Eric Kavanagh: signore e signori, ciao e bentornati di nuovo a TechWise. Mi chiamo Eric Kavanagh. Sarò il tuo moderatore per l'episodio 3. Questo è un nuovo spettacolo che abbiamo progettato con i nostri amici di Techopedia, un sito molto interessante che ovviamente si concentra sulla tecnologia e, ovviamente, qui a The Bloor Group, ci concentriamo piuttosto sull'impresa tecnologia. Pertanto, i software aziendali di tutti i tipi e l'intero formato TechWise sono stati progettati per offrire ai nostri partecipanti una visione davvero approfondita di uno spazio specifico. Quindi, ad esempio, abbiamo fatto Hadoop, abbiamo fatto analisi nell'ultimo show e in questo show particolare stiamo parlando del cloud.
Quindi, si chiama "The Cloud Imperative - What, Where, When and How". Oggi parleremo con un paio di analisti e poi con tre venditori. Quindi, Qubole, Cloudant e Attunity sono gli sponsor dello show di oggi. Un grande grazie per quelle persone per il loro tempo e la loro attenzione oggi e un grande ringraziamento, ovviamente, a tutti voi là fuori. E tieni presente che, in quanto partecipanti a questi spettacoli, svolgi un ruolo significativo. Vogliamo che tu faccia domande, ti coinvolga, diventi interattivo, facci sapere cosa ne pensi perché ovviamente, lo scopo dello spettacolo qui è di aiutarti a capire cosa sta succedendo nel mondo del cloud computing.
The Cloud Imperative Deck
Quindi, andiamo avanti. Primo ospite, il tuo ospite lassù, Eric Kavanagh, sono io e poi abbiamo il dottor Robin Bloor che chiama da un aeroporto, infatti e anche il nostro buon amico Gilbert, Gilbert Van Cutsem, un analista indipendente, condividerà alcuni pensieri con te. Quindi sentiremo Ashish Thusoo, CEO e co-fondatore di Qubole. Avremo notizie da Mike Miller, capo scienziato di Cloudant e infine da Lawrence Schwartz, vicepresidente del marketing di Attunity. Quindi, abbiamo raccolto un sacco di contenuti per te oggi.
Quindi, il cloud - editto dall'alto - questo è un concetto che mi è venuto in mente l'altro giorno quando ci pensavo. Al giorno d'oggi, il cloud computing è semplicemente enorme. Voglio dire, è davvero abbastanza affascinante guardare l'evoluzione di queste cose e uno degli esempi che faccio spesso è nella stessa tecnologia di webcasting. Naturalmente, quelli di voi che hanno chiamato in anticipo hanno sentito alcune interessanti sfide tecniche. Questo è un problema con il cloud è che cambia, i formati cambiano, gli standard cambiano, le interfacce cambiano e talvolta quando provi a collegare due aree diverse insieme, ottieni qualche difficoltà, ottieni qualche problema. Quindi, questa è in realtà una delle cose di cui preoccuparsi con il cloud computing. Fai attenzione all'architettura! Puoi vederlo all'ultimo punto.
Una delle cose che facciamo, proprio come una nota a margine qui, per il nostro webcast, abbiamo un fornitore di conferenze telefoniche separato. Quindi usiamo WebEx. Non usiamo l'audio WebEx perché francamente, una volta abbiamo usato l'audio WebEx anni fa e si è schiantato e bruciato in un modo molto spiacevole. Pertanto, non siamo disposti a correre nuovamente quel rischio. Quindi, utilizziamo la nostra società di registrazione audio chiamata Arkadin come un dato di fatto e mettiamo insieme, in tempo reale, tutte queste diverse soluzioni. E l'idea è che potremmo quindi inviarti un'e-mail con un'applicazione di posta elettronica separata con le diapositive nel caso, ad esempio, WebEx si fosse arrestato in modo anomalo, ti diciamo a tutti di collegarti, ti invieremmo via e-mail le diapositive e ne passeremmo di più o meno senza il tipo di ambienti WebEx. Quindi, il modo in cui puoi aggirare questo tipo di problemi, ma questi tipi di problemi sono ovunque.
