Забележка на редактора: Това е препис на живо на уебкаст. Можете да видите пълната уебкаст тук.
Ерик Кавана: Дами и господин, време е да се мъдрите! Време е за TechWise, чисто ново шоу! Казвам се Ерик Кавана. Ще бъда ваш модератор за нашия встъпителен епизод на TechWise. Точно така. Това е партньорство на Techopedia и Bloor Group, разбира се, на славата на Inside Analysis.
Казвам се Ерик Кавана. Ще модерирам това наистина интересно и свързано събитие, хора. Ще копаем дълбоко в тъкането, за да разберем какво се случва с това голямо нещо, наречено Hadoop. Какъв е слонът в стаята? Казва се Hadoop. Ще се опитаме да разберем какво означава и какво става с него.
На първо място, много благодаря на нашите спонсори, GridGain, Actian, Zettaset и DataTorrent. Ще получим кратки думи от всяка от тях в края на това събитие. Ще имаме и въпроси и отговори, така че не се срамувайте - изпращайте вашите въпроси по всяко време.
Ще копаем в детайлите и ще хвърлим трудните въпроси към нашите експерти. И като говорим за експертите, ей, ето ги. И така, ние ще чуем от нашия собствен доктор Робин Блур и хора, много се вълнувам от легендарния Рей Уанг, главен анализатор и основател на Constellation Research. Той е онлайн днес, за да ни разсъждава и е като Робин, че е невероятно разнообразен и наистина се фокусира върху много различни области и има способността да ги синтезира и наистина да разбере какво се случва там в цялата тази област на информационните технологии и управление на данни.
И така, има онзи малък сладък слон. Той е в началото на пътя, както виждате. Сега тепърва започва, просто е нещо като старт, цялото това нещо Hadoop. Разбира се, през 2006 или 2007 г., предполагам, е, когато тя беше пусната в общността с отворен код, но много неща се случват, хора. Имаше огромни разработки. Всъщност искам да разкажа историята, така че ще направя бърз дял на работния плот, поне мисля, че съм. Нека да направим бърз дял на работния плот.
Показвам ви тази просто луда, луда история. Така Intel инвестира 740 милиона долара, за да купи 18 процента от Cloudera. Помислих си и съм като: "Света Коледа!" Започнах да се занимавам с математика и това е като: „Това е оценка от 4, 1 милиарда долара“. Нека помислим за това за секунда. Искам да кажа, че ако WhatsApp струва 2 милиарда долара, предполагам, че Cloudera може да струва 4, 1 милиарда долара, нали? Искам да кажа, защо не? Някои от тези номера са точно през прозореца тези дни, хора. Искам да кажа, обикновено по отношение на инвестициите, имате EBITDA и всички тези различни механизми, множество приходи и т.н. Е, това ще е един дявол от множеството приходи, за да стигне до 4, 1 милиарда долара за Cloudera, което е страхотна компания. Не ме разбирайте погрешно - има някои много, много умни хора там, включително човекът, който започна цялата мания на Хадооп, Дъг Кътънинг, той е там - много много интелигентни хора, които правят много наистина, наистина готини неща, но най-важното е, че 4, 1 милиарда долара, това са много пари.
Така че тук е някакъв запленен очевиден момент да мине през главата ми в момента, който е чип, Intel. Техните дизайнери на чипове предлагат да видят оптимизиран за Hadoop чип - трябва да мисля, хора. Това е само моето предположение. Това е само слух, който идва от мен, ако искате, но има някакъв смисъл. И какво означава всичко това?
Така че тук е моята теория. Какво се случва? Голяма част от тези неща не са нови. Масивната паралелна обработка не е ужасно нова. Успоредната паралелна обработка не е нова. От известно време съм в света на суперкомпютрите. Много от тези неща, които се случват, не са нови, но има вид на общото осъзнаване, че има нов начин за атака на някои от тези проблеми. Това, което виждам да се случва, ако погледнете някои от големите доставчици на Cloudera или Hortonworks и някои от тези други момчета, това, което правят наистина, ако го свалите до най-детайлно ниво на дестилиране, е разработването на приложения. Това правят.
Те проектират нови приложения - някои от тях включват бизнес анализи; някои от тях просто включват системи за зареждане. Един от нашите доставчици, които са говорили за това, правят такива неща през целия ден, в шоуто днес. Но ако е ужасно нов, отговорът отново е "не наистина", но се случват големи неща и лично аз мисля, че това, което се случва с Intel, която прави тази огромна инвестиция, е пазарен ход. Те гледат света днес и виждат, че това е вид монополен свят днес. Има Facebook и те пребиха само сополите от лошото MySpace. LinkedIn е пребил сопола на бедния кой е кой. Така че се огледайте и това е една услуга, която доминира във всички тези различни пространства в нашия свят днес и мисля, че идеята е Intel да хвърли всичките си чипове на Cloudera и да се опита да го издигне до върха на стека - това е просто моята теория.
Така че хора, както казах, ще имаме дълга сесия за въпроси и отговори, така че не се срамувайте. Изпращайте вашите въпроси по всяко време. Можете да го направите, като използвате този Q&A компонент на вашата конзола за уеб предаване. И с това искам да стигна до нашето съдържание, защото имаме много неща, за да преминем.
Така че, Робин Блур, дай да ти предам ключовете и пода е твой.
Робин Блур: Добре, Ерик, благодаря за това. Хайде да внесем танцуващите слонове. Любопитно е всъщност, че слоновете са единствените сухоземни бозайници, които всъщност не могат да скачат. Всички тези слонове в тази конкретна графика имат поне един крак на земята, така че предполагам, че е възможно, но до известна степен това очевидно са слонове Хадооп, толкова много, много способни.
Въпросът, наистина, според мен трябва да бъде обсъден и трябва да бъде обсъден откровено. Трябва да се обсъди, преди да отидете на друго място, което е наистина да започнете да говорите за това какво всъщност представлява Hadoop.
Едно от нещата, които то е абсолютно от основата на играта на човека, е магазинът с ключови ценности. Преди имахме магазини с ключова стойност. Използвахме ги в IBM мейнфрейм. Имахме ги на миникомпютрите; DEC VAX имаше IMS файлове. Имаше ISAM възможности, които бяха почти на всеки миникомпютър, на който можете да се захванете. Но някъде около края на 80-те Unix влезе и Unix всъщност нямаше магазин за ключови стойности. Когато Unix го разработи, те се развиха много бързо. Това, което се случи всъщност, беше, че доставчиците на базата данни, по-специално Oracle, влязоха в пара и те продадоха вашите бази данни, за да се грижат за всички данни, които искате да управлявате в Unix. Windows и Linux се оказаха еднакви. И така, индустрията премина през най-добрата част от 20 години без магазин с общо предназначение. Е, сега се върна. Не само е обратно, но е и мащабируем.
Сега, мисля, че всъщност това е основата на това, което всъщност представлява Hadoop и в определена степен определя къде ще отиде. Какво харесваме в магазините с ключова стойност? Тези от вас, които са толкова стари, колкото и аз, и всъщност помня, че работите с магазини с ключови стойности, осъзнават, че бихте могли да ги използвате в голяма степен за неформално създаване на база данни, но само неформално. Знаете, че метаданните бързо ценят запасите в програмния код, но всъщност бихте могли да направите този външен файл и можете, ако искате да започнете да обработвате съхранение на ключ-стойност малко като база данни. Но, разбира се, не разполагаше с всички възможности за възстановяване, които има базата данни, и нямаше много неща, които сега имат базите данни, но това беше наистина полезна функция за разработчиците и това е една от причините, според мен че Hadoop се оказа толкова популярен - просто защото бързаха кодери, програмисти, разработчици. Те разбраха, че не само е ключ-стойност на магазина, но това е мащабен ключ-стойност магазин. Той мащабира почти неопределено време. Изпратих тези мащаби на хиляди сървъри, така че това е наистина голямото нещо за Hadoop, ето какво е това.
