ความจำเป็นของคลาวด์ - อะไรทำไมเมื่อไหร่และอย่างไร - ตอนที่ 3 ทางเทคนิคบันทึกเสียง

Eric Kavanagh: ท่านสุภาพบุรุษและสุภาพสตรีสวัสดีทุกท่านและยินดีต้อนรับกลับสู่ TechWise อีกครั้ง ฉันชื่อ Eric Kavanagh ฉันจะเป็นผู้ดูแลของคุณสำหรับตอนที่ 3 นี่เป็นรายการใหม่ที่เราได้ออกแบบกับเพื่อน ๆ ของเราจาก Techopedia เว็บไซต์ที่เจ๋งมากที่เน้นเทคโนโลยีและแน่นอนที่กลุ่ม Bloor เรามุ่งเน้นที่องค์กรเป็นอย่างดี เทคโนโลยี ดังนั้นซอฟต์แวร์ระดับองค์กรทุกชนิดและรูปแบบ TechWise ทั้งหมดได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ผู้เข้าร่วมงานของเราได้รับมุมมองที่ดีอย่างแท้จริงในพื้นที่เฉพาะ ดังนั้นเราได้ทำ Hadoop เช่นเราทำการวิเคราะห์ในรายการสุดท้ายและในรายการนี้เรากำลังพูดถึงคลาวด์

ดังนั้นมันจึงถูกเรียกว่า "The Cloud Imperative - อะไรที่ไหนเมื่อไหร่และอย่างไร" เราจะพูดคุยกับนักวิเคราะห์สองสามคนในวันนี้และจากนั้นผู้ขายสามราย ดังนั้น Qubole, Cloudant และ Attunity จึงเป็นสปอนเซอร์ของรายการในวันนี้ ขอบคุณมากสำหรับคนเหล่านั้นสำหรับเวลาและความสนใจของพวกเขาในวันนี้และแน่นอนขอบคุณมากสำหรับพวกคุณทุกคน และโปรดทราบว่าในฐานะผู้เข้าร่วมการแสดงเหล่านี้คุณมีบทบาทสำคัญ เราต้องการให้คุณถามคำถามมีส่วนร่วมรับการโต้ตอบแจ้งให้เราทราบว่าคุณคิดอย่างไรเพราะเห็นได้ชัดว่าจุดประสงค์ทั้งหมดของการแสดงที่นี่คือการช่วยให้คุณเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นในโลกของคลาวด์คอมพิวติ้ง

สำรับเมฆที่จำเป็น

งั้นมาดูกันเลย โฮสต์คนแรกโฮสต์ของคุณที่นั่น Eric Kavanagh นั่นคือฉันแล้วเรามีดร. โรบินบลอร์โทรมาจากสนามบินตามความเป็นจริงและเพื่อนที่ดีของเรากิลเบิร์ต Gilbert Van Cutsem นักวิเคราะห์อิสระก็จะแชร์ ความคิดบางอย่างกับคุณ จากนั้นเราจะได้ยินจาก Ashish Thusoo ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง Qubole เราจะได้ยินจาก Mike Miller หัวหน้านักวิทยาศาสตร์ที่ Cloudant และในที่สุดก็มาจาก Lawrence Schwartz, รองประธานฝ่ายการตลาดของ Attunity ดังนั้นเราจึงมีเนื้อหาทั้งหมดมากมายรอคุณอยู่ในวันนี้

ดังนั้นคลาวด์ - คำสั่งจากด้านบน - นี่เป็นแนวคิดที่มาหาฉันเมื่อวันก่อนเมื่อฉันกำลังคิดเกี่ยวกับสิ่งนี้ จริงๆแล้วการคำนวณแบบคลาวด์นั้นมีขนาดใหญ่มากในปัจจุบัน ฉันหมายถึงมันน่าสนใจมากที่ได้ดูวิวัฒนาการของสิ่งนี้และหนึ่งในตัวอย่างที่ฉันมักจะให้ในเทคโนโลยีเว็บคาสต์นั่นเอง แน่นอนว่าพวกคุณที่โทรเข้ามาก่อนได้ยินความท้าทายทางเทคนิคที่น่าสนใจ นั่นคือปัญหาหนึ่งของคลาวด์คือการเปลี่ยนแปลงรูปแบบการเปลี่ยนแปลงการเปลี่ยนแปลงมาตรฐานการเปลี่ยนแปลงอินเทอร์เฟซและบางครั้งเมื่อคุณพยายามเชื่อมต่อสองส่วนเข้าด้วยกันคุณจะได้รับความยากลำบากคุณจะได้รับปัญหาบางอย่าง ดังนั้นนี่คือหนึ่งในสิ่งที่ต้องกังวลเกี่ยวกับ cloud computing ระวังสถาปัตยกรรม! คุณจะเห็นได้ว่า ณ จุดสุดท้าย

หนึ่งในสิ่งที่เราทำเช่นเดียวกับบันทึกด้านข้างที่นี่สำหรับเว็บคาสต์ของเราเรามีผู้ให้บริการการประชุมทางโทรศัพท์แยกต่างหาก จากนั้นเราใช้ WebEx เราไม่ใช้เสียง WebEx เพราะตรงไปตรงมาครั้งหนึ่งที่เราใช้เสียง WebEx เมื่อหลายปีก่อนมันพังและเผาไหม้ในวิธีที่ไม่พึงประสงค์ที่สุด ดังนั้นเราจึงไม่เต็มใจที่จะเสี่ยงอีกครั้ง ดังนั้นเราจึงใช้ บริษัท บันทึกเสียงของเราเองที่เรียกว่า Arkadin ตามความเป็นจริงและเราประสานเข้าด้วยกันในแบบเรียลไทม์โซลูชั่นที่แตกต่างเหล่านี้ทั้งหมด และแนวคิดก็คือเราสามารถส่งอีเมลถึงคุณด้วยแอปพลิเคชันอีเมลแยกต่างหากพร้อมกับสไลด์ในกรณีเช่น WebEx อาจล้มเหลวเราบอกให้ทุกคนโทรเข้าเราจะส่งสไลด์และส่งผ่านมันให้มากขึ้นหรือ น้อยลงหากไม่มีสภาพแวดล้อมชนิด WebEx ดังนั้นวิธีที่คุณสามารถแก้ไขปัญหาเหล่านี้ได้ แต่ปัญหาเหล่านี้ทั่วทุกที่

