سحابة الحتمية - ماذا ، لماذا ، متى وكيف - نسخة من techwise الحلقة 3

إريك كافانا: سيداتي وسادتي ، مرحبًا بكم مرة أخرى في TechWise. اسمي اريك كافانا. سأكون مشرفك على الحلقة 3. هذا عرض جديد صممناه مع أصدقائنا من Techopedia ، موقع رائع للغاية يركز بوضوح على التكنولوجيا ، وبالطبع ، في The Bloor Group ، نركز بشدة على المؤسسة تقنية. لذلك ، تم تصميم برنامج المؤسسة بجميع أنواعه وتنسيق TechWise بالكامل لإعطاء الحاضرين مظهرًا جيدًا وجادًا في مساحة محددة. لذلك ، لقد قمنا Hadoop على سبيل المثال ، قمنا بتحليلات في العرض الأخير ، وفي هذا المعرض بالذات ، نحن نتحدث عن السحابة.

لذلك ، يطلق عليه "السحابة الحتمية - ماذا وأين ومتى وكيف". سوف نتحدث مع اثنين من المحللين اليوم وثلاثة بائعين. لذلك ، Qubole ، Cloudant و Attunity هم رعاة المعرض اليوم. شكراً جزيلاً على هؤلاء الناس على وقتهم واهتمامهم اليوم وشكراً جزيلاً لكم جميعاً هناك. وتذكر أنه كمشاركين في هذه العروض ، فإنك تلعب دورًا مهمًا. نريد منك أن تطرح أسئلة ، وتشارك ، وتتفاعل ، واسمحوا لنا أن نعرف رأيك ، لأن الغرض الكامل من العرض هنا هو مساعدة اللاعبين على فهم ما يحدث هناك في عالم الحوسبة السحابية.

السحابة الحتمية سطح السفينة

لذلك ، دعونا نتحرك على طول. المضيف الأول ، مضيفك هناك ، إريك كافاناغ ، أنا ومن ثم لدينا الدكتور روبن بلور يتصل من المطار ، في الواقع ، وصديقنا العزيز جيلبرت ، جيلبرت فان كوتسم ، محلل مستقل ، سيشارك أيضًا بعض الأفكار معك. بعد ذلك سوف نسمع من Ashish Thusoo ، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لـ Qubole. سوف نسمع من مايك ميلر ، كبير العلماء في كلاودانت وأخيراً من لورانس شوارتز ، نائب رئيس التسويق في Attunity. لذلك ، حصلنا على مجموعة كبيرة من المحتوى المخصص لك اليوم.

لذا ، السحابة - المرسوم من الأعلى - هذا هو المفهوم الذي جاء لي في اليوم الآخر عندما كنت أفكر في هذا. حقا ، الحوسبة السحابية ضخمة فقط هذه الأيام. أعني أنه من الرائع حقًا مشاهدة تطور هذه الأشياء وأحد الأمثلة التي أقدمها غالبًا في تقنية البث عبر الإنترنت نفسها. بالطبع ، أولئك الذين طلبوا في وقت مبكر سمعوا بعض التحديات التقنية المثيرة للاهتمام. هذه مشكلة في السحابة وهي التغيير ، تغيير التنسيقات ، تغيير المعايير ، تغيير الواجهات وأحيانًا عندما تحاول ربط منطقتين مختلفتين معًا ، ستواجه بعض الصعوبات ، ستواجه بعض المشاكل. لذلك ، هذا هو في الواقع أحد الأشياء التي تقلق بشأن الحوسبة السحابية. كن حذرا حول الهندسة المعمارية! يمكنك أن ترى ذلك في النقطة الأخيرة.

أحد الأشياء التي نقوم بها ، كملاحظة جانبية هنا ، لبثنا على الويب ، لدينا بائع مؤتمرات هاتفية منفصل. ثم نستخدم WebEx. نحن لا نستخدم الصوت WebEx لأنه بصراحة ، مرة واحدة استخدمنا الصوت WebEx منذ سنوات وتحطمت وأحرقت بطريقة غير سارة للغاية. وبالتالي ، نحن لسنا على استعداد لمواجهة هذا الخطر مرة أخرى. لذلك ، نحن نستخدم شركة التسجيل الصوتي الخاصة بنا والتي تسمى Arkadin كأمر واقع ونجمعها في الوقت الفعلي مع كل هذه الحلول المختلفة. والفكرة هي أنه يمكننا بعد ذلك إرسال بريد إلكتروني إليك مع تطبيق بريد إلكتروني منفصل مع الشرائح في حالة ، على سبيل المثال ، قد يتعطل WebEx ، ونخبرك جميعًا بالاتصال به ، وسنرسل إليك بالبريد الإلكتروني عبر الشرائح ، ونستعرضها أكثر أو أقل من دون نوع WebEx من البيئات. لذا ، الطريقة التي يمكنك بها التغلب على هذه الأنواع من المشاكل ، ولكن هذه الأنواع من المشكلات موجودة في كل مكان.

