Eric Kavanagh: Dámy a pánové, ahoj a vítejte zpět na TechWise. Jmenuji se Eric Kavanagh. Budu vaším moderátorem pro epizodu 3. Toto je nová show, kterou jsme vytvořili s našimi přáteli z Techopedia, velmi cool webové stránky, která se evidentně zaměřuje na technologii, a samozřejmě, zde, v The Bloor Group, se velmi soustředíme na podnikání technologie. Takže podnikový software všeho druhu a celý formát TechWise byl navržen tak, aby poskytoval našim účastníkům skutečný dobrý pohled na konkrétní prostor. Například jsme udělali Hadoop, udělali jsme analytiku v poslední show a v této konkrétní show mluvíme vše o cloudu.
Takže se nazývá "The Cloud Imperative - Co, kde, kdy a jak." Dnes si promluvíme s několika analytiky a poté se třemi prodejci. Sponzorem dnešní show jsou tedy Qubole, Cloudant a Attunity. Velké poděkování za ty lidi za jejich čas a pozornost dnes a velká poděkování samozřejmě všem vám tam venku. A mějte na paměti, že jako účastníci těchto pořadů hrajete významnou roli. Chceme, abyste klást otázky, zapojit se, interaktivně, dejte nám vědět, co si myslíte, protože zjevně, celý účel této show je, aby vám pomohl pochopit, co se děje venku ve světě cloud computingu.
The Cloud Imperative Deck
Pojďme se tedy pohnout. Nejprve hostitel, váš hostitel tam, Eric Kavanagh, to jsem já, a pak máme dr. Robina Bloora, který volá z letiště, a fakticky se o něj podělí i náš dobrý přítel Gilbert, Gilbert Van Cutsem, nezávislý analytik. pár myšlenek s vámi. Potom uslyšíme od Ashish Sooo, generálního ředitele a spoluzakladatele Qubole. Budeme slyšet od Mika Millera, hlavního vědce v Cloudantu a nakonec od Lawrence Schwartze, viceprezidenta marketingu v Attunity. Dnes jsme pro vás připravili řadu obsahu.
Takže cloud - edikt shora - to je koncept, který ke mně přišel druhý den, když jsem na to myslel. Cloud computing je v dnešní době opravdu obrovský. Myslím, že je opravdu fascinující sledovat vývoj těchto věcí a jeden z příkladů, které často uvádím, je samotná technologie webcastingu. Samozřejmě ti z vás, kteří vytočili brzy, slyšeli některé zajímavé technické výzvy. To je jeden problém s cloudem: je to změna, změna formátů, změna standardů, změna rozhraní a někdy, když se pokusíte spojit dvě různé oblasti dohromady, dostanete nějaké potíže, dostanete nějaké potíže. Tohle je vlastně jedna z věcí, s níž se obávat cloud computingu. Dávejte pozor na architekturu! Můžete to vidět na posledním místě.
Jednou z věcí, které děláme, jako vedlejší poznámku, pro naše webové vysílání je samostatný prodejce telefonních konferencí. Pak použijeme WebEx. Nepoužíváme zvuk WebEx, protože upřímně řečeno, jednou jsme zvuk Audio WebEx používali před lety, a to nejhorším způsobem havarovalo a vypálilo. Nejsme tedy ochotni toto riziko znovu vystavit. Takže ve skutečnosti používáme naši vlastní společnost pro nahrávání zvuku nazvanou Arkadin a ve skutečnosti spojujeme všechna tato různá řešení v reálném čase. A myšlenka je, že bychom vám pak mohli poslat e-mailem se samostatnou e-mailovou aplikací se snímky v případě, že by se například WebEx zhroutil, řekneme vám všem, abyste se vytočili, poslali bychom vám e-maily a jen si jimi prošli více nebo méně bez prostředí typu WebEx. Takže způsob, jak se obejít tyto druhy problémů, ale tyto druhy problémů jsou všude.
Cloud však má spoustu výhod. Je zřejmé, že je to nízká bariéra vstupu, můžete se podívat na plakát dítě cloud computingu je salesforce.com samozřejmě, který právě revolucionizoval podnikání, konkrétně automatizaci prodejních sil, samozřejmě. Ale pak máte věci jako Marketo a iContact a Constant Contact a Sailthru a, laskavost, co se týče automatizace marketingu a prodeje, existuje spousta nástrojů, ale to není vše, co existuje. HR se dostává do celé cloudové hry, analytika je v cloudové hře. Podívejte se na tu málo známou společnost tam venku Amazon Web Services, co dělají s cloud computingem - je to prostě obrovské. A včera jsem slyšel skvělou cenovou nabídku od chlapa, který děláme hodně práce s Davidem, který je nyní u Cisco, ve skutečnosti společnost, která koupila WebEx. Nejste si jisti, zda investovali tolik, kolik bych chtěl, aby měli do WebEx, ale to ve skutečnosti není moje rozhodnutí, že? Ale v těchto dnech je v Cisco a měl velmi vtipný, jen citlivý citát a to znamená: „neexistuje žádný mrak, existuje mnoho mraků, “ a to je přesně pravda. Je tam spousta a spousta mraků. Ve skutečnosti je každý poskytovatel cloudu svým vlastním cloudem. Jednou z výzev v těchto dnech je tedy připojit cloud, že? Pokud jste prodejní sílou, nebylo by hezké se připojit přímo k iContact a Constant Contact a například k LinkedIn, a možná i k Twitteru a dalším prostředím, ostatní cloudová řešení tam jen spojila obchodní řešení, která vám dávají smysl a vaší společnosti.
Je tedy třeba mít na paměti několik problémů, ale cloud je tu, aby zůstal. Prostě vím, že o tom, on-premise software je tady zůstat. Co tedy musíme v podniku nebo v malých a středních podnicích vymyslet, jak definujete svou architekturu a udržujete ji tak, abyste mohli využívat cloud, aniž byste vytvořili obří něco mimo vaši kontrolu? Celé odvětví datového skladu se tedy zjevně vyvinulo kolem potřeby konsolidovat kritické informace, aby bylo možné tyto informace analyzovat a učinit lepší rozhodnutí.
Nyní má Amazon Web Services Redshift. To je jedno z největších webcastů, jaké jsme kdy udělali, s Redshiftem. To je docela velký problém. Mění dynamiku, mění strukturu cen. Můžete sledovat, jak vaše ceny klesají na licencování tradičního podnikového softwaru částečně kvůli cloud computingu a částečně proto, že tito lidé tam venku snižují cenový bod a vyvíjejí tlak na cenu. To je dobrá zpráva pro koncové uživatele. Určitě je třeba mít na paměti každého, kdo se snaží některé z těchto technologií použít. Je tedy třeba mít na paměti, že o tom dnes budeme mluvit.
Takže analytik Dr. Robin Bloor bude naším prvním analytikem dne. Takže půjdu dopředu a zatlačím jeho první snímek a předám mu klíče. Robine, myslím, že jsi někde tady, tady jsi. A s tím to rozdám a podlaha je tvoje!
Dr. Robin Bloor: Dobře, Ericu. Díky za tento úvod. Narazil jsem na … před pár dny jsem narazil na průzkum spotřebitelů, ve skutečnosti, který položil otázku - myslíte, že bouřlivé počasí narušuje cloud computing? A více než 50 procent z nich odpovědělo ano. Jen jsem si myslel, že bych ti dal vědět, že tomu tak není, pokud jsi jedním z těch, kteří tomu věří. A pak je to trochu jako věřit tomu, když víš, že když máš v televizi sníh, je to proto, že venku sněží.
Cloud, víte, jedna z věcí je, že je to druh, víte, důležitý, pokud se vám líbí, jednoduchý detail cloudu je, že cloud je vlastně datovým centrem tak či onak, nebo jakákoli konkrétní cloudová služba je datové centrum. Jediná věc je, že je to jiné datové centrum než tradiční cloud. Takže jsem chtěl mluvit v přehledu o cloudu tak, aby se vaše záloha přesunula do podrobnějších informací o využití cloudu, protože nemá smysl pokrýt stejnou zem.