แต่มีประโยชน์มากมายสำหรับระบบคลาวด์ เห็นได้ชัดว่ามันเป็นอุปสรรคน้อยในการเข้าคุณสามารถดูโปสเตอร์ลูกของ cloud computing คือ salesforce.com ซึ่งแน่นอนว่าเป็นการปฏิวัติธุรกิจโดยเฉพาะระบบขายอัตโนมัติ แต่แล้วคุณมีสิ่งต่าง ๆ เช่น Marketo และ iContact และ Constant Contact และ Sailthru และคุณงามความดีในแง่ของการตลาดและการขายอัตโนมัติมีเครื่องมือมากมาย แต่นั่นไม่ใช่ทั้งหมด ฝ่ายทรัพยากรบุคคลกำลังเข้าสู่เกมคลาวด์ทั้งหมดการวิเคราะห์อยู่ในเกมคลาวด์ ดู บริษัท เล็ก ๆ ที่รู้จักกันที่นั่นนั่นคือ Amazon Web Services สิ่งที่พวกเขาทำกับคลาวด์คอมพิวติ้ง - มันใหญ่มาก และฉันได้ยินคำพูดที่ยอดเยี่ยมเมื่อวันก่อนจากคนที่เราทำงานกับดาวิดซึ่งตอนนี้อยู่ที่ Cisco แล้วจริง ๆ แล้ว บริษัท ที่ซื้อ WebEx ไม่แน่ใจว่าพวกเขาลงทุนเท่าที่ฉันต้องการให้พวกเขามีใน WebEx แต่นั่นไม่ใช่การตัดสินใจของฉันใช่ไหม? แต่เขาอยู่ที่ซิสโก้ในวันนี้และเขาก็ตลกมากอ้างเพียงเล็กน้อยและนั่นคือ "ไม่มีเมฆเดียวมีเมฆมากมาย" และนั่นถูกต้อง มีเมฆเยอะมาก ในความเป็นจริงผู้ให้บริการคลาวด์ทุกคนเป็นระบบคลาวด์ของตัวเอง ดังนั้นหนึ่งในความท้าทายในทุกวันนี้ก็คือการเชื่อมต่อคลาวด์ใช่ไหม? หากคุณเป็นพนักงานขายคงเป็นการดีที่จะเชื่อมต่อโดยตรงกับ iContact และ Constant Contact และ LinkedIn เช่นและอาจจะเป็น Twitter และสภาพแวดล้อมอื่น ๆ เมฆอื่น ๆ ก็อยู่ที่นั่นด้วยกันเพื่อแก้ไขปัญหาทางธุรกิจที่เหมาะสมสำหรับคุณ และ บริษัท ของคุณ

ดังนั้นสิ่งเหล่านี้จึงเป็นประเด็นที่ควรระลึกไว้เสมอ แต่คลาวด์ก็อยู่ที่นี่เสมอ เพิ่งรู้ว่าเกี่ยวกับซอฟต์แวร์ในสถานที่อยู่ที่นี่เพื่ออยู่ ดังนั้นสิ่งที่เราต้องคำนึงถึงในองค์กรหรือธุรกิจขนาดเล็กถึงขนาดกลางคุณจะกำหนดสถาปัตยกรรมของคุณอย่างไรและคงไว้เช่นนั้นเพื่อให้คุณสามารถใช้ประโยชน์จากคลาวด์ได้โดยไม่ต้องสร้างยักษ์ขึ้นมาจากที่อื่นนอกเหนือการควบคุมของคุณ เห็นได้ชัดว่าอุตสาหกรรมการจัดเก็บข้อมูลทั้งหมดมีวิวัฒนาการที่จำเป็นต้องรวบรวมข้อมูลที่สำคัญเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและตัดสินใจได้ดีขึ้น

ตอนนี้ Amazon Web Services มี Redshift นั่นเป็นหนึ่งในเว็บคาสต์ที่ยิ่งใหญ่ที่สุดที่เราเคยทำมากับ Redshift นั่นเป็นเรื่องใหญ่ พวกเขากำลังเปลี่ยนแปลงพลวัตพวกเขากำลังเปลี่ยนโครงสร้างราคา คุณสามารถดูเมื่อราคาของคุณลดลงในการออกใบอนุญาตซอฟต์แวร์ระดับองค์กรในส่วนหนึ่งเนื่องจากการประมวลผลแบบคลาวด์และส่วนหนึ่งเป็นเพราะกลุ่มคนเหล่านี้ออกมาลดจุดราคาทำให้แรงกดดันด้านราคา นั่นเป็นข่าวดีสำหรับผู้ใช้ มันเป็นสิ่งที่คุณควรคำนึงถึงอย่างแน่นอนสำหรับทุกคนที่พยายามใช้เทคโนโลยีเหล่านี้ ดังนั้นมันเป็นสิ่งที่คุณควรระลึกไว้และเราจะพูดถึงในวันนี้ในรายการ

ดังนั้นนักวิเคราะห์ดร. โรบินบลอร์จะเป็นนักวิเคราะห์คนแรกของเราในวันนี้ ดังนั้นฉันจะไปข้างหน้าและผลักดันสไลด์แรกของเขาและมอบกุญแจให้เขา โรบินฉันคิดว่าคุณอยู่ที่นี่ที่ไหนสักแห่งที่นั่นคุณอยู่ และด้วยการที่ฉันจะส่งมันออกไปและพื้นก็เป็นของคุณ!

ดร. โรบินบลอร์: โอเคเอริค ขอบคุณสำหรับการแนะนำ ฉันเจอ…สองสามวันที่ผ่านมาฉันได้สำรวจความคิดเห็นของผู้บริโภคในความเป็นจริงซึ่งถามคำถาม - คุณคิดว่าสภาพอากาศที่มีพายุรบกวนคอมพิวเตอร์เมฆหรือไม่ และมากกว่าร้อยละ 50 บอกว่าใช่ ฉันแค่คิดว่าฉันจะให้คุณรู้ว่าไม่ถ้าคุณเป็นคนหนึ่งที่เชื่อในเรื่องนั้น และนั่นก็เหมือนกับการเชื่อว่าคุณรู้ไหมเมื่อคุณมีหิมะบนจอโทรทัศน์เพราะมันเป็นหิมะที่อยู่ข้างนอก

คลาวด์คุณรู้สิ่งหนึ่งคือมันเป็นเรื่องสำคัญหากคุณต้องการรายละเอียดที่เรียบง่ายของคลาวด์ก็คือคลาวด์เป็นศูนย์ข้อมูลไม่ทางใดก็ทางหนึ่งหรือบริการคลาวด์ใด ๆ ศูนย์ข้อมูล สิ่งเดียวคือมันเป็นศูนย์ข้อมูลที่แตกต่างจากระบบคลาวด์แบบดั้งเดิม ดังนั้นฉันจะพูดถึงภาพรวมเกี่ยวกับระบบคลาวด์เพื่อให้การสำรองข้อมูลของคุณมีรายละเอียดมากขึ้นเกี่ยวกับการใช้งานระบบคลาวด์เพราะไม่มีประเด็นใดครอบคลุมอยู่

