SQLstream es una plataforma de procesamiento de flujo de Java distribuida que cumple con los estándares SQL. SQLstream, Inc. tiene su sede en San Francisco , California y fue lanzado en 2009 por Damian Black, Edan Kabatchnik y Julian Hyde, autor de Mondrian Relational OLAP Server Engine de código abierto .
En 2016, SQLstream anunció que había licenciado un subconjunto de SQLstream Blaze, su suite de productos insignia, a AWS de Amazon para su servicio Kinesis Analytics que proporciona información y transformaciones en tiempo real para los clientes de Amazon a los flujos de datos de Kinesis. En el mismo año, Forrester ya había publicado su informe Wave sobre Streaming Analytics colocando a SQLstream en el Círculo de Liderazgo (su alternativa al Cuadrante Mágico de Gartner). Ese año, SQLstream también anunció que Kontron, el segundo proveedor de sistemas integrados más grande del mundo, se había estandarizado en SQLstream Blaze para su adquisición de datos de IoT, análisis y acción en tiempo real y panel de control y está integrado dentro de las puertas de enlace de IoT de Kontron.SQLstream se incluyó por cuarto año consecutivo en DBTA 100 (revista Database Trends and Applications), que es su lista de las 100 empresas que más importan en cuanto a datos. En el mismo año, anunciaron Rubicon, una empresa que cotiza en bolsa y líder en publicidad en tiempo real, para proporcionar información en tiempo real sobre volúmenes masivos de datos, lo que reduce la latencia de tres horas con Hadoop a casi tiempo real y reduce el número. de servidores necesarios para realizar dichos análisis de 180 servidores a 12 servidores.para proporcionar información en tiempo real sobre volúmenes masivos de datos, reduciendo la latencia de tres horas con Hadoop a casi tiempo real y reduciendo la cantidad de servidores necesarios para realizar tales análisis de 180 servidores a 12 servidores.para proporcionar información en tiempo real sobre volúmenes masivos de datos, reduciendo la latencia de tres horas con Hadoop a casi tiempo real y reduciendo la cantidad de servidores necesarios para realizar tales análisis de 180 servidores a 12 servidores.
El rápido aumento en el volumen de datos de sensores, dispositivos y servicios disponibles ha llevado a nuevos segmentos de mercado en tiempo real que aumentan los dominios tradicionales de monitoreo, inteligencia comercial y almacenamiento de datos . [1] El Internet de las cosaspromete traer cientos de miles de millones de dispositivos conectados a Internet, todos transmitiendo datos que deben procesarse en conjunto en tiempo real para impulsar servicios inteligentes que puedan reaccionar y responder a su entorno a través de estos sensores. Los sistemas de análisis de datos almacenados, en los que uno actualiza continuamente el almacén de datos con los datos recién llegados y vuelve a recorrer los datos almacenados para realizar un análisis de los datos, no se amplía a los grandes volúmenes de datos emitidos en el Internet de las cosas. No están diseñados para emitir consultas o análisis para cada uno de los millones de registros por segundo. Aquí es donde entran en juego tecnologías como SQLstream, que procesan los datos de forma incremental y continua, sin almacenarlos primero. Este enfoque se denomina Procesamiento de secuencias.Toda esta información se dio a conocer en comunicados de prensa públicos.