Takže první věc, kterou bych chtěl zdůraznit, je, že cloud je služba, víte? A jedna z věcí, která se ve skutečnosti děje kvůli cloud computingu, je, že existuje … no, říkám smrt značek, celá řada softwarových značek měla obrovskou moc a stále má pravomoci v podnikových počítačích. Jakmile se dostanete do cloudu, už nemají moc energie, víte? Když si kupujete cloudovou službu, záleží vám na aplikaci, samozřejmě, záleží vám na úrovni služeb, kterou vám cloud poskytne, nechcete, aby cloudová služba selhala často, záleží vám na nákladech za použití a na nich vám záleží věci, protože se jedná o službu, ale na čem vám už záleží, je to, že vám záleží na tom, na jakém hardwaru je spuštěn, nezáleží na tom, co je síťová technologie, nezáleží na tom, jaký operační systém běží, nestaráte se o to, jaké jsou souborové systémy, ani se nestaráte o to, co je databáze, a to je skutečně používáno konkrétně danými databázovými službami mimo cloud, víte? A dopadem toho je, že cloud je strašně mnoho softwarových značek, které nemají v cloudu žádnou skutečnou hodnotu, protože, víte, jdete do cloudu tak či onak za něco, co je služba a už ne produkt. Takže jsem si myslel, že bych mohl udělat několik snímků, proč nepoužívat cloud, víte, a tohle všechno jsou, pokud se vám líbí, víte, krvavé jednoduché, zjevné důvody, ale někdo je musel uvést, takže jsem myslel jsem, že ano.
Takže důvody, proč mi ne … nepoužívat cloud - pokud nedokážou poskytnout druh dat a řízení procesů, které chcete, víte, pak to prostě nesplňuje vaše kritéria. Pokud vám nemohou poskytnout požadovaný výkon, nesplní kritéria. Pokud vám cloud poskytne flexibilitu, pokud jde o to, jak můžete věci pohybovat, nesplňuje kritéria. To jsou jen zjevné důvody, proč by konkrétní cloudové služby nevyhovovaly hroznému množství lidí venku než podnikovým výpočetním prostředkům.
Možná to nebudete dělat, protože to dokážete levněji. Cloud není vždy nejlevnější možnost. Zdá se, že někteří lidé si myslí, že je to často levná možnost, že vždy bude levnější, ne vždy levnější. A další věc je, že pokud berete aplikaci z cloudu, nedochází k dobré integraci s tím, co děláte, pak s tím pravděpodobně nejdete vpřed a to jsou, víte, důvody, proč se odvrátit .
Zde jsou důvody k přijetí. Víte, jedna z věcí, které můžete v cloudu udělat, je do značné míry neprůstřelná, prototypingová činnost. Pokud buď můžete prototyp v cloudu implementovat a implementovat v datovém centru, je to zcela životaschopné a dělá to obrovské množství lidí. Můžete nahrát práci z datového centra s nekritickými aplikacemi, protože pravděpodobně budou moci najít nějaký druh cloudových služeb, které splní vaši úroveň služeb v nekritických věcech. A můžete nahrát konkrétní aplikace, jako je salesforce.com a podobné nabídky, které, jak víte, standardní aplikace. Každý druh má schopnost v této oblasti a pole není specializované a, jak víte, tradiční … cokoli, co je dostupné v cloudu, bude pravděpodobně to, s čím jdete.
Takže poslední věc, kterou jsem chtěl říci, je to docela zajímavá věc, ve skutečnosti, když skutečně hledáte cloud, jedním způsobem porozumění je jen řada úspor z rozsahu. Celé je to, že víte, že provozujete datové centrum tam venku a vy se budete chtít do tohoto datového centra odkudkoli nebo z jiného připojit a používat jej, a proto by bylo lepší, lépe by to bylo hlavně levnější, než kdyby uděláš to sám. Takže, víte, jde opravdu o úspory z rozsahu.
Poskytovatelé cloudu si vybírají umístění datového centra a nejlepší místo pro umístění datového centra je hned vedle elektrárny, a zejména hned vedle levné elektrárny. Takže jedna elektrárna na sever, která se stane hydroelektrárnou nebo tak něco. Normálně je to nejlevnější, víš? Ve skutečnosti zde najdete datové centrum a zjistíte, že je to snazší. Najímat lidi na takových místech je levnější než v centru New Yorku nebo San Franciscu. Můžete standardizovat celé zařízení z hlediska klimatizace a výkonu. To vás hodně ušetří, protože to znamená, víte, můžete mu dát celou budovu a to přesně dělají všichni cloudoví operátoři. Standardizují síťový hardware, standardizují počítačový hardware, který používají, obvykle komoditní desky x86, často je sami sestaví. Někteří dokonce celou věc budují. Budou používat Amazonský software, který mohou, protože to ve skutečnosti znamená žádné náklady na jeho přijetí. Budou standardizovat veškerý software. Nikdy tedy nebudou upgradovat nic kromě aktualizace najednou. Budou organizovat podporu. Budou tedy platit podporu mnoha různým poskytovatelům, kteří mají pouze vlastní podpůrné zařízení. Budou mít možnost rozšiřování a rozšiřování v tom smyslu, že budou provozovat více, než byste kdy provozovali tento druh služby, a budou sledovat jejich používání způsobem, který většina datových center nemůže, protože provozují pouze jednu standardizovanou službu, ale většina datových center provozuje celou řadu věcí. A to je to, o čem cloud je, opravdu, a to určitým způsobem, může definovat, zda vás to zajímá, nebo zda to není pro konkrétní aplikaci. Takže, víte, můj druh hrubého pravidla je, že tam, kde jsou možné úspory z rozsahu, bude cloud převzít dříve nebo později. Ale způsob, jakým inovace a flexibilita a velmi specifické věci, které sami jdete, opravdu nemůže. Cloud bude vždy druhý nejlepší.
Dobře. Nech mě to předat Ericu nebo Gilbertovi.
Eric Kavanagh: Dobře, Gilberte, dám vám klíče od WebEx. Pohotovostní. Stačí kliknout kamkoli na tento snímek a použít šipku dolů na klávesnici.
Gilbert Van Cutsem: Myslím, že mám kontrolu.
Eric Kavanagh: Máte kontrolu.
Gilbert Van Cutsem: Dobře. Tady jsme. Cloudový imperativ - obloha je limit, je to městská legenda, nebo co si o tom myslíte? To je jen pár rozhovorů a věcí, které je třeba zvážit.
Za prvé, z přední strany „co“ víte, jak všichni víme, nemyslím si, že by o tom někdo pochyboval. SaaS-ification je tu, aby zůstal, protože software ve skutečnosti nikdy neumírá, pouze se přesune do cloudu, že? Myslím, že jsem to už řekl v předchozím vydání. Ach ne, nebo to Eric řekl v předchozím vydání. A myslím si, že zřejmý důvod, a to se vrací i Robinovi, je, že na korporátní stránce věcí je firemní časová osa docela snadná. Společná organizace trhu to vždy potřebuje a nyní to potřebuje. Je tedy na čase uvést na trh. Je smutné, že je to pro něj dobrá omluva. CIO je však trochu nervózní ohledně SaaS a mraků, protože, jak víte, celý problém s elasticitou znamená, že to, co jde nahoru, musí také sestoupit. Musíte být připraveni na měřítko, ale také na měřítko zpět. Takže je z toho trochu nervózní. CFO není nervózní, ne víc než obvykle, ale vypadá jako: „Hej, tohle je… kolik nás to vrátí?“ Je to, jak víte, neslavné kapitálové výdaje versus OPEX diskuse. Je to dost staré, ale v tomto světě je to velmi důležité. A v neposlední řadě je samozřejmě generální ředitel. Vypadá jako: „Oh! Zmírnění rizika! Kluci, jste všichni nadšeni, ale jsme na to připraveni?“ Protože riziko je to, o čem přemýšlí.
Jaké je tedy riziko? Jen pár myšlenek, že? Jednáme zde s myšlenkovým vedením, ale nedokončenou cestou, protože to jsou všechno docela nové věci, všechny docela nedávné věci. Nemáme mnoho datových bodů, opravdu, pokud o tom přemýšlíte. A také, na straně rizika, se musíme vypořádat s nástupem do letadla, víte, lidé, kteří podepsali dohody, vypadají takto: „Ano, to je to, co chceme, způsob, “ pokračují, ale pak to není dost. Víte, musíte na palubě lidi a to, pamatujete si na filmy? Zpět v překladu, to je trochu, víte, o čem je palubní doprovod. A pak také, jak Robin právě řekl, víte, on-prem nemusí nutně hned jít pryč. Musíte tedy integrovat oba světy. Je to hybridní svět. A jak to uděláš? Je to 80-20, pravidlo 80-20 Pareto, je to v pořádku? Je to dost dobré? A pak odpadky dovnitř / odpadky, když připojíte systémy. Je to v pořádku? Je to trvanlivé? Protože víte, chystáte se migrovat, chystáte se mapovat svůj podnik na kořenový systém, jak to uděláte? A pak poslední, která je podle mě nesmírně důležitá, jsou multitantanové architektury, což znamená, že ochrana osobních údajů na vašich vlastních datech, někdy nazývaná „vlastní vaše vlastní data“, je velmi důležitá, víte? Sto lidí, kteří používají stejný systém, jedna databáze sedí pod tímto systémem, kdo uvidí moje data? Jen já, že? Jste si tím absolutně jistí? Ochrana osobních údajů, bezpečnost dat pomáhá odborníkům. Pokud jste CIO, vrací CIO zpět do CIO, protože nyní máte na starosti informace. To je docela zajímavé, pokud jste CIO.
