エリック・カバナ：ご列席の皆様、こんにちは。TechWiseへようこそ。 私の名前はエリック・カバナです。 エピソード3のモデレーターになります。これは、Techopediaの友人と一緒にデザインした新しいショーです。Techopediaは、明らかにテクノロジーに焦点を当てた非常にクールなWebサイトです。もちろん、ここBloor Groupでは、技術。 したがって、あらゆる種類のエンタープライズソフトウェア、およびTechWise形式全体が、参加者に特定のスペースを本当によく見渡せるように設計されています。 そのため、たとえば、Hadoopを実行しました。前回のショーで分析を行い、この特定のショーでは、クラウドについてすべて話しました。
そのため、「クラウドの必須条件-何、どこ、いつ、どのように」と呼ばれています。 今日は数人のアナリストと話し、それから3つのベンダーと話します。 したがって、Qubole、Cloudant、およびAttunityは、今日のショーのスポンサーです。 今日は時間と注意を払ってくれた人々に感謝します。もちろん、皆さんに感謝します。 そして、これらのショーの参加者として、あなたは重要な役割を果たすことを心に留めておいてください。 明らかに、ここでのショーの全体的な目的は、クラウドコンピューティングの世界で何が起こっているのかを皆さんが理解できるようにすることですので、質問して、参加して、インタラクティブになって、あなたの考えをお聞かせください。
クラウドの必須デッキ
それでは、すぐに移動しましょう。 最初のホスト、あなたのホスト、私であるエリック・カバナ、そしてロビン・ブルーア博士が空港から電話をかけてきました。実際、私たちの良き友人であるギルバート、独立したアナリストであるギルバート・ヴァン・カツセムも共有しますあなたといくつかの考え。 その後、QuboleのCEO兼共同設立者であるAshish Suchooから連絡を差し上げます。 CloudantのチーフサイエンティストであるMike Millerから、そして最後にAttunityのマーケティング担当副社長であるLawrence Schwartzから話を聞きます。 ですから、今日はたくさんのコンテンツがあなたのために並んでいます。
ですから、クラウド-上からのdict令-これは、先日私がこのことを考えていたときに思いついた概念です。 本当に、最近ではクラウドコンピューティングは巨大です。 つまり、このようなものの進化を見るのは本当に魅力的であり、私がよく挙げる例の1つはWebキャスト技術そのものです。 もちろん、早めに電話をかけた人たちは、いくつかの興味深い技術的な課題を聞いた。 クラウドの1つの問題は、クラウドの変更、フォーマットの変更、標準の変更、インターフェースの変更であり、2つの異なる領域を結び付けようとすると、いくつかの困難が生じ、トラブルが発生することです。 したがって、これは実際にはクラウドコンピューティングで心配することの1つです。 アーキテクチャに注意してください！ 最後の箇条書きでそれを見ることができます。
私たちが行うことの1つは、ここでの補足として、Webキャストのために、別の電話会議ベンダーがあります。 次に、WebExを使用します。 率直に言って、WebExオーディオを何年も前に使用したことがあり、最も不快な方法でクラッシュして焼き付いたため、WebExオーディオは使用しません。 したがって、私たちはそのリスクを再び実行するつもりはありません。 そのため、実際にはArkadinと呼ばれる独自のオーディオレコーディング会社を使用し、リアルタイムでこれらすべての異なるソリューションをつなぎ合わせます。 そして、アイデアは、たとえば、WebExがクラッシュした場合、スライドをメールで送信して、スライドをメールで送信するか、スライドをさらに送信するか、 WebExのような環境なしでより少なくなります。 したがって、これらの種類の問題を回避する方法はありますが、これらの種類の問題はいたるところにあります。
しかし、クラウドには多くの利点があります。 明らかに、それは参入障壁が低いです。クラウドコンピューティングのポスターの子はもちろんsalesforce.comです。これは明らかにビジネス、特に営業力の自動化に革命をもたらしました。 しかし、MarketoとiContact、Constant ContactとSailthruのようなものがあります。そして、マーケティングと販売の自動化という点では、すばらしいツールがたくさんありますが、それだけではありません。 人事部門はクラウドゲーム全体に取り組んでおり、分析はクラウドゲームに組み込まれています。 あまり知られていない会社であるAmazon Web Servicesを見てください。彼らはクラウドコンピューティングで何をしているのでしょうか。 先日、私がデビッドと多くの仕事をしている人から素晴らしい引用を聞きました。彼は現在、Cisco、実際にはWebExを購入した会社で働いています。 彼らがWebExに投資したいと思っているほど投資しているかどうかはわかりませんが、それは本当に私の決定ではありませんか？ しかし、彼は最近シスコにいて、非常に面白くて簡潔な引用をしていました。つまり、「1つのクラウドではなく、クラウドがたくさんあります」ということです。 そこにはたくさんの雲があります。 実際、すべてのクラウドプロバイダーは独自のクラウドです。 それで、最近の課題の1つはクラウドを接続することですよね？ 営業部隊の場合、iContactやConstant Contact、LinkedInなどに直接接続したり、Twitterやその他の環境に直接接続したりするのはいいことではないでしょうか。そしてあなたの会社。