Освен това има MapReduce, който е алгоритъм за паралелизация, но всъщност това, по мое мнение, не е важно. Значи, знаете, Хадооп е хамелеон. Това не е само файлова система. Виждал съм различни видове претенции, отправени към Hadoop: това е тайна база данни; не е тайна база данни; това е общ магазин; това е аналитичен набор от инструменти; това е ELT среда; това е инструмент за почистване на данни; това е склад за данни на поточни платформи; това е архивен магазин; това е лек за рак и т.н. Повечето от тези неща наистина не важат за ванилия Hadoop. Hadoop вероятно е прототипиране - това със сигурност е среда за създаване на прототипи за SQL база данни, но всъщност няма, ако поставите възрастово пространство с възрастовия каталог над Hadoop, имате нещо, което прилича на база данни, но всъщност не е това, което някой би нарекъл база данни по отношение на възможностите. Много от тези възможности, със сигурност можете да ги получите на Hadoop. Със сигурност има много от тях. Всъщност можете да намерите някакъв източник на Hadoop, но самият Hadoop не е това, което бих нарекъл оперативно закален и следователно сделката за Hadoop, наистина не бих се занимавала с нищо друго, е, че трябва да имате трети -партийни продукти за подобряването му.
Така че, като говоря за вас, можете да хвърлите само в няколко реда, докато говоря за Hadoop overreach. На първо място, възможностите за заявки в реално време, добре знаете, че в реално време е вид бизнес време, всъщност почти винаги ефективността е критична в противен случай. Искам да кажа, защо бихте инженер в реално време? Hadoop всъщност не прави това. Той прави нещо, което е близо до реално време, но всъщност не прави неща в реално време. Той прави стрийминг, но не прави стрийминг по начин, по който бих нарекъл наистина критично важни за всякакъв тип приложения платформи за стрийминг на приложения. Има разлика между база данни и ясен магазин. Синхронизирайте го с над Hadoop ви дава ясно съхранение на данни. Това е нещо като база данни, но не е същото като база данни. Според мен Hadoop в родния си вид всъщност изобщо не се квалифицира като база данни, тъй като е кратък от доста неща, които една база данни трябва да има. Hadoop прави много, но не го прави особено добре. Отново, способността е налице, но ние сме на път далеч от действително бърза способност във всички тези области.
Другото, което трябва да разберете за Hadoop е, че е някакъв дълъг път, откакто е разработен. Той е разработен в първите дни; тя беше разработена, когато имахме сървъри, които всъщност имаха само един процесор на сървър. Никога не сме имали многоядрени процесори и той е създаден да управлява мрежи, стартира мрежи и север. Една от дизайнерските цели на Hadoop беше никога да не губи работата. И наистина ставаше дума за повреда на диска, тъй като ако имате стотици сървъри, вероятността е, ако имате дискове на сървърите, вероятността е да получите наличност в продължение на 99.8. Това означава, че ще получите средно повреда на един от тези сървъри веднъж на 300 или 350 дни, един ден в годината. Така че, ако сте имали стотици от тях, вероятността ще бъде във всеки ден от годината, че ще получите грешка в сървъра.
Hadoop е създаден специално за справяне с този проблем - така че, в случай че нещо не е успешно, прави снимки на всичко, което продължава, на всеки конкретен сървър и може да възстанови пакетната работа, която се изпълнява. И това беше всичко, което в действителност някога се изпълняваше на Hadoop, бяха партидни задачи и това е наистина полезна възможност, трябва да се каже. Някои от партидните задачи, които се изпълняваха - особено в Yahoo, където мисля, че Hadoop е роден - биха работили два-три дни и ако се провали след един ден, вие наистина не искате да загубите работата това беше направено. Това беше точката на проектиране зад наличността на Hadoop. Не бихте извикали толкова висока наличност, но бихте могли да го наречете висока наличност за серийни партидни задачи. Това вероятно е начинът да го погледнем. Високата наличност винаги се конфигурира според характеристиките на работната линия. В момента Hadoop може да бъде конфигуриран само за наистина серийни партидни задачи по отношение на този вид възстановяване. Високата достъпност на предприятието вероятно е най-добре обмислена по отношение на транзакционния LLP. Вярвам, че ако не гледате на това като нещо в реално време, Hadoop все още не го прави. Вероятно е много далеч от това.
Но ето красивото нещо за Hadoop. Графиката от дясната страна, която има списък с доставчици от ръба, и всички линии на нея показват връзки между тези доставчици и други продукти в екосистемата Hadoop. Ако погледнете това, това е невероятно впечатляваща екосистема. Доста забележително е. Ние очевидно говорим с доста доставчици по отношение на техните възможности. Сред доставчиците, с които съм говорил, има някои наистина изключителни възможности за използване на Hadoop и в паметта, начин за използване на Hadoop като компресиран архив, за използване на Hadoop като ETL среда и т.н., и така нататък. Но наистина, ако добавите продукта към самия Hadoop, той работи изключително добре в определено пространство. Така че докато съм критичен към родния Hadoop, аз не съм критичен към Hadoop, когато всъщност добавите малко сила към него. Според мен видът на популярността на Hadoop гарантира нейното бъдеще. Имам предвид, че дори всеки ред код, написан досега на Hadoop, да изчезне, не вярвам, че HDFS API ще изчезне. С други думи, мисля, че файловата система, API, е тук, за да остане и евентуално ПРЕЖДА, графикът, който гледа над нея.
Когато всъщност погледнете това, това е много важна способност и аз ще го накарам за минута след това, но другото, което, да речем, вълнуващи хора за Hadoop, е цялата картина с отворен код. Така че си струва да прегледаме каква е картината с отворен код по отношение на това, което считам за реална способност. Докато Hadoop и всички негови компоненти със сигурност могат да правят това, което наричаме дължини на данни - или както предпочитам да го наричам, резервоар с данни - това със сигурност е много добра зона за поставяне на данни в организацията или за събиране на данни в организацията - изключително добър за пясъчни кутии и за въвеждане на данни. Много е добра като платформа за разработка на прототипи, която може да внедрите в края на деня, но вие знаете като среда за разработка почти всичко, което искате, е там. Като архивен магазин в него има почти всичко, от което се нуждаете, и разбира се не е скъпо. Не мисля, че трябва да се развеждаме от Hadoop нито едно от тези две неща, въпреки че те не са официално, ако искате, компоненти на Hadoop. Онлайн клинът внесе огромно количество аналитични данни в света с отворен код и много от тези анализи се изпълняват в Hadoop, защото това ви осигурява удобна среда, в която всъщност можете да вземете много външни данни и просто да започнете да играете в аналитична пясъчна кутия.
И тогава имате възможности за отворен код, и двете са машинно обучение. И двете са изключително мощни в смисъл, че прилагат мощни аналитични алгоритми. Ако съберете тези неща, имате ядки с много, много важна способност, която по един или друг начин е много вероятно - независимо дали се развива самостоятелно или дали доставчиците влизат, за да попълнят липсващите парчета - много вероятно е да продължи дълго и със сигурност мисля, че машинното обучение вече има много голямо влияние върху света.
