L'impératif du cloud - quoi, pourquoi, quand et comment - Transcription de Techwise Episode 3

Eric Kavanagh: Mesdames et messieurs, bonjour et bienvenue encore une fois à TechWise. Je m'appelle Eric Kavanagh. Je serai votre modérateur pour l'épisode 3. Il s'agit d'un nouveau spectacle que nous avons conçu avec nos amis de Techopedia, un site Web très cool qui se concentre évidemment sur la technologie, et bien sûr, ici au Bloor Group, nous nous concentrons assez fortement sur l'entreprise La technologie. Ainsi, les logiciels d'entreprise de toutes sortes et le format TechWise dans son ensemble ont été conçus pour donner à nos participants un très bon aperçu d'un espace spécifique. Ainsi, nous avons fait Hadoop par exemple, nous avons fait des analyses dans le dernier spectacle et dans ce spectacle particulier, nous parlons tous de cloud.

Donc, cela s'appelle "L'impératif du cloud - Quoi, où, quand et comment". Nous allons parler avec quelques analystes aujourd'hui, puis avec trois fournisseurs. Ainsi, Qubole, Cloudant et Attunity sont les sponsors de l'émission d'aujourd'hui. Un grand merci pour ces gens pour leur temps et leur attention aujourd'hui et un grand merci, bien sûr, à vous tous là-bas. Et gardez à l'esprit qu'en tant que participants à ces émissions, vous jouez un rôle important. Nous voulons que vous posiez des questions, que vous vous impliquiez, que vous soyez interactifs, faites-nous savoir ce que vous pensez car, bien entendu, le but de l'émission ici est de vous aider à comprendre ce qui se passe dans le monde du cloud computing.

Le pont impératif du nuage

Alors, allons de l'avant. Premier hôte, votre hôte là-haut, Eric Kavanagh, c'est moi, puis le Dr Robin Bloor appelle depuis un aéroport et notre bon ami Gilbert, Gilbert Van Cutsem, analyste indépendant, va également partager quelques pensées avec vous. Ensuite, nous entendrons Ashish Thusoo, PDG et co-fondateur de Qubole. Nous entendrons Mike Miller, scientifique en chef chez Cloudant et enfin Lawrence Schwartz, vice-président du marketing chez Attunity. Donc, nous avons préparé beaucoup de contenu pour vous aujourd'hui.

Donc, le nuage - édit d'en haut - c'est un concept qui m'est venu l'autre jour quand j'y pensais. Vraiment, le cloud computing est tout simplement énorme ces jours-ci. Je veux dire, c'est vraiment assez fascinant de voir l'évolution de ce genre de choses et l'un des exemples que je donne souvent concerne la technologie de diffusion sur le Web elle-même. Bien sûr, ceux d'entre vous qui ont appelé tôt ont entendu des défis techniques intéressants. C'est un problème avec le cloud: il change, les formats changent, les normes changent, les interfaces changent et parfois lorsque vous essayez de connecter deux zones différentes ensemble, vous rencontrez des difficultés, vous rencontrez des problèmes. Donc, c'est en fait l'une des choses à craindre avec le cloud computing. Faites attention à l'architecture! Vous pouvez le voir au dernier point.

L'une des choses que nous faisons, comme note ici, pour notre webdiffusion, nous avons un fournisseur de conférence téléphonique distinct. Ensuite, nous utilisons WebEx. Nous n'utilisons pas l'audio WebEx parce que franchement, une fois nous avons utilisé l'audio WebEx il y a des années et il s'est écrasé et brûlé de la manière la plus désagréable. Nous ne sommes donc pas disposés à courir à nouveau ce risque. Nous utilisons donc notre propre société d'enregistrement audio appelée Arkadin et nous assemblons, en temps réel, toutes ces différentes solutions. Et l'idée est que nous pourrions alors vous envoyer un e-mail avec une application de messagerie distincte avec les diapositives au cas où, par exemple, WebEx se serait écrasé, nous vous disons à tous de vous connecter, nous vous enverrions les diapositives par e-mail et nous les parcouririons plus moins sans le type d'environnements WebEx. Donc, la façon dont vous pouvez contourner ces types de problèmes, mais ces types de problèmes sont partout.