したがって、これらは心に留めておくべきいくつかの問題ですが、クラウドはここにあります。 それについては、オンプレミスのソフトウェアが今後も存在することを知ってください。 それでは、企業や中小企業で何を把握する必要がありますか？あなたのアーキテクチャを定義し、それを維持して、あなたのコントロールの外に巨大なものを作成することなくクラウドを活用できるようにしますか？ したがって、明らかに、データウェアハウジング業界全体は、重要な情報を分析してより良い意思決定を行うために、その情報を統合する必要性を中心に進化しました。
さて、今アマゾンウェブサービスにはRedshiftがあります。 これは、Redshiftで行った最大のWebキャストの1つです。 それはかなり大したことです。 彼らはダイナミクスを変えており、価格構造を変えています。 従来のエンタープライズソフトウェアライセンスの価格が下がるのは、クラウドコンピューティングが原因で、一部の人々が価格を下げて価格に圧力をかけているためです。 したがって、これはエンドユーザーにとって朗報です。 これらの技術の一部を使用しようとしている世界中の人々にとって、それは確かに心に留めておくべきものです。 ですから、心に留めておくべきことです。今日はショーでそのことについてお話します。
ですから、アナリストのロビン・ブロア博士は、その日の最初のアナリストになります。 だから、私は先に進み、彼の最初のスライドを押して、キーを彼に引き渡します。 ロビン、あなたはどこかにここにいると思う。 そしてそれで私はそれを引き渡します、そして床はあなたのものです！
ロビン・ブロア博士：わかりました、エリック。 その紹介をありがとう。 数日前に出会いましたが、実際には消費者の調査に出くわしましたが、実際には、この質問に答えました。嵐の天気がクラウドコンピューティングを妨げていると思いますか？ そして、それらの50パーセント以上がイエスと答えました。 あなたがそれを信じている人の一人なら、そうではないことをあなたに知らせたいと思いました。 そして、それは、テレビで雪が降っているときは、外で雪が降っているからだと信じているようなものです。
クラウド、あなたは知っている、あなたが知っている、重要な、あなたが知っている、あなたが望むなら、クラウドのシンプルな詳細は、クラウドが実際には何らかの方法でデータセンターであること、または特定のクラウドサービスがデータセンター。 唯一のものは、従来のクラウドとは異なるデータセンターです。 ですから、クラウドについて概要を説明し、同じ場所をカバーする意味がないので、バックアップとしてクラウドの使用についてさらに詳しく説明します。
ですから、私が最初に言いたいことは、クラウドがサービスであることです。 クラウドコンピューティングが原因で実際に起こっていることの1つは、…ブランドの死と呼んでいることです。一連のソフトウェアブランド全体が非常に多くの力を持ち、企業のコンピューティングで力を持ち続けています。 クラウドに到達すると、彼らはもうあまり力を持ちません。 クラウドサービスを購入するときは、アプリケーションを気にします。もちろん、クラウドが提供するサービスレベルを気にします。クラウドサービスが頻繁に失敗することは望ましくありません。使用コストも気にします。これはサービスですが、もう気にしないのは、特にどのハードウェアで実行されているか、ネットワークテクノロジーが何であるか、オペレーティングシステムが何であるかは気にしないということです実行中です。ファイルシステムが何であるかは気にせず、データベースが何であるかさえ気にせず、クラウド外の特定のデータベースサービスによって実際に具体的に使用されています。 そして、ある意味では、クラウドは非常に多くのソフトウェアブランドであり、クラウドでは真の価値を持たないということです。製品。 ですから、クラウドを使用しない理由のスライドを2、3枚作成できると思っていました。ご存知のとおり、これらはすべて、必要に応じて、血まみれのシンプルで明白な理由ですが、誰かがそれらを述べる必要がありました。思った。