Еволюцията на Hadoop, YARN промени всичко. Това, което се случи, MapReduce беше доста заварено към ранната файлова система HDFS. Когато YARN беше представена, тя създаде възможност за планиране в първото си издание. Не очаквате изключително сложното планиране от първото издание, но това означаваше, че вече не е задължително обкръжаваща среда. Това беше среда, в която можеха да бъдат насрочени множество работни места. Щом това се случи, имаше цяла поредица от доставчици, които се държаха далеч от Hadoop - те просто влязоха и се свързаха с него, защото тогава можеха просто да гледат на това като среда за планиране на файлова система и да могат да адресират нещата до то. Има дори доставчици на бази данни, които са внедрили своите бази данни на HDFS, защото те просто вземат двигателя и просто го поставят на HDFS. С каскадното и с YARN става много интересна среда, защото можете да създавате сложни работни процеси през HDFS и това наистина означава, че можете да започнете да мислите за това като наистина за платформа, която може да изпълнява множество работни места едновременно и се тласка към точката на прави критични за мисията неща. Ако ще направите това, вероятно ще трябва да закупите някои компоненти на трети страни като сигурност и прочее и т.н., които Hadoop всъщност няма акаунт за одит, който да попълва пропуските, но вие попаднете в точката, в която дори с нативен отворен код можете да направите някои интересни неща.
По отношение на мястото, където мисля, че Hadoop всъщност ще отиде, аз лично вярвам, че HDFS ще се превърне в файлова система по подразбиране с мащабиране и следователно ще се превърне в ОС, операционната система, за мрежата за поток на данни. Мисля, че има огромно бъдеще в това и не мисля, че ще спре до там. И всъщност мисля, че екосистемата просто помага, защото почти всички, всички доставчици в космоса, всъщност интегрират Hadoop по един или друг начин и те просто го позволяват. По отношение на друг момент, който си струва да се направи, по отношение на Hadoop overrage, дали не е много добра платформа плюс паралелизация. Ако всъщност гледате какво прави, това, което всъщност прави, е, че прави редовно снимка на всеки сървър, докато изпълнява заданията си в MapReduce. Ако щяхте да проектирате за наистина бърза паралелизация, нямаше да правите нещо подобно. Всъщност вероятно няма да използвате MapReduce самостоятелно. MapReduce е само това, което бих казал наполовина способен на паралелизъм.
Има два подхода към паралелизма: единият е чрез тръбопроводни процеси, а другият е чрез разделяне на данни MapReduce и прави разделянето на данни, така че има много работни места, където MapReduce всъщност не е най-бързият начин да го направите, но ще да ви даде паралелизъм и няма отнемане от това. Когато имате много данни, този вид захранване обикновено не е толкова полезен. Преждата, както вече казах, е много млада способност за планиране.
Hadoop е, като чертаеш линията в пясъка тук, Hadoop не е склад за данни. Толкова далеч не е склад за данни, че е почти абсурдно предложение да се каже, че е така. На тази диаграма това, което показвам в горната част, е един вид поток от данни, преминаващ от резервоар на данни Hadoop в база данни с мащабни размери, което всъщност ще направим, предприятие за съхранение на данни. Показвам наследени бази данни, подавам данни в хранилището на данни и разтоварвам дейност, създавайки разтоварване на бази от данни от склада, но това всъщност е картина, която започвам да виждам, че се появяват и бих казал, че това е като първото поколение на какво се случва със склада за данни с Hadoop. Но ако погледнете сами склада на данни, осъзнавате, че под хранилището на данни имате оптимизатор. Имате разпределени запитващи работници в много процеси, които седят над може би много много голям брой дискове. Това се случва в склад за данни. Това всъщност е архитектура, създадена за хранилище на данни и отнема много дълго време, за да се изгради нещо подобно, а Hadoop изобщо няма такова нещо. Така че Hadoop не е склад за данни и според мен няма да стане такъв по всяко време скоро.
Той има този относителен резервоар с данни и изглежда някак интересно, ако гледате на света като на поредица от събития, протичащи в организацията. Това показвам в лявата част на тази диаграма. След като премине през възможност за филтриране и маршрутизиране и нещата, които трябва да преминат за поточно предаване, се отбиват от приложенията за поточно предаване и всичко останало отива направо в резервоара с данни, където е подготвено и изчистено, и след това се предава от ETL или към единични данни склад или логически склад за данни, състоящ се от множество двигатели. Това според мен е естествена линия за развитие на Hadoop.
По отношение на ETW, едно от нещата, които си струва да се отбележи е, че самият склад за данни всъщност беше преместен - не е това, което беше. Със сигурност в днешно време очаквате да има йерархична способност по йерархични данни за това, което хората или някои хора наричат документите в хранилището с данни. Това е JSON. Възможно е мрежови заявки, които са графични бази данни, вероятно аналитични. И така, това, към което се движим е ETW, което всъщност има по-сложно натоварване от онова, с което сме свикнали. Така че това е интересно, защото по някакъв начин това означава, че складът на данни става още по-усъвършенстван и поради това ще изминат още по-дълго време, преди Hadoop да се доближи до него навсякъде. Значението на склада за данни се разширява, но все пак включва оптимизация. Трябва да имате възможност за оптимизация, не само над заявки сега, но над всички тези дейности.
Това е наистина. Това е всичко, което исках да кажа за Hadoop. Мисля, че мога да предам на Рей, който няма слайдове, но винаги е добър в разговорите.
Ерик Кавана: Ще взема слайдовете. Има наш приятел, Рей Уанг. Така че, Рей, какви са твоите мисли за всичко това?
Рей Уанг: Мисля, че това вероятно беше една от най-кратките и велики истории на магазините с ключова стойност и където Hadoop е отишъл във връзка с предприятията, които са навън, така че винаги научавам много, когато слушам Робин.
Всъщност имам един слайд. Мога да изскоча един слайд тук.
Ерик Кавана: Просто продължете и кликнете върху, щракнете върху старт и отидете да споделите вашия работен плот.
Рей Уанг: Разбрах, ето. Всъщност ще споделя. Можете да видите самото приложение. Да видим как върви.
Всичко това говори за Hadoop и след това навлизаме дълбоко в разговора за технологиите, които са там и където Hadoop се насочва, и много пъти просто ми се иска да го върна обратно, за да имам наистина бизнес дискусия. Голяма част от нещата, които се случват от страна на технологиите, са наистина това парче, където говорихме за хранилища на данни, управление на информация, качество на данните, овладяване на тези данни и затова сме склонни да виждаме това. Така че, ако погледнете тази графика тук, на самото дъно, това е много интересно, че типовете индивиди, на които се натъкваме, говорят за Hadoop. Имаме технолози и учени с данни, които се измъкват, изпитвайки много вълнения и обикновено става въпрос за източници на данни, нали? Как да овладеем източниците на данни? Как да постигнем това на правилните нива на качество? Какво правим с управлението? Какво можем да направим, за да съответстваме на различни видове източници? Как да запазим родословието? И всички подобни дискусии. И как да извлечем повече SQL от нашия Hadoop? Така че тази част се случва на това ниво.
Тогава от страна на информацията и оркестрацията, това е мястото, където става интересно. Започваме да обвързваме резултатите от тази представа, която получаваме или я привличаме от обратно към бизнес процесите? Как да го вържем към всякакъв вид модели на метаданни? Свързваме ли точките между обектите? И така новите глаголи и дискусии за това как използваме тези данни, преминавайки от това, което традиционно сме в свят на CRUD: създаваме, четем, актуализираме, изтриваме, към свят, който обсъждаме как да ангажираме или споделяме или сътрудничим или харесваш или дърпаш нещо.