Mais, le cloud présente de nombreux avantages. De toute évidence, il s'agit d'une faible barrière à l'entrée, vous pouvez regarder l'affiche enfant du cloud computing est salesforce.com bien sûr, qui vient de révolutionner les entreprises, en particulier l'automatisation des forces de vente, bien sûr. Mais, alors vous avez des trucs comme Marketo et iContact et Constant Contact et Sailthru et, Dieu merci, en termes de marketing et d'automatisation des ventes, il y a des tonnes d'outils, mais ce n'est pas tout. Les RH arrivent à l'intégralité du jeu dans le cloud, l'analyse est dans le jeu dans le cloud. Regardez cette entreprise peu connue d'Amazon Web Services, ce qu'elle fait avec le cloud computing - c'est juste énorme. Et j'ai entendu une excellente citation l'autre jour d'un gars avec qui nous travaillons beaucoup avec David, qui est maintenant chez Cisco, en fait, la société qui a acheté WebEx. Je ne suis pas sûr qu'ils aient investi autant que je le souhaiterais dans WebEx, mais ce n'est pas vraiment ma décision, n'est-ce pas? Mais, il est chez Cisco ces jours-ci et il a eu une citation très drôle et juste, c'est-à-dire, "il n'y a pas un nuage, il y a beaucoup de nuages", et c'est exactement ça. Il y a beaucoup, beaucoup de nuages ​​là-bas. En fait, chaque fournisseur de cloud est son propre cloud. Donc, l'un des défis de nos jours est de connecter le cloud, non? Si vous êtes une force de vente, ne serait-il pas agréable de se connecter directement à iContact et à Constant Contact et à LinkedIn, par exemple, et peut-être à Twitter et à d'autres environnements, d'autres nuages ​​viennent de fixer des solutions commerciales qui ont du sens pour vous et votre entreprise.

Ce sont donc des problèmes à garder à l'esprit, mais le cloud est là pour rester. Sachez juste qu'à ce sujet, les logiciels sur site sont là pour rester. Donc, ce que nous devons comprendre dans l'entreprise ou dans toutes les petites et moyennes entreprises, comment définissez-vous votre architecture et la maintenez-vous de manière à pouvoir tirer parti du cloud sans créer un géant ailleurs hors de votre contrôle? Il est donc évident que l'ensemble du secteur de l'entreposage de données a évolué autour d'un besoin de consolider les informations critiques afin d'analyser ces informations et de prendre de meilleures décisions.

Eh bien, maintenant Amazon Web Services a Redshift. C'est l'une des plus grandes diffusions Web que nous ayons jamais eues avec Redshift. C'est un gros problème. Ils changent la dynamique, ils changent les structures de prix. Vous pouvez observer que vos prix baissent sur les licences de logiciels d'entreprise traditionnels en partie à cause du cloud computing et en partie parce que ces gens abaissent le prix, faisant pression sur le prix. C'est donc une bonne nouvelle pour les utilisateurs finaux. C'est quelque chose à garder à l'esprit, certainement pour quiconque essaie d'utiliser certaines de ces technologies. Donc, c'est quelque chose à garder à l'esprit et nous en parlerons aujourd'hui dans l'émission.

Donc, l'analyste Dr. Robin Bloor va être notre premier analyste de la journée. Je vais donc aller de l'avant et pousser sa première diapositive et lui remettre les clés. Robin, je pense que tu es ici quelque part, tu es là. Et avec cela, je vais le remettre, et la parole est à vous!

Dr Robin Bloor: D'accord, Eric. Merci pour cette introduction. Je suis tombé sur… il y a quelques jours, je suis tombé sur une enquête auprès des consommateurs, en fait, qui a posé la question - pensez-vous que le temps orageux interfère avec le cloud computing? Et plus de 50% d'entre eux ont dit oui. Je pensais juste que je vous ferais savoir que ce n'est pas le cas, si vous êtes de ceux qui croient en cela. Et puis, c'est un peu comme croire que, quand vous avez de la neige à la télévision, c'est parce qu'il neige dehors.

Le cloud, vous savez, l'une des choses est que c'est un peu, si vous voulez, un détail simple et important du cloud, c'est que le cloud est en fait un centre de données d'une manière ou d'une autre, ou qu'un service cloud particulier est un centre de données. La seule chose est que c'est un centre de données différent du cloud traditionnel. Donc, j'allais parler en général du cloud afin que, comme sauvegarde, j'aille plus en détail sur l'utilisation du cloud car inutile de couvrir le même terrain.