ولكن ، هناك الكثير من الفوائد للسحابة. من الواضح أنه يمثل عائقًا منخفضًا أمام الدخول ، يمكنك إلقاء نظرة على ملصق ملصق الحوسبة السحابية هو salesforce.com بالطبع ، الذي أحدث ثورة في العمل ، وتحديداً أتمتة فرق المبيعات ، بشكل واضح. ولكن ، إذن ، لديك أشياء مثل Marketo و iContact و Constant Contact و Sailthru ، ولطف الخير ، فيما يتعلق بأتمتة التسويق والمبيعات ، هناك الكثير من الأدوات ، ولكن هذا ليس كل ما في الأمر. الموارد البشرية تصل إلى اللعبة السحابية الكاملة ، والتحليلات في اللعبة السحابية. انظر إلى تلك الشركة غير المعروفة إلى حد ما ، حيث توجد خدمات Amazon Web Services ، ما الذي يقومون به باستخدام الحوسبة السحابية - إنه ضخم للغاية. وسمعت اقتباسًا رائعًا في اليوم الآخر من شخص نقوم به كثيرًا مع David الذي انتهى الآن عمله في Cisco ، في الواقع ، الشركة التي اشترت WebEx. لست متأكدًا من أنهم استثمروا بقدر ما أريدهم في WebEx ، لكن هذا ليس قراري حقًا ، أليس كذلك؟ لكن ، هو في Cisco هذه الأيام وكان لديه اقتباس مضحكة للغاية ، فقط مضحكة ، وهذا هو ، "لا توجد سحابة واحدة ، هناك العديد من السحب" ، وهذا صحيح تمامًا. هناك الكثير والكثير من الغيوم هناك. في الواقع ، كل مزود سحابة هو سحابة خاصة به. لذلك ، واحدة من التحديات هذه الأيام هو ربط سحابة ، أليس كذلك؟ إذا كنت قوة المبيعات ، فلن يكون من الجيد أن تتصل مباشرة بـ iContact و Constant Contact و LinkedIn ، على سبيل المثال ، وربما إلى Twitter وغيرها من البيئات ، هناك سحابات أخرى موجودة فقط تعمل معًا على إصلاح حلول الأعمال التي تناسبك وشركتك.

لذلك ، هذه بعض المشكلات التي يجب وضعها في الاعتبار ، ولكن السحابة موجودة لتبقى. فقط اعلم أنه في هذا الصدد ، فإن البرامج المحلية موجودة لتبقى. لذا ، ما يتعين علينا أن نتعرف عليه في المؤسسة أو حتى في الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم ، كيف يمكنك تحديد هيكلك والحفاظ عليه بحيث يمكنك الاستفادة من السحابة دون إنشاء عملاق في مكان آخر خارج عن إرادتك؟ لذلك ، من الواضح أن صناعة تخزين البيانات بأكملها تطورت حول الحاجة إلى دمج المعلومات الهامة من أجل تحليل تلك المعلومات واتخاذ قرارات أفضل.

حسنًا ، أصبحت خدمات الويب من Amazon الآن Redshift. هذا واحد من أكبر البث الشبكي الذي قمنا به على الإطلاق مع Redshift. هذه صفقة كبيرة جدا. إنهم يغيرون دينامياتهم ، إنهم يغيرون هياكل الأسعار. يمكنك متابعة انخفاض أسعارك على ترخيص برامج المؤسسات التقليدية جزئيًا بسبب الحوسبة السحابية وجزء آخر لأن هؤلاء الأشخاص يخفضون سعر النقطة ، مما يضع ضغوطًا على السعر. لذلك ، هذه أخبار جيدة للمستخدمين النهائيين. إنه أمر يجب مراعاته بالتأكيد لأي شخص يحاول استخدام بعض هذه التقنيات. لذلك ، يجب أن نتذكر الأمر وسنتحدث عن ذلك اليوم في المعرض.

لذلك ، سيكون المحلل الدكتور روبن بلور أول محلل لدينا لهذا اليوم. لذلك ، سوف أذهب إلى الأمام وأدفع أول شريحة له وأسلم المفاتيح إليه. روبن ، أعتقد أنك هنا في مكان ما ، هناك أنت. ومع ذلك سأقوم بتسليمه ، والكلمة لك!