ดังนั้นประเด็นแรกที่ฉันอยากทำคือบริการคลาวด์นั้นคุณรู้หรือไม่? และหนึ่งในสิ่งที่เกิดขึ้นจริงเนื่องจากการประมวลผลแบบคลาวด์คือว่า … เอาละฉันเรียกว่าความตายของแบรนด์แบรนด์ซอฟต์แวร์ทั้งชุดมีพลังอันยิ่งใหญ่และยังคงมีพลังในการประมวลผลขององค์กร เมื่อคุณไปถึงคลาวด์พวกเขาไม่มีพลังมากอีกต่อไปแล้วคุณรู้ไหม เมื่อคุณซื้อบริการคลาวด์คุณใส่ใจเกี่ยวกับแอปพลิเคชันแน่นอนคุณสนใจระดับบริการที่คลาวด์จะให้คุณคุณไม่ต้องการให้บริการคลาวด์ล้มเหลวบ่อยครั้งคุณใส่ใจเรื่องค่าใช้จ่ายในการใช้งาน สิ่งนี้เป็นบริการ แต่สิ่งที่คุณไม่สนใจอีกต่อไปคือคุณไม่สนใจฮาร์ดแวร์ที่ทำงานอยู่โดยเฉพาะคุณไม่สนใจว่าเทคโนโลยีเครือข่ายคืออะไรคุณไม่สนใจสิ่งที่ระบบปฏิบัติการใช้ มันกำลังทำงานอยู่คุณไม่สนใจว่าระบบไฟล์คืออะไรคุณไม่สนใจว่าฐานข้อมูลคืออะไรและมันถูกใช้โดยเฉพาะโดยบริการฐานข้อมูลที่กำหนดจากคลาวด์คุณรู้หรือไม่? และผลกระทบของวิธีนั้นคือคลาวด์เป็นแบรนด์ซอฟต์แวร์ที่น่ากลัวมากมายไม่มีมูลค่าที่แท้จริงในคลาวด์เพราะคุณรู้ว่าคุณเข้าสู่คลาวด์ไม่ทางใดก็ทางหนึ่งสำหรับบริการที่ไม่ใช่อีกต่อไป สินค้า ดังนั้นฉันคิดว่าฉันสามารถทำสไลด์สองสามเหตุผลที่จะไม่ใช้ระบบคลาวด์คุณรู้และสิ่งเหล่านี้คือทั้งหมดถ้าคุณชอบคุณรู้เรียบง่ายนองเลือดเหตุผลชัดเจน แต่ใครบางคนต้องระบุพวกเขาดังนั้นฉัน คิดว่าฉันจะ

ดังนั้นเหตุผลที่ไม่ให้ฉัน … ไม่ใช้คลาวด์ - หากพวกเขาไม่สามารถให้ข้อมูลและการจัดการกระบวนการที่คุณต้องการคุณก็รู้แล้วมันก็ไม่ตรงตามเกณฑ์ของคุณ หากพวกเขาไม่สามารถให้ประสิทธิภาพที่คุณต้องการมันจะไม่เป็นไปตามเกณฑ์ หากคลาวด์ให้ความยืดหยุ่นแก่คุณในแง่ของวิธีที่คุณสามารถเคลื่อนย้ายสิ่งต่าง ๆ รอบตัวมันก็จะไม่เป็นไปตามเกณฑ์ นั่นเป็นเพียงเหตุผลที่ชัดเจนว่าทำไมบริการคลาวด์โดยเฉพาะจะไม่เหมาะกับคนจำนวนมากที่น่ากลัวนอกเหนือไปจากการใช้คอมพิวเตอร์ในองค์กร

คุณอาจไม่ทำเพราะคุณทำได้ถูกกว่า คลาวด์ไม่ได้เป็นตัวเลือกที่ถูกที่สุดเสมอไป บางคนดูเหมือนจะคิดเพราะมันมักจะเป็นตัวเลือกที่ไม่แพงมันจะถูกกว่าเสมอมันไม่ถูกเสมอไป และอีกอย่างคือถ้าคุณใช้แอพพลิเคชั่นจากคลาวด์มันก็ไม่ได้รวมเข้ากับสิ่งที่คุณทำอยู่แล้วคุณอาจจะไม่ก้าวไปข้างหน้ากับมันและสิ่งเหล่านั้นคุณรู้เหตุผลที่จะหันไป .

นี่คือเหตุผลที่จะนำมาใช้ คุณรู้ไหมว่าสิ่งหนึ่งที่คุณสามารถทำได้ในระบบคลาวด์ซึ่งเป็นเกราะป้องกันกระสุนที่ค่อนข้างสวยเป็นกิจกรรมต้นแบบ หากคุณสามารถสร้างต้นแบบในคลาวด์และนำไปใช้ในศูนย์ข้อมูลได้ก็เป็นไปได้ทั้งหมดและมีผู้คนจำนวนมากที่ทำเช่นนั้น คุณสามารถอัปโหลดงานจากศูนย์ข้อมูลด้วยแอปพลิเคชั่นที่ไม่สำคัญเพราะอาจเป็นไปได้ว่าคุณจะสามารถค้นหาบริการคลาวด์บางประเภทที่ตรงกับระดับการบริการของคุณไปยังสิ่งที่ไม่สำคัญ และคุณสามารถอัปโหลดแอปพลิเคชันเฉพาะเช่น salesforce.com และข้อเสนอที่คล้ายกันกับแอปพลิเคชันมาตรฐาน ทุกคนมีความสามารถในพื้นที่นั้นและทุ่งนาไม่ได้มีความเชี่ยวชาญและคุณรู้ไหมว่า … สิ่งที่มีอยู่ในคลาวด์ก็น่าจะเป็นสิ่งที่คุณไปด้วย

ดังนั้นสิ่งสุดท้ายที่ฉันอยากจะพูดก็คือสิ่งที่น่าสนใจจริง ๆ ก็คือเมื่อคุณมองหาคลาวด์จริง ๆ แล้ววิธีหนึ่งในการทำความเข้าใจก็คือชุดของการประหยัดต่อขนาด ประเด็นทั้งหมดก็คือคุณรู้ว่าใช้ดาต้าเซ็นเตอร์แล้วคุณจะโทรไปที่ดาต้าเซ็นเตอร์นั้นจากที่อื่นและใช้มันและมันจะดีกว่ามันจะดีกว่าถ้าถูกกว่า คุณทำมันเอง ดังนั้นคุณรู้ไหมมันเป็นเรื่องของการประหยัดต่อขนาด