Donc, le premier type de remarque que je voudrais faire est que le cloud est un service, vous savez? Et l'une des choses qui se passe réellement à cause du cloud computing est qu'il y a … eh bien, j'appelle la mort des marques, toute une série de marques de logiciels avaient énormément de pouvoir et continuent d'avoir des pouvoirs dans l'informatique d'entreprise. Une fois arrivés dans le cloud, ils n'ont plus beaucoup de pouvoir, vous savez? Lorsque vous achetez un service cloud, vous vous souciez de l'application, bien sûr, vous vous souciez du niveau de service que le cloud va vous offrir, vous ne voulez pas que le service cloud tombe en panne fréquemment, vous vous souciez du coût d'utilisation et vous vous souciez de ceux-ci parce que c'est un service, mais ce qui ne vous importe plus, c'est que vous ne vous souciez pas du matériel sur lequel il fonctionne en particulier, vous ne vous souciez pas de la technologie réseau, vous ne vous souciez pas du système d'exploitation il fonctionne, vous ne vous souciez pas des systèmes de fichiers, vous ne vous souciez même pas de la base de données et elle est en fait utilisée spécifiquement par des services de base de données donnés hors du cloud, vous savez? Et l'impact de cela en quelque sorte, c'est que le cloud est un tas de marques de logiciels qui n'ont aucune valeur réelle dans le cloud parce que, vous savez, vous allez dans le cloud d'une manière ou d'une autre pour quelque chose qui est un service et non plus un produit. Donc, je pensais que je pouvais faire quelques diapositives de raisons de ne pas utiliser le cloud, vous savez, et ce sont toutes, si vous voulez, vous savez, des raisons sanglantes simples et évidentes, mais quelqu'un a dû les énoncer, alors, je pensais que je le ferais.

Donc, des raisons pour moi … de ne pas utiliser le cloud - s'ils ne peuvent pas fournir le type de données et de gouvernance de processus que vous souhaitez, vous savez, cela ne répond tout simplement pas à vos critères. S'ils ne peuvent pas vous donner les performances que vous souhaitez, cela ne répondra pas aux critères. Si le cloud vous donne la flexibilité nécessaire pour déplacer des objets, il ne répondra pas à un critère. Ce sont des raisons évidentes pour lesquelles des services cloud particuliers ne conviendraient pas à beaucoup de gens ailleurs que dans l'informatique d'entreprise.

Vous pourriez ne pas le faire parce que vous pouvez le faire moins cher. Le cloud n'est pas toujours l'option la moins chère. Certaines personnes semblent penser parce que c'est souvent une option peu coûteuse, ça va toujours être moins cher, ce n'est pas toujours moins cher. Et l'autre chose est que si vous prenez une application depuis un cloud, elle ne s'intègre pas bien avec ce que vous faites, alors vous n'allez probablement pas aller de l'avant et ce sont, vous savez, des raisons de vous détourner .

Voici les raisons d'adopter. Vous savez, l'une des choses que vous pouvez faire dans le cloud, à peu près à l'épreuve des balles, est l'activité de prototypage. Si vous pouvez, vous pouvez prototyper dans le cloud et l'implémenter dans le centre de données, c'est entièrement viable et il y a de nombreuses personnes qui le font. Vous pouvez télécharger du travail à partir du centre de données avec des applications non critiques, car elles le seront probablement, vous pourrez trouver une sorte de services cloud qui répondront à votre niveau de service pour les choses non critiques. Et vous pouvez télécharger des applications spécifiques comme salesforce.com et des offres similaires à celles, vous savez, des applications standard. Tout le monde a une capacité dans ce domaine et le domaine n'est pas spécialisé et, vous savez, le traditionnel … tout ce qui est disponible dans le cloud sera probablement ce que vous allez utiliser.

Donc, la dernière chose que je voulais dire, c'est vraiment quelque chose d'intéressant, c'est quand vous recherchez réellement le cloud, une façon de comprendre est tout comme une série d'économies d'échelle. Le fait est que, vous savez, gérer un centre de données là-bas et que vous allez vous connecter à ce centre de données depuis un endroit ou un autre et l'utiliser, donc ce serait mieux, ce serait mieux dans le principal moins cher que si vous le faites vous-même. Donc, vous savez, il s'agit vraiment d'économies d'échelle.