د. روبن بلور: حسنًا ، إريك. شكرا على هذه المقدمة. صادفت … قبل يومين ، صادفت استطلاعًا للمستهلكين ، في الواقع الفعلي ، الذي طرح السؤال - هل تعتقد أن الطقس العاصف يتداخل مع الحوسبة السحابية؟ وقال أكثر من 50 في المئة منهم نعم. لقد ظننت أنني سأخبرك أنه لا ، إذا كنت أحد هؤلاء الذين يؤمنون بذلك. وبعد ذلك ، هذا يشبه إلى حد ما الاعتقاد بأن ، عندما تحصل على ثلج على التلفزيون ، هو أنه يتساقط إلى الخارج.

سحابة ، كما تعلمون ، أحد الأشياء هو نوع من التفاصيل المهمة ، إن أردت ، التفاصيل البسيطة للسحابة هي أن السحابة هي في الواقع مركز بيانات بطريقة أو بأخرى ، أو أن أي خدمة سحابية معينة هي مركز البيانات. الشيء الوحيد هو أنه مركز بيانات مختلف عن السحابة التقليدية. لذلك ، كنت سأتحدث في نظرة عامة حول السحابة بحيث يمكنك نسخها احتياطيًا لمزيد من التفاصيل حول استخدام السحابة لأنه لا فائدة في تغطية نفس الأرضية.

لذا ، فإن النوع الأول من النقطة التي أود أن أوضحها هو أن هذه السحابة هي خدمة ، هل تعلم؟ وأحد الأشياء التي تحدث بالفعل بسبب الحوسبة السحابية هو أن هناك … حسناً ، أدعو إلى وفاة العلامات التجارية ، حيث كان لسلسلة كاملة من العلامات التجارية للبرامج قوة هائلة واستمرت في امتلاك صلاحيات في حوسبة الشركات. بمجرد وصولك إلى السحابة ، لم يعد لديهم الكثير من القوة ، كما تعلمون؟ عندما تشتري خدمة سحابية ، تهتم بالتطبيق ، بالطبع ، تهتم بمستوى الخدمة الذي ستمنحه لك السحابة ، لا تريد فشل الخدمة السحابية بشكل متكرر ، تهتم بتكلفة الاستخدام وتهتم بها أشياء لأن هذه خدمة ، ولكن ما لم تعد تهتم به بعد الآن هو أنك لا تهتم بالأجهزة التي يعمل عليها بشكل خاص ، ولا تهتم بماهية تقنية الشبكات ، ولا تهتم بماهية نظام التشغيل إنه يعمل ، لا يهمك ما هي أنظمة الملفات ، ولا يهمك حتى ما هي قاعدة البيانات والتي يتم استخدامها بالفعل على وجه التحديد من قبل أي خدمات قاعدة بيانات معينة خارج السحاب ، هل تعلم؟ وأثر ذلك بطريقة ما هو أن السحابة عبارة عن عدد هائل من العلامات التجارية للبرامج ليس لها قيمة حقيقية في السحابة لأنه ، كما تعلمون ، تذهب إلى السحابة بطريقة أو بأخرى لشيء ما هو خدمة وليس بعد الآن المنتج. لذا ، اعتقدت أن بإمكاني القيام ببعض الشرائح لعدم استخدام السحابة ، كما تعلمون ، وهذه كلها ، إذا أردت ، كما تعلمون ، أسباب دموية بسيطة وواضحة ، لكن كان على شخص ما ذكرها ، لذلك ، اعتقدت أنني سوف.

لذا ، فأنا لا أميل إلي … عدم استخدام السحابة - إذا لم يتمكنوا من توفير نوع البيانات وإدارة العمليات التي تريدها ، كما تعلمون ، فهي ببساطة لا تلبي معاييرك. إذا لم يتمكنوا من منحك الأداء الذي تريده ، فلن يفي بالمعايير. إذا كانت السحابة تمنحك المرونة فيما يتعلق بكيفية تحريك الأشياء ، فلن تفي بالمعايير. هذا مجرد أسباب واضحة تجعل خدمات سحابة معينة لا تتناسب مع عدد هائل من الناس هناك بخلاف القيام بحوسبة الشركات.

قد لا تفعل ذلك لأنه يمكنك القيام بذلك أرخص. السحابة ليست دائما الخيار الأرخص. يبدو أن بعض الناس يفكرون لأنه غالبًا ما يكون خيارًا غير مكلف ، فهو دائمًا ما يكون أرخص ، وهو ليس دائمًا أرخص. والأمر الآخر هو أنه إذا كنت تأخذ طلبًا من سحابة ، فلن يتكامل بشكل جيد مع ما تفعله ، ومن المحتمل أنك لن تمضي قدمًا في ذلك وتلك هي ، كما تعلمون ، أسباب للتراجع .