Pojďme se tedy trochu zmínit o „proč“. Strategický záměr toho všeho je tedy podle mě velmi jednoduchý. Pokud jste odběratelem, existuje tlak na trhu. Pokud jste poskytovatelem, existuje konkurenční tlak. Pokud máte vrstevníky, existuje tlak vrstevníků. Pokud jste předplatitelem, je to jen psychologie trhu. Každý chce jít do cloudu, SaaS nebo cokoli, čemu říkáte, cloud SaaS, my všichni potřebujeme a chceme tam jet. A důvod je obvykle finanční. To je zřejmý důvod, ale pokud přemýšlíte o finančním aspektu, dostanete se k tomu, čemu říkám paradox versus rozpočet. Chystáte se na předplatné, vše, co můžete jíst, 50 dolarů, 500 dolarů měsíčně, nebo něco takového, nebo sníte o využití založené na tom, že platíte pouze za to, co skutečně používáte? Jak to tedy bude fungovat, využití, spotřeba? Budeš měřit všechny ty věci? Pravděpodobně se to nestane hned. Takže skončíte s hybridním mechanismem, to znamená, že platím 200 měsíčně a možná občas 500, protože musím platit za zvláštní spotřebu. Retainer Plus, asi to bude podle mého názoru cesta.
Ale je tu také něco, čemu říkám skrytý záměr na široké frontě, a věřím, že, víte, je to absolutně skutečné. Je to změna kontroly, je to CIO versus CMO, mocenský posun nebo mocenský boj mezi CMO: „Chci to všechno a teď to chci, “ a CIO, který říká jako: „Hej, tohle je všechno o datech, víš? Kdysi jsem běžel, před 20 lety to bylo všechno o hardwarových systémech. Před deseti lety to bylo o aplikacích. Dnes je to všechno o datech. A protože jsem CIO - informace - je to všechno o já. Mám kontrolu. " Takže, to je druh posunu moci nebo boje o moc, věřím, že právě teď probíhá mezi těmito dvěma, CMO a CIO.
Nakonec je to všechno tak mladé, že nikdo vlastně neví, jestli jsme v prostředí inovátorského typu nebo v prostředí, které dříve přijalo. Věřím, že jsme v prostředí s počátečním osvojitelem, ne s rannou většinou, jen s časným osvojitelem, ale, víte, v polovině. A tak víte, pro zákazníka, koncového uživatele, předplatitele, jde o úvodní náskok, protože CMO chce náskok, že? A tak je důležité neskončit tím, čemu říkáme klesající výnosy. Omezení náběhu hlavy může vést ke snížení návratnosti. Proto je nesmírně důležité, víte, najít, důvěřovat stranám, které mohou zajistit, že jediný bod selhání není problém a že je respektována bezpečnost dat. Bude tedy vyžadovat trochu řízení změn. A tak nakonec - téměř hotovo, je to poslední snímek - jak to uděláme? Jak bude přechod do cloudu, přechod do SaaS, bezproblémový a snadný? Dobře, provedením dvou věcí: věnovat pozornost - zajišťování - opravdu důležité, a na palubě, ještě důležitější.
Eric Kavanagh: Dobře …
Gilbert Van Cutsem: A v tom případě je nebe limit. Děkuji.
Eric Kavanagh: Jo. To bylo skvělé. Miloval jsem velmi provokativní nápady, líbí se mi způsob, jakým jsi to všechno rozbil. Myslím, že to dává velký smysl. A jdeme do toho a zatlačme první Ashishův první snímek a já vám předám klíče k WebEx, Ashishi. Dobře, jdi do toho. Stačí kliknout kamkoli na tento snímek a použít šipku dolů na klávesnici. Tady máš.
Ashish Takoo: Dobře. Díky, Ericu. Ahoj lidi, tohle je Ashish a já vám řeknu o Quboleovi. Takže jen pro začátek, Qubole, v podstatě poskytuje velká data jako servisní platformu. Je to cloudová platforma hostovaná v amazonském cloudu a cloudu Google a poskytujeme technologie jako Hadoop, Hive, Presto a spoustu dalších, o kterých budu mluvit, vše na klíč, takže naši klienti se mohou v podstatě zbavit všechny zmatky ve světě velkých datových infrastruktur nebo se zbavte skutečného provozu této infrastruktury a opravdu se více zaměřte na jejich data a transformace, které chtějí na svých datech dělat. O tom je Qubole.
Pokud jde o hmatatelné výhody, jeden způsob přemýšlení o Qubole, víte, samozřejmě, že je to samoobslužná platforma na klíč pro analýzu velkých dat a integraci velkých dat postavená na Hadoopu, ale co je podstatnější, co to je, že Vím, že pro všechny velké datové stroje, jako jsou Hadoop, Hive, Presto, Spark, Chartly a tak dále a tak dále, přináší všechny výhody cloudu těmto velkým datovým motorům a některé klíčové projevy, které přináší z Perspektiva cloudu je, víte, díky tomu, že je infrastruktura přizpůsobivá, a tím, že se přizpůsobím, mám na mysli jak agilní, tak pružnou pracovní zátěž, která se vyskytuje v kterémkoli z těchto motorů, a také tyto motory dělá mnohem samoobslužnější a spolupracující v tom smyslu, víš, Qubole poskytuje rozhraní, kde můžete použít tyto konkrétní technologie nejen pro svůj vývoj, nebo, víte, úkoly zaměřené na vývojáře, ale i vaši další analytici dat mohou také začít využívat výhody těchto technologií pro samoobsluhu rozhraní.
Máme toho hodně, víš, co se týče tohoto konkrétního, víš, webináře, víš, tohle je jeden z našich pohledů na to, jaké výhody cloudu přináší Qubole velkým datům. Pokud tedy jen porovnáte způsob, jakým spouštíte, řekněme, Hadoop a nechte to pracovní zatížení v nastavení on-prem, v nastavení on-prem, vždy přemýšlíte o statických klastrech, víte, opravte clusterů, možná je přizpůsobíte svému špičkovému využití a necháte je tam a pak, pokud je musíte změnit, musíte projít celým procesem nákupu, nasazení, testování atd. a tak dále. Qubole mění, že vytvořením klastrů zcela na vyžádání jsou naše klastry zcela elastické, používáme objekty uložené z cloudu ke skutečnému ukládání dat a klastry přicházejí a, jak víte, přicházejí na základě poptávky generované uživatelé a odcházejí, když není poptávka. Díky tomu je tato infrastruktura mnohem pohyblivější a pružnější a přizpůsobivější vaší pracovní zátěži.
Dalším příkladem flexibility je, víte, dnes jste možná vytvořili své statické klastry, víte, s určitým pracovním zatížením a pokud se změní vaše pracovní zatížení a nyní je třeba upgradovat infrastrukturu, možná budete potřebovat více paměti na svých počítačích a podobné věci. Zase to víte, když to například uděláte v cloudu přes Qubole, je to jednoduché. Vždy si můžete pronajmout nové, různé typy strojů a víte, klastry, klastry se 100 uzly a jejich provoz za pár minut na rozdíl od týdnů, které jste museli čekat na on-prem Hadoop.
Druhou klíčovou věcí, ve které se Qubole odlišuje od on-prem, je to, že Qubole je v podstatě jako nabídka služeb, takže všechny nástroje a infrastruktura, které potřebujete k integraci služby, nemusíte … všude tam, kde je on-prem, víte, je to hlavně, že vezmete software, musíte jej spustit sami, musíte jej integrovat sami a dělat všechny tyto výhody, všechny výhody modelu SaaS jsou vodítkem, víte, jak Qubole nabízí velká data, na rozdíl od toho, že Hadoop provozujete sami.