Les fournisseurs de cloud, ils choisissent l'emplacement du centre de données et le meilleur endroit pour localiser le centre de données est juste à côté d'une centrale électrique, et surtout juste à côté d'une centrale électrique peu coûteuse. Donc, une centrale électrique au nord qui se trouve être hydroélectrique ou quelque chose comme ça. C'est normalement le moins cher, tu sais? Vous pouvez en fait y localiser le centre de données et vous constaterez que c'est plus facile. Il est moins coûteux d'embaucher des gens dans de tels endroits que dans le centre de New York ou de San Francisco. Vous pouvez standardiser l'ensemble de l'installation en termes de climatisation et de puissance. Cela vous fera économiser beaucoup car cela signifie, vous savez, que vous pouvez lui donner un bâtiment entier et c'est exactement ce que font tous les opérateurs de cloud. Ils standardisent sur le matériel réseau, ils standardisent sur le matériel informatique qu'ils utilisent, normalement des cartes x86 standard, souvent ils les assemblent eux-mêmes. Donc, certains construisent même le tout. Ils utiliseront le logiciel Amazon qu'ils peuvent, car cela ne signifie en fait aucun coût pour l'adopter. Ils seront standardisés dans tous les logiciels. Ainsi, ils ne mettront jamais à niveau quoi que ce soit, sauf pour mettre à niveau tout à la fois. Ils organiseront le soutien. Ainsi, ils paieront le soutien à une multitude de fournisseurs différents qui n'ont que leur propre service d'assistance. Ils auront une capacité de montée en puissance et de montée en puissance dans le sens où ils exécuteront plus que vous n'exécuteriez ce type de service et ils surveilleront leur utilisation d'une manière que la plupart des centres de données ne peuvent pas, car ils fonctionnent en quelque sorte un seul service standardisé, mais la plupart des centres de données exécutent toute une série de choses. Et c'est vraiment le cloud, et d'une certaine manière, il peut définir s'il vous intéresse ou non pour une application particulière. Donc, vous savez, mon genre de règle empirique est que là où les économies d'échelle sont possibles, le cloud prendra le relais tôt ou tard. Mais, la façon dont l'innovation et la flexibilité et les choses très spécifiques que vous faites vous-même ne peuvent vraiment pas. Le nuage sera toujours le deuxième meilleur.

D'accord. Permettez-moi de le transmettre à Eric ou à Gilbert.

Eric Kavanagh: D'accord, Gilbert, je vais vous donner ici les clés du WebEx. Etre prêt. Cliquez simplement n'importe où sur cette diapositive et utilisez la flèche vers le bas de votre clavier.

Gilbert Van Cutsem: Je pense que je contrôle.

Eric Kavanagh: Vous contrôlez.

Gilbert Van Cutsem: D'accord. Et c'est parti. L'impératif des nuages ​​- le ciel est la limite, est-ce une légende urbaine, ou qu'en pensez-vous? Ce ne sont que quelques discussions et des choses à considérer.

Premièrement, du "quoi", vous savez, comme nous le savons tous, je ne pense pas que quiconque en doute. La SaaS-ification est là pour rester parce que le logiciel ne meurt jamais, il se déplace simplement vers le cloud, non? Je pense que je l'ai déjà dit dans l'édition précédente. Oh non, ou Eric l'a dit pour moi dans une édition précédente. Et je pense que la raison évidente, et cela revient à Robin dans un sens également, c'est que du côté des entreprises, le calendrier de l'entreprise est assez facile. Le CMO a toujours besoin de tout et il en a besoin maintenant. Donc, il est temps de commercialiser. Tellement triste, c'est une bonne excuse pour cela d'une manière pour lui. Le CIO, cependant, est un peu nerveux à propos du SaaS et des nuages ​​parce que, vous savez, tout le problème d'élasticité signifie que ce qui monte doit aussi descendre. Vous devez être prêt à évoluer, mais aussi à réduire. Donc, il est un peu nerveux à ce sujet. Le directeur financier n'est pas nerveux, pas plus que d'habitude, mais il dit: "Hé, c'est … combien cela nous fera-t-il reculer?" C'est le, vous savez, la fameuse discussion sur les dépenses en capital par rapport à OPEX. C'est assez vieux, mais c'est très, vous savez, très important dans ce monde. Et puis, le dernier mais non le moindre, est le PDG, bien sûr. Il dit: "Oh! Atténuation des risques! Les gars, vous êtes tous excités, mais sommes-nous prêts pour cela?" Parce que le risque est ce à quoi il pense.