هنا هي الأسباب لاعتمادها. كما تعلمون ، أحد الأنشطة التي يمكنك القيام بها في السحابة ، والمقاوم للرصاص إلى حد كبير ، هو نشاط النماذج الأولية. إذا كان بإمكانك إما النموذج الأولي في السحابة وتطبيقه في مركز البيانات ، فسيكون قابلاً للتطبيق تمامًا وهناك الكثير من الأشخاص الذين يقومون بذلك. يمكنك تحميل العمل من مركز البيانات باستخدام تطبيقات غير مهمة لأنه من المحتمل أن تتمكن من العثور على نوع من الخدمات السحابية التي تلبي مستوى الخدمة الخاص بك إلى الأشياء غير الهامة. ويمكنك تحميل تطبيقات محددة مثل salesforce.com والعروض المماثلة لذلك ، كما تعلمون ، التطبيقات القياسية. كل شخص لديه القدرة في هذا المجال والميدان غير متخصص ، كما تعلمون ، التقليدي … كل ما هو متاح في السحابة هو على الأرجح ما ستعمل به.

لذا ، فإن الشيء الأخير الذي أردت أن أقوله ، إنه شيء مثير للاهتمام نوعًا ما ، في الحقيقة ، عندما تبحث فعلًا عن السحابة ، طريقة واحدة لفهم هي مجرد سلسلة من وفورات الحجم. بيت القصيد هو ، كما تعلمون ، تشغيل مركز بيانات هناك ، وسوف تقوم بالاتصال بمركز البيانات هذا من مكان آخر أو آخر واستخدامه ، وبالتالي ، سيكون من الأفضل ، سيكون أرخص في الأساس أنت تفعل ذلك بنفسك. لذلك ، كما تعلمون ، الأمر كله يتعلق حقًا باقتصادات الحجم الكبير.

مقدمي الخدمات السحابية ، يختارون موقع مركز البيانات وأفضل مكان لتحديد موقع مركز البيانات بجوار محطة توليد الكهرباء ، وخاصة بجوار محطة طاقة غير مكلفة. لذلك ، محطة كهرباء واحدة في الشمال يحدث أن تكون كهرومائية أو شيء من هذا القبيل. انها عادة ما تكون أرخص ، هل تعلم؟ يمكنك بالفعل تحديد موقع مركز البيانات وستجد أنه أسهل. إن توظيف أشخاص في مثل هذه المواقع أقل تكلفة مما هو عليه في وسط نيويورك أو سان فرانسيسكو. يمكنك التوحيد القياسي في المنشأة بأكملها من حيث تكييف الهواء والطاقة. سيوفر لك هذا كثيرًا لأنه يعني ، كما تعلم ، أنه يمكنك إعطاء مبنى كامل له وهذا ما تفعله بالضبط جميع مشغلي السحابة. إنها توحيد على أجهزة الشبكات ، وتوحيد على أجهزة الكمبيوتر التي يستخدمونها ، وعادة لوحات x86 السلع ، وغالبا ما يقومون بتجميعها بأنفسهم. لذا ، فإن البعض يبنيون الأمر كله. سوف يستخدمون برنامج Amazon الذي يمكنهم فعله لأنه يعني في الواقع عدم وجود تكلفة لاعتماده. وسوف توحيد في جميع البرامج. لذلك ، لن يقوموا بترقية أي شيء باستثناء الترقية في وقت واحد. سيقومون بتنظيم الدعم. لذلك ، سوف يدفعون الدعم للعديد من مقدمي الخدمات المختلفين الذين لديهم تسهيلات دعم خاصة بهم. سيكون لديهم القدرة على التوسع والارتقاء بمعنى أنهم سيعملون بأكثر مما كنت ستقوم بتشغيل هذا النوع من الخدمة وسيراقبون استخدامها بطريقة لا تستطيع معظم مراكز البيانات استخدامها لأنها نوع من تشغيل خدمة موحدة واحدة فقط ، ولكن معظم مراكز البيانات تعمل على سلسلة كاملة من الأشياء. وهذا هو ما تدور حوله السحابة ، حقًا ، وهذا بطريقة معينة ، يمكن أن تحدد ما إذا كانت تهمك أم لا بالنسبة لأي تطبيق معين. لذا ، كما تعلمون ، فإن نوعي من القواعد الصعبة المتمثلة في أنه عندما تكون وفورات الحجم ممكنة ، ستتحمل السحابة عاجلاً أم آجلاً. لكن ، الطريقة التي لا تستطيع بها الابتكار والمرونة والأشياء المحددة للغاية التي تذهب إليها بنفسك. ستعمل السحابة دائمًا في المرتبة الثانية.

حسنا. دعني أعيدها إلى إريك ، أو إلى جيلبرت.