От тук започваме да виждаме много вълнения и иновации, особено за това как да извлечем тази информация и да я придадем на стойност. Това е дискусията, ръководена от технологиите, под червената линия. Над тази червена линия получаваме много въпроси, които винаги сме искали да зададем и един от тях, който винаги поставяме, е като например, може би въпросът в търговията на дребно за вас е като: „Защо червените пуловери се продават по-добре в Алабама, отколкото сините пуловери в Мичиган? " Можете да помислите и да кажете: „Това е нещо интересно“. Виждате този модел. Задаваме този въпрос и се чудим: "Хей, какво правим?" Може би става въпрос за държавните училища - Мичиган срещу Алабама. Добре, разбирам това, виждам къде отиваме. И така започваме да разбираме бизнес страницата на къщата, хората във финансите, хората, които имат традиционни BI възможности, хората в маркетинга и хората в HR, които казват: "Къде са моите модели?" Как да стигнем до тези модели? И така виждаме друг начин за иновации от страна на Hadoop. Наистина става въпрос за това, как по-бързо да актуализираме прозренията. Как да направим тези видове връзки? Това стига чак до хората, които правят подобно, ad: tech, което основно се опитва да свързва реклами и подходящо съдържание от всичко, от мрежи за офериране в реално време до контекстуални реклами и разположение на реклами и това прави в движение.
Така че е интересно. Виждате прогресията на Hadoop от „Хей, ето технологичното решение. Ето какво трябва да направим, за да извадим тази информация на хората“. След това, когато пресича линията на бизнеса, това става интересно. Това е прозрението. Къде е изпълнението? Къде е приспадането? Как прогнозираме нещата? Как да вземем влияние? И след това донесете това до последното ниво, където всъщност виждаме друг набор от Hadoop иновации, които се случват около системи за решения и действия. Какво е следващото най-добро действие? Значи знаете, че сините пуловери се продават по-добре в Мичиган. Седиш на тон сини пуловери в Алабама. Очевидното е: "Да, добре, нека да го доставим там." Как да го направим? Каква е следващата стъпка? Как да вържем това обратно? Може би следващото най-добро действие, може би това е предложение, може би това е нещо, което ви помага да предотвратите проблем, може би това също не е действие, което е действие само по себе си. Така че започваме да виждаме как се появяват подобни модели. А красотата на това, което казвате за магазините с ключови стойности, Робин, е, че се случва толкова бързо. Случва се по начина, по който не сме мислили по този начин.
Вероятно бих казал, че през последните пет години вдигнахме. Започнахме да мислим по отношение на това как можем да използваме магазини с ключови стойности отново, но това е само през последните пет години, хората гледат на това съвсем различно и това е като циклите на технологиите да се повтарят в 40-годишни модели, така че това е добро на едно смешно нещо, където гледаме облак и аз съм просто като споделяне на време на мейнфрейм. Гледаме Hadoop и харесваме магазин с ключови стойности - може би това е март на данни, по-малко от склад за данни - и затова започваме да виждаме тези модели отново. Това, което се опитвам да направя в момента, е да помисля какво са правили хората преди 40 години? Какви подходи и техники и методологии се прилагаха, които бяха ограничени от технологиите, които хората имат? Това е един вид задвижване на този мислен процес. И така, докато минаваме през по-голямата картина на Hadoop като инструмент, когато се връщаме назад и мислим за последствията за бизнеса, това е един вид път, който обикновено изминаваме хората, така че да можете да видите кои парчета, кои части са в данните път на решения. Това е просто нещо, което исках да споделя. Това е мислене, което ние използваме вътрешно и се надяваме да добави към дискусията. Така че ще ти го върна обратно, Ерик.
Ерик Кавана: Това е фантастично. Ако можете да се придържате към някои въпроси и отговори. Но ми хареса, че си го върнал на бизнес ниво, защото в края на деня всичко е свързано с бизнеса. Всичко е в това да свършите нещата и да се уверите, че харчите пари разумно и това е един от въпросите, които вече видях, така че говорителите може да искат да помислят какво е TCL за преминаването на маршрута на Hadoop. Между тях има някакво сладко място, например използването на инструменти за офис рафтове, за да се правят нещата по някакъв традиционен начин и използването на новите набори инструменти, защото отново, помислете за това, много от тези неща не са нови, а просто са нещо като обединяването по нов начин е, предполагам, най-добрият начин да се постави.
Така че нека продължим напред и да ви представим нашия приятел Никита Иванов. Той е основател и изпълнителен директор на GridGain. Никита, ще продължа напред и ще ти предам ключовете и вярвам, че си там. Чуваш ли ме Никита?
Никита Иванов: Да, тук съм.
Ерик Кавана: Отлично. Значи подът е ваш. Кликнете върху този слайд. Използвайте стрелката надолу и я извадете. Пет минути.
Никита Иванов: На кой слайд щраквам?
Ерик Кавана: Просто щракнете където и да е на този слайд и след това използвате стрелката надолу на клавиатурата, за да се придвижите. Просто кликнете върху самия слайд и използвайте стрелката надолу.
Никита Иванов: Добре, така че само няколко бързи слайда за GridGain. Какво правим в контекста на този разговор? GridGain основно произвежда софтуер за изчисляване в паметта и част от платформата, която разработихме, е Hadop ускорител в паметта. По отношение на Hadoop, ние сме склонни да мислим за себе си като специалисти по Hadoop представянето. Това, което правим по същество, на нашата основна платформа за изчисляване на паметта, която се състои от технологии като мрежата от данни, поточната памет и изчислителните мрежи, ще бъде в състояние да включи Hadoop ускорител. Това е много просто. Би било хубаво, ако успеем да разработим някакво plug-and-play решение, което да бъде инсталирано точно в инсталацията на Hadoop. Ако вие, разработчикът на MapReduce, се нуждаете от усилване, без да е необходимо да пишете нов софтуер или промяна на код или промяна, или по принцип да имате минимална промяна в конфигурацията в клъстер Hadoop. Това сме разработили.
В основата си ускорителят Hadoop в паметта се основава на оптимизиране на два компонента в екосистемата Hadoop. Ако мислите за Hadoop, той се основава предимно на HDFS, който е файловата система. MapReduce, който е рамката за паралелно провеждане на състезанията върху файловата система. За да оптимизираме Hadoop, ние оптимизираме и двете системи. Разработихме файлова система в паметта, която е напълно съвместима, 100% съвместима „plug-and-play“, с HDFS. Можете да стартирате вместо HDFS, можете да работите върху HDFS. И ние също разработихме в паметта MapReduce, който е plug-and-play, съвместим с Hadoop MapReduce, но има много оптимизации за това как работи работният поток на MapReduce и как работи графикът на MapReduce.
Ако погледнете например на този слайд, където показваме вида на дублирането. От лявата страна имате вашата типична операционна система с GDM, а отгоре на тази диаграма имате центъра за приложения. В средата имате Hadoop. И Hadoop отново е базиран на HDFS и MapReduce. Това показва на тази диаграма, че какво вграждаме в стека Hadoop. Отново това е plug-and-play; не е нужно да променяте никакъв код. Просто работи по същия начин. На следващия слайд показахме по същество как оптимизираме работния процес на MapReduce. Това е може би най-интересната част, защото ви дава най-голямо предимство, когато стартирате заданията на MapReduce.
Типичният MapReduce, когато изпращате заданието, а от лявата страна има диаграма, има обичайно приложение. Така че обикновено подавате заданието и работата отива в инструмента за проследяване на работа. It interacts with the Hadoop name node and the name node is actually the piece of software that manages the interaction with the digital files, and kind of keeps the directory of files and then the job tracker interacts with the task tracker on each individual node and the task tracker interacts with a Hadoop data node to get data from. So that's basically a very kind of high-level overview of how your MapReduce job gets in the computers. As you can see what we do with our in-memory, Hadoop MapReduce will already completely bypass all this complex scheduling that takes a lot of time off your execution and go directly from client to GridGain data node and GridGain data node keeps all that e-memory for a blatantly fast, fast execution.
So all in all basically, we allow it to get anywhere from 5x up all the way to 100x performance increase on certain types of loads, especially for short leaf payloads where you literally measure every second. We can give you a dramatic boost in performance with literally no core change.
Alright, that's all for me.
Eric Kavanagh: Yes, stick around for the Q&A. No doubt about it.
Let me hand it off to John Santaferraro. John, just click on that slide. Use the down arrow to move on.