Tento snímek obecně pokrývá naši architekturu. Jsme samozřejmě založeni na cloudu, ukládáme naše data o objektech v cloudu v cloudu, Google cloud a Google Compute Engine nebo Amazon Web Services. Bereme všechny ekosystémové projekty Hadoop a kolem toho jsme vyvinuli klíčové IP kolem automatického škálování a samosprávy, provedli jsme spoustu optimalizací cloudu, aby tyto technologie komponent fungovaly v cloudu opravdu dobře, jak víte, cloudová infrastruktura je velmi odlišný od běžících věcí na holém kovu a spoustu datových konektorů, aby bylo možné data přesouvat dovnitř a ven z této platformy. Takže, to porovnává cloudovou platformu a to umožňuje, víte, to je klíč … klíčovou vlastností je, jak vytvořit veškerou samoobslužnou službu, abyste nemuseli mít silného … Při provozování tohoto řešení nemáme velmi velkou provozní stopu, ale vázáme se na to, že spolu s naším datovým pracovním stolem, zda se jedná o nástroje pro analytiky, zda se jedná o nástroje pro správu dat, zda jde o nástroje templingu atd. a tak dále, takže můžete může přinést výhody této technologie nejen vývojářům, ale i dalším podnikovým uživatelům a podniku. A samozřejmě jsme také v této cloudové platformě spojeni s nástroji, které lidé již možná používají, ať už to jsou, víte, nástroje pro využití nebo jen Tableau, nebo zda používají, víte, více typů datových skladů, jako jsou Redshift a a tak dále.
Dnes je služba spuštěna v poměrně velkém měřítku. Zpracováváme vlastně téměř 40 petabajtů dat každý měsíc nyní přes naši klientskou základnu. Naše klastry se liší velikostí od klastrů s 10 uzly až do klastrů s 1500 uzly a víte, co se týče rozsahu rozsahu, který můžeme zpracovat, a podle mého nejlepšího vědomí, provozujeme pravděpodobně některé z největších clusterů v cloudu, pokud jde o Hadoop, a my zpracujeme na zhruba 250 000 virtuálních strojů za jediný měsíc napříč našimi klastry. Pamatujte, že náš model jsou klastry na vyžádání, což má obrovské výhody, pokud jde o snížení vaší pracovní zátěže, jakož i zlepšení vašich a tak dále a tak dále.
Konečně, víte, jeden z našich, víte, je to jen vzorek toho, jak se Qubole transformoval na různé společnosti. je příkladem našeho klienta. Už byli v cloudu, například v cloudu používali Elastic MapReduce a využití dat tam bylo docela omezené. Měli by asi 30-lichých uživatelů, kteří by tuto technologii mohli používat. Díky Qubole to dokázali rozšířit na více než 200-lichých uživatelů ve společnosti, kteří zaznamenali rozšíření případů využití velkých dat a je to skutečně přineseno, víte, co nazýváme definicí agilní velké datové platformy a že je to opravdu ústřední pro mnoho jejich analytické pracovní zátěže.
Takže, jen abych to uzavřel, víš, to byl krátký primer na Qubole. Naší vizí je v podstatě to, jak vyrábíme podniky, které jsou mnohem agilnější kolem velkých dat, a v zásadě využíváme výhod cloudu a přinášíme jim, aby využívaly technologie velkých dat kolem společnosti Hadoop, aby naši klienti mohli využívat těchto výhod agility a těchto výhod flexibilitu a ty výhody samoobslužné povahy v cloudu, aby se stala mnohem efektivnější pro jejich datové potřeby. Takže se tam zastavím a předám to Ericu.
Eric Kavanagh: Dobře. To zní skvěle a teď to předám Mike Millerovi z Cloudantu. Miku, právě ti předávám klíče. Stačí kliknout na snímek. Vzít to pryč.
Mike Miller: Vypadá to, že mám klíče. Takže se omlouvám. Ztratil jsem … Myslím, že jsem zapomněl poslat některá písma se svou prezentací. Doufejme, že se můžete podívat kolem toho a představit si, že je to krásné. Ale jo, to je zábava. Mám zde dlouhý seznam, provokativní věci, které jsem slyšel, že jsem si zapsal, že se těším, až se k vám vrátím v panelu. Zkusím to rychle projít.
Takže začnu Cloudantem. Cloudant je databáze jako služba, náš cloudový poskytovatel a vlastně ani nemám nové logo. IBM jsme získali před nedávnem. A tak jsme … budu mluvit o našich službách a zaměřím se zejména na to, aby se naši uživatelé a zákazníci snažili dělat agilitu jiným způsobem než předchozí řečník.
Cloudant poskytuje databázi jako službu a další služby související s daty pro lidi, kteří vytvářejí aplikace. Zaměřujeme se tedy přímo na vývojáře a zaměřujeme se na provozní nebo OLTP data na rozdíl od analytiků, které jsme od Ashish slyšeli dříve. A skutečný bod, celá hodnota Cloudantu, kterou lze rozdělit tak, aby pomohla našim uživatelům dělat více, a tím se vytváří více aplikací, roste více a více spí. Budu o nich mluvit trochu podrobněji, ale obecnou myšlenkou je, že pokud jste uživatel, víte, že jste v obchodním podniku, stavíte novou aplikaci, přidáváte funkci do stávající aplikace nebo webu mobilní spuštění, měli byste se soustředit na svou hlavní kompetenci. A dříve, možná až před deseti lety, to mělo být rozlišovací, víte, konkurence, promiňte, poškození konkurence, dokonce i spuštění databáze, aby byla konkurenční výhodou. Ulevilo se, že tyto dny skončily! A tak, jak se opravdu snažíme spolupracovat s našimi uživateli, je povzbuzovat je, aby používali složené služby, modulární, opakovaně použitelné, skládatelné s myšlenkou, že zkracuje čas na marketing, zvyšuje škálovatelnost. Celkovým nápadem je, že cloud není jen, víte, něco nového tlačeného na uživatele, je to opravdu trh … je to vývoj trhu, protože způsob, jakým lidé vytvářejí aplikace, spotřebovávají aplikace, zařízení, na kterých běží a rozsah dat se v posledních 5-10 letech docela radikálně mění. To opravdu zdůraznilo existující aplikační architekturu pro vytváření aplikací, jakož i řešení těchto datových a analytických úloh offline. A tak otevírá celou řadu příležitostí.
Cloudant je tedy distribuovaná databáze jako služba a byla ojedinělá, myslím, ve svém počátku, že se skutečně dodávala s mobilní strategií od začátku, a budu o tom hovořit podrobně, ale myšlenkou je, že psaní aplikací nyní, nepíšete jen pro jednu platformu, že? Píšete o něčem, co mohu v cloudu spustit v měřítku petabyte, musí také být schopen běžet hladce na ploše nebo v prohlížeči a stále více vidíme věci, musíme běžet na mobilním zařízení nebo částečně připojené zařízení nebo nositelné zařízení nebo něco, co nazýváme IOT. A tak si myslím, že víte, že aplikace, které umí dobře pracovat a využívají těchto různých klientů, jsou na trhu neuvěřitelně konkurenceschopné a to, co se snažíme udělat, je usnadnit lidem, aby jednotlivým API v jediném programovacím modelu psali, zpracovávat data ve všech těch různých zařízeních, která mají nesmírně odlišný rozsah. The interesting thing is, you know, initial uptake in web and mobile, this is where we saw our big subtraction, but even now before the acquisition, we are seeing larger and larger number of enterprise users even in things as what I say as conservative as fidelity investments, right, working with a virtual building, a virtual safe deposit box. So, I think that this market is actually taken off much faster than even we had expected.
Let's talk about cloud and a little bit more and then turn it over. The idea here is that we really make it easier for you to build more and use a service like Cloudant to store the database state of your application and then move that to your different devices and keep things in sync and start contrast on how you build application, traditional stack or you have to buy servers like we heard about before, where you have to provision those and install license things. With Cloudant, we try to make easy. All the data that you will need, all the search services, database, etc. for your application can be acquired by signing up and getting a single endpoint URL and then starting to use that URL. The idea being that, that is a service that uses multiple indexes, some multiple technologies underneath, some proprietary and many open source, but we use them together in a way that the end developer or product team needs to build something. And so, database analytics, very different than they did it in inception where you would have, you know, rows and columns to store business ledgers, now we need to start JSON documents that generally happens over HTTP or using existing open-source APIs and then finally, we give you the things that database should do like a primary index and secondary indexes for, you know, retrieval and LTT and then driving application logic. But in addition, there is a wide range of things like search, geo-special and replication between devices that are very important. So, that's all provided underneath our API.