إريك كافانا: حسنًا ، جيلبرت ، سأعطيك المفاتيح هنا في WebEx. تعليق. فقط انقر في أي مكان على هذه الشريحة واستخدم السهم لأسفل على لوحة المفاتيح.

جيلبرت فان كوتسم: أعتقد أنني في السيطرة.

إريك كافانا: أنت مسيطر.

جيلبرت فان كوتسم: حسنًا. ها نحن ذا. السحابة ضرورية - السماء هي الحد الأقصى ، هل هي أسطورة حضرية ، أو ما رأيك في ذلك؟ هذه مجرد بعض المحادثات والأشياء التي يجب مراعاتها.

أولاً ، من جبهة "ماذا" ، كما تعلمون ، كما نعلم جميعًا ، لا أعتقد أن هناك من يشك في ذلك. Saa-ification موجود لتبقى لأن البرنامج لا يموت بالفعل ، إنه ينتقل فقط إلى السحابة ، أليس كذلك؟ أعتقد أنني قلت هذا من قبل في الإصدار السابق من هذا. أوه لا ، أو إريك قال ذلك لي في طبعة سابقة. وأعتقد أن السبب الواضح ، وهذا يعود إلى روبن بطريقة أخرى ، هو أنه من ناحية الشركات ، فإن الجدول الزمني للشركات سهل للغاية. يحتاج CMO دائمًا إلى كل ما يحتاج إليه الآن. لذلك ، لقد حان الوقت للتسويق. إنه لأمر محزن ، إنه ذريعة جيدة لذلك بطريقة ما. ومع ذلك ، فإن مدير المعلومات (CIO) قلق بعض الشيء بشأن SaaS والغيوم ، كما تعلمون ، مشكلة المرونة الكاملة تعني أن ما يحدث يجب أن ينخفض ​​أيضًا. يجب أن تكون مستعدًا للتوسع ، ولكن أيضًا للتقليص. لذا ، فهو متوتر قليلاً حيال ذلك. المدير المالي ليس متوتراً ، وليس أكثر من المعتاد ، لكنه يقول ، "مهلا ، هذا … إلى أي مدى سيعيدنا ذلك؟" إنها النفقات الرأسمالية سيئة السمعة مقابل مناقشة OPEX. إنه قديم جدًا ، لكنه مهم جدًا ، كما تعلمون ، مهم جدًا في هذا العالم. ثم ، أخيرًا وليس آخرًا ، الرئيس التنفيذي ، بالطبع. يقول ، "أوه! تخفيف المخاطر! أيها الرجال ، يا رفاق ، كلهم ​​متحمسون ، لكن هل نحن مستعدون لهذا؟" لأن الخطر هو ما يفكر فيه.

ما هو الخطر؟ فقط بعض الأفكار ، أليس كذلك؟ نحن نتعامل هنا مع قيادة الفكر ، ولكن في مسار غير مكتمل لأن هذا كل شيء جديد ، كل الأشياء الحديثة إلى حد ما. ليس لدينا الكثير من نقاط البيانات ، حقًا ، إذا فكرت في الأمر. وهكذا ، على جانب المخاطرة أيضًا ، يتعين علينا التعامل مع الصعود على متن الطائرة ، كما تعلمون ، فإن الأشخاص الذين يوقعون على الاتفاقيات يشبهون "نعم ، هذا هو ما نريده ، والطريقة للذهاب" ، حيث يقومون بالتسجيل ، ولكن بعد ذلك هذا لا يكفي. أنت تعرف ، عليك أن على متنها الناس ، وتذكر الأفلام؟ مرة أخرى في الترجمة ، هذا قليل ، كما تعلمون ، ما يدور حوله. ومن ثم ، كما قال روبن للتو ، كما تعلمون ، فإن رئيس الوزراء لا يختفي بالضرورة. لذلك ، عليك أن تدمج بين العالمين. إنه عالم هجين. وهكذا ، كيف ستفعل ذلك؟ انها 80-20 ، 80-20 حكم باريتو ، هل هذا جيد؟ هل هذا جيد بما فيه الكفاية؟ ثم القمامة في / القمامة خارج عند توصيل النظم. هل هذا مقبول؟ هل هذا دائم؟ لأنك ، كما تعلمون ، سوف تهاجر ، هل ستقوم بتخطيط مؤسستك لنظام الجذر ، كيف ستقوم بذلك؟ ثم آخرها ، الذي أعتقد أنه مهم للغاية ، هو معماريات متعددة الاستخدامات ، مما يعني أن خصوصية البيانات على بياناتك الخاصة ، وأحيانًا تسمى "تملك بياناتك الخاصة" ، تصبح مهمة جدًا ، كما تعلمون؟ مائة شخص يستخدمون نفس النظام ، توجد قاعدة بيانات واحدة أسفل النظام ، من سيشاهد بياناتي؟ أنا فقط ، أليس كذلك؟ هل أنت متأكد تماما من ذلك؟ خصوصية البيانات وأمن البيانات يساعد الخبراء. إذا كنت مدير المعلومات ، فإنه يعيد "أنا" إلى مدير المعلومات لأنك الآن مسؤول عن المعلومات. هذا مثير جدا للاهتمام إذا كنت مديرا للمعلومات.