John Santaferraro: Alright. Thanks a lot, Eric.
My perspective and Actian's perspective really is that Hadoop is really about creating value and so this is an example from digital media. A lot of the data that is pumping into Hadoop right now has to do with digital media, digital marketing, and customer, so there is great opportunity - 226 billion dollars of retail purchases will be made online next year. Big data and Hadoop is about capturing new data to give you insight to get your share of that. How do you drive 14% higher marketing return and profits based on figuring out the right medium X and the right channels and the right digital marketing plan? How do you improve overall return on marketing investment? By the way, in 2017, what we ought to be thinking about when we look at Hadoop is the fact that CMO, chief marketing officer, spending in 2017 will outpace that of IT spending, and so it really is about driving value. Our view is that there are all kinds of noise being made on the left-hand side of this diagram, the data pouring into Hadoop.
Ultimately, our customers are wanting to create customer delight, competitive advantage, world-class risk management, disruptive new business models, and to do all of that to deliver transformational value. They are looking to capture all of this data in Hadoop and be able to do best-in-class kinds of things like discovery on that data without any limitations, no latency at any scale of the data that lives in there - moving from reactive to predictive kinds of analytics and doing everything dynamically instead of looking at data just as static. What pours into Hadoop? How do you analyze it when it arrives? Where do you put it to get the high-performance analytics? And ultimately moving everything down to a segment of one.
So what we've done at Actian in the Actian Analytics Platform, we have built an exoskeleton around Hadoop to give it all of these capabilities that you need so you are able to connect to any data source bringing it into Hadoop, delivering it as a data service wherever you need it. We have libraries of analytics and data blending and data enrichment kinds of operators that you literally drag and drop them so that you can build out these data and analytic workflows, and without ever doing any programming, we will push that workload via YARN right down to the Hadoop nodes so you can do high-performance data science natively on Hadoop. So all of your data prep, all of your data science happening on Hadoop highly parallelized, highly optimized, highly performance and then when you need to, you move it to the right via a high-speed connection over to our high-performance analytic engine, where you can do super-low latency kinds of analytics, and all of that delivering out these real-time kinds of analytics to users, machine-to-machine kinds of communication, and betting those on analytics and business processes, feeding big data apps or applications.
This is an example of telco churn, where at the top of this chart if you're just building telco churn for example, where you have captured one kind of data and poured that into Hadoop, I'd be able to identify about 5% of your potential churn audience. As you move down this chart and add additional kinds of data sources, you do more complex kinds of analytics in the center column there. It allows you to act against that churn in a way that allows you to identify. You move from 5% identification up to 70% identification. So for telecommunications companies, for retail organizations, for any of the fast providers, anybody that has a customer base where there is a fear and a damage that is caused by churn.
This kind of analytics running on top of that exoskeleton-enabled version of Hadoop is what drives real value. What you can see here is that kind of value. This is an example taken from off of the annual report of a telecommunications company that shows their actual total subscribers, 32 million. Their existing churn rate which every telco reports 1.14, 4.3 million subscribers lost every year, costing them 1.14 billion dollars as well as 2.1 billion in revenue. This is a very modest example of how you generate value out of your data that lives in Hadoop, where you can see the potential cost of reacquisition where the potential here is to use Hadoop with the exoskeleton running analytics to basically help this telecommunications company save 160 million dollars as well as avoid 294 million in loss. That's the kind of example that we think is driving Hadoop forward.
Eric Kavangh: Alright, fantastic. And Jim, let me go ahead and give the keys to you. So, Jim Vogt. If you would click on that slide and use the down arrow in your keyboard.
Jim Vogt: I got it. Great picture. OK, thank you very much. I'll tell a little bit about Zettaset. We've been talking about Hadoop all afternoon here. What's interesting about our company is that we basically spend our careers hardening new technology for the enterprise - being able to plug the gaps, if you will, in our new technology to allow it to be widely deployed within our enterprise operational environment. There are a couple of things happening in the market right now. It's kind of like a big open pool party, right? But now the parents have come home. And basically we're trying to bring this thing back to some sense of reality in terms of how you build a real infrastructure piece here that can be scalable, repeatable, non-resource intensive, and secure, most importantly secure. In the marketplace today, most people are still checking the tires on Hadoop. The main reason is, there is a couple of things. One is that within the open source itself, although it does some very useful things in terms of being able to blend data sources, being able to find structure data and very useful data sources, it really lacks for a lot of the hardening and enterprise features around security, higher availability and repeatability that people need to deploy not just a 10- or 20-node cluster, but a 2, 000- and 20, 000-node cluster - there are multiple clusters. What has been monetized in the last two years has been mainly pro-services around setting up these eval clusters. So there is a not a repeatable software process to actually actively deploy this into the marketplace.
So what we built in our software is a couple of things. We're actually transparent into the distributions. At the end of the day, we don't care if it's CVH or HDP, it's all open source. If you look at the raw Apache components that built those distributions, there is really no reason why you have to lock yourself into any one distribution. And so, we work across distributions.
The other thing is that we fill in the gaps transparently in terms of some of the things that are missing within the code itself, the open source. So we talked about HA. HA is great in terms of making no failover, but what happens if any of the active processes that you're putting on these clusters fail? That could take it down or create a security hole, if you will. When we built software components into our solution, they all fall under an HA umbrella where we're actively monitoring all the processes running on the cluster. If code roles goes down, you take the cluster down, so basically, meaning no failover is great, unless you're actively monitoring all the processes running on the cluster, you don't have true HA. And so that's essential of what we developed here at Zettaset. And in a way that we've actually got a patent that has been issued on this and granted last November around this HA approach which is just quite novel and different from the open-source version and is much more hardened for the enterprise.
The second piece is being able to do real RBAC. People are talking about RBAC. They talk about other open-source projects. Why should you have to recreate all those entries and all those users and roles when they already exist in LDAP or in active directory? So we link those transparently and we fold all our processes not only under this RBAC umbrella, but also under the HA umbrella. They start to layer into this infrastructure encryption, encryption at data rest, state of motion, all the hardened security pieces that you really need to secure the information.
What is really driving this is our industries, which I have on the next slide, which profit finance and healthcare and have our compliances. You have to be able to protect this sets of data and you have to be able to do it on a very dynamic fashion because this data can be sitting anywhere across these parallel nodes and clusters and it can be duplicated and so forth, so essentially that's the big umbrella that we built. The last piece that people need is they need to be able to put the pieces together. So having the analytics that John talked to and being able to get value out of data and do that through an open interface tapped into this infrastructure, that's what we built in our software.
So the three cases that I had in here, and you guys are popping me along here were really around finance, healthcare and also cloud, where you're having to deal with multi-tenant environments and essentially have to separate people's sensitive data, so security and performance are key to this type of application whether its cloud or in a sensitive data environment.
The last slide here really talks to this infrastructure that we put together as a company is not just specific to Hadoop. It's something that we can equally apply to other NoSQL technologies and that's where we're taking our company forward. And then we're also going to pull in other open-source components, HBase and so forth, and secure those within that infrastructure in a way that you're not tied to any one distribution. It's like you truly have an open, secure and robust infrastructure for the enterprise. So that's what we're about and that's what we're doing to basically accelerate adoption of Hadoop so people get away from sending twenty-node clusters and actually have the confidence to employ a much larger environment that is more eyes on Hadoop and speeds the market along. Благодаря ти.
Eric Kavanagh: That's fantastic, great. Stick around for the Q&A. Finally, last but not the least, we've got Phu Hoang, CEO of DataTorrent. Let me go ahead and hand the keys to you. The keys are now yours. Click anywhere on that slide, use the down arrow on your keyboard to move them along.
Phu Hoang: Thank you so much.