Alors, quel est le risque? Juste quelques réflexions, non? Nous avons affaire ici à un leadership éclairé, mais dans une voie inachevée parce que tout cela est assez nouveau, tout récent. Nous n'avons pas beaucoup de points de données, vraiment, si vous y pensez. Et donc, nous aussi, du côté des risques, nous devons faire face à l’intégration, vous savez, les gens qui signent des accords se disent: «Oui, c’est ce que nous voulons, la voie à suivre», ils s’inscrivent, mais ensuite ce n'est pas assez. Vous savez, vous devez embarquer des gens et ça, vous vous souvenez des films? De retour dans la traduction, c'est un peu, vous savez, ce qu'est l'intégration. Et puis aussi, comme Robin vient de le dire, vous savez, on-prem ne s'en va pas nécessairement tout de suite. Donc, vous devez intégrer les deux mondes. C'est un monde hybride. Et alors, comment vas-tu faire ça? C'est 80-20, la règle de Pareto 80-20, ça va? Est-ce que c'est assez bon? Et puis le garbage in / garbage out lorsque vous connectez les systèmes. Est-ce OK? Est-ce durable? Parce que, vous savez, allez-vous migrer, allez-vous mapper votre entreprise au système racine, comment allez-vous faire cela? Et puis le dernier, qui je pense est extrêmement important, est les architectures multi-locataires, ce qui signifie que la confidentialité des données sur vos propres données, parfois elle s'appelle «posséder vos propres données», devient très importante, vous savez? Une centaine de personnes utilisant le même système, une base de données se trouve en dessous du système, qui va voir mes données? Juste moi, non? En êtes-vous absolument sûr? La confidentialité des données, la sécurité des données aide les experts. Si vous êtes le CIO, cela ramène le «je» au CIO car maintenant vous êtes en charge de l'information. C'est assez intéressant si vous êtes CIO.

Parlons donc un peu du «pourquoi». Donc, l'intention stratégique de tout cela est très, très simple, je pense. Si vous êtes abonné, il y a une pression du marché. Si vous êtes un fournisseur, il y a une pression concurrentielle. Si vous avez des pairs, il y a une pression des pairs. Si vous êtes abonné, c'est juste la psychologie du marché. Tout le monde veut aller sur le cloud, le SaaS ou ce que vous l'appelez, le cloud SaaS, nous avons tous besoin et voulons y aller. Et la raison est généralement financière. C'est la raison évidente, mais si vous pensez à l'aspect financier, vous entrez dans ce que j'appelle le paradoxe de la facturation par rapport au budget. Allez-vous opter pour un abonnement, des systèmes à volonté, 50 $, 500 $ par mois ou quelque chose comme ça, ou rêvez-vous d'une utilisation basée sur le fait que vous ne payiez que ce que vous utilisez vraiment? Et alors, comment cela va-t-il fonctionner, basé sur l'utilisation, basé sur la consommation? Allez-vous mesurer tout ça? Ça n'arrivera probablement pas tout de suite. Donc, vous vous retrouverez avec un mécanisme hybride, c'est-à-dire que je paie 200 par mois et peut-être parfois 500 parce que je dois payer pour la consommation supplémentaire. Retainer Plus, cela va probablement, à mon avis, aller dans la bonne direction.

Mais il y a aussi quelque chose que j'appelle l'intention cachée sur le front large, et je crois que, vous savez, c'est absolument réel. C'est le changement de contrôle, c'est le CIO contre le CMO, le changement de pouvoir ou la lutte pour le pouvoir entre le CMO, "Je veux tout et je le veux maintenant", et le CIO, qui dit: "Hé, c'est tout sur les données, vous savez? J'avais l'habitude de courir, il y a 20 ans, tout était sur les systèmes matériels. Il y a dix ans, c'était tout sur les applications. Aujourd'hui, c'est tout sur les données. Et depuis que je suis le CIO - information - c'est tout moi. Je contrôle. " Donc, c'est une sorte de changement de pouvoir ou de lutte pour le pouvoir qui se produit actuellement entre ces deux, le CMO et le CIO.

Donc, en fin de compte, tout cela est si jeune que personne ne sait vraiment si nous sommes dans le type d'environnement innovateur ou dans le type d'environnement à adoption précoce. Je crois que nous sommes dans le type d'environnement des premiers à adopter, pas dans la majorité des premiers, juste dans le premier, mais, vous savez, à mi-chemin. Et donc, vous savez, pour le client, l'utilisateur final, l'abonné, il s'agit d'obtenir une longueur d'avance parce que le CMO veut la longueur d'avance, non? Et donc, il est important de ne pas se retrouver avec ce que nous appelons des rendements décroissants. La longueur d'avance limitée pourrait conduire à des rendements décroissants. C'est pourquoi il est extrêmement important, vous savez, de trouver et de faire confiance aux parties qui peuvent s'assurer que le point de défaillance unique n'est pas un problème et que la sécurité des données est respectée. Cela nécessitera donc pas mal de gestion du changement. Et donc, à la fin - presque terminé, c'est la dernière diapositive - comment allons-nous faire cela? Comment le passage au cloud, le passage au SaaS seront-ils, vous le savez, fluides et faciles? Eh bien, en faisant deux choses: faire attention - l'approvisionnement - vraiment important, et l'intégration, encore plus important.