ผู้ให้บริการคลาวด์พวกเขาเลือกที่ตั้งของศูนย์ข้อมูลและสถานที่ที่ดีที่สุดในการค้นหาศูนย์ข้อมูลตั้งอยู่ติดกับสถานีพลังงานและโดยเฉพาะอย่างยิ่งถัดจากสถานีพลังงานราคาไม่แพง ดังนั้นสถานีพลังงานหนึ่งแห่งขึ้นไปทางเหนือที่เกิดขึ้นเป็นไฟฟ้าพลังน้ำหรืออะไรทำนองนั้น ปกติแล้วมันจะถูกที่สุด คุณสามารถค้นหาศูนย์ข้อมูลที่นั่นและคุณจะพบว่าง่ายขึ้น การจ้างคนในสถานที่ดังกล่าวมีราคาถูกกว่าในใจกลางนิวยอร์กหรือซานฟรานซิสโก คุณสามารถสร้างมาตรฐานให้กับโรงงานทั้งหมดในแง่ของการปรับอากาศและพลังงาน สิ่งนี้จะช่วยคุณได้มากเพราะมันหมายความว่าคุณสามารถให้สิ่งปลูกสร้างทั้งหมดกับมันและนั่นคือสิ่งที่ผู้ให้บริการคลาวด์ทำ พวกเขาสร้างมาตรฐานบนฮาร์ดแวร์ระบบเครือข่ายพวกเขาสร้างมาตรฐานบนฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ที่ใช้โดยปกติแล้วบอร์ด x86 ชุดสินค้ามักจะรวมตัวเอง ดังนั้นบางคนถึงกับสร้างสิ่งทั้งหมดขึ้นมา พวกเขาจะใช้ซอฟต์แวร์ของอเมซอนที่สามารถทำได้เพราะมันไม่ได้หมายความว่าจะไม่มีค่าใช้จ่าย พวกเขาจะสร้างมาตรฐานในซอฟต์แวร์ทั้งหมด ดังนั้นพวกเขาจะไม่อัปเกรดอะไรเลยยกเว้นอัปเกรดทั้งหมดในครั้งเดียว พวกเขาจะจัดระเบียบสนับสนุน ดังนั้นพวกเขาจะจ่ายเงินสนับสนุนให้กับผู้ให้บริการที่หลากหลายที่เพิ่งมีศูนย์สนับสนุนของตนเอง พวกเขาจะมีความสามารถในการขยายและขยายขนาดในแง่ที่ว่าพวกเขาจะทำงานมากกว่าที่คุณเคยใช้บริการประเภทนั้นและพวกเขาจะตรวจสอบการใช้งานของพวกเขาในแบบที่ศูนย์ข้อมูลส่วนใหญ่ไม่สามารถทำได้เพราะพวกเขา เป็นบริการที่ได้มาตรฐานเพียงแห่งเดียว แต่ศูนย์ข้อมูลส่วนใหญ่ใช้งานหลาย ๆ อย่าง และนั่นคือสิ่งที่เกี่ยวกับคลาวด์จริง ๆ และในบางวิธีสามารถกำหนดได้ว่าคุณสนใจหรือไม่สำหรับแอปพลิเคชันใด ๆ ดังนั้นคุณรู้ไหมว่ากฎง่ายๆของฉันคือการที่การประหยัดต่อขนาดเป็นไปได้เมฆจะเข้ามาแทนที่ไม่ช้าก็เร็ว แต่วิธีนวัตกรรมและความยืดหยุ่นและสิ่งที่เฉพาะเจาะจงมากที่คุณไปด้วยตัวคุณเองไม่สามารถทำได้ คลาวด์จะดีที่สุดเป็นอันดับสองเสมอ

ตกลง. ให้ฉันส่งมันกลับไปที่ Eric หรือไปที่ Gilbert

Eric Kavanagh: โอเคกิลเบิร์ตฉันจะมอบกุญแจให้คุณที่นี่เพื่อ WebEx รอ. เพียงคลิกที่ใดก็ได้บนสไลด์นั้นและใช้ลูกศรลงบนแป้นพิมพ์ของคุณ

Gilbert Van Cutsem: ฉันคิดว่าฉันเป็นผู้ควบคุม

Eric Kavanagh: คุณเป็นผู้ควบคุม

Gilbert Van Cutsem: ได้เลย ไปเลย. ความจำเป็นของเมฆ - ท้องฟ้ามีขีด จำกัด เป็นตำนานของเมืองหรือคุณจะคิดถึงอะไร นี่เป็นเพียงการพูดคุยและสิ่งที่ควรพิจารณา

ก่อนอื่นจากหน้า "อะไร" คุณก็รู้อย่างที่เรารู้ฉันไม่คิดว่าจะมีใครสงสัย SaaS-ification อยู่ที่นี่เพราะซอฟต์แวร์ไม่เคยตายจริง ๆ มันแค่ย้ายไปที่คลาวด์ใช่มั้ย ฉันคิดว่าฉันพูดแบบนี้มาก่อนในฉบับก่อนหน้านี้ โอ้ไม่เอริคหรือบอกว่าสำหรับฉันในรุ่นก่อนหน้า และฉันคิดว่าเหตุผลที่ชัดเจนและสิ่งนี้กลับไปที่โรบินด้วยเช่นกันนั่นคือในแง่มุมขององค์กรต่าง ๆ ไทม์ไลน์ของ บริษัท นั้นค่อนข้างง่าย CMO ต้องการมันทั้งหมดเสมอและเขาต้องการมันในตอนนี้ ดังนั้นเขาจึงหมดเวลาในการทำตลาด น่าเศร้าที่มันเป็นข้อแก้ตัวที่ดีสำหรับเขา อย่างไรก็ตาม CIO รู้สึกประหม่าเล็กน้อยเกี่ยวกับ SaaS และเมฆเพราะคุณรู้ว่าปัญหาความยืดหยุ่นทั้งหมดหมายความว่าสิ่งที่เกิดขึ้นจะต้องลงมาด้วย คุณจะต้องพร้อมที่จะไต่ระดับ แต่ยังต้องไต่กลับ ดังนั้นเขากังวลเล็กน้อยเกี่ยวกับเรื่องนี้ CFO นั้นไม่ประหม่าไม่มากไปกว่าปกติ แต่เขากลับชอบ "เฮ้นี่คือ … สิ่งนี้จะทำให้เรากลับมาเท่าไหร่?" มันคือการใช้จ่ายด้านทุนที่น่าอับอายเมื่อเทียบกับการอภิปรายของ OPEX มันค่อนข้างเก่า แต่มันก็สำคัญมาก ๆ ในโลกนี้ และสุดท้าย แต่ไม่ท้ายสุดคือซีอีโอแน่นอน เขาไปเช่น "โอ้! การลดความเสี่ยง! พวกคุณทุกคนตื่นเต้นกันหมด แต่พวกเราพร้อมแล้วหรือยัง?" เพราะความเสี่ยงคือสิ่งที่เขาคิด