Tuttavia, ci sono molti vantaggi nel cloud. Ovviamente, è un basso ostacolo all'ingresso, puoi vedere che il figlio del cloud computing è ovviamente salesforce.com, che ovviamente ha rivoluzionato il business, in particolare l'automazione della forza vendita. Ma poi hai cose come Marketo e iContact e Constant Contact e Sailthru e, bontà gentile, in termini di marketing e automazione delle vendite, ci sono tonnellate di strumenti, ma non è tutto. Le risorse umane stanno arrivando a tutto il gioco cloud, l'analisi è nel gioco cloud. Guarda quella società poco conosciuta là fuori Amazon Web Services, cosa stanno facendo con il cloud computing - è semplicemente enorme. E l'altro giorno ho sentito una grande citazione di un ragazzo che lavora molto con David, che ora è alla Cisco, infatti, la società che ha acquistato WebEx. Non sono sicuro che abbiano investito tanto quanto vorrei che avessero in WebEx, ma non è proprio una mia decisione, vero? Ma è in Cisco in questi giorni e ha avuto una citazione molto divertente, solo pithy, e cioè "non c'è una nuvola, ci sono molte nuvole", ed è esattamente giusto. Ci sono molte nuvole là fuori. In effetti, ogni fornitore di cloud è il proprio cloud. Quindi, una delle sfide in questi giorni è connettere il cloud, giusto? Se sei una forza vendita, non sarebbe bello connettersi direttamente a iContact e al Constant Contact e a LinkedIn, ad esempio, e forse a Twitter e ad altri ambienti, altri cloud là fuori hanno semplicemente risolto insieme soluzioni aziendali che hanno senso per te e la tua compagnia.
Quindi, questi sono alcuni problemi da tenere a mente, ma il cloud è qui per rimanere. Sappi solo che a questo proposito, il software on-premise è qui per rimanere. Quindi, cosa dobbiamo capire nell'impresa o anche nelle piccole e medie imprese, come definisci la tua architettura e la mantieni in modo tale da poter sfruttare il cloud senza creare un gigante altrove al di fuori del tuo controllo? Quindi, ovviamente, l'intero settore del data warehousing si è evoluto attorno alla necessità di consolidare le informazioni critiche al fine di analizzare tali informazioni e prendere decisioni migliori.
Bene, ora Amazon Web Services ha Redshift. Questo è uno dei più grandi webcast che abbiamo mai fatto con Redshift. È un grosso problema. Stanno cambiando le dinamiche, stanno cambiando le strutture dei prezzi. Puoi vedere come i tuoi prezzi scendono sulle tradizionali licenze software aziendali in parte a causa del cloud computing e in parte perché queste persone stanno abbassando il prezzo, mettendo sotto pressione il prezzo. Quindi, questa è una buona notizia per gli utenti finali. È qualcosa da tenere a mente sicuramente per chiunque stia cercando di utilizzare alcune di queste tecnologie. Quindi, è qualcosa da tenere a mente e ne parleremo oggi nello show.
Quindi, l'analista Dr. Robin Bloor sarà il nostro primo analista per la giornata. Quindi, andrò avanti e spingerò la sua prima diapositiva e gli consegnerò le chiavi. Robin, penso che tu sia qui da qualche parte, eccoti. E con ciò lo consegnerò e il pavimento è tuo!
Dr. Robin Bloor: Okay, Eric. Grazie per questa presentazione. Mi sono imbattuto … un paio di giorni fa, mi sono imbattuto in un sondaggio tra i consumatori, in realtà, che ha posto la domanda: pensi che il tempo tempestoso interferisca con il cloud computing? E oltre il 50 percento di loro ha detto di sì. Ho pensato di farti sapere che non è così, se sei uno di quelli che ci credono. E poi, è un po 'come credere che, sai, quando hai la neve in televisione è perché fuori nevica.
Il cloud, sai, una delle cose è che è un po 'importante, se vuoi, un semplice dettaglio del cloud è che il cloud è in realtà un data center in un modo o nell'altro, o qualsiasi particolare servizio cloud è un data center. L'unica cosa è che è un data center diverso rispetto al cloud tradizionale. Quindi, avrei parlato in una panoramica del cloud in modo che, come backup, entrassi in maggiori dettagli sull'uso del cloud perché non ha senso coprire lo stesso terreno.