クラウドを使用しない理由-クラウドが必要な種類のデータとプロセスガバナンスを提供できない場合、それは基準を満たしていません。 彼らがあなたが望むパフォーマンスをあなたに与えることができないならば、それは基準を満たさないでしょう。 クラウドがあなたに物事をどのように動かすことができるかという点で柔軟性をあなたに与えるなら、それは基準を満たさないでしょう。 これは、特定のクラウドサービスが、企業のコンピューティングを行う以外の世の中の非常に多くの人々に適さない理由は明らかです。
あなたはそれを安くすることができるので、あなたはそれをしないかもしれません。 クラウドが常に最も安価なオプションであるとは限りません。 一部の人々は、多くの場合、安価なオプションであるため、常により安くなると考えているようです。常に安くなるとは限りません。 そしてもう1つは、クラウドからアプリケーションを取得する場合、実行中のアプリケーションとうまく統合されないことです。おそらく、それを先に進めないでしょう。 。
採用する理由は次のとおりです。 ご存知のように、クラウドでできることの1つは、ほとんど防弾ですが、プロトタイピングアクティビティです。 クラウドでプロトタイプを作成し、データセンターで実装できる場合、それは完全に実行可能であり、それを行う人々は非常に多くいます。 データセンターから重要でないアプリケーションを使用して作業をアップロードできます。おそらく、重要でないものに対するサービスレベルを満たす何らかのクラウドサービスを見つけることができるからです。 また、salesforce.comなどの特定のアプリケーションや、それに標準的なアプリケーションをアップロードできます。 誰もがその分野で能力を持っており、フィールドは専門化されていません。そして、あなたが知っているように、伝統的な…クラウドで利用可能なものはおそらくあなたが行くものになるでしょう。
ですから、最後に言いたいのは、本当に興味深いことです。実際にクラウドを探すとき、理解の1つの方法は一連の規模の経済としてです。 全体のポイントは、あなたが知っているように、そこにデータセンターを運営し、どこか別の場所からそのデータセンターにダイアルインしてそれを使用することです。あなたは自分でそれを行います。 だから、あなたは知っている、それは本当に規模の経済についてのすべてです。
クラウドプロバイダーは、データセンターの場所を選択します。データセンターを見つけるのに最適な場所は、発電所のすぐ隣、特に安価な発電所のすぐ隣です。 そのため、北にある1つの発電所は、たまたま水力発電かそのようなものです。 通常は一番安いですよね？ 実際にそこにデータセンターを見つけることができ、より簡単になります。 そのような場所で人を雇う方が、ニューヨークやサンフランシスコの中心部よりも安くなります。 空調と電力に関して施設全体を標準化できます。 それは、建物全体を配ることができることを意味し、クラウドオペレータがまさにそれを行うため、多くの節約になります。 ネットワークハードウェアで標準化し、使用するコンピューターハードウェア（通常は汎用のx86ボード）で標準化します。多くの場合、それらは自分で組み立てます。 そのため、実際には全体を構築している人もいます。 彼らは実際にそれを採用する費用がかからないことを意味するので、彼らができるAmazonソフトウェアを使用します。 それらはすべてのソフトウェアで標準化されます。 そのため、一度にアップグレードする場合を除き、何もアップグレードしません。 彼らはサポートを組織します。 そのため、彼らは独自のサポート施設を持っている多くの異なるプロバイダーにサポートを支払っています。 彼らは、あなたがその種のサービスを実行するよりも多く実行されるという意味で、スケールアップおよびスケールアウト機能を持ち、ほとんどのデータセンターができないために使用を監視します一種の標準化されたサービスのみを実行していますが、ほとんどのデータセンターは一連のすべてを実行しています。 そして、それこそがクラウドの本質であり、特定の方法で、特定のアプリケーションに興味があるかどうかを定義することができます。 ですから、私のおおまかな目安は、規模の経済が可能であれば、クラウドが遅かれ早かれ引き継ぐということです。 しかし、革新性と柔軟性、そしてあなたが自分で行っている非常に具体的なことは本当にできません。 クラウドは常に2番目に優れています。
はい。 それをエリックに、またはギルバートに渡します。
Eric Kavanagh：わかりました、ギルバート、ここでWebExの鍵をお伝えします。 待機する。 そのスライドの任意の場所をクリックして、キーボードの下矢印を使用します。
Gilbert Van Cutsem：私は自分がコントロールしていると思います。
エリック・カバナ：あなたがコントロールしています。
ギルバートヴァンカッセム：わかりました。 さあ行こう。 雲の必須条件-空は限界です、それは都市伝説ですか、それについてどう思いますか？ これらはほんの数話であり、考慮すべき事項です。