Eric Kavanagh: D'accord …

Gilbert Van Cutsem: Et dans ce cas, le ciel est la limite. Je vous remercie.

Eric Kavanagh: Ouais. C'était génial. J'ai adoré les idées très provocantes, j'aime la façon dont vous avez un peu cassé tout ça. Je pense que cela a beaucoup de sens. Et allons-y et poussons la première diapositive d'Ashish et je vais vous remettre les clés du WebEx, Ashish. D'accord, vas-y. Cliquez simplement n'importe où sur cette diapositive et utilisez la flèche vers le bas de votre clavier. Voilà.

Ashish Thusoo: Très bien. Merci Eric. Salut les amis, voici Ashish et je vais vous parler de Qubole. Donc, pour commencer, Qubole, il fournit essentiellement des données volumineuses en tant que plateforme de service. Il s'agit d'une plate-forme cloud hébergée dans le cloud Amazon et le cloud Google et nous fournissons des technologies telles que Hadoop, Hive, Presto et bien d'autres dont je parlerai, le tout de manière clé en main afin que nos clients puissent essentiellement sortir de toute la confusion dans le monde des infrastructures de Big Data ou de ne plus faire fonctionner une telle infrastructure et de vraiment se concentrer davantage sur leurs données et les transformations qu'ils veulent faire sur leurs données. C'est donc à cela que sert Qubole.

En termes d'avantages tangibles, une façon de penser à Qubole, vous savez, bien sûr, c'est une plate-forme en libre-service clé en main pour l'analyse des mégadonnées et l'intégration des mégadonnées construite autour de Hadoop, mais plus fondamentalement, ce qu'elle fait, c'est que vous savoir, pour tous les moteurs de big data tels que Hadoop, Hive, Presto, Spark, Chartly et ainsi de suite et ainsi de suite, il apporte tous les avantages du cloud à ces moteurs de big data et certains des principaux manifestes qu'il apporte de la Le point de vue du cloud est, vous savez, de rendre l'infrastructure adaptative et en m'adaptant, je veux dire à la fois agile et flexible aux charges de travail exécutées sur l'un de ces moteurs et également rendre ces moteurs beaucoup plus libre-service et collaboratifs dans le sens où, vous savez, Qubole fournit des interfaces où vous pouvez utiliser ces technologies particulières non seulement pour votre développement ou, vous savez, des tâches orientées développeur, mais même vos autres analystes de données peuvent également commencer à tirer parti des avantages de ces technologies en libre-service interface.

Nous recevons beaucoup, vous savez, concernant ce webinaire particulier, vous savez, c'est l'une de nos perspectives quant aux avantages du cloud que Qubole apporte au big data. Donc, si vous faites simplement une comparaison entre la façon dont vous exécutez, par exemple, Hadoop et que vous laissez les charges de travail dans un paramètre sur site, dans un paramètre sur site, vous pensez toujours en termes de clusters statiques, vous savez, vous corrigez votre vous pouvez peut-être les dimensionner à votre utilisation maximale et les conserver et ensuite si vous devez les changer, vous devez passer par tout un processus d'approvisionnement, de déploiement, de test, etc., etc. Qubole change qu'en créant des clusters complètement à la demande, nos clusters sont complètement élastiques, nous utilisons les objets stockés dans le cloud pour stocker réellement les données et les clusters montent et, vous savez, ils se fondent sur la demande générée par les utilisateurs et ils s'en vont quand il n'y a pas de demande. Cela rend donc cette infrastructure beaucoup plus agile, flexible et adaptable à vos charges de travail.

Un autre exemple de flexibilité est, vous savez, aujourd'hui, vous avez peut-être créé vos clusters statiques ici, vous savez, avec une certaine charge de travail à l'esprit et si vos charges de travail changent et que votre infrastructure doit maintenant être mise à niveau, peut-être avez-vous besoin de plus de mémoire sur vos machines et des choses dans le genre. Encore une fois, vous savez, faire cela sur le cloud via Qubole par exemple, rend cela simple. Vous pouvez toujours louer de nouveaux types différents de machines et, vous savez, obtenir des clusters, des clusters à 100 nœuds en quelques minutes, par opposition aux semaines que vous avez dû attendre pour Hadoop sur site.