But, the really distinguishing thing that allows our users to grow and, for instance, why Samsung was one of our earliest and biggest customers is that, you know, Cloudant now is underneath cluster. Each cluster shares enough architecture of three to hundreds of nodes, but we run those in over 35 data centers now globally so that there is always a place for you to store your data within a millisecond of any other cloud provider or most existing data centers. So, one of the big early things that we are challenging in the cloud as well, is how do I split a hybrid architecture for my application service maybe here and my database servers maybe someplace else that will never work. They have to be on the same machine or in the same place. Well, the reality now is that by cobbling together different cloud providers, and this is something that we still do as an IBM company, you can make sure that your database is always within a millisecond of any other place and we take care of the peering agreements and just take down with the cost off the table, something that we worry about. So, Cloudant is really a database as a service, but you can think of it more like a CDN like for your database for data that changes, you know, on millisecond time scale.
And really, finally, I think the major selling point is if you build an application that's successful, you have to decide as an organization whether or not if you want to then grow the 24x7, 365 globally distributed, you know, operation team that it takes to run that at the large scale to whether that's something that now is commoditized as well. And so we focus very heavily on helping on-board new users and new customers and help them make the jump to the cloud and build architectures that use cloud analysts and works everything in a very coherent and scalable way so that is the end, you know, our users focus on building applications and not on surviving their own success.
And with that, I will just say thanks, skipped over some slides that were skipped and I will turn it back over to Lawrence.
Eric Kavanagh: That is fantastic. So, Lawrence, let me hand you the keys to the WebEx here. Just give me one second. There you are. Keys being transferred. Just click on that slide anywhere and use the down arrow.
Lawrence Schwartz: Great! Well, thank you for the handover and, you know, thanks to all the presenters today. Nice way to set everything up and there will be a lot of things to talk about it as I get through with the presentation here. So, again, I am Lawrence Schwartz. I run marketing over at Attunity and, you know, want to talk about some of the issues that we see and then some of the challenges in the space that we are in.
So, a quick overview and introduction to Attunity as a company and who we are. We focus on moving data. So, we talk about moving any type of data anytime, anywhere and enabling that for users. We are a public company based out of the Boston area, or near Boston, and when we talk about the cloud, we have some great relationships, we are part of the AWS network, a big data integration partner, and we have been close to them since the launch of their Redshift, even working with them before that. We have gotten some nice recognition for the work that we have done and as a company, we are in over 2000 places use Attunity, and we are in half of the Fortune 100 companies. So, we got some good experiences.
As you can see on kinda of the bottom of the slide here, a big issue is you've got data that's generated from all different types of sources these days from traditional, you know, CRM systems, all different places on the Internet, all the different places where data could start and then it has to go to places to be analyzed, to work with and to be looked at and we spoke if, you know, getting the data, you know, where it needs to be. So, I am gonna talk about our solutions that we do specifically on the cloud and when you think about that, often times the data, we have somewhere on-premise. So, besides having relationships with places like Amazon, we have very close working relationships with places like Teradata, Oracle, and Microsoft, all the places where data traditionally existed on-premise.
So, when you think about this, you know, and I think it was Eric who, you know, talked about on-boarding is the key to the whole process, right? I have been thinking about the issues to getting data on a system. Now, we are just some of the bottlenecks that exist today and when you look at the people moving data into a data warehouse or a database and to the cloud, we can see a lot of time is spent on what's called the ETL process, the extraction, transformation and loading of the data from where it resides to where it needs to go. If you think about getting the value on the data, that's not where you want to be spending your time and efforts, that's not the most productive area for a data scientist. And the flipside to that is this - very few people who are very satisfied with that process. It's no less than 20 percent. We really find that to be a big process. So, there is the real kind of painpoint bottleneck, if you will, in getting to the cloud and doing that type of on-boarding that people need to do and there's even, you know, real performance issues, you know, you could look at how do you get stuff into the cloud and if you want to get, you know, a couple of terabytes into the cloud, you could certainly ship it to the cloud and there are still places that do that with larger data sets, or a lot of the traditional methods, just don't have the performance to get their to do that. So, it's a real, you know, painpoint in the marketplace as people think about how do they get and how do they move onto the cloud.
So, if we step back in and look at what that means or why that's there and, you know, how this has come about, you know, both Eric and Gilbert talked about the fact that, you know, the data that's on there today, that exists today, you know, on-prem is here to stay, you know, cloud is here to stay. So, that integration becomes all the more important and often times, people fall back on the tools that they have to move over data. Again, there is a lot of ETL or traditional tools out there to kinda move data over in batches, but there's a lot of issues with that. People find that traditional ways of moving data are very time and resource intensive to set up. They often require a lot of scripting, even if they are autonomous in some way, a lot of people, a lot of manpower. There's so many sources and targets, particularly on-premise today to move it into the cloud, you know, all the systems I mentioned earlier, Oracle, Microsoft, Teradata, some managing that whole part of it. And then, you know, looking at the performance as it moves over, being able to have the tools to make sure everything is building quickly, there is a lot of thought systems that exist today aren't well built for that.
And then lastly, a lot of the way people think about moving data is kind of done in the batch process and if you are thinking about trying to do more in real time, that's not the most effective way, kind of using stale data that's not interesting to the organization. So, when you look at what Attunity does in this stage and how we think about it is, it's a different architecture that we are focused on, we really built this from the ground up and thought about when you have to go from Pentaho open-source database out to the cloud, how do you make sure that it's very easy and straightforward to do? So, that requires rethinking, how you do the monitoring and kind of set up for. It's making the whole thing just kind of a couple of clicks to get started. It's really thinking about the movement and optimizing the performance over the channel and working with just a wide variety of platforms because a lot of big organizations kinda have the best degree approach and a lot of different types of databases or data warehouses are ready in their environment. So, you have to think about it differently. You can't just do an extract, you know, dump the data out to some sort of information loaded somewhere. You have to kinda think about the architecture change, how you do the processing, do it more in memory and focus on a more performance version.
So, what does that mean and what does that look like? So, one key tenent to get to the problem with the cloud is, that things have to be easier to set up. You know, that screen there, it's just some screenshots from how we do it, but it's, you know, 1, 2, 3, kinda pick your source and target, pick what you want to do, you want to do one time CDC and then just go. It needs to be no harder than that, you know? I know we just, you know, saw the presentation from Mike and he talked about how easy it was for people to get started with Cloudant. It's the same type of thing, you have to deal with, kinda get going in a few steps otherwise you will start losing the value of it. When you think about the monitoring and control of it, there are some great companies out there, I know you're familiar with, like Tableau and others, who have done a great job in visualizing the end product of data and how to do it. But, you know, being able to visualize the movement process, the management or where's the data set on-premise, in the clouds and moving over, is there a lag, there is a vacancy. Having that viewpoint is critical and that's an important part of moving forward.
Another aspect that becomes important is the performance. You can't just rely on the standard FTP kinda two-way protocol that people have been using for years. As you move more and more data over, you have to have optimized, a file-channel protocol that is geared more towards, you know, one-directional movement most of the time after we think about how you break up tables and ship them out and move them over and you have to give people the flexibility to do that, otherwise you can't get it there in time and if you do that differently, think about it differently, you can get a 10x performance, but you have to rethink the technology.
And then lastly, as I mentioned earlier, you know, you have got a lot different places that databases exist today. So, you got to be able to work with all those and offer the widest kind of amount of support so that people can get onto the cloud. So, what does that mean for users and, you know, and those who are out there who wanted, two kind of quick cases of how people had challenges getting to the cloud, see the value, but then are able to do that if they have the right toolset.
So, one company that we work with, Etix, they do online ticketing, major provider in this space and I know Robin talked about data center offload is kind of a key in this case for the cloud. This is exactly what they are trying to do. They were trying to load and sync their data from Oracle on-premise to Redshift and do that in a timely fashion. And the interesting thing is, you know, go back to what Gilbert said, you know, it's really tough about on-boarding being an issue. They could see the intrinsic value of Redshift, they could see the cost savings, they could see all the advanced analytics that they quickly start doing that they continue for, they knew that value, but there was a roadblock to getting there. In this case, they looked at it and said, "Well, I see the value of Redshift, but it's gonna take them, you know, three months, development effort and time and, you know, maybe hiring the DBA and doing all this extra work to get there." So, there is a real block in the path to do it. Once you have the right toolset to do that, the right data integration capability to do that, they were able to go down from, you know, months of planning to literally just get going in minutes, and that's again lowering that barrier of getting people onto the cloud, we need to have the right capabilities to deliver on the promise.