まず、「何」の面から、皆さんが知っているように、誰もがこれを疑っているとは思いません。 ソフトウェアが実際に死ぬことはなく、単にクラウドに移行するだけなので、SaaS化は定着しています。 前の版でこれを言ったと思う。 まあ、エリックは前の版で私に言った。 そして、私は明らかな理由、そしてこれもある意味でロビンに戻ると思います、物事の企業側では、企業のタイムラインは非常に簡単だからです。 CMOは常にすべてを必要とし、彼は今それを必要としています。 だから、彼はすべて市場投入までの時間です。 とても悲しいことですが、彼にとってある意味でそれは良い言い訳です。 ただし、CIOはSaaSとクラウドについて少し緊張しています。なぜなら、全体的な弾力性の問題は、上昇するものも低下する必要があることを意味しているからです。 スケールアウトするだけでなく、スケールバックする準備ができている必要があります。 それで、彼はそれについて少し緊張しています。 CFOは緊張しておらず、いつもよりも多くはありませんが、彼は「ねえ、これは…どれだけ私たちを引き戻すのでしょうか？」 ご存知のように、悪名高い設備投資対OPEXの議論です。 かなり古いですが、この世界では非常に重要です。 そして、最後に重要なことはもちろん、CEOです。 彼は、「ああ！リスク軽減！みんな、みんな興奮しているが、準備はいいか？」 なぜなら、リスクは彼が考えていることだからです。
だから、リスクは何ですか？ ちょっと考えてみますか？ 私たちはここでソートリーダーシップを扱っていますが、未完成の道のりです。これは、すべてかなり新しいものであり、かなり最近のものだからです。 考えてみれば、実際には多くのデータポイントはありません。 それで、リスクの面でも、オンボーディングに対処する必要があります。同意書に署名する人は、「はい、それが私たちの望みであり、進むべき道です」とサインしますが、それでは十分じゃない。 あなたは知っている、あなたは人々を乗せなければならない、そしてそれ、映画を覚えている？ 翻訳に戻りましょう。それは、オンボーディングとは何かということです。 そして、ロビンがちょうど言ったように、オンプレミスは必ずしもすぐになくなるわけではありません。 したがって、両方の世界を統合する必要があります。 ハイブリッドの世界です。 それで、どうやってそれをやるの？ 80-20、80-20ルールのパレートです、大丈夫ですか？ それで十分ですか？ そして、システムを接続するときにゴミが入ります。 それは大丈夫ですか？ 耐久性はありますか？ あなたは知っている、あなたは移行するつもりだ、あなたはあなたの企業をルートシステムにマップするつもりだから、どうやってそれをするつもりなのか？ 最後に、私が非常に重要だと思うものはマルチテナントアーキテクチャです。つまり、自分のデータのデータプライバシー（「自分のデータを所有する」と呼ばれることもあります）は非常に重要になります。 同じシステムを使用している100人のユーザー、1つのデータベースがシステムの下にあり、誰が私のデータを見るのでしょうか？ 私だけですよね？ それについて絶対に確信していますか？ データのプライバシー、データのセキュリティは専門家を支援します。 あなたがCIOである場合、情報を担当しているため、「I」がCIOに返されます。 あなたがCIOである場合、それはかなり興味深いです。
それでは、「なぜ」について少し話しましょう。 ですから、これらすべての戦略的意図は非常に単純です。 あなたが加入者である場合、市場の圧力があります。 あなたがプロバイダーである場合、競争圧力があります。 ピアがある場合、ピアのプレッシャーがあります。 あなたが加入者なら、それはただの市場心理学です。 誰もがクラウド、SaaS、またはクラウドSaaSと呼ばれるものに行きたいと思っています。私たちは皆、そこに行きたいと思っています。 そしてその理由は通常金銭的です。 それは明らかな理由ですが、財政面について考えると、私は請求書対予算のパラドックスと呼ばれるものに入ります。 サブスクリプション、食べ放題のシステム、月額50ドル、月額500ドル、またはそのようなものに行きますか、それとも実際に使用した分だけ支払うように使用量を夢見ますか？ それで、それはどのように機能しますか？ これらすべてを測定しますか？ それはおそらくすぐには起こらないでしょう。 そのため、最終的にはハイブリッドメカニズムになります。つまり、月に200を支払いますが、余分な消費分を支払う必要があるので、場合によっては500を支払います。 リテーナープラス、おそらく私の考えでは、今後の道を行くでしょう。
しかし、私は広い前線に隠された意図を呼ぶものもあります、そして、あなたは知っていると思います、これは絶対に本当です。 制御の変更、CIO対CMO、パワーシフト、またはCMO間の権力闘争、「すべてが欲しい、今すぐ欲しい」、そして「おい、これがすべてだ」と言うCIO 20年前はすべてハードウェアシステムでしたが、10年前はアプリケーションでしたが、今日はデータについてです。私はCIOであるため、情報です。私。私はコントロールしています。」 だから、それは一種の権力シフトまたは権力闘争であり、CMOとCIOの2つの間で今起こっていると思います。