Quindi, il primo tipo di punto che vorrei sottolineare è che il cloud è un servizio, sai? E una delle cose che sta realmente accadendo a causa del cloud computing è che c'è un … beh, chiamo la morte dei marchi, un'intera serie di marchi di software aveva un potere terribile e continua ad avere poteri nel computing aziendale. Una volta arrivato sul cloud, non hanno più molto potere, sai? Quando acquisti un servizio cloud, ti preoccupi dell'applicazione, ovviamente, ti preoccupi del livello di servizio che il cloud ti darà, non vuoi che il servizio cloud fallisca frequentemente, ti preoccupi dei costi di utilizzo e ti preoccupi di questi cose perché questo è un servizio, ma ciò che non ti interessa più è che non ti interessa in particolare l'hardware su cui è in esecuzione, non ti importa quale sia la tecnologia di rete, non ti importa quale sia il sistema operativo è in esecuzione è, non ti interessa quali siano i file system, non ti importa nemmeno quale sia il database e che sia effettivamente utilizzato in modo specifico da qualsiasi dato servizio di database dal cloud, sai? E l'impatto di ciò in un certo senso è che il cloud è un sacco di marchi di software che non hanno alcun valore reale nel cloud perché, sai, vai nel cloud in un modo o nell'altro per qualcosa che è un servizio e non più un Prodotto. Quindi, ho pensato di poter fare un paio di diapositive di motivi per non usare il cloud, sai, e questi sono tutti, se ti piace, sai, sanguinosamente semplici, ovvi motivi, ma qualcuno ha dovuto dichiararli, quindi, io pensavo che lo avrei fatto.
Quindi, ragioni per me non … non usare il cloud - se non sono in grado di fornire il tipo di dati e la governance dei processi che li desideri, sai, allora semplicemente non soddisfa i tuoi criteri. Se non riescono a darti le prestazioni che desideri, non soddisfano i criteri. Se il cloud ti dà la flessibilità in termini di come puoi spostare le cose in giro, allora non soddisferà un criterio. Queste sono solo ovvie ragioni per cui particolari servizi cloud non sarebbero adatti a un sacco di gente là fuori che fare informatica aziendale.
Potresti non farlo perché puoi farlo più economico. Il cloud non è sempre l'opzione più economica. Alcune persone sembrano pensare perché spesso è un'opzione economica, sarà sempre più economica, non è sempre più economica. E l'altra cosa è che se stai prendendo un'applicazione da un cloud, non si integra bene con quello che stai facendo, quindi probabilmente non andrai avanti con esso e quelli sono, sai, ragioni per voltare le spalle .
Ecco i motivi per adottare. Sai, una delle cose che puoi fare nel cloud, praticamente a prova di proiettile, è l'attività di prototipazione. Se anche tu puoi prototipare nel cloud e implementarlo nel data center, è del tutto fattibile e ci sono moltissime persone che lo fanno. Puoi caricare il lavoro dal data center con applicazioni non critiche perché, probabilmente, sarai in grado di trovare un qualche tipo di servizio cloud che soddisfi il tuo livello di servizio a cose non critiche. E puoi caricare applicazioni specifiche come salesforce.com e offerte simili a quelle, sai, le applicazioni standard. Ognuno ha una capacità in quell'area e il campo non è specializzato e, sai, il tradizionale … tutto ciò che è disponibile nel cloud sarà probabilmente quello con cui vai.
Quindi, l'ultima cosa che volevo dire, è una cosa abbastanza interessante, davvero, quando si cerca effettivamente il cloud, un modo di capire è proprio come una serie di economie di scala. Il punto è che, sai, gestire un data center là fuori e si sta per connettersi a quel data center da qualche parte o altro e utilizzarlo e quindi, sarebbe meglio, sarebbe meglio nel più economico che se lo fai da solo. Quindi, sai, si tratta davvero di economie di scala.