L'autre élément clé dans lequel Qubole se différencie du sur site est que Qubole est essentiellement, en tant qu'offre de service, donc tous les outils et l'infrastructure dont vous avez besoin pour intégrer le service, vous n'avez pas à … où que ce soit sur site, vous savez, c'est principalement vous prenez le logiciel, vous devez l'exécuter vous-même, vous devez l'intégrer vous-même et faire tous ces avantages, tous les avantages du modèle SaaS sont un indice pour, vous savez, comment Qubole propose le Big Data au lieu d'exécuter Hadoop sur site par vous-même.

Cette diapositive couvre généralement notre architecture. Nous sommes, bien sûr, basés sur le cloud, nous stockons nos données sur des objets dans le cloud dans le cloud, Google cloud et Google Compute Engine ou Amazon Web Services. Nous prenons tous les projets de l'écosystème Hadoop et autour de cela, nous avons développé des IP clés autour de la mise à l'échelle automatique et de l'autogestion, nous avons fait beaucoup d'optimisations dans le cloud pour que ces technologies de composants fonctionnent vraiment bien dans le cloud comme, vous le savez, l'infrastructure cloud est très différent de simplement exécuter des choses sur du métal nu et tout un tas de connecteurs de données pour permettre aux données d'être déplacées dans et hors de cette plate-forme. Donc, cela compare la plate-forme cloud et cela permet, vous savez, c'est une clé … la fonctionnalité clé là est de faire tout le self-service pour que vous n'ayez pas à avoir une forte … vous ne 't ont une très grande empreinte opérationnelle lors de l'exécution de cela, mais nous lions cela avec notre atelier de données si ce sont des outils pour les analystes, si ce sont des outils de gouvernance des données, si ce sont des outils de modélisation, et ainsi de suite et ainsi de suite pour que vous peut apporter les avantages de cette technologie, non seulement aux développeurs, mais aussi aux autres utilisateurs professionnels et à l'entreprise. Et bien sûr, nous associons également cette plate-forme cloud à des outils que vous utiliserez peut-être déjà, qu'il s'agisse, vous savez, d'outils d'utilisation ou simplement de Tableau ou s'ils utilisent, vous savez, plus de types d'entreposage de données de produits comme Redshift et etc., etc.

Aujourd'hui, le service fonctionne à une assez grande échelle, nous traitons actuellement près de 40 pétaoctets de données chaque mois sur notre base de clients. La taille de nos grappes varie de 10 nœuds à 1500 nœuds et, vous savez, en termes de gamme d'échelle que nous pouvons traiter et, dans la plupart des cas, à ma connaissance, nous exécutons probablement certaines des plus grandes clusters sur le cloud en ce qui concerne Hadoop et nous traitons environ 250 000 machines virtuelles en un seul mois sur nos clusters. N'oubliez pas que notre modèle est constitué de clusters à la demande, ce qui présente d'énormes avantages en termes de réduction de vos charges de travail opérationnelles ainsi que d'amélioration de votre et ainsi de suite, etc.

Enfin, vous savez, l'un de nos, vous savez, ce n'est qu'un échantillon de la façon dont Qubole a été transformateur pour diverses entreprises. est un exemple de notre client. Ils étaient déjà sur le cloud, ils exécutaient Elastic MapReduce sur le cloud, par exemple, et l'utilisation des données y était assez limitée. Ils auraient une trentaine d'utilisateurs qui pourraient utiliser cette technologie. Avec Qubole, ils ont pu étendre cela à plus de 200 utilisateurs de l'entreprise qui ont vu l'expansion des cas d'utilisation du Big Data et cela a vraiment apporté, vous savez, ce que nous appelons la définition d'une plateforme de Big Data agile et que c'est devenu vraiment central pour beaucoup de leurs charges de travail analytiques.

Donc, pour terminer, vous savez, c'était une brève introduction sur Qubole. Essentiellement, notre vision est de savoir comment nous rendons les entreprises beaucoup plus agiles autour du big data et, essentiellement, nous tirons parti des avantages du cloud et les amenons à exploiter les technologies du big data autour de Hadoop afin que nos clients puissent tirer parti des avantages de l'agilité et de ces avantages de flexibilité et les avantages de la nature en libre-service sur le cloud pour mieux répondre à leurs besoins en matière de données. Je vais donc m'arrêter là et le remettre à Eric.

Eric Kavanagh: D'accord. Cela semble génial et maintenant, je cède la parole à Mike Miller de Cloudant. Mike, je vous passe les clés en ce moment. Cliquez simplement sur la diapositive, c'est parti. Emportez-le.

