous presse.

La plateforme décentralisée et communautaire de Kwil, appelée KwilDB, repose sur SQL, un langage de programmation standard pour l'interaction avec de grandes bases de données. Selon le site web, cette solution réduit le temps de développement des applications en permettant aux développeurs d'exécuter rapidement des requêtes complexes sur des ensembles de données et d'accéder aux données d'autres applications.

« En étendant SQL aux données décentralisées, la construction sur [Web3] devient native pour tous les développeurs. Que vous ayez un réseau social, un service d'analyse de données ou un algorithme complexe de machine learning, le portage d'applications du [Web 2] vers le [Web 3] avec KwilDB ne nécessite aucune modification de vos données ni de vos compétences actuelles », a écrit l'équipe Kwil sur le site web.

Sur le même sujet : Lutter contre la centralisation des données

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