I fornitori di cloud, scelgono la posizione del data center e il posto migliore per individuare il data center è proprio accanto a una centrale elettrica, e in particolare proprio accanto a una centrale elettrica economica. Quindi, una centrale elettrica a nord che sembra essere idroelettrica o qualcosa del genere. Normalmente è il più economico, sai? Puoi effettivamente localizzare il data center lì e troverai che è più facile. È meno costoso assumere persone in tali luoghi rispetto al centro di New York o San Francisco. È possibile standardizzare l'intera struttura in termini di aria condizionata e potenza. Ciò ti farà risparmiare molto perché significa, sai, che puoi distribuire un intero edificio e questo è esattamente ciò che fanno tutti gli operatori cloud. Si standardizzano sull'hardware di rete, si standardizzano sull'hardware del computer che usano, normalmente schede x86 di prodotti, spesso li assemblano da soli. Quindi, alcuni stanno addirittura costruendo il tutto. Utilizzeranno il software Amazon che possono perché in realtà non comporta alcun costo per adottarlo. Si standardizzeranno in tutto il software. Quindi, non aggiorneranno mai nulla tranne che per aggiornare tutto in una volta. Organizzeranno il supporto. Quindi, pagheranno il supporto a una moltitudine di diversi fornitori che hanno solo la propria struttura di supporto. Avranno, scalabilità e ridimensionamento nel senso che funzioneranno più di quanto tu non faresti mai quel tipo di servizio e monitoreranno il loro utilizzo in un modo che la maggior parte dei data center non può perché stanno eseguendo un solo servizio standardizzato, ma la maggior parte dei data center esegue una serie di cose. Ed è proprio questo il cloud, in realtà, e che in un certo modo può definire se ti interessa o se non lo è per una particolare applicazione. Quindi, sai, il mio tipo di regola empirica è che laddove sono possibili economie di scala, prima o poi la nuvola prenderà il sopravvento. Ma il modo in cui innovazione e flessibilità e cose molto specifiche che fai tu stesso non possono davvero. La nuvola sarà sempre la seconda migliore.
Va bene. Lascia che lo riporti a Eric o a Gilbert.
Eric Kavanagh: Okay, Gilbert, ti darò le chiavi qui sul WebEx. Pausa. Basta fare clic in un punto qualsiasi di quella diapositiva e utilizzare la freccia giù sulla tastiera.
Gilbert Van Cutsem: Penso di avere il controllo.
Eric Kavanagh: Hai il controllo.
Gilbert Van Cutsem: Va bene. Eccoci qui. L'imperativo della nuvola: il cielo è il limite, è una leggenda urbana o cosa ne penseresti? Questi sono solo alcuni discorsi e cose da considerare.
Innanzitutto, dal punto di vista del "cosa", sai, come tutti sappiamo, non credo che nessuno ne dubiti. L'identificazione SaaS è destinata a rimanere perché il software in realtà non muore mai, si sposta semplicemente sul cloud, giusto? Penso di averlo detto prima nella precedente edizione di questo. Oh no, o Eric l'ha detto per me in un'edizione precedente. E penso che la ragione ovvia, e questo risale anche a Robin, è che dal punto di vista aziendale, la cronologia aziendale è piuttosto semplice. L'OCM ha sempre bisogno di tutto e ora ne ha bisogno. Quindi, è tutto sul time to market. Così triste, è una buona scusa per questo in un certo senso per lui. Il CIO, tuttavia, è un po 'nervoso per SaaS e le nuvole perché, sai, l'intero problema dell'elasticità significa che anche ciò che sale deve scendere. Devi essere pronto per ridimensionare, ma anche per ridimensionare. Quindi, è un po 'nervoso per questo. Il CFO non è nervoso, non più del solito, ma dice "Ehi, questo è … quanto ci farà tornare indietro?" Sai, è la famigerata spesa in conto capitale contro la discussione OPEX. È piuttosto vecchio, ma è molto importante in questo mondo. E poi, ultimo ma non meno importante, è l'amministratore delegato, ovviamente. Lui dice "Oh! Mitigazione del rischio! Ragazzi, siete tutti eccitati, ma siamo pronti per questo?" Perché il rischio è ciò a cui pensa.