So yes, I'm here to talk about DataTorrent and I actually think the story of DataTorrent is a great example of what Robin and Ray have been talking about through this session where they say that Hadoop is a great body of work, a great foundation. But it has a lot of goals. But the future is bright because the Hadoop ecosystem where more players are coming in are able to build and add value on top of that foundation to really bring it from storage to insights to action, and really that's the story of DataTorrent.
What I'm going to talk about today is really about real-time big data screening processing. What you see, as I'm interacting with customers, I've never met a single customer that says to me, "Hey, my goal is to take action hours or days after my business events arrive." In fact, they all say they want to take action immediately after the events occur. The problem with the delay is that, that is what Hadoop is today with its MapReduce paradigm. To understand why, it's worth revisiting the history of Hadoop.
I was leading much of Yahoo engineering when we hired Doug Cutting, the creator of Hadoop, and assigned over a hundred engineers to build out Hadoop to power our web search, advertising and data science processing. But Hadoop was built really as a back system to read and write and process these very large files. So while it's great disruptive technology because of its massive scalability and high ability at no cost, it has a hole in that there is a lot of latency to process these large files. Now, it is fair to say that Hadoop is now becoming the plateau operating system that is truly computing and is gaining wide adoption across many enterprises. They are still using that same process of collecting events into large files, running these batch Hadoop jobs to get there inside the next day. What enterprise customers now want is that they want those exact same insights but they want to build to get these insights much earlier, and this will enable them to really act on these events as the event happens, not after maybe hours later after it has been back processed.
Eric Kavanagh: Do you want to be moving your slides forward, just out of curiosity?
Phu Hoang: Yeah it's coming now. Let me illustrate that one example. In this example, using Hadoop in back-slope where you're constantly engaging with files, first an organization might accumulate all the events for the full day, 24 hours' worth of data. And then they batch process it, which may take another eight hours using MapReduce, and so now there is 32 hours of elapsed time before they get any insight. But with real-time stream processing, the events are coming in and are getting processed immediately, there is no accumulation time. Because we do all this processing, all in memory, the in-memory processing is also sub-second. All the time, you are reducing the elapsed time on 30 hours plus to something that is very small. If you're reducing 30 hours to 10 hours, that's valuable but if we can reduce it to a second, something profound happens. You can now act on your event while the event is still happening, and this gives enterprises the ability to understand what their products are doing, what their business is doing, what their users are doing in real time and react to it.
Let's take a look at how this happens. Really, a combination of market forces and technology has enabled a solution like DataTorrent to come together, so from a market perspective, Hadoop is really becoming the de facto big data architecture as we said, right? In an IDC study in 2013, they say that by the end of this year, two-thirds of enterprises would have deployed Hadoop and for DataTorrent, whether that's Apache Hadoop or any of our certified partners like Cloudera or Hortonworks, Hadoop is really clearly the choice for enterprise. From a technology perspective, and I think Robin and Ray alluded to this, Hadoop 2.0 was created to really enable Hadoop to extend to much more general cases than the batch MapReduce paradigm, and my co-founder, Amal, who was at Yahoo leading the development of Hadoop 2.0 really allows this layer of OS to have many more computation paradigms on top of it and real-time streaming is what we chose. By putting this layer of real-time streaming on top of YARN, you can really think of DataTorrent as the real-time equivalent of MapReduce. Whatever you can do in batch with MapReduce, you can now do in streaming with DataTorrent and we can process massive amount of data. We can slice and dice data in multiple dimensions. We have distributed computing and use YARN to give us resources. We have the full ecosystem of the open source Hadoop to enable fast application development.
Let me talk a little bit about the active capabilities of DataTorrent. In five minutes, it is hard for me to kind of give to you much in detail, but let me just discuss and re-differentiate it. First of all, sub-second scalable ingestions, right? This refers to DataTorrent's platform to be able to take that in real-time from hundreds of data sources and begin to process them immediately. This is in direct contact to the back processing of MapReduce that is in Hadoop 1.0 and events can vary in size. They may be as simple as a line in the log file or they may be much more complex like CDR, call data record in the telcom industry. DataTorrent is able to scale the ingestion dynamically up or down depending on the incoming load, and we can deal with tens of millions of incoming events per second. The other major thing here, of course, is the processing itself which is in real-time ETL logic. So once the data is in motion, it is going to go into the ETL logic where you are doing a stack transform and load, and so on. And the logic is really executed by combining a series of what we call operators connected together in a data flow grab. We have open source of over 400 operators today to allow you to build applications very quickly. And they cover everything from input connectors to all kinds of message process to database drivers and connectors where you are to load to all kinds of information to unstream.
The combination of doing all these in memory and building the scale across hundreds of nodes really drive the superior performance. DataTorrent is able to process billions of events per second with sub-second latency.
The last piece that I'd like to highlight is the high-availability architecture. DataTorrent's platform is fully post knowledge; that means that the platform automatically buffers the event and regularly checkpoints the state of the operators on the disk to ensure that there is possibly no problem. The applications can tell you in seconds with no data log and no human intervention. Simply put, data form processes billions of events and allots in data in seconds, it runs 24/7 and it never, ever goes down. The capabilities really set DataTorrent apart from the market and really make it the leading mission-critical, real-time analytics platform for enterprise. With that, we invite you to come visit our website and check us out.
Благодаря.
Eric Kavanagh: Yeah, thank you so much. I'll throw a question over to you, really a comment, and let you kind of expound upon it. I really think you're on the ball here with this concept of turning over these operators and letting people use these operators almost like Legos to build big data applications. Can you kind of talk about what goes into the process of taking these operators and stitching them together, how do you actually do that?
Phu Hoang: That's a great question. So first of all, these operators are in your standard application Java Logic. We supply 400 of them. They do all kinds of processing and so to build your application, you really are just connecting operators together into a data flow graph. In our customers, we find that they use a number of operators that we have in our library as well as they take their own job of custom logic and make it an operator so that they can substantiate that into a graph.
Eric Kavanagh: OK, good. I think it's a good segue to bring in John Santaferraro from Actian because you guys have a slightly similar approach, it seems to me, in opening up a sort of management layer to be able to play around with different operators. Can you talk about what you do with respect to what tools we're just talking about, John?
John Santaferraro: Yeah, exactly. We have a library of analytics operators as well as transformational operators, operators for blending and enriching data and it is very similar. You use a drag-and-drop interface to be able to stitch together these data flows or work flows, and even analytic workflows. So it's everything from being able to connect to data, to be able to blend and enrich data, to be able to run data science or machine learning algorithms and then even being able to push that into a high-performance low-latency analytic engine. What we find is that it's all built on the open-source nine project. So we capture a lot of the operators that they are developing and then we take all of that, and via YARN, very similar to what Phu described at DataTorrent, we push that down so that it is parallelized against all of the nodes in a Hadoop cluster. A lot of it is about making the data in Hadoop much more accessible to business users and less-skilled workers, somebody besides a data scientist.
Eric Kavanagh: OK, let me go bring in Nikita once again. I'm going to throw your five up as well. Can you kind of talk about how you approach this solution vis-à-vis what these two gentlemen just talked about? How does someone actually put this stuff together and make use from GridGain?
Nikita Ivanov: Well, I think the biggest difference between us and from practically the rest of them is we don't require you to do any recording - you don't have to do anything, it's a plug-and-play. If you have an application today, it's going to work faster. You don't have to change code; you don't have to do anything; you just have to install GridGain along the side of Hadoop cluster and that's it. So that's the biggest difference and we talked to our customers. There are different myriad of solutions today that ask you to change something: programming, doing your API, using your interfaces and whatnot. Ours is very simple. You don't need to invest a lot of time into the Hadoop ecosystem, and whatever you used to do, the MapReduce or any of the tools continue to use. With GridGain, you don't have to change any single line of code, it's just going to work faster. That's the biggest difference and that's the biggest message for us.