したがって、結局のところ、これは非常に若く、イノベーターのタイプの環境にいるのか、アーリーアダプターのタイプの環境にいるのか、誰も本当に知りません。 私たちはアーリーアダプタータイプの環境にいると思います。アーリーアダプターではなく、アーリーアダプターです。 それで、顧客、エンドユーザー、加入者にとって、これはCMOが有利なスタートを望んでいるので、有利なスタートを切ることです。 そのため、収益の減少と呼ばれるものに終わらないことが重要です。 有利なスタートは、収益の減少につながる可能性があります。 そのため、単一障害点が問題にならず、データセキュリティが尊重されることを確認できる当事者を、知って、見つけて、信頼することが非常に重要です。 そのため、かなりの変更管理が必要になります。 そして、最終的には、ほぼ完了しました。これが最後のスライドです。これをどのように行うのでしょうか。 クラウドへの移行、SaaSへの移行はどのように行われますか？ さて、次の2つのことを行うことで、注意を払うこと-プロビジョニング-本当に重要であり、オンボーディングであることがさらに重要です。
エリック・カバナ：わかった…
Gilbert Van Cutsem：その場合、空は限界です。 ありがとうございました。
エリック・カバナ：うん。 すごく良かった。 私は非常に挑発的なアイデアが好きでした、あなたがちょっとすべてを壊した方法が好きです。 それは理にかなっていると思います。 それでは、Ashishの最初のスライドを押して、WebExにキーを渡します。Ashishです。 さあ、どうぞ そのスライドの任意の場所をクリックして、キーボードの下矢印を使用します。 行くぞ
Ashish Suchoo：なるほど。 ありがとう、エリック。 こんにちは、Ashishです。Quboleについてお話しします。 そもそも、Quboleは基本的に、ビッグデータをサービスプラットフォームとして提供します。 これは、AmazonクラウドとGoogleクラウドでホストされるクラウドベースのプラットフォームであり、Hadoop、Hive、Prestoなどのテクノロジーを提供します。ビッグデータインフラストラクチャの世界での混乱のすべて、または実際にこのインフラストラクチャを運用することから抜け出し、実際にデータとデータに対して実行したい変換にもっと焦点を合わせます。 だから、それがQuboleのすべてです。
有形のメリットという点では、Quboleについての1つの考え方は、もちろん、Hadoopを中心に構築されたビッグデータ分析とビッグデータ統合のためのターンキー、セルフサービスプラットフォームですが、基本的には、それが何をするかということですHadoop、Hive、Presto、Spark、Chartlyなどのすべてのビッグデータエンジンについては、クラウドのすべての利点をこれらのビッグデータエンジンにもたらし、いくつかの主要なマニフェストはクラウドの視点は、インフラストラクチャを適応させることであり、適応させることにより、これらのエンジンのいずれかで実行されるワークロードに俊敏性と柔軟性の両方を持たせることを意味します。また、これらのエンジンは、ご存じのとおり、Quboleは、開発や開発者指向のタスクだけでなく、これらの特定のテクノロジーを使用できるインターフェイスを提供しますが、他のデータアナリストでさえ、これらのテクノロジーの利点をセルフサービスで利用できるようになります インターフェース。
これに関連して、ウェビナー、ウェビナー、たくさんあります。これは、Quboleがビッグデータにもたらすクラウドのメリットについての私たちの見方の1つです。 したがって、Hadoopなどの実行方法とオンプレミス設定でのワークロードを比較するだけで、オンプレミス設定で常に静的クラスターの観点で考えている場合、クラスターの場合、ピーク時の使用量に合わせてサイズを調整し、そこに保持してから、変更する必要がある場合は、調達、展開、テストなどのプロセス全体を実行する必要があります。 完全にオンデマンドでクラスターを作成することにより、クラスターは完全に弾力性があり、クラウドから保存されたオブジェクトを使用して実際にデータを保存し、クラスターが起動します。そして、あなたが知っているように、生成される需要に基づいて起動しますユーザーと彼らは需要がなくなると消えます。 そのため、このインフラストラクチャは、ワークロードに対してより機敏で柔軟で適応性があります。
柔軟性の別の例として、今日、特定のワークロードを念頭に置いて、ここで静的クラスターを作成した可能性があります。ワークロードが変更され、インフラストラクチャをアップグレードする必要がある場合は、マシンにさらにメモリが必要になる可能性がありますそしてそのようなもの。 繰り返しますが、たとえば、Quboleを使用してクラウド上でこれを行うと、それが簡単になります。 オンプレミスのHadoopを待たなければならなかった数週間とは対照的に、新しい種類のマシンをいつでもレンタルでき、クラスター、100ノードクラスターを数分で稼働させることができます。