Quindi, qual è il rischio? Solo qualche pensiero, vero? Qui abbiamo a che fare con la leadership del pensiero, ma in un percorso incompiuto perché sono tutte cose piuttosto nuove, tutte cose piuttosto recenti. Non abbiamo molti punti dati, davvero, se ci pensate. E così, anche dal punto di vista del rischio, dobbiamo occuparci dell'on-boarding, sai, le persone che firmano accordi dicono "Sì, è quello che vogliamo, la strada da percorrere", si iscrivono, ma poi questo non è abbastanza. Sai, devi coinvolgere le persone a bordo e questo, ricordi i film? Di nuovo in traduzione, è un po 'di cosa si tratta di onboarding. E poi, come ha appena detto Robin, sai, on-prem non necessariamente scompare immediatamente. Quindi, devi integrare entrambi i mondi. È un mondo ibrido. E quindi, come lo farai? È 80-20, la regola 80-20 di Pareto, va bene? È abbastanza buono? E poi il garbage in / garbage out quando si collegano i sistemi. Va bene? È durevole? Perché, sai, hai intenzione di migrare, hai intenzione di mappare la tua azienda al sistema di root, come hai intenzione di farlo? E poi l'ultimo, che ritengo estremamente importante, sono le architetture multi-tenant, il che significa che la riservatezza dei dati sui propri dati, a volte si chiama "propri dati personali", diventa molto importante, sai? Cento persone usano lo stesso sistema, un database si trova sotto il sistema, chi vedrà i miei dati? Solo io, giusto? Ne sei assolutamente sicuro? Privacy dei dati, sicurezza dei dati aiuta gli esperti. Se sei il CIO, riporta l'io in CIO perché ora sei responsabile delle informazioni. È piuttosto interessante se sei un CIO.
Parliamo un po 'del "perché". Quindi, l'intento strategico di tutto ciò è molto, molto semplice, credo. Se sei un abbonato, c'è una pressione di mercato. Se sei un fornitore, c'è una pressione competitiva. Se hai colleghi, c'è una pressione dei pari. Se sei un abbonato, è solo la psicologia del mercato. Tutti vogliono andare sul cloud, SaaS o come lo chiami tu, cloud SaaS, tutti abbiamo bisogno e vogliamo andarci. E il motivo è di solito finanziario. Questa è la ragione ovvia, ma se pensi all'aspetto finanziario, entri in quello che io chiamo il paradosso tra bolletta e budget. Stai andando per un abbonamento, sistemi a consumazione illimitata, $ 50, $ 500 al mese o qualcosa del genere, o sogni un utilizzo basato in modo da pagare solo per quello che usi davvero? E quindi, come funzionerà, basato sull'utilizzo, basato sul consumo? Misurerai tutta quella roba? Probabilmente non accadrà subito. Quindi, finirai con un meccanismo ibrido, cioè pago 200 al mese e forse ogni tanto 500 perché devo pagare per il consumo extra. Retainer Plus, probabilmente, secondo me, sarà la strada da percorrere.
Ma c'è anche qualcosa che io chiamo l'intento nascosto sull'ampio fronte, e credo che questo sia assolutamente reale. È il cambio di controllo, è il CIO contro l'OCM, il cambiamento di potere o la lotta di potere tra l'OCM, "Voglio tutto e lo voglio ora" e il CIO, che dice "Ehi, questo è tutto sui dati, sai? 20 anni fa, mi occupavo di sistemi hardware. Dieci anni fa riguardava le applicazioni. Oggi, è tutto sui dati. E dato che io sono il CIO - informazioni - si tratta di io. Ho il controllo ". Quindi, questo è un po 'il cambiamento di potere o la lotta di potere che credo stia accadendo proprio ora tra questi due, l'OCM e il CIO.
Quindi, alla fine, è tutto così giovane che nessuno sa davvero se siamo nel tipo di ambiente innovatore o nel tipo di ambiente che adotta i primi. Credo che ci troviamo nel primo tipo di ambiente, non nella prima maggioranza, ma solo nella prima persona, ma, sai, a metà strada. Quindi, sai, per il cliente, l'utente finale, l'abbonato, si tratta di ottenere un vantaggio perché l'OCM vuole un vantaggio, giusto? Quindi è importante non finire con ciò che chiamiamo rendimenti decrescenti. Il vantaggio iniziale limitato potrebbe portare a rendimenti decrescenti. Ecco perché è estremamente importante, sai, trovare, fidarsi delle parti che possono assicurarsi che il singolo punto di errore non sia un problema e che la sicurezza dei dati sia rispettata. Quindi, richiederà un po 'di gestione del cambiamento. E così, alla fine - quasi fatto, questa è l'ultima diapositiva - come lo faremo? In che modo il passaggio al cloud, il passaggio a SaaS sarà semplice e senza soluzione di continuità? Bene, facendo due cose: prestare attenzione - approvvigionamento - davvero importante, e di bordo, ancora più importante.