Eric Kavanagh: Let's get Jim back in here too. Jim, your quote is killing me. I had to write it down in between that. I'll put it into some kind of deck, but the Hadoop ecosystem right now is like a pool party and the parents just came home. That is funny stuff man; that is brilliant. Can you kind of talk about how you guys come onto the scene? How do you actually implement this? How long does that take? How does all that work?
Jim Kaskade: Yes. So there are a couple of varieties depending on the target customer, but typically these days, you see evaluations where security is factored in, in some of these hardening requirements that I talked about. What has happened in some other cases, and especially last year where people had big plans to deploy, is that there was kind of a science project, if you will, or somebody was playing with the technology and had a cluster up and working and was working with it but then the security guy shows up, and if it is going to go on a live data center, it has to basically comply with the same requirements that we have for other equipment running in the data center, if it is going to be an infrastructure that we build out. Last year, we had even some banks that told us they were going to deploy 400 to 1, 000 nodes last year and they're still sitting on a 20-node cluster mainly because now a security person has been plugged in. They've got to be worried about financial compliance, about sets of information that is sitting on a cluster, and so forth. It varies by customer, but typically this is kind of what elongates the cycles and this is typical of a new technology where if you really want to deploy this in production environment, it really has to have some of these other pieces including the very valuable open-source pieces, right?
Eric Kavanagh: OK, good. Да видим. I'm going to bring Phu back into the equation here. We've got a good question for you. One of the attendees is asking how is DataTorrent different from Storm or Kafka or the Redis infrastructure. Phu, are you out there? Hey, Phu, can you hear me? Maybe I'm mute.
Let's bring Ray Wang back into this. Ray, you've seen a lot of these technologies and looked at how they worked. I really love this concept of turning over control or giving control to end users of the operators. I like to think of them as like really powerful Legos that they can use to kind of build some of these applications. Can you comment on that? What do you think about all that?
Ray Wang: Coming from my technical background, I'd say I'm scared - I was scared shitless! But honestly, I think it's important, I mean, in order to get scale. There's no way you can only put so many requests. Think about the old way we did data warehousing. In the business I had to file the request for a report so that they could match all the schemes. I mean, it's ridiculous. So we do have to get to a way for the business side of the house and definitely become data jocks. We actually think that in this world, we're going to see more digital artists and people that have the right skills, but also understand how to take that data and translate that into business value. And so these digital artisans, data artisans depending on how you look at this, are going to need both really by first having the curiosity and the right set of questions, but also the knowledge to know when the data set stinks. If I'm getting a false positive or a false negative, why is that happening?
I think a basic level of stats, a basic level of analytics, understanding that there's going to be some training required. But I don't think it's going to be too hard. I think if you get the right folks that should be able to happen. You can't democratize the whole decision-making process. I see that happening. We see that in a lot of companies. Some are financial services clients are doing that. Some of our retail folks are doing that, especially in the razor-thin margins that you are seeing in retail. I was definitely seeing that in high tech just around here in the valley. That's just kind of how people are. It's emerging that way but it's going to take some time because these basic data skills are still lacking. And I think we need to combine that with some of the stuff that some of these guys are doing here on this webinar.
Eric Kavanagh: Well, you bring up a really good point. Like how many controls you want to give to the average end user. You don't want to give an airplane cockpit to someone who's driving a car for the first time. You want to be able to closely control what they have control over. I guess my excitement kind of stems around being able to do things yourself, but the key is you got to put the right person in that cockpit. You got to have someone who really knows what they're doing. No matter what you hear from the vendor community folks, when somebody's more powerful tools are extremely complex, I mean if you are talking about putting together a string of 13, 14, 15 operators to do a particular type of transformation on your data, there are not many people who could do that well. I think we're going to have many, many more people who do that well because the tools are out there now and you can play with the stuff, and there is going to be a drive to be able to perfect that process or at least get good at it.
We did actually lose Phu, but he's back on the line now. So, Phu, the question for you is how is DataTorrent different from, like, Storm or Kafka or Redis or some of these others?
Phu Hoang: I think that's a great question. So, Redis of course is really an in-memory data store and we connect to Redis. We see ourselves as really a processing engine of data, of streaming data. Kafka again is a great bus messaging bus we use. It's actually one of our favorite messaging bus, but someone has to do the big data processing across hundreds of nodes that is fault tolerant, that is scalable, and I repeat that as the job that we play. So, yes, we are similar to Storm, but I think that Storm is really developed a long time ago even before Hadoop, and it doesn't have the enterprise-level thinking about scalability to the hundreds and millions, now even billions of events, nor does it really have the HA capability that I think enterprise requires.
Eric Kavanagh: Great. And you know, speaking of HA, I'll use that as an excuse to bring Robin Bloor back into the conversation. We just talked about this yesterday. What do you mean by high availability? What do you mean by fault tolerance? What do you mean by real time, for example? These are terms that can be bent. We see this all time in the world of enterprise technology. It's a good term that other people kind of glom onto and use and co-opt and move around and then suddenly things don't mean quite what they used to. You know, Robin, one of my pet peeves is this whole universe of VOIP. It's like "Why would we go down in quality? Isn't it important to understand what people say to you and why that matters?" But I'll just ask you to kind of comment on what you think. I'm still laughing about Ray's comment that he's scared shitless about giving these people. What do you think about that?
Ray Wang: Oh, I think it's a Spider-man problem, isn't it? С голяма сила идва голяма отговорност. You really, in terms of the capabilities out there, I mean it changed me actually a long time ago. You know, I would give my ITs some of the capabilities that they have gotten now. We used to do it extraordinary amounts of what I would say was grunt work that the machines do right now and do it in parallel. They do things that we could never have imagined. I mean we would have understood mathematically, but we could never imagine doing. But there is some people understand data and Ray is completely right about this. The reason to be scared is that people will actually start getting wrong conclusions, that they will wrangle with the data and they will apply something extremely powerful and it will appear to suggest something and they will believe it without actually even being able to do anything as simple as have somebody doing audit on whether their result is actually a valid result. We used to do this all the time in the insurance company I used to work for. If anybody did any work, somebody always checks. Everything was checked by at least one person against the person who did it. These environments, the software is extremely strong but you got to have the discipline around it to use it properly. Otherwise, there'll be tears before bedtime, won't there?
Eric Kavanagh: I love that quote, that's awesome. Let me see. I'm going to go ahead and throw just for this slide up here from GridGain, can you talk about, Nikita, when you come in to play, how do you actually get these application super charged? I mean, I understand what you are doing, but what does the process look like to actually get you embedded, to get you woven in and to get all that stuff running?
Nikita Ivanov: Well, the process is relatively simple. You essentially just need to install GridGain and make a small configuration change, just to let Hadoop know that there is now the HDFS if you want to use HDFS and you have to set up which way you want to use it. You can get it from BigTop, by the way. It's probably the easiest way to install it if you're using the Hadoop. Това е за това. With the new versions coming up, a little in about few weeks from now, by the end of May, we're going to have even more simplified process for this. So the whole point of the in-memory Hadoop accelerator is to, do not code. Do not make any changes to your code. The only that you need to do is install it and have enough RAM in the cluster and off you go, so the process is very simple.
Eric Kavanagh: Let me bring John Santaferraro back in. We'll take a couple more questions here. You know, John, you guys, we've been watching you from various perspectives of course. You were over at PEAR Excel; that got folded into Actian. Of course, Actian used to be called Ingres and you guys made a couple of other acquisitions. How are you stitching all of that stuff together? I realize you might not want to get too technical with this, but you guys have a lot of stuff now. You've got Data Rush. I'm not sure if it's still the same name, but you got a whole bunch of different products that have been kind of woven together to create this platform. Talk about what's going on there and how that's coming along.