ดังนั้นความเสี่ยงคืออะไร? แค่คิดไม่กี่ใช่มั้ย เรากำลังติดต่อที่นี่ด้วยความเป็นผู้นำทางความคิด แต่ในเส้นทางที่ยังไม่เสร็จเพราะนี่คือสิ่งใหม่ทั้งหมดสิ่งล่าสุดที่เป็นธรรมทั้งหมด เราไม่มีจุดข้อมูลมากมายจริง ๆ ถ้าคุณคิดเกี่ยวกับมัน และดังนั้นในด้านความเสี่ยงเราต้องจัดการกับการขึ้นเครื่องคุณรู้ไหมผู้คนที่ลงนามในข้อตกลงต่าง ๆ จะเป็นเหมือน "ใช่นั่นคือสิ่งที่เราต้องการหนทางที่จะไป" พวกเขาลงทะเบียน แต่แล้ว นั่นยังไม่พอ. คุณรู้หรือไม่ว่าคุณต้องเป็นคนที่อยู่บนกระดานและจำภาพยนตร์ได้ไหม ย้อนกลับไปในการแปลนั่นเป็นเรื่องเล็กน้อยที่คุณรู้ว่าการขึ้นเครื่องบินเป็นเรื่องเกี่ยวกับอะไร แล้วอย่างที่โรบินบอกคุณก็รู้อยู่แล้วว่าในขั้นต้นไม่จำเป็นต้องหายไปทันที ดังนั้นคุณต้องรวมทั้งสองโลก มันเป็นโลกไฮบริด แล้วคุณจะทำยังไง มันคือ 80-20 กฎ 80- พาเรโตมันโอเคไหม? ดีพอหรือไม่ แล้วขยะใน / ขยะออกเมื่อคุณเชื่อมต่อระบบ ไม่เป็นไร มีความทนทานหรือไม่? เพราะคุณรู้ไหมว่าคุณกำลังจะย้ายคุณจะทำแผนที่องค์กรของคุณกับระบบรากคุณจะทำยังไง และสิ่งสุดท้ายที่ฉันคิดว่าสำคัญมากก็คือสถาปัตยกรรมที่หลากหลายซึ่งหมายความว่าความเป็นส่วนตัวของข้อมูลในข้อมูลของคุณบางครั้งมันถูกเรียกว่า "เป็นเจ้าของข้อมูลของคุณเอง" กลายเป็นสิ่งสำคัญมากคุณรู้หรือไม่? มีคนร้อยคนที่ใช้ระบบเดียวกันฐานข้อมูลหนึ่งอยู่ด้านล่างของระบบใครจะเห็นข้อมูลของฉัน แค่ฉันใช่ไหม คุณแน่ใจเกี่ยวกับสิ่งนั้นจริง ๆ หรือ ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลความปลอดภัยของข้อมูลช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญ หากคุณเป็น CIO มันจะนำ "I" กลับมาที่ CIO เพราะตอนนี้คุณอยู่ในความดูแลของข้อมูล มันค่อนข้างน่าสนใจถ้าคุณเป็น CIO

ถ้าอย่างนั้นเรามาพูดถึง "ทำไม" กันหน่อย ดังนั้นความตั้งใจเชิงกลยุทธ์ของทั้งหมดนี้เป็นเรื่องง่ายมากฉันคิดว่า หากคุณเป็นสมาชิกจะมีแรงกดดันตลาด หากคุณเป็นผู้ให้บริการนั่นคือความกดดันในการแข่งขัน หากคุณมีเพื่อนมีความกดดันจากเพื่อน หากคุณเป็นสมาชิกมันเป็นเพียงจิตวิทยาการตลาด ทุกคนต้องการไปที่ก้อนเมฆ SaaS หรืออะไรก็ตามที่คุณเรียกมันว่าเมฆ SaaS เราทุกคนต้องการและต้องการไปที่นั่น และเหตุผลที่มักจะการเงิน นั่นคือเหตุผลที่ชัดเจน แต่ถ้าคุณคิดเกี่ยวกับด้านการเงินคุณจะได้สิ่งที่ฉันเรียกว่าเส้นขนานกับงบประมาณ คุณจะไปสมัครสมาชิกระบบที่กินได้ไม่อั้นราคา $ 50 $ 500 ต่อเดือนหรืออะไรทำนองนั้นหรือคุณใฝ่ฝันที่จะใช้งานตามเพื่อจ่ายเฉพาะสิ่งที่คุณใช้จริง ๆ ? ดังนั้นการใช้งานการใช้งานพื้นฐานการบริโภคเป็นอย่างไร คุณกำลังวัดทุกสิ่งนั้นหรือไม่? มันอาจจะไม่เกิดขึ้นทันที ดังนั้นคุณจะจบลงด้วยกลไกไฮบริดซึ่งก็คือฉันต้องจ่าย 200 ต่อเดือนและอาจเป็นครั้งคราว 500 เพราะฉันต้องจ่ายเพื่อการบริโภคที่เพิ่มขึ้น ในความคิดของฉัน Retainer Plus อาจจะเป็นไปได้

แต่ก็มีบางอย่างที่ฉันเรียกว่าเจตนาซ่อนเร้นที่อยู่ด้านหน้ากว้างและฉันเชื่อว่านี่เป็นเรื่องจริง มันคือการเปลี่ยนแปลงการควบคุมมันคือ CIO เทียบกับ CMO การเปลี่ยนแปลงพลังงานหรือการต่อสู้แย่งชิงอำนาจระหว่าง CMO "ฉันต้องการมันทั้งหมดและฉันต้องการมันตอนนี้" และ CIO ที่บอกว่า "เฮ้นี่คือทั้งหมด เกี่ยวกับข้อมูลคุณรู้ไหมฉันเคยทำงานเมื่อ 20 ปีก่อนมันเป็นเรื่องของระบบฮาร์ดแวร์สิบปีที่แล้วเป็นเรื่องเกี่ยวกับแอปพลิเคชันวันนี้มันเป็นเรื่องของข้อมูลและเนื่องจากฉันเป็น CIO - ข้อมูล - เป็นเรื่องเกี่ยวกับ ฉันฉันเป็นผู้ควบคุม " นั่นคือการเปลี่ยนแปลงพลังงานหรือการต่อสู้แย่งชิงอำนาจฉันเชื่อว่าเกิดขึ้นระหว่างสองสิ่งนี้คือ CMO และ CIO

ดังนั้นในที่สุดสิ่งนี้ก็ยังเด็กมากจนไม่มีใครรู้จริง ๆ ว่าเราอยู่ในประเภทผู้ริเริ่มสภาพแวดล้อมหรือในสภาพแวดล้อมประเภทผู้เริ่มต้น ฉันเชื่อว่าเราอยู่ในสภาพแวดล้อมที่รับช่วงแรกไม่ใช่คนส่วนใหญ่ในช่วงเริ่มต้น แต่เป็นผู้เริ่มต้น แต่คุณรู้ไหมว่าครึ่งทาง คุณก็รู้แล้วสำหรับลูกค้าผู้ใช้ผู้สมัครสมาชิกนี่คือการเริ่มต้นเพราะ CMO ต้องการการเริ่มต้นใช่ไหม? ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะไม่จบลงด้วยสิ่งที่เราเรียกว่าผลตอบแทนลดลง การเริ่มต้นของการ จำกัด อาจนำไปสู่ผลตอบแทนลดลง นั่นเป็นสาเหตุที่สำคัญอย่างยิ่งที่คุณรู้ค้นหาไว้วางใจฝ่ายที่สามารถตรวจสอบให้แน่ใจว่าจุดความล้มเหลวเพียงจุดเดียวไม่ใช่ปัญหาและความปลอดภัยของข้อมูลนั้นเป็นที่เคารพนับถือ ดังนั้นจะต้องมีการจัดการการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย ในที่สุด - เกือบเสร็จแล้วนี่คือสไลด์สุดท้าย - เราจะทำยังไงดี? การย้ายไปสู่คลาวด์การย้ายไปยัง SaaS เป็นอย่างไรคุณรู้ไร้รอยต่อและใช้งานง่าย? โดยการทำสองสิ่งคือการใส่ใจการจัดสรร - สำคัญมากและขึ้นเครื่องเป็นสิ่งที่สำคัญยิ่งกว่า

Eric Kavanagh: ได้เลย …

Gilbert Van Cutsem: และในกรณีนี้ท้องฟ้ามีขีด จำกัด ขอขอบคุณ.