Eric Kavanagh: Va bene …
Gilbert Van Cutsem: E in quel caso, il cielo è il limite. Grazie.
Eric Kavanagh: Sì. È stato perfetto. Ho adorato le idee molto provocatorie, mi piace il modo in cui hai distrutto tutto ciò. Penso che abbia molto senso. E andiamo avanti e premiamo la prima diapositiva di Ashish e ti consegnerò le chiavi del WebEx, Ashish. Ok, procedi. Basta fare clic in un punto qualsiasi di quella diapositiva e utilizzare la freccia giù sulla tastiera. Ecco qua
Ashish Thusoo: Va bene. Grazie Eric. Ciao gente, questo è Ashish e vi parlerò di Qubole. Quindi, tanto per cominciare, Qubole, essenzialmente fornisce grandi quantità di dati come piattaforma di servizio. È una piattaforma basata su cloud ospitata nel cloud Amazon e nel cloud Google e forniamo tecnologia come Hadoop, Hive, Presto e molti altri di cui parlerò, il tutto in maniera chiavi in mano in modo che i nostri clienti possano essenzialmente uscire da tutta la confusione nel mondo dell'infrastruttura dei big data o uscire dalla gestione effettiva di questa infrastruttura e concentrarsi maggiormente sui loro dati e sulle trasformazioni che vogliono fare sui loro dati. Quindi, questo è Qubole.
In termini di vantaggi tangibili, un modo di pensare a Qubole, sai, ovviamente è una piattaforma self-service chiavi in mano per l'analisi dei big data e l'integrazione dei big data costruita attorno a Hadoop, ma soprattutto, quello che fa è che tu sapete, per tutti i motori di big data come Hadoop, Hive, Presto, Spark, Chartly e così via e così via, porta tutti i vantaggi del cloud a questi motori di big data e alcuni dei principali manifesti che porta dal La prospettiva del cloud è, sai, rendere l'infrastruttura adattabile e, adattando, intendo sia agile che flessibile per i carichi di lavoro in esecuzione su uno di questi motori e rendere questi motori ancora più self-service e collaborativi nel senso che, sai, Qubole fornisce interfacce in cui puoi usare queste particolari tecnologie non solo per il tuo sviluppo o, sai, attività orientate agli sviluppatori, ma anche i tuoi altri analisti di dati possono anche iniziare a ottenere i benefici di queste tecnologie per un self-service interfaccia.
Otteniamo molte informazioni relative a questo particolare webinar, sai, questa è una delle nostre prospettive sui vantaggi del cloud che Qubole apporta ai big data. Quindi, se fai solo un confronto tra il modo in cui esegui, diciamo, Hadoop e lasci che i carichi di lavoro vengano eseguiti in un ambiente locale, in un ambiente locale, pensi sempre in termini di cluster statici, sai, aggiusti il tuo cluster, forse li dimensioni in base al tuo massimo utilizzo e li tieni lì e quindi se devi cambiarli allora devi passare attraverso un intero processo di approvvigionamento, di distribuzione, di test e così via e così via. Qubole modifica il fatto che, creando cluster completamente on demand, i nostri cluster sono completamente elastici, utilizziamo gli oggetti archiviati dal cloud per archiviare effettivamente i dati e i cluster vengono generati e, come sapete, vengono generati sulla base della domanda generata da gli utenti e vanno via quando non c'è richiesta. Quindi, ciò rende tale infrastruttura molto più agile, flessibile e adattabile ai carichi di lavoro.
Un altro esempio di flessibilità è, sai, oggi potresti aver creato i tuoi cluster statici qui, sai, con un certo carico di lavoro in mente e se i tuoi carichi di lavoro cambiano e la tua infrastruttura ora deve essere aggiornata, forse hai bisogno di più memoria sui tuoi computer e cose così. Ancora una volta, sai, farlo sul cloud tramite Qubole, ad esempio, lo rende semplice. Puoi sempre noleggiare nuovi e diversi tipi di macchine e, sai, ottenere cluster, cluster a 100 nodi attivi e funzionanti in un paio di minuti rispetto alle settimane che hai dovuto aspettare per Hadoop on-prem.