The last, you know, slide I have here, and kind of another use case is, you know, we've worked with other companies, Philips, you know, well known in many spaces, we work with their health-care division and again, they were trying to go from an on-premise source over to Redshift, in this case SQL Server, and they knew the value, they knew all the analytics, they could do on it and they had done some testing on it, but they saw that without having the right tools, this is something that was gonna take them, you know, weeks and they had been spending actually weeks spinning their wheels and trying to get things moved over once they had the right tools that simplify, get it moved over quickly, they were able to go down and start loading in less than an hour, you know, over 30 million records. So, the real time went from couple of months to about two hours for them. And then they were able to do the things that they wanted to do. They didn't have to focus on the data loading, they could focus on the operational support. They got a much better matrix for all these care, cost and operations. So, you think about the whole challenge, you know, we design that spaces, enabling the data movement and now more than ever with the cloud when you think of it being kind of a remote place to pick your data, you know, this becomes an area that, you know, more and more people need to solve, to take advantage of what's out there. So, that's an overview of what we do and with that I will pass it back to you, Eric.
Eric Kavanagh: Okay. That sounds great. We've got a good amount of time here. We'll go a bit long to get to some of your good questions, folks. So, feel free to send your questions and I've got a few questions myself.
Lawrence, I guess I will start off with you. You guys have been in this space of kinda supercharging the movement of data for a while and you have been watching the cloud very carefully and I've really been kinda surprised at how long it's taken major enterprises, Fortune 1000 companies to fully embrace cloud. I mean, there are, of course, pockets of severe interests, let's call it, in large organizations, but as a general rule, there's been a bit of a reluctance that is only starting to wane in the last year or so, at least from my perspective, but what do you see out there in terms of cloud adoption and readiness of the enterprise to use cloud computing?
Lawrence Schwartz: Sure, I think you are right. It has been a significant change and it's certainly taken time, you know, they have that joke about, you know, that successful - overnight sensation - or really overnight success, that really takes years in the making, and that's been true for the cloud, right? It's… you have seen that kick in the last year, but it's due to all the hard work of a lot of players like Amazon who have been doing this for years, you know, to get the service adopted, the kind of, you know, prove the metal and there's, you know, failures and problems to give the diversity and flexibility that they have, that's something that Redshift offers. So, I think the maturity has gotten there, the confidence has gotten there, you know, the… I think it's infiltrated into a lot of companies through small areas, you know, small use cases, small trials, kind of outside that kinda IT control and with that, you know, those successful kind of periphery projects have proven now, there's now more of a willingness to have the conversations about how that spread. And frankly, you know, there's been additional tool that has, you know, have also come out to make these easier, like what we do and, you know, there is that, not just move the data, but show the value of BI in the cloud, and showing that.
So, it's, in one way, it's an overnight or a big uptick in the last year, but a big part of that's been all the hard work of building up to that. So, now we as a company see a lot more adoption. It's as a business for what we do, it's grown quite a bit and the cloud, you know, we do a lot of on-premise to on-premise movement. Now, cloud shows up in a lot of the conversations as, you know, real business cases, real offloading cases out where a year ago was certainly, you know, just more exploratory. Now, they have got real projects to move. So, it's been nice to see that movement.
Eric Kavanagh: Okay. Great. And Mike Miller, you had mentioned that you heard a couple of provocative statements that you wanted to comment on, so, by all means, what do you find interesting or what do you wanna talk about?
Mike Miller: Oh, I think Robin, he made a point, his second-to-last slide contrasting where innovation counts. The cloud will always be second best and I'd love to hear a little bit more about that because in my mind, if I was thinking about building, you know, an application or some new service, it's hard for me to think that my organization, no matter what they are, really wants to go engineer-to-engineer with Google, Amazon, IBM, Microsoft. So, I think maybe I misunderstood his point with that.
Eric Kavanagh: Interesting. Robin, Mike has thrown down the gauntlet. Co myslíš?
Dr. Robin Bloor: Well, I mean the point here is that there are a number of situations that I've come across which… where people have gone into the cloud and walked back out and the reason they walked back out was, you know, when it came to actually having emotionally, this was performance driven, but the performance was actually the crux of the application is being built as they couldn't get the low latency they wanted and the cloud was of no use to them. And, you know, the situation was that, you know, actually going into the cloud, even if they were given the ability to measure behavior of the networks for them in the cloud and that workloads in the cloud with something they had absolutely no control over, and because of that, they couldn't create the tailor-made services that they were looking for, and that's a performance edge. I don't think there's anything in terms of, you know, coding that's going to be constricted, what you can do in the cloud. It's service level, it's a constriction… if that's part of where your critical capability is going to be, then the cloud is not going to be able to deliver it.
Mike Miller: Right. The… So, I appreciate that clarification. I do agree, actually, that transparency is one of the big things that here as desire right now from users across many different providers. So, I think you raised a very fair point. When it comes to performance, I think that traditionally it has been very hard to, you know, to go to a cloud provider or any given cloud provider and find exactly the hardware you are looking for, but it will noting kind of the upping the ante in the race to basically free storage between Google and Amazon and other competitors that it is and I think you see the pressure that puts on driving on the cost of SSD, flash, etc. So, I think that's a fun one to watch going forward.
Dr. Robin Bloor: Oh, absolutely correct, you know? I mean, I think there's one of the things that is actually happening is that the second wave is coming on. The first wave was this, you know, this wonderfully tailored services as long as, you know, it's a little bit Henry Ford; you can have it recolor as long as it is black, but, you know, even so, extreme reduction in certain kinds of costs of having the data center. Or, the second thing that happens is, having actually built these huge data centers out, they start these cloud operators, suddenly start discovering things that you can actually do. You couldn't do before because you didn't have the scale. So, there is, I think, a second wave which, to a certain extent, is going to make the cloud even more appealing.
Eric Kavanagh: Okay. Dobrý. Let me go ahead and bring Ashish as I am gonna go ahead and throw up your architecture slide here. We always love these kind of architecture slides that help people wrap their heads around what's going on. I guess, one thing that just jumps out at me is, of course, YARN. We talked about that on yesterday's briefing. YARN is not a small deal. For those of you who aren't familiar with this concept, it is "yet another resource negotiator." It's, really it's a very interesting development because what happened is in the Hadoop movement, YARN is kind of replacing the engine really, if you will. Our speaker from yesterday will refer to it as the operating system. It's like the new operating system of Hadoop, which of course, consists of the hybrid distributed file system underneath, which is basically storage when you get right down to it, and then MapReduce is what you used to have to use to use HDFS. MapReduce is an absurdly constraining environment in terms of how you get things done. So, the purpose of YARN was to make HDFS much more accessible and make the entire Hadoop ecosystem much more flexible and agile. So, Ashish, I am just gonna ask you in general, since you are mentioning YARN here, I am guessing that you guys are YARN compliant or certified. Can you kinda talk about what… how you see that change in the game for Hadoop and big data?
Ashish Thusoo: Yeah, sure. Absolutně. So, I think, you know, there are two parts to… So, let me first talk about, you know, why YARN was done and then talk about how that potentially changes the game and what's fundamentally still is the same, you know, where it doesn't change the game. I think that's an important thing to realize also because many times you, you know, you get caught up on this hype of say, this is the new, shiny thing and, you know, everything is going to, you know, all the problems are going to go away and so on and so forth. So, but the primary thing is that, you know, the strength and the weakness of the MapReduce API was that it was a very simple API and essentially, any problem that you could structure around being a sorting problem could be represented in, you know, that API. And some problems are naturally, you know… can naturally be transformed into that and some problems, you know, you sort of, you know, once you have just MapReduce at your disposal then you try to fit into a sorting problem.