Eric Kavanagh: ใช่แล้ว มันเยี่ยมมาก ฉันชอบความคิดที่เร้าใจฉันชอบวิธีที่คุณทำลายทุกสิ่ง ฉันคิดว่ามันสมเหตุสมผลมาก และไปข้างหน้าและผลักดันสไลด์แรกของ Ashish และฉันจะส่งกุญแจไปยัง WebEx ให้คุณ Ashish โอเคไปข้างหน้า เพียงคลิกที่ใดก็ได้บนสไลด์นั้นและใช้ลูกศรลงบนแป้นพิมพ์ของคุณ ไปแล้ว

Ashish ดังนี้: โอเค ขอบคุณเอริค สวัสดีทุกคนนี่คือ Ashish และฉันจะบอกคุณเกี่ยวกับ Qubole ดังนั้นเพียงเพื่อเริ่มต้น Qubole เป็นหลักให้ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นแพลตฟอร์มบริการ มันเป็นแพลตฟอร์มบนคลาวด์ที่โฮสต์ในอเมซอนคลาวด์และกูเกิลคลาวด์และเราให้บริการเทคโนโลยีเช่น Hadoop, Hive, Presto และกลุ่มอื่น ๆ ที่ฉันจะพูดถึงทั้งหมดนี้เป็นแบบครบวงจรเพื่อให้ลูกค้าของเราสามารถออกจาก ความสับสนทั้งหมดในโลกโครงสร้างพื้นฐานของข้อมูลขนาดใหญ่หรือหลุดพ้นจากการใช้งานโครงสร้างพื้นฐานนี้และมุ่งเน้นไปที่ข้อมูลและการเปลี่ยนแปลงที่พวกเขาต้องการทำกับข้อมูลของพวกเขา นั่นคือสิ่งที่ Qubole เป็นเรื่องเกี่ยวกับ

ในแง่ของผลประโยชน์ที่จับต้องได้วิธีหนึ่งในการคิดเกี่ยวกับ Qubole แน่นอนว่ามันเป็นแพลตฟอร์มแบบบริการตัวเองแบบครบวงจรสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และการรวมข้อมูลขนาดใหญ่ที่สร้างขึ้นรอบ ๆ Hadoop แต่พื้นฐานมากขึ้นสิ่งที่คุณทำ รู้สำหรับเอ็นจิ้นข้อมูลขนาดใหญ่ทั้งหมดเช่น Hadoop, Hive, Presto, Spark, Chartly และอื่น ๆ มันนำประโยชน์ทั้งหมดของคลาวด์มาใช้กับเอ็นจิ้นข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้และสิ่งสำคัญบางประการที่นำมาจาก มุมมองของคลาวด์คือคุณรู้ว่าการปรับโครงสร้างพื้นฐานและโดยการปรับตัวฉันหมายถึงความคล่องตัวและความคล่องตัวในการทำงานของเครื่องยนต์ใด ๆ เหล่านี้และทำให้เครื่องยนต์เหล่านี้มีการบริการตนเองมากขึ้นและทำงานร่วมกันในแง่ที่ คุณรู้ไหมว่า Qubole มีส่วนต่อประสานที่คุณสามารถใช้เทคโนโลยีเฉพาะเหล่านี้ได้ไม่เพียง แต่สำหรับการพัฒนาของคุณหรือคุณรู้ว่าเป็นงานที่มุ่งเน้นการพัฒนา แต่แม้แต่นักวิเคราะห์ข้อมูลอื่น ๆ ของคุณก็สามารถเริ่มรับประโยชน์จากเทคโนโลยีเหล่านี้ อินเตอร์เฟซ.

เราได้รับมากคุณรู้เกี่ยวกับเรื่องนี้คุณรู้ webinar คุณรู้นี่เป็นหนึ่งในมุมมองของเราเกี่ยวกับประโยชน์ของ cloud ที่ Qubole นำมาสู่ข้อมูลขนาดใหญ่ ดังนั้นถ้าคุณทำการเปรียบเทียบระหว่างวิธีที่คุณเรียกใช้พูด Hadoop และปล่อยให้ภาระงานในการตั้งค่า on-prem ในการตั้งค่า on-prem คุณมักจะคิดในแง่ของกลุ่มคงที่คุณรู้คุณแก้ไขของคุณ คุณอาจปรับขนาดให้เหมาะสมกับการใช้งานสูงสุดของคุณและเก็บมันไว้ที่นั่นและถ้าคุณต้องเปลี่ยนมันคุณต้องผ่านกระบวนการจัดหาการปรับใช้การทดสอบและอื่น ๆ การเปลี่ยนแปลง Qubole ที่โดยการสร้างกลุ่มตามความต้องการอย่างสมบูรณ์กลุ่มของเรามีความยืดหยุ่นอย่างสมบูรณ์เราใช้วัตถุที่เก็บจากคลาวด์เพื่อจัดเก็บข้อมูลจริงและกลุ่มขึ้นมาและคุณรู้ว่าพวกเขามาบนพื้นฐานของความต้องการที่ถูกสร้างขึ้นโดย ผู้ใช้และพวกเขาหายไปเมื่อไม่มีความต้องการ ดังนั้นสิ่งนี้ทำให้โครงสร้างพื้นฐานนั้นมีความคล่องตัวและยืดหยุ่นและปรับให้เข้ากับภาระงานของคุณได้มากขึ้น

อีกตัวอย่างของความยืดหยุ่นคือคุณรู้ไหมวันนี้คุณอาจสร้างกลุ่มแบบคงที่ที่นี่คุณรู้ด้วยภาระงานบางอย่างและหากปริมาณงานของคุณเปลี่ยนไปและโครงสร้างพื้นฐานของคุณจำเป็นต้องได้รับการอัพเกรดบางทีคุณอาจต้องการหน่วยความจำเพิ่มเติมบนเครื่องของคุณ และสิ่งต่าง ๆ เช่นนั้น คุณก็รู้อีกว่าการทำสิ่งนี้บนคลาวด์ผ่าน Qubole นั้นง่ายมาก คุณสามารถเช่าเครื่องจักรชนิดใหม่ที่แตกต่างกันได้และคุณจะได้รับคลัสเตอร์ 100 คลัสเตอร์ขึ้นและทำงานในไม่กี่นาทีเมื่อเทียบกับสัปดาห์ที่คุณต้องรอ Hadoop ในสถานที่