L'altra cosa fondamentale in cui Qubole si differenzia da on-prem è che Qubole è essenzialmente, come offerta di servizio, quindi tutti gli strumenti e l'infrastruttura di cui hai bisogno per integrare il servizio, non devi … ovunque sia on-prem, sai, è principalmente che prendi il software, devi eseguirlo da solo, devi integrarlo da solo e fare tutti quei vantaggi, tutti i vantaggi del modello SaaS sono un indizio, sai, come Qubole offre grandi quantità di dati invece di eseguire Hadoop on-prem da solo.
Questa diapositiva in genere copre la nostra architettura. Naturalmente, siamo basati sul cloud, archiviamo i nostri dati su oggetti nel cloud nel cloud, nel cloud di Google e Google Compute Engine o Amazon Web Services. Prendiamo tutti i progetti dell'ecosistema Hadoop e attorno a ciò, abbiamo sviluppato IP chiave per il ridimensionamento automatico e l'autogestione, abbiamo fatto molte ottimizzazioni del cloud per far funzionare queste tecnologie dei componenti davvero bene nel cloud come, sai, l'infrastruttura cloud è molto diverso dal solo eseguire cose su bare metal e un sacco di connettori di dati per consentire ai dati di essere spostati dentro e fuori da questa piattaforma. Quindi, ciò mette a confronto la piattaforma cloud e consente che, sai, questa sia una chiave … la caratteristica chiave che c'è è come rendere tutto il self service in modo da non dover avere un forte … don durante l'implementazione questo ha un'impronta operativa molto grande, ma leghiamo questo insieme al nostro workbench di dati se si tratta di strumenti per gli analisti, se si tratta di strumenti di governance dei dati, se si tratta di strumenti di template, e così via e così via in modo che tu può portare i vantaggi di questa tecnologia, non solo agli sviluppatori, ma anche ad altri utenti aziendali e alle aziende. E, naturalmente, associamo anche questa piattaforma cloud a strumenti che voi gente potreste già utilizzare sia che questi siano, sapete, strumenti di utilizzo o solo Tableau o che stiano usando, sapete, più tipi di prodotti di data warehousing come Redshift e Così via.
Oggi il servizio è in esecuzione su larga scala, in realtà elaboriamo quasi 40 petabyte di dati ogni mese nella nostra base di clienti. I nostri cluster variano in dimensioni da cluster a 10 nodi a cluster a 1500 nodi e, sapete, in termini di intervallo di scala che possiamo elaborare e in linea di massima, per quanto ne so, eseguiamo probabilmente alcuni dei più grandi cluster sul cloud per quanto riguarda Hadoop e processiamo circa 250.000 macchine virtuali in un solo mese tra i nostri cluster. Ricorda, il nostro modello è cluster su richiesta, che ha enormi vantaggi in termini di riduzione dei carichi di lavoro operativi e di miglioramento del tuo e così via.
Infine, sai, uno dei nostri, sai, questo è solo un esempio di come Qubole è stato trasformativo per varie aziende. è un esempio del nostro cliente. Erano già sul cloud, stavano eseguendo Elastic MapReduce sul cloud, ad esempio, e l'utilizzo dei dati era piuttosto limitato. Avrebbero circa 30 utenti dispari che potrebbero usare quella tecnologia. Con Qubole, sono stati in grado di estenderlo a più di 200 utenti dispari nell'azienda che hanno visto l'espansione di casi di utilizzo di big data e ha davvero portato, sai, ciò che chiamiamo definizione di una piattaforma di big data agile e che è diventato davvero centrale per molti dei loro carichi di lavoro di analisi.
Quindi, solo per chiudere, sai, quello è stato un breve primer su Qubole. Fondamentalmente, la nostra visione è come rendere le aziende molto più agili nei confronti dei big data ed essenzialmente, sfruttiamo i vantaggi del cloud e portiamo loro le tecnologie dei big data attorno a Hadoop in modo che i nostri clienti possano sfruttare quei vantaggi di agilità e quei benefici di flessibilità e quei vantaggi della natura self-service sul cloud per diventare molto più efficaci per le loro esigenze di dati. Quindi, mi fermerò lì e lo restituirò a Eric.