Mike Miller: On dirait que j'ai les clés. Alors, je m'excuse. J'ai perdu … Je pense que j'ai oublié d'envoyer des polices avec ma présentation. Donc, j'espère que vous pouvez regarder au-delà et imaginer que c'est beau. Mais oui, c'est amusant. J'ai une longue liste ici, des choses provocantes que j'ai entendues que j'ai écrites que je suis impatient de vous revenir dans le panel. Donc, je vais essayer de passer au travers rapidement.

Donc, je vais commencer par Cloudant. Cloudant est une base de données en tant que service, notre fournisseur de cloud et en fait, je n'ai même pas le nouveau logo. Nous avons été acquis par IBM il n'y a pas si longtemps. Et donc, nous sommes … Je vais parler de notre service et me concentrer en particulier sur la tentative de rendre nos utilisateurs et clients agiles d'une manière assez différente de celle de l'orateur précédent.

Cloudant fournit une base de données en tant que service et d'autres services liés aux données pour les personnes qui créent des applications. Nous nous engageons donc directement avec les développeurs et nous nous concentrons sur les données opérationnelles ou OLTP contrairement aux analyses que nous avons entendues d'Ashish précédemment. Et le point est vraiment là, la valeur entière de Cloudant, qui peut être décomposée en aidant nos utilisateurs à en faire plus et donc à créer plus d'applications, à grandir et à dormir plus. Je vais en parler un peu en détail, mais l'idée générale ici est que si vous êtes un utilisateur, vous savez, vous êtes dans une entreprise, vous construisez une nouvelle application, en ajoutant une fonctionnalité à une application ou un site Web existant startup mobile, vous devez vous concentrer sur votre compétence de base. Et auparavant, il y a peut-être une dizaine d'années, l'informatique devait être un signe distinctif, vous savez, de concurrence, désolé, de dommages concurrentiels, même en gérant une base de données pour être un avantage concurrentiel. Soulagé que ces jours soient révolus! Et donc, la façon dont nous essayons vraiment de travailler avec nos utilisateurs est de les encourager à utiliser des services composites, modulaires, réutilisables, composables avec l'idée que cela réduit le temps de commercialisation, augmente l'évolutivité. Et l'idée générale ici est que le cloud n'est pas seulement, vous savez, quelque chose de nouveau qui est poussé vers les utilisateurs, c'est vraiment un marché … c'est une évolution du marché parce que la façon dont les gens créent des applications, consomment des applications, les appareils sur lesquels ils s'exécutent et l'échelle des données a changé assez radicalement au cours des 5 à 10 dernières années. Cela met vraiment l'accent sur l'architecture d'application existante pour la création d'applications ainsi que le traitement hors ligne des charges de données et d'analyse. Et donc, cela ouvre toute une série d'opportunités.

Donc, Cloudant est une base de données distribuée en tant que service et il était unique, je crois, à ses débuts qu'il était vraiment livré avec une stratégie mobile depuis le début, et je vais en parler en détail, mais l'idée est que l'écriture d'applications maintenant, vous n'écrivez pas pour une seule plateforme, non? Vous écrivez pour quelque chose que je peux exécuter à l'échelle du pétaoctet dans le cloud, il doit également pouvoir fonctionner sans problème sur un bureau ou dans un navigateur et de plus en plus nous voyons des choses, nous devons exécuter sur un appareil mobile ou un appareil semi-connecté ou un appareil portable ou quelque chose que nous appelons IOT. Et donc, je pense que, vous savez, les applications qui peuvent bien fonctionner et tirer parti de ces différents clients sont incroyablement compétitives sur le marché et ce que nous essayons de faire est de simplifier l'écriture d'API dans le modèle de programmation unique, gérer les données dans tous ces différents appareils qui ont une échelle très différente. La chose intéressante est, vous savez, l'adoption initiale dans le web et le mobile, c'est là que nous avons vu notre grande soustraction, mais même maintenant avant l'acquisition, nous voyons un nombre toujours plus grand d'utilisateurs d'entreprise, même dans ce que je dis comme conservateur 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. Génial. 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. Qu'est-ce que tu penses?

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. Bien. 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. Absolument. 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. Ouais. Aucun problème. 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. Ouais. 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. Je ne sais pas. 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. C'est parfait. 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. Ce n'est pas bon.

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. Voilà une très bonne question. 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. Bien. 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. Génial! 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. Prends soin de toi. Bye Bye.