อีกสิ่งที่สำคัญที่ Qubole สร้างความแตกต่างให้กับตัวเองคือ Qubole นั้นเป็นบริการที่นำเสนอดังนั้นเครื่องมือและโครงสร้างพื้นฐานทั้งหมดที่คุณต้องการเพื่อรวมบริการคุณไม่จำเป็นต้อง … ไม่ว่าคุณจะอยู่ที่ใดในสถานที่คุณจะต้องใช้งานซอฟต์แวร์ด้วยตัวคุณเองคุณจะต้องรวมเข้าด้วยกันและทำประโยชน์เหล่านั้นทั้งหมดประโยชน์ทั้งหมดของแบบจำลอง SaaS เป็นสิ่งที่คุณรู้ Qubole นำเสนอข้อมูลขนาดใหญ่ซึ่งต่างจากการใช้ Hadoop ในตัวเอง

สไลด์นี้โดยทั่วไปครอบคลุมสถาปัตยกรรมของเรา แน่นอนว่าเราอยู่บนพื้นฐานของคลาวด์เราเก็บข้อมูลของเราบนวัตถุในคลาวด์ในคลาวด์, คลาวด์ของ Google และ Google Compute Engine หรือ Amazon Web Services เราใช้โครงการระบบนิเวศ Hadoop ทั้งหมดและรอบ ๆ นั้นเราได้พัฒนา IP ที่สำคัญเกี่ยวกับการปรับขนาดอัตโนมัติและการจัดการตนเองเราได้ทำการปรับแต่งคลาวด์ให้เหมาะสมเพื่อให้เทคโนโลยีองค์ประกอบเหล่านี้ทำงานได้ดีในระบบคลาวด์อย่างที่คุณรู้ แตกต่างอย่างมากจากการใช้สิ่งต่าง ๆ บนโลหะเปลือยและตัวเชื่อมต่อข้อมูลทั้งหมดเพื่อให้สามารถย้ายข้อมูลเข้าและออกจากแพลตฟอร์มนี้ได้ ดังนั้นที่เปรียบเทียบแพลตฟอร์มคลาวด์และที่ช่วยให้คุณรู้ว่าเป็นกุญแจสำคัญ … คุณสมบัติที่สำคัญมีวิธีการทำบริการด้วยตนเองทั้งหมดเพื่อให้คุณไม่ต้องมีความแข็งแกร่ง … คุณ don ไม่มีรอยเท้าในการดำเนินงานที่มีขนาดใหญ่มากในขณะที่ใช้งานสิ่งนี้ แต่เราผูกไว้กับที่ปรับแต่งข้อมูลของเราว่าสิ่งเหล่านี้เป็นเครื่องมือสำหรับนักวิเคราะห์หรือไม่ว่าเป็นเครื่องมือกำกับดูแลข้อมูลว่าเครื่องมือเหล่านี้เป็นเครื่องมือสร้างเทมเพลตเป็นต้น สามารถนำประโยชน์ของเทคโนโลยีนี้มาใช้ไม่เพียง แต่สำหรับนักพัฒนา แต่ผู้ใช้ทางธุรกิจอื่น ๆ และองค์กรเช่นกัน และแน่นอนว่าเราเชื่อมโยงกับแพลตฟอร์มคลาวด์นี้กับเครื่องมือที่คุณอาจใช้อยู่แล้วไม่ว่าจะเป็นเครื่องมือการใช้ประโยชน์หรือเพียงแค่ Tableau หรือว่าพวกเขากำลังใช้คุณรู้ว่ามีคลังข้อมูลประเภทผลิตภัณฑ์เพิ่มเติมเช่น Redshift และ เป็นต้นไปเรื่อย ๆ

วันนี้บริการทำงานในระดับที่ค่อนข้างใหญ่เราดำเนินการประมวลผลข้อมูลเกือบ 40 เพตาไบต์ทุก ๆ เดือนผ่านฐานลูกค้าของเรา คลัสเตอร์ของเรามีขนาดแตกต่างกันตั้งแต่ 10 โหนดไปจนถึง 1500 โหนดและในแง่ของช่วงของสเกลที่เราสามารถประมวลผลและโดยขนาดใหญ่ไปจนถึงความรู้ที่ดีที่สุดของเราเราอาจมีขนาดใหญ่ที่สุด กลุ่มบนคลาวด์เท่าที่ Hadoop เป็นห่วงและเราดำเนินการประมาณ 250, 000 เครื่องเสมือนในเดือนเดียวในทุกกลุ่มของเรา โปรดจำไว้ว่าแบบจำลองของเราคือกลุ่มตามความต้องการซึ่งมีประโยชน์อย่างมากในแง่ของการลดปริมาณงานในการดำเนินงานของคุณรวมถึงการปรับปรุงของคุณและอื่น ๆ

ในที่สุดคุณก็รู้ว่าหนึ่งในพวกเรารู้ว่านี่เป็นเพียงตัวอย่างของวิธีที่ Qubole เปลี่ยนไปใช้กับ บริษัท ต่างๆ เป็นตัวอย่างของลูกค้าของเรา พวกเขาอยู่บนคลาวด์อยู่แล้วพวกเขากำลังเรียกใช้ Elastic MapReduce บนคลาวด์และการใช้ข้อมูลที่มีข้อ จำกัด อย่างเป็นธรรม พวกเขาจะมีผู้ใช้ประมาณ 30 คนที่สามารถใช้เทคโนโลยีนั้นได้ ด้วย Qubole พวกเขาสามารถที่จะขยายไปยังผู้ใช้มากกว่า 200- แปลกใน บริษัท ที่ได้เห็นการขยายตัวของการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่กรณีและมันนำมาจริงๆคุณรู้สิ่งที่เราเรียกความหมายของแพลตฟอร์มข้อมูลขนาดใหญ่เปรียวและที่ มันกลายเป็นศูนย์กลางของปริมาณงานวิเคราะห์จำนวนมาก

ดังนั้นเพื่อปิดคุณรู้ว่านั่นเป็นไพรเมอร์สั้น ๆ ใน Qubole โดยพื้นฐานแล้ววิสัยทัศน์ของเราคือวิธีที่เราสร้างองค์กรที่มีความคล่องตัวมากขึ้นรอบ ๆ ข้อมูลขนาดใหญ่และโดยพื้นฐานแล้วเราใช้ประโยชน์จากคลาวด์และนำพวกเขาไปใช้กับเทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่รอบ ๆ Hadoop เพื่อให้ลูกค้าของเราสามารถใช้ประโยชน์จากความคล่องตัว ความยืดหยุ่นและประโยชน์ที่ได้รับจากลักษณะการบริการตนเองบนคลาวด์เพื่อให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นกับความต้องการข้อมูลของพวกเขา ดังนั้นฉันจะหยุดที่นั่นและมอบมันให้กับเอริค

Eric Kavanagh: ได้เลย ฟังดูดีและตอนนี้ฉันจะส่งมอบให้กับ Mike Miller จาก Cloudant ไมค์ฉันกำลังส่งกุญแจให้คุณทันที เพียงคลิกที่สไลด์ที่นี่คุณไป เอามันออกไป.