Eric Kavanagh: Va bene. Sembra fantastico e ora lo consegnerò a Mike Miller di Cloudant. Mike, ti sto passando le chiavi adesso. Basta fare clic sulla diapositiva, ecco qui. Portalo via.
Mike Miller: Sembra che io abbia le chiavi. Quindi, mi scuserò. Ho perso … Penso di aver dimenticato di spedire alcuni caratteri con la mia presentazione. Quindi, spero che tu possa guardare oltre e immaginare che sia bello. Ma sì, è divertente. Ho una lunga lista qui, cose provocatorie che ho sentito di aver scritto che sono ansioso di tornare da te nel pannello. Quindi, proverò a superarlo rapidamente.
Quindi, inizierò da Cloudant. Cloudant è un database come servizio, il nostro provider cloud e in realtà non ho nemmeno il nuovo logo. Siamo stati acquisiti da IBM non molto tempo fa. E così, stiamo … parlerò del nostro servizio e mi concentrerò in particolare sul tentativo di rendere agili i nostri utenti e clienti in un modo abbastanza diverso rispetto al precedente oratore.
Cloudant fornisce database come servizio e altri servizi relativi ai dati per le persone che creano applicazioni. Quindi, ci impegniamo direttamente con gli sviluppatori e ci concentriamo su dati operativi o OLTP in contrasto con le analisi che abbiamo ascoltato in precedenza da Ashish. E il punto qui è davvero, l'intero valore di Cloudant, che può essere scomposto nell'aiutare i nostri utenti a fare di più e quindi creare più app, crescere di più e dormire di più. Ne parlerò in dettaglio, ma l'idea generale qui è che se sei un utente, sai, sei in un'azienda, stai costruendo una nuova applicazione, aggiungendo una funzionalità all'applicazione o al web esistente avvio mobile, dovresti concentrarti sulla tua competenza principale. E in precedenza, forse fino a un decennio fa, l'IT doveva essere un distinto, sai, concorrenza, scusate, un danno competitivo anche se gestiva bene un database per essere un vantaggio competitivo. Sollevato dal fatto che quei giorni sono finiti! E così, il modo in cui proviamo davvero a lavorare con i nostri utenti è quello di incoraggiarli a usare servizi compositi, modulari, riutilizzabili, compostabili con l'idea che riduce i tempi di marketing, aumenta la scalabilità. E l'idea generale qui è che il cloud non è solo qualcosa di nuovo che viene spinto sugli utenti, è davvero un mercato … è un'evoluzione del mercato perché il modo in cui le persone costruiscono applicazioni, consumano applicazioni, i dispositivi su cui sono in esecuzione e la scala dei dati cambia radicalmente negli ultimi 5-10 anni. Ciò ha davvero sottolineato l'architettura delle applicazioni esistente per la creazione di app e la gestione offline di tali carichi di lavoro di dati e analisi. E così, apre un intero flusso di opportunità.
Quindi, Cloudant è un database distribuito come servizio ed è stato unico, credo, all'inizio, che è stato davvero fornito con una strategia mobile sin dall'inizio, e ne parlerò in dettaglio, ma l'idea è che scrivere applicazioni ora, non stai scrivendo per un'unica piattaforma, giusto? Stai scrivendo per qualcosa che posso eseguire una scala petabyte nel cloud, deve anche essere in grado di funzionare senza problemi su un desktop o in un browser e sempre più vediamo cose, dobbiamo correre su un dispositivo mobile o un dispositivo semi-collegato o dispositivo indossabile o qualcosa che chiamiamo IOT. Quindi penso che le applicazioni in grado di gestire bene e sfruttare quei diversi client siano incredibilmente competitive sul mercato e ciò che proviamo a fare è rendere semplice per le persone un'unica API nel singolo modello di programmazione in cui scrivere, gestire i dati in tutti quei diversi dispositivi che hanno una scala notevolmente diversa. 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. Cosa pensi?
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. Buona. 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. Assolutamente. 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. Si. Nessun problema. 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. Si. 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. Non lo so. 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. Questa è un'ottima domanda. 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. Buona. 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. Great! 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. Stai attento. Ciao ciao.