Quboleがオンプレミスと差別化するもう1つの重要な点は、Quboleが本質的にサービス提供物であるため、サービスを統合するために必要なすべてのツールとインフラストラクチャである必要がないことです…オンプレミスのどこでも、主にソフトウェアを使用し、自分で実行し、それを自分で統合し、それらのすべての利点を実行する必要があります。SaaSモデルのすべての利点は、あなたが知っている方法ですQuboleは、自分でオンプレミスでHadoopを実行するのではなく、ビッグデータを提供します。
このスライドは、一般的にアーキテクチャをカバーしています。 もちろん、私たちはクラウドに基づいており、クラウド内のオブジェクト、Googleクラウド、Google Compute EngineまたはAmazon Web Servicesにデータを保存しています。 私たちはすべてのHadoopエコシステムプロジェクトを取り上げ、その周りで、自動スケーリングと自己管理に関する主要なIPを開発し、クラウドインフラストラクチャがそうであるように、クラウドでこれらのコンポーネントテクノロジーが本当にうまく機能するように多くのクラウド最適化を行いましたベアメタル上で実行するだけでなく、データをこのプラットフォームに出し入れできるようにするためのデータコネクタの束とはまったく異なります。 クラウドプラットフォームを比較することで、それが可能になります。これが重要です。重要な機能は、すべてのセルフサービスを作成する方法です。これを実行している間、非常に大きな操作上のフットプリントはありませんが、アナリスト向けのツールであるか、データガバナンスツールであるか、テンプレートツールであるかなど、データワークベンチと結び付けて、開発者だけでなく、他のビジネスユーザーや企業にもこの技術の利点をもたらすことができます。 そしてもちろん、このクラウドプラットフォームは、利用ツールやTableauだけでなく、Redshiftやなどなど。
現在、このサービスはかなり大規模に実行されており、実際には毎月40ペタバイト近くのデータをクライアントベースで処理しています。 クラスターのサイズは10ノードクラスターから1500ノードクラスターまでさまざまであり、処理可能な規模の範囲で、おおむね私の知る限りでは最大規模のクラスターを実行します。 Hadoopに関する限りクラウド上のクラスターであり、クラスター全体で1か月で約250, 000台の仮想マシンを処理します。 私たちのモデルはオンデマンドのクラスターであり、運用ワークロードの削減や改善などの点で大きなメリットがあることを忘れないでください。
最後になりますが、これは、Quboleがさまざまな企業にどのように変革をもたらしてきたかのほんの一例です。 クライアントの一例です。 たとえば、既にクラウド上にあり、クラウド上でElastic MapReduceを実行しており、そこでのデータ使用量はかなり制限されていました。 彼らには、その技術を使用できる30人ほどのユーザーがいるでしょう。 Quboleを使用することで、ビッグデータのユースケースの拡大を見た社内の200以上のユーザーにそれを拡大することができ、アジャイルビッグデータプラットフォームの定義と呼ばれるものをもたらしました。多くの分析ワークロードの中心になっています。
締めくくりとして、これはQuboleの簡単な入門書でした。 基本的に、私たちのビジョンは、ビッグデータを中心に企業をより機敏にする方法であり、本質的には、クラウドの利点を活用し、Hadoopのビッグデータテクノロジーを活用して、クライアントがアジリティの利点と利点を活用できるようにすることですクラウド上でのセルフサービスの性質の柔軟性とそれらの利点により、データニーズにより効果的になります。 そこで、私はそこで立ち止まってエリックに引き渡します。
エリック・カバナ：わかった。 それは素晴らしいように聞こえます。今、CloudantのMike Millerに引き渡します。 マイク、私は今あなたに鍵を渡している。 スライドをクリックするだけです。 奪って
マイク・ミラー：鍵を持っているようだ。 だから、謝ります。 私は失った…私はプレゼンテーションでいくつかのフォントを出荷するのを忘れたと思う。 それで、うまくいけば、それを過ぎて見て、それが美しいと想像できます。 しかし、ええ、これは楽しいです。 私はここに長いリストを持っています。挑発的なことは、私がパネルであなたに戻りたいと書き留めていると書きました。 それで、私はこれをすぐに通過しようとします。