Mike Miller: ดูเหมือนว่าฉันมีกุญแจ ดังนั้นฉันจะขอโทษ ฉันหลงทาง … ฉันคิดว่าฉันลืมส่งแบบอักษรด้วยการนำเสนอของฉัน ดังนั้นหวังว่าคุณจะสามารถมองข้ามสิ่งนั้นและจินตนาการว่ามันสวยงาม แต่ใช่นี่คือความสนุก ฉันมีรายชื่อยาวที่นี่สิ่งที่เร้าใจที่ฉันได้ยินว่าฉันจดไว้ว่าฉันกระตือรือร้นที่จะกลับไปหาคุณในแผง ดังนั้นฉันจะพยายามผ่านเรื่องนี้ให้เร็ว

ดังนั้นฉันจะเริ่มต้นด้วย Cloudant Cloudant เป็นฐานข้อมูลในฐานะบริการผู้ให้บริการคลาวด์ของเราและจริงๆแล้วฉันไม่มีโลโก้ใหม่ IBM ถูกซื้อมาเมื่อไม่นานมานี้ และดังนั้นเราคือ … ฉันจะพูดถึงบริการของเราและเน้นไปที่การพยายามทำให้ผู้ใช้และลูกค้าของเรามีความคล่องตัวในวิธีที่แตกต่างจากลำโพงที่ผ่านมา

Cloudant จัดทำฐานข้อมูลเป็นบริการและบริการอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลสำหรับผู้ที่สร้างแอปพลิเคชัน ดังนั้นเราจึงมีส่วนร่วมโดยตรงกับนักพัฒนาและเรามุ่งเน้นไปที่ข้อมูลการดำเนินงานหรือ OLTP ตรงกันข้ามกับการวิเคราะห์ที่เราได้ยินจาก Ashish ก่อนหน้านี้ และในจุดนี้มูลค่าทั้งหมดของ Cloudant ซึ่งสามารถแบ่งย่อยได้เพื่อช่วยผู้ใช้ของเราทำมากขึ้นและนั่นคือการสร้างแอปมากขึ้นเติบโตมากขึ้นและหลับมากขึ้น ฉันจะพูดถึงพวกเขาในรายละเอียดเล็กน้อย แต่ความคิดทั่วไปที่นี่คือถ้าคุณเป็นผู้ใช้คุณรู้ว่าคุณอยู่ในองค์กรธุรกิจคุณกำลังสร้างแอปพลิเคชันใหม่เพิ่มคุณสมบัติให้กับแอปพลิเคชันหรือเว็บที่มีอยู่ การเริ่มต้นระบบมือถือคุณควรมุ่งเน้นไปที่ความสามารถหลักของคุณ และก่อนหน้านี้อาจเป็นทศวรรษที่ผ่านมาไอทีก็คือการแยกแยะความแตกต่างการแข่งขันขอโทษความเสียหายจากการแข่งขันแม้ใช้ฐานข้อมูลที่ดีเพื่อให้ได้เปรียบในการแข่งขัน รู้สึกโล่งใจที่วันเหล่านั้นจบลง! ดังนั้นวิธีที่เราพยายามทำงานกับผู้ใช้ของเราคือการส่งเสริมให้พวกเขาใช้บริการคอมโพสิตแบบแยกส่วนนำมาใช้ใหม่ประกอบกับความคิดที่ช่วยลดเวลาในการตลาดเพิ่มความยืดหยุ่น และแนวคิดโดยรวมที่นี่คือคลาวด์ไม่ได้เป็นเพียงแค่สิ่งใหม่ ๆ ที่ถูกผลักดันสู่ผู้ใช้มันเป็นตลาดจริงๆ … มันเป็นวิวัฒนาการของตลาดเพราะวิธีที่ผู้คนสร้างแอพพลิเคชั่นบริโภคแอพพลิเคชั่น และขนาดของข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงอย่างรุนแรงในช่วง 5-10 ปีที่ผ่านมา นั่นเป็นสิ่งที่เน้นย้ำถึงสถาปัตยกรรมแอปพลิเคชั่นที่มีอยู่สำหรับการสร้างแอพรวมถึงการจัดการกับข้อมูลและปริมาณงานวิเคราะห์แบบออฟไลน์ ดังนั้นจึงเป็นการเปิดโอกาสทั้งหมด

ดังนั้น Cloudant เป็นฐานข้อมูลแบบกระจายเป็นบริการและเป็นเอกลักษณ์ฉันเชื่อว่าในตอนแรกมันส่งมาพร้อมกับกลยุทธ์มือถือตั้งแต่ต้นและฉันจะพูดถึงเรื่องนี้โดยละเอียด แต่ความคิดคือการเขียนแอปพลิเคชันในตอนนี้ คุณไม่ได้เขียนแค่แพลตฟอร์มเดียวใช่มั้ย คุณกำลังเขียนหาสิ่งที่ฉันสามารถเรียกใช้ระดับเพตาไบต์ในระบบคลาวด์ได้ก็ต้องสามารถทำงานได้อย่างราบรื่นบนเดสก์ท็อปหรือในเบราว์เซอร์และอื่น ๆ ที่เราเห็นสิ่งต่าง ๆ เราต้องทำงานบนอุปกรณ์มือถือ หรืออุปกรณ์กึ่งเชื่อมต่อหรืออุปกรณ์ที่สวมใส่หรือสิ่งที่เราเรียกว่า IOT ดังนั้นฉันคิดว่าคุณรู้ว่าแอปพลิเคชันที่สามารถจัดการได้ดีและใช้ประโยชน์จากลูกค้าที่แตกต่างกันนั้นมีการแข่งขันอย่างไม่น่าเชื่อในตลาดและสิ่งที่เราพยายามทำคือทำให้มันง่ายสำหรับผู้ใช้ API เดี่ยวในรูปแบบการเขียนโปรแกรมเดียว จัดการข้อมูลในอุปกรณ์ต่าง ๆ ทั้งหมดที่มีขนาดแตกต่างกันอย่างมากมาย 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. คุณคิดอย่างไร?

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. ดี. 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. อย่างแน่นอน 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. ใช่. ไม่มีปัญหา. 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. ใช่. 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. ฉันไม่รู้ 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. นั่นเป็นคำถามที่ดีมาก 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. ดี. 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. ดูแล. ลาก่อน.