John Santaferraro: The good news is, Eric, that separately in the companies that we're acquired Pervasive, PEAR Excel and even when Actian had developed, everybody developed their product with very similar architectures. Number one, they were open with regards to data and interacting with other platforms. Number two, everything was parallelized to run in a distributed environment. Number three, everything was highly optimized. What that allowed us to do is to very quickly make integration points, so that you can be creating these data flows already today. We have established the integration, so you create the data flows. You do your data blending and enriching right on Hadoop, everything parallelized, everything optimized. When you want, you move that over into our high-performance engines. Then, there's already a high-performance connection between Hadoop and our massively parallel analytic engine that does these super-low-latency things like helping a bank recalculate and recast their entire risk portfolio every two minutes and feeding that into our real-time trading system or feeding it into some kind of a desktop for the wealth manager so they can respond to the most valuable customers for the bank.
We have already put those pieces together. There's additional integration to be done. But today, we have the Actian Analytics Platform as our offering because a lot of that integration was ready to go. It has already been accomplished, so we're stitching those pieces together to drive this entire analytic value chain from connecting the data, all of the processing that you do of it, any kind of analytics you want to run, and then using it to feed into these automated business processes so that you're actually improving that activity over time. It's all about this end-to-end platform that already exists today.
Eric Kavanagh: That's pretty good stuff. And I guess, Jim, I'll bring you back in for another couple of comments, and Robin, I want to bring you in for just one big question, I suppose. Folks, we will keep all these questions - we do pass them on to the people who participated in the event today. If you ever feel a question you asked was not answered, feel free to email yours truly. You should have some information on me and how to get ahold from me. Also, just now I put a link to the full deck with slides from non-sponsoring vendors. So we put the word out to all the vendors out there in the whole Hadoop space. We said, "Tell us what your story is; tell us what's going on." It's a huge file. It's about 40-plus megabytes.
But Jim, let me bring you back in and just kind of talk about - again, I love this concept - where you're talking about the pool party that comes to an end. Could you talk about how it is that you manage to stay on top on what's happening in the open-source community? Because it's a very fast-moving environment. But I think you guys have a pretty clever strategy of serving this sort of enterprise-hardening vendor that sits on top or kind of around that. Can you talk about your development cycles and how you stay on top of what's happening?
Jim Vogt: Sure. It is pretty fast moving in terms of if you look at just a snapshot updates, but what we're shipping in functionality today is about a year to a year and a half ahead of what we can get on security capabilities out to the community today. It's not that they're not going to get there; it just takes time. It's a different process, it has contributors and so forth, and it just takes time. When we go to a customer, we need to be very well versed in the open source and very well versed in mainly the security things that we're bringing. The reason that we're actually issuing patents and submitting patents is that there is some real value in IP, intellectual property, around hardening these open-source components. When we support a customer, we have to support all the varying open-source components and all the varying distributions as we do, and we also need to have the expertise around the specific features that we're adding to that open source to create the solution that we create. As a company, although we don't want the customer to be a Hadoop expert, we don't think you need to be a mechanic to drive the car. We need to be a mechanic that understands the car and how it works and understand what's happening between our code and the open source code.
Eric Kavanagh: That's great. Phu, I'll give you one last question. Then Robin, I have one question for you and then we'll wrap up, folks. We will archive this webcast. As I suggested, we'll be up on insideanalysis.com. We'll also go ahead and have some stuff up on Techopedia. A big thank you to those folks for partnering with us to create this cool new series.
But Phu … I remember watching the demo of the stuff and I was just frankly stunned at what you guys have done. Can you explain how it is that you can achieve that level of no failover?
Phu Hoang: Sure, I think it's a great question. Really, the problem for us had three components. Number one is, you can't lose the events that are moving from operator to operator in the Hadoop cluster. So we have to have event buffering. But even more importantly, inside your operators, you may have states that you're calculating. Let's say you're actually counting money. There's a subtotal in there, so if that node goes down and it's in memory, that number is gone, and you can't start from some point. Where would you start from?
So today, you have to actually do a regular checkpoint of your operator state down to this. You put that interval so it does not become a big overhead, but when a node goes down, it can come back up and be able to go back to exactly the right state where you last checkpointed and be able to bring in the events starting from that state. That allows you to therefore continue as if the event actually has never happened. Of course, the last one is to make sure that your application manager is also fault tolerant so that doesn't go down. So all three factors need to be in place for you to say that you're fully fault tolerant.
Eric Kavanagh: Yeah, that's great. Let me go ahead and throw one last question over to Robin Bloor. So one of the attendees is asking, does anyone think that Hortonworks or another will get soaked up/invested in by a major player like Intel? I don't think there's any doubt about that. I'm not surprised, but I'm fascinated, I guess, that Intel jumped in before like an IBM or an Oracle, but I guess maybe the guys at IBM and Oracle think they've already got it covered by just co-opting what comes out of the open-source movement. What do you think about that?
Robin Bloor: It's a very curious move. We should see in light of the fact that Intel already had its own Hadoop distribution and what it has effectively done is just passed that over to Cloudera. There aren't many powers in the industry as large as Intel and it is difficult to know what your business model actually is if you have a Hadoop distribution, because it is difficult to know exactly what it is going to be used for in the future. In other words, we don't know where the revenue streams are necessarily coming from.
With somebody like Intel, they just want a lot of processes to be solved. It is going to support their main business plan the more that Hadoop is used. It's kind of easy to have a simplistic explanation of what Intel are up to. It's not so easy to guess what they might choose to do in terms of putting code on chips. I'm not 100% certain whether they're going to do that. I mean, it's a very difficult thing to call that. Their next move at the hardware level, I think, is the system on a chip. When we go to the system on a chip, you may actually want to put some basic software on the chip, so to speak. So putting HDFS on there; that might make some sense. But I don't think that that was what that money investment was about. I think all that money investment was about was just making sure that Intel had a hand in the game and is actually going forward.
In terms of who else is going to buy, that is also difficult to say. I mean, certainly the SAPs and Oracles of this world have got enough money to buy into this or IBM has got enough money to buy into it. But, you know, this is all open source. IBM never bought a Linux distribution, even though they plowed a lot of money into Linux. It didn't break their hearts that they didn't actually have a Linux distribution. They're very happy to cooperate with Red Hat. I would say maybe Red Hat will buy one of these distributions, because they know how to make that business model work, but it's difficult to say.
Eric Kavanagh: Yeah, great point. So folks, I'm going to go ahead and just share my desktop one last time here and just show you a couple of things. So after the event, check out Techopedia - you can see that on the left-hand side. Here's a story that yours truly wrote, I guess a couple of months ago or a month and a half ago, I suppose. It really kind of spun out of a lot of the experience that we had talking with various vendors and trying to dig in to understanding what exactly is going on with the space because sometimes it can be kind of difficult to navigate the buzz words and the hype and the terminology and so forth.
Also a very big thank you to all of those who have been Tweeting. We had one heck of a Tweet stream here going today. So, thank you, all of you. You see that it just goes on and on and on. A lot of great Tweets on TechWise today.
This is the first of our new series, folks. Thank you so much for tuning in. We will let you know what's going on for the next series sometime soon. I think we're going to focus on analytics probably in June sometime. And folks, with that, I think we're going to go ahead and close up our event. We will email you tomorrow with a link to the slides from today and we're also going to email you the link to that full deck, which is a huge deck. We've got about twenty different vendors with their Hadoop story. We're really trying to give you a sort of compendium of content around a particular topic. So for bedtime reading or whenever you're interested, you can kind of dive in and try to get that strategic view of what's going on here in the industry.
С това ще се сбогуваме, хора. Thank you again so much. Go to insideanalysis.com and Techopedia to find more information about all this in the future and we'll catch up to you next time. Чао чао.