それで、Cloudantから始めます。 Cloudantは、サービスとしてのデータベースであり、クラウドプロバイダーであり、実際、新しいロゴさえありません。 IBMに買収されたのはそれほど前のことではありません。 ですから、私たちは…私たちのサービスについてお話します。特に、以前のスピーカーとはかなり異なる方法でユーザーと顧客をアジャイルにすることに焦点を当てます。
Cloudantは、データベースをサービスとして提供し、その他のデータ関連サービスをアプリケーションを構築する人々に提供します。 したがって、私たちは開発者と直接関わり、以前にAshishから聞いた分析とは対照的に、運用データまたはOLTPデータに焦点を当てています。 そして、本当に重要なのは、Cloudantの価値全体です。これは、ユーザーがより多くのことを行えるように分解できるため、より多くのアプリを構築し、成長し、より眠ることができます。 それらについては少し詳しく説明しますが、ここでの一般的な考え方は、ユーザーであれば、企業で、新しいアプリケーションを作成し、既存のアプリケーションまたはWebに機能を追加するということです。モバイルスタートアップの場合、コアコンピテンシーに集中する必要があります。 そして、以前は、おそらく最大10年前まで、ITは、競争上の優位性となるように、データベースをうまく運用していても、競合他社、申し訳ありませんが、競合による損害を際立たせていました。 あの日が終わってほっとした！ ですから、私たちが本当にユーザーと協力しようとするのは、マーケティングまでの時間を短縮し、拡張性を高めるという考えに合わせて、モジュラーで再利用可能な複合サービスの使用をユーザーに促すことです。 そして、ここでの全体的な考えは、クラウドは単にユーザーに押し付けられる新しいものではなく、本当に市場であるということです…人々がアプリケーションを構築し、アプリケーションを消費し、彼らが実行しているデバイスのために、それは市場の進化ですまた、データの規模は過去5〜10年で大幅に変化します。 それは、アプリを構築するだけでなく、そのデータと分析ワークロードをオフラインで処理するための既存のアプリケーションアーキテクチャに大きなストレスを与えています。 そして、それは機会の全体的な流れを開きます。
ですから、Cloudantはサービスとしての分散データベースであり、最初からモバイル戦略を搭載して出荷されたという当初はユニークだったと思います。これについて詳しく説明しますが、アイデアは今、アプリケーションを書くことです、単一のプラットフォーム用に作成しているわけではありませんか？ あなたは私がクラウドでペタバイト規模で実行できるもののために書いています、それはデスクトップまたはブラウザでスムーズに実行できなければならず、私たちはもっと多くのものを見て、モバイルデバイスで実行する必要がありますまたは半接続デバイスまたはウェアラブルデバイス、またはIOTと呼ばれるもの。 And so, I think that, you know, applications that can deal well and leverage those different clients are incredibly competitive in the market and what we try to do is make it simple for people to single API in the single programming model to write, to handle data in all of those different devices that have vastly different scale. 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. どう思いますか？
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. 良い。 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. 絶対に。 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. うん。 問題ない。 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. うん。 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. 知りません。 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. それは非常に良い質問です。 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. 良い。 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. すごい！ 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. 気を付けて。 バイバイ。