لذلك ، دعونا نتحدث قليلا عن "لماذا". لذلك ، فإن الهدف الاستراتيجي من كل هذا بسيط للغاية ، على ما أعتقد. إذا كنت مشتركاً ، فهناك ضغط في السوق. إذا كنت مزودًا ، فهناك ضغط تنافسي. إذا كان لديك أقرانه ، فهناك ضغط نظير. إذا كنت مشتركًا ، فهذا مجرد علم نفس السوق. الكل يريد الذهاب إلى السحابة ، SaaS أو ما تسميه ، سحابة SaaS ، نحتاج جميعًا ونرغب في الذهاب إلى هناك. والسبب هو عادة المالية. هذا هو السبب الواضح ، لكن إذا فكرت في الجانب المالي ، فستجد ما أسميه مفارقة الميزانية مقابل الميزانية. هل ستذهب للاشتراك ، أو كل ما يمكنك أكله ، أو 50 دولارًا ، أو 500 دولار شهريًا أو شيء من هذا القبيل ، أو هل تحلم بالاستخدام استنادًا إلى ما تدفعه مقابل ما تستخدمه حقًا فقط؟ وهكذا ، كيف سيكون ذلك العمل ، يعتمد على الاستخدام ، يعتمد على الاستهلاك؟ هل ستقيس كل هذه الأشياء؟ ربما لن يحدث على الفور. لذلك ، سوف ينتهي بك الأمر مع آلية مختلطة ، وهي أن أدفع 200 دولار شهريًا وربما 500 أحيانًا لأن علي أن أدفع مقابل الاستهلاك الإضافي. Retainer Plus ، من المحتمل أن يسير ، حسب رأيي ، في الطريق.

لكن هناك أيضًا شيء أسميه النية الخفية على الجبهة الواسعة ، وأعتقد أن هذا حقيقي تمامًا. إنه تغيير التحكم ، إنه مدير المعلومات مقابل CMO ، تحول السلطة أو الصراع على السلطة بين CMO ، "أريد كل شيء وأريده الآن" ، ومدير قسم المعلومات ، الذي يقول مثل ، "مهلا ، هذا كل شيء حول البيانات ، كما تعلمون؟ لقد كنت أعمل ، قبل 20 عامًا ، كان الأمر كله يتعلق بأنظمة الأجهزة ، وقبل عشر سنوات كان كل شيء يتعلق بالتطبيقات ، واليوم ، كل ما يتعلق بالبيانات ، وبما أنني مدير المعلومات - المعلومات - كل شيء عن لي ، أنا في السيطرة ". لذلك ، هذا هو نوع من تحول السلطة أو صراع على السلطة وأعتقد أن هذا يحدث الآن بين هذين ، CMO و CIO.

لذا ، في النهاية ، كل هذا صغار السن لدرجة أن لا أحد يعرف حقًا ما إذا كنا في نوع البيئة المبتكر أو في البيئة المتبنية المبكرة. أعتقد أننا في نوع البيئة المتبني المبكر ، وليس الغالبية المبكرة ، فقط المتبنون الأوائل ، ولكن ، كما تعلمون ، نوعًا ما في منتصف الطريق. وهكذا ، كما تعلمون ، بالنسبة للعميل ، المستخدم النهائي ، المشترك ، فإن الأمر يتعلق بالحصول على انطلاقة مباشرة لأن CMO يريد أن يبدأ البداية ، أليس كذلك؟ وبالتالي ، من المهم ألا ينتهي الأمر بما نسميه العوائد المتناقصة. بداية الحد من الرأس قد تؤدي إلى تناقص الغلة. لهذا السبب من المهم للغاية ، كما تعلمون ، أن تثق في الأطراف التي يمكنها التأكد من أن نقطة الفشل الواحدة ليست مشكلة وأنه يتم احترام أمان البيانات. لذلك ، سيتطلب الكثير من إدارة التغيير. وهكذا ، في النهاية - على وشك الانتهاء ، هذه هي الشريحة الأخيرة - كيف سنفعل ذلك؟ كيف سيكون الانتقال إلى السحابة ، الانتقال إلى SaaS ، كما تعلم ، سلسًا وسهلاً؟ حسنًا ، من خلال القيام بأمرين: الاهتمام - توفير - مهم حقًا ، وعلى متن الطائرة ، بل أكثر أهمية.