So, I think the latter is where YARN plays a role by expanding out those APIs by, you know, being able to compose, you know, maps and reductions and, you know, whole bunch of different types of APIs in terms of how the data can be distributed between these two stages, and so on and so forth. You just made that API that much more richer. So, now you have at your disposal, different ways of solving that same problem, right? So, you just don't have to, you know, be constrained by the API and the problem gets solved one way or the other like, you know, if you are, you know, trying to do an analytics, you know, workload, you can express that in MapReduce, you can express that in YARN. The big difference that happens, that starts to happen is, you know, in terms of, you know, the performance matrix that you start seeing, you know, once you start, say programming to YARN and in some cases, a newer set of things, for example, streaming analysis and so on and so forth starts becoming a reality when you start, you know, doing that, you know, those things in YARN.
So, those are the differences that, you know, that thing has brought into the ecosystem. I think it's much, the richness there is much more on the API side as opposed to it being another resource manager, especially in the cloud context. If you think about it in cloud context, the resource manager is actually your… the VMs that you bring up, you know, you have virt… you know, it's not necessarily… Again, this is a big difference between say, on-prem how you are running Hadoop clusters and how you are running in the cloud then, you know, you have like the constrained static set of machines, you want to distribute those machines amongst different resources and they were used for YARN there. But, in the cloud, you know, you can bring up machines left and right. And so, just from the perspective of being a resource manager, it probably doesn't have that, you know, that bigger need and specifically in the cloud, but from the perspective of providing these, you know, richness of APIs which allow you to, for example, the Hive is initiative they can now program Hive to not just to use MapReduce, but have much more richer plans of doing jobs and things like that. It brings those benefits to the ecosystem. I think that is where the true value of YARN belongs. And in the cloud context, definitely, it's not that interesting from the resource management point of view, but it's much more interesting in terms of what it enables other projects to do, in terms of, you know, workloads that now, it now can be used to be programmed on to your data or the previous workloads that can be done in a much more efficient way.
Eric Kavanagh: Right.
Ashish Thusoo: I had, you know, one more just, you know, adding to Mike, you know, there was another provocative thing which was said which is around and, you know, which was around, hey, treating the cloud as yet another data center. I think you… you know, that is one point of view which most companies, you know, look at and say, okay, you know, that's the easiest point of view actually to look at saying that, okay, you know, this is, you have bunch of machines on your, you know, you have compute, you have storage and you have networking on your on-prem data center and cloud provides the same thing out there. So, I am just going to do exactly the same thing that I am doing on my own on-prem data center and do the same thing in the cloud and viola - that's how it should work. What we have found out, you know, having been running the clouds for, the two clouds where, you know, you have the ability to provision VMs within a minute, the ability to use a highly scalable objects to store data and things like that. We have found that cloud actually, the cloud architecture and these inherent abilities actually enable different ways of doing things, you know, and this is what I have talked about in my slide as well, you know, the whole notion of… in just, you know, in… the perspective of just Hadoop, the whole notion of just running the static cluster versus on-demand dynamic clusters, that is something that you don't see happening in an on-prem data center, you know, versus, you know, true cloud where the, you know, there's a enough capacity to be able to support these types of workloads.
And so, I think there is definitely some shift needed. You know, the big fear for me is that if you just treat cloud as yet another data center, you actually… while you, you know, there are lot of other benefits, but there are lot of intrinsic benefits that you might ignore if you, you know, start doing that, security is another one, the way you deal with security and the cloud, there's a lot of differences in terms of how you would deal with, you know, in… from on-prem perspective and so on and so forth. Just wanted to add that in, from my perspective.
Eric Kavanagh: Sure. To jo. Žádný problém. We have one attendee asking about various types of use cases like logistics and specifically HR, so I threw up this website of Workday, wanted to make a couple of comments on that, and then Gilbert, maybe I will bring you in to comment on the whole concept of architecture. So, in terms of HR, I actually heard a rather well, I will call it, let's say comment from an analyst a couple of months ago, a few months ago I suppose, about going to the cloud for Human Resources. I have been doing some research on this to know lot of HR-type functions are being outsourced to the cloud, certainly stuff like payroll is fairly easy to outsource these days, benefits programs and insurance, that kind of thing, but there is a real serious caveat to keep in mind and Gilbert, this is what I want you to comment on from an architectural perspective, which is you have to be very careful about when you are moving to the cloud for some kind of critical business service because you either want to be very strategic and very thoughtful, meaning you go through the process of making sure that you understand what's going on in the cloud and what's staying on-premise, and there is the folk from Attunity will tell you that truly one of the things they specialize in is making those connections such that they provide the kind of connectivity you need because what's happening with some organizations is they go and they will use Workday for example, to put some of their HR stuff to the cloud, but they don't do it all or they don't do enough or they don't think through it enough, and what happens then? Then they want to happen to manage the cloud environment and their original on-premises environment as well, which means, guess what? He just increased your cost, you doubled your workload and you created lots and lots of headaches for people, and that's usually when someone gets fired and then the guy who comes in has a real mess to clean up. So, you really do have to think through the architecture of the data and the systems and the processes and make sure you dot all your i's and cross all your t's and with that, I will throw it over to Gilbert for comments. I am guessing it will be with that, but maybe not.
Gilbert Van Cutsem: Alright. To jo. So, just another example of something similar, just yesterday happened to me. So, I lost one of my doctors because he went out of business. Nevím. It sounds amazing. He was a chiropractor and he went out of business. I don't know why, but, the thing was this - I have no chiropractor and I like to go to a chiropractor, you know, occasionally. So, I find a new one and it's close to, you know, close by and all that. It's all good. And so, they go, as usual, you have to do all the paperwork and let us know if blah, blah, blah. But, the good news is we have a new system because, you know, we're on the Web now, in the cloud. It's all cool. I go like, okay, you know, and they send me a link and I have to do all the paperwork online, which is fine and I put all kinds of things in there about, kind of secret like, you know, social security numbers and that type of stuff and who I am, how old I am… all my details. I put it all there and I submit because of course, I do believe in technology.
And then I walk up to the office, the next day for my first appointment and they go like, "Did you do the form?" I go like, "Yes, Ma'am, I did." "Okay. Then we will go and find it." I go like, "Well, I did do it." And she goes, "Yes, we know because you are the fifth person today to walk in, to walk up to me and complain about that's not finding the form." And I go like, "But, you can't be serious about that. This is pretty confidential information. Where is it?" This happened to me yesterday, yeah, which brings back the whole issue and the whole idea of who owns the data really, right?
I know you move to the cloud and people get onboard it into a new system like in this case, my chiropractor and they subscribe to a new system. It's in the cloud, it's all safe, it's fully multi-tenant, they used to have it on-premise system, all the data was moved into the new system, but now apparently, they can't get it out.
Eric Kavanagh: Yeah. That's not good.
Gilbert Van Cutsem: So, I don't know where my data is and assume she gets really mad, right? She goes like, "Oh, this is impossible. I pay you money and my customers are, my patients, sorry, are unhappy and with the data is gone, I wanna get away from you. I wanna go to a different system maybe also in the cloud, right?" How do you then move the data of your patients in this case, the data your business owns, to another system? How do I get it out first of all and then load it again? I am sure ETL in the cloud is an answer somehow and we have experts on that, but it's not that easy.
Eric Kavanagh: Yeah, but that's exactly right and folks, I threw up this other slide here, this other, another screen to show you where you can find the archives. So, anytime you want to check out - oh, there's the inside of our website, I don't want to show you that. So, here is the main website and on the right column here you can see a different show. So, TechWise is right here. You click on that and on these different pages where we will actually post the archives. So, we do archive all these webcasts.
Actually, I wanna throw back over to Mike, I suppose, and then also to Lawrence to kinda comment on this story that Gilbert just told. So, Mike, there is some, kind of, now this is kind of a small-business concern. You guys are more focused on big business, but nonetheless, if a large company who works with you and they want to go somewhere else, how do you manage that movement of the data and securing the data and so forth?
Mike Miller: Yeah. To je velmi dobrá otázka. It's one that used to come up a lot more often than it does now in sales calls, which I find to be an interesting anecdotal piece of evidence for a call. You know, I think that first of all, we are talking about a lot technologies, or at least employment models that are relatively new. This is very early in the cloud, right? We are talking about things like cloud, or in the case of data, we are talking about analytics services like Hadoop for databases and then NoSQL or NewSQL formats. You know, these are fundamentally new technologies and especially around things like, Hadoop and NoSQL, all of the ancillary services, the connectors, right, the… you know, if I want to find somebody that consults on Oracle, that's something I can find, but that entire ecosystem is just kinda spinning up right now.