إريك كافانا: حسنا …

جيلبرت فان كوتسم: وفي هذه الحالة ، السماء هي الحد الأقصى. شكرا لكم.

إريك كافانا: نعم. كان ذلك عظيما. أحببت الأفكار الاستفزازية للغاية ، وأنا أحب الطريقة التي كسرت بها كيندا كل ذلك. أعتقد أن هذا له معنى كبير. ودعنا نمضي قدمًا ونضغط على الشريحة الأولى لـ Ashish وسأسلم المفاتيح إلى WebEx إليك ، Ashish. حسنا امض قدما. فقط انقر في أي مكان على هذه الشريحة واستخدم السهم لأسفل على لوحة المفاتيح. ها أنت ذا.

اشيش Thusoo: حسنا. شكرا يا اريك مرحباً أيها الناس ، هذا أشيش وسأخبرك عن قبولي. لذلك ، فقط لبدء ، Qubole ، فإنه يوفر أساسا بيانات كبيرة كمنصة خدمة. إنه نظام قائم على الحوسبة السحابية مستضاف في سحابة أمازون وسحابة جوجل ، ونحن نقدم تكنولوجيا مثل Hadoop ، Hive ، Presto ومجموعة من الآخرين الذين سأتحدث معهم ، كل ذلك بطريقة جاهزة حتى يتمكن عملاؤنا من الخروج بشكل أساسي من كل التشويش في عالم البنية التحتية للبيانات الضخمة أو التخلص من تشغيل هذه البنية التحتية فعليًا والتركيز أكثر على بياناتهم والتحولات التي يريدون القيام بها على بياناتهم. لذلك ، هذا ما يدور حوله Qubole.

فيما يتعلق بالفوائد الملموسة ، من طرق التفكير في Qubole ، كما تعلمون ، بالطبع أنها منصة تسليم سريعة للخدمة الذاتية لتحليل البيانات الضخمة وتكامل البيانات الضخمة المبنية حول Hadoop ، ولكن بشكل أكثر أهمية ، ما الذي تفعله هو ، تعرف ، بالنسبة لجميع محركات البيانات الضخمة مثل Hadoop ، و Hive ، و Presto ، و Spark ، و Chartly ، وهكذا دواليك ، فهي تجلب جميع مزايا السحابة إلى محركات البيانات الكبيرة هذه وبعض البيانات الرئيسية التي تجلبها من وجهة نظر السحابة هي ، كما تعلمون ، جعل البنية التحتية قابلة للتكيف والتكيف ، أعني الرشاقة والمرونة بالنسبة لأعباء العمل التي يتم تشغيلها على أي من هذه المحركات وأيضًا جعل هذه المحركات أكثر خدمة ذاتية وتعاونية بمعنى أنه ، كما تعلمون ، يوفر Qubole واجهات حيث يمكنك استخدام هذه التقنيات المعينة ليس فقط لتطويرك ، أو كما تعلمون ، المهام الموجهة للمطور ، ولكن حتى محللي البيانات الآخرين يمكنهم أيضًا البدء في الحصول على فوائد هذه التقنيات في الخدمة الذاتية واجهه المستخدم.

لدينا الكثير ، كما تعلمون ، فيما يتعلق بهذا الخصوص ، كما تعلمون ، ندوة عبر الإنترنت ، كما تعلمون ، هذه واحدة من وجهات نظرنا فيما يتعلق بفوائد السحابة التي يجلبها Qubole إلى البيانات الضخمة. لذلك ، إذا قمت بإجراء مقارنة بين طريقة تشغيلك ، على سبيل المثال ، Hadoop وتركت أعباء العمل في بيئة محلية ، في بيئة محلية ، كنت تفكر دائمًا فيما يتعلق بالمجموعات الثابتة ، كما تعلمون ، يمكنك إصلاح مجموعات ، ربما يمكنك تغيير حجمها حسب أعلى استخدام لديك والاحتفاظ بها هناك ، ثم إذا كنت بحاجة إلى تغييرها ، فعليك أن تمر بعملية الشراء بأكملها ، والنشر ، والاختبار ، وما إلى ذلك. يغير Qubole أنه عن طريق إنشاء مجموعات حسب الطلب تمامًا ، تكون مجموعاتنا مرنة تمامًا ، فنحن نستخدم الكائنات المخزنة من السحابة لتخزين البيانات فعليًا والمجموعات تأتي ، وكما تعلم ، فإنها تأتي على أساس الطلب الذي يتم إنشاؤه بواسطة المستخدمين ويذهبون عندما لا يكون هناك طلب. لذلك ، فإن هذا يجعل هذه البنية التحتية أكثر مرونة ومرونة وتتكيف مع أعباء عملك.