So, it's getting easier day over day to say, okay, you know, give me a service that can read from 'x' traditional system, put it into Cloudant and do something with it and then put it back into 'y' traditional system, right? So, now they are very, you know, there are quite a few those things and it's actually more challenging, I think, for a typical user to understand what is the best choice, right, if I want to connect all the new technologies on-prem and then in the cloud.
So, I think as a cloud vendor, it's really on us to be very opinionated about that and to help walk users through the landscape of possibilities because the shift's a lot of new and I think that the average user, whether it's a CTO, CIO or whether it's actually developer, is coming up that learning curve fairly quickly. I think that a lot of the kind of baseline stuff is being worked out, cross-cloud connectors and, you know, taking away the really most basic worries about say, you know, bandwidth cost and whether or not you are going out on the wide area network versus staying on, you know, VPN the entire time. A lot of those things have been kinda abstracted away and what is the true promise of the cloud.
But, in general, I think you are also seeing, you know, that anecdote that we heard was, you know, something that is probably isomorphic to, you know, what will happen to your buying into a brand, you know, in a past lifetime, you know, what happens if that brand doesn't deliver, how much can I really trust that brand? I think you are seeing exactly the same thing happen in the cloud and, you know, I think that companies like Microsoft, Amazon, IBM and Google are, you know, very much stepping up and saying that there will at least be multiple pillars of trust and making sure that you are not going in with a company that's going to dry up and swallow your data, or worse, lose it or distribute it, right? And so, they are, at least, they are independable and they are anchoring, you know, the development of such ecosystem. But, I say to close, it's very early and a lot of that tooling is just getting started and, you know, I think you are going to see consulting services, you know, really putting a lot of focus on that in the very near term.
Eric Kavanagh: Yeah. That's a really, really good comment you just made there. I like that "pillars of trust" concept because the other thing to keep in mind here is you do once again have a number of fierce competitors vying for market share and for IT span, it's just like the old days all over again. Really, in the old days, by which I mean last year, you had IBM and Oracle and Microsoft and SAP and then Computer Associates and Informatica and all these companies, Teradata, etc. In the new world, now you have got, of course, Microsoft with their Du Jour, you have got Google, you have got Amazon Web Services, you know, you have Facebook in certain context. So, you have all these companies that are not necessarily so excited about working with each other, but you do have things like APIs. And so, one of the nice things that APIs really are crystallizing into the connectors that hold together the larger cloud, I suppose, and I want to throw up a slide for Lawrence to kinda comment on all this.
Yeah, Lawrence, obviously, you guys have specialized in the space for a while. So, I think you do have awesome advantage over maybe some newcomers. But, nonetheless, these are all very serious concerns because how data gets stored in the cloud is different than how it gets stored on-premise. Then I think that Mike makes a really good point that this whole space is just starting to take shape and it's gonna take a while for things to seriously fall into place and to crystallize. So, what's some advice that you have for companies that you… I guess, you basically concur with Mike, or what do you think?
Lawrence Schwartz: Yeah. I think it's, you know, what we see is when people are taking advantage of the cloud for a lot of use cases as compared to on-premise, you know, they are looking at kind of, you know, two different things. One is, they are looking at, you know, as we talked about this a little bit earlier, how do I… how does it incrementally add value to what I do, how do I, you know, how is it kind of an add-on? And so, you know, when back to when I talked about the Etix as a company where, you know, they are not moving all their operations over to Redshift, you know, yet per say, but they're saying, "I do a lot of work on Oracle, I wanna offer some of this to some kind of analytics from different environments, you know, kinda figure out, maybe do some sandbox stuff there, and, you know, and then learn about my business that way, and that way they can kind of carve out what they want, move it over there and do the work and, you know, it's less of a concern with moving, you know, everything over and all the records and whatnot. So, I think they look at that as one way that to take advantage of it with having less issues.
I think the other thing is people are also looking at these cases that are and aren't excellent fit for the cloud that are very, very hard to do in other ways. So, I will take another example, you know, we work with a company called, you know, iN DEMAND. They are video on-demand player. They do this work for Comcast and all of this and they will actually, you know, take the data that they are working with, they will take the media files and they will supply it to the cloud for doing their processing, do their processing there, and then they will consume it back for their on-premise customers. And then, you know, that gets upstairs to third parties that consume reviews. So, it's, you know, if you want to think about how the company is approaching it, it's, you know, how do I get my… how do I add value, how do I maybe not move the whole business at first, how do I get the right use cases, how do I add incremental value to what I do? And that helps kinda build about the confidence on what they are doing and as part of the process, and of course, you know, a key piece of that is, you know, making sure that they can do that securely and reliably and, you know, we make sure to the latest levels of encryption and other things to take care of that as much as we can on the transport side. But, that's how I think a lot of companies are approaching the problem.
Eric Kavanagh: Okay. Dobrý. And maybe Ashish, I will throw one last question over to you. I am just throwing up, actually, I like your architecture slide. Even this slide I think is pretty neat. So, one of the questions in, you know, HDFS of course, by design the default is to save every piece of data three times. You can adjust that, of course, you can make it twice, you can make it four times, that does provide some overhead over time, obviously, but it is a way of backing up data. Anyway, that was the whole idea, one of the key ideas, right, from HDFS originally is redundancy, is not wanting to lose data. I've kind of been wondering how that's going to affect things like replication servers, quite frankly, when Hadoop does that natively.
But, one of the attendees is asking - "Can you request physical backups like tape for your cloud data? I read of a company that had their cloud management console hacked and their data and online backups trashed."
You know, we are hearing about these breaches all the time, they are getting more and more serious, they are killing major brands like Target, like Home Depot, etc. So, security is an issue and backup and restore is an issue. Can you kinda talk about how you guys address things like backup and restore and security?
Ashish Thusoo: Yeah, sure. So, we… So, I will talk about that and talk about HDFS first. So, as far as Qubole is concerned, you know, we… since we work on the cloud, we use the objects store there to store data. So, again, this is one of the other key differences why, you know, big data service on the cloud becomes different from on-prem. On-prem, we have always talked about, you know, HDFS and so on and so forth, but if you go to the cloud, a lot of the data is actually stored in their object stores. For example, that could be an S3 on AWS, Google cloud storage on Google Cloud, on Google Compute Engine, and so on and so forth.
Now, many of these object stores have built-in capabilities of providing you things, you know, these object stores, by the way, you know, one of the big differentiators from real clouds to actually your own data center is the presence of these object stores and the reason that these object stores are cool pieces of technology, you know, they are able to provide you very cheap storage and along with that they are able to provide you things like, you know, having the ability to actually have a disaster recovery thing built in and, you know, as part of that interface, you don't have to think about it. And also, they have tiered, you know, there is tiering there as well. For example, S3 has high availability and it's online access, but it's much more expensive. It's more expensive than say, a glacier storage on AWS, which is low, you know, it gives you, you know, the turnaround time is like four hours or something like that and it's much cheaper. So, you start thinking of, you know, those types of services. I think cloud providers are essentially providing those types of services to augment the need for things like tapes and so on and so forth. And also, to provide you disaster recovery or rather, you know, replication built in into these systems so that, you know, you are protected from disasters, regional disasters and things like that.
So, that is what Qubole heavily, you know, depends upon and the great thing is that a lot of… all the cloud providers are providing this. These are fundamentally very difficult problems to solve and by being built into some of the object stores that these cloud providers provide, you know, that is one more additional reason of, you know, storing this data, you know, in some of these object stores and using the cloud for that as opposed to trying to, you know, figure out, you know, replication, running two Hadoop clusters across different, you know, regions and, you know, trying to replicate data from HDFS from one region to the other, which is doable, we did that a lot when I was back at Facebook running this stuff there, but, you know, fundamentally, the object stores in the cloud just made it that much more easy.
Eric Kavanagh: Okay. Skvělý! Well, folks, we've burned through an hour and 15 minutes or so, a lot of great questions there and a lot of great presentations. Thank you so much to all of our vendors today and of course, to both of our analysts on the show today. A big thank you, of course, to Qubole, Cloudant and Attunity. We are gonna put the archive up at insideanalysis.com. I showed you where that goes, and big thanks to our friends at Techopedia as well.
So, folks, thank you again for your time and attention. This concludes Episode 3 of TechWise, our relatively new show. There is Episode 4 coming up pretty soon. It's gonna be on the big data ecosystem. So, watch for information on all that. And then till then, folks, thank you so much. We will catch up with you next time. Opatruj se. Ahoj.