مثال آخر على المرونة ، كما تعلمون ، اليوم ربما تكون قد أنشأت مجموعات ثابتة لديك هنا ، كما تعلمون ، مع وجود عبء عمل معين في الاعتبار وإذا تغيرت أعباء عملك وتحتاج البنية الأساسية لديك الآن إلى الترقية ، فربما تحتاج إلى مزيد من الذاكرة على أجهزتك وأشياء مثل ذلك. مرة أخرى ، كما تعلمون ، القيام بذلك على السحابة من خلال Qubole على سبيل المثال ، يجعل الأمر بهذه البساطة. يمكنك دائمًا استئجار أنواع جديدة ومختلفة من الآلات ، كما تعلم ، الحصول على مجموعات ، ومجموعات من 100 عقدة جاهزة للعمل في بضع دقائق بدلاً من الأسابيع التي كان عليك الانتظار للحصول على Hadoop.

الشيء الرئيسي الآخر الذي يميز Qubole فيه عن نفسه هو أن Qubole هو في الأساس ، كخدمة ، وبالتالي فإن كل الأدوات والبنية التحتية التي تحتاجها حتى تكمل الخدمة ، ليس عليك … أينما كنت في البداية ، فأنت تأخذ البرنامج في المقام الأول ، وعليك تشغيله بنفسك ، وعليك أن تدمجه بنفسك وتنفذ كل هذه الفوائد ، وكل فوائد نموذج SaaS هي دليل على ذلك ، كما تعلمون ، كيف يقدم Qubole بيانات كبيرة بدلاً من تشغيل Hadoop في البداية بنفسك.

تغطي هذه الشريحة عمومًا هيكلنا. نحن ، بالطبع ، استنادًا إلى السحابة ، نقوم بتخزين بياناتنا على كائنات في السحابة في السحابة ، أو Google cloud ، أو Google Compute Engine أو Amazon Web Services. إننا نأخذ جميع مشاريع النظام الإيكولوجي Hadoop وحولها ، قمنا بتطوير IP رئيسي حول التدرج التلقائي والإدارة الذاتية ، لقد قمنا بالكثير من التحسينات السحابية لجعل هذه التقنيات المكونة تعمل بشكل جيد في السحابة ، كما تعلمون ، البنية التحتية السحابية هي مختلف تمامًا عن مجرد تشغيل الأشياء على المعدن العريض ومجموعة كاملة من موصلات البيانات لتمكين نقل البيانات من وإلى هذا النظام الأساسي. لذلك ، يقارن هذا النظام الأساسي السحابي والذي يمكّن ذلك ، كما تعلمون ، هو مفتاح … الميزة الأساسية هي كيفية جعل الخدمة الذاتية كاملة بحيث لا تحتاج إلى امتلاك قوة قوية … لديها بصمة تشغيلية كبيرة جدًا أثناء تشغيل هذا ، لكننا نربط ذلك مع طاولة عمل البيانات الخاصة بنا ما إذا كانت هذه أدوات للمحللين ، وما إذا كانت هذه أدوات لإدارة البيانات ، وما إذا كانت هذه أدوات تمثيلية ، وما إلى ذلك ، وهكذا دواليك. يمكن أن يحقق فوائد هذه التكنولوجيا ، ليس فقط للمطورين ، ولكن أيضًا لمستخدمي الأعمال الآخرين والمؤسسات. وبالطبع ، فإننا نربط أيضًا هذه المنصة السحابية بالأدوات التي قد تستخدمها بالفعل سواء كانت هذه الأدوات ، كما تعلمون ، أدوات استخدام أو مجرد لوحة أو ما إذا كانوا يستخدمون ، كما تعلمون ، نوعًا أكبر من منتجات تخزين البيانات مثل Redshift و هكذا وهكذا دواليك.

اليوم ، يتم تشغيل الخدمة على نطاق واسع إلى حد ما ، فنحن نقوم بمعالجة ما يقرب من 40 بيتابايت من البيانات كل شهر الآن عبر قاعدة عملائنا. تتفاوت مجموعاتنا من حيث الحجم من مجموعات ذات 10 عقدة إلى مجموعات ذات 1500 عقدة ، كما تعلمون ، من حيث نطاق النطاق الذي يمكننا معالجته وعلى نطاق واسع إلى حد علمي ، ربما نركض على الأرجح من أكبر المجموعات مجموعات على السحابة بقدر ما يتعلق الأمر Hadoop ونحن نعالج ما يقرب من 250،000 الأجهزة الافتراضية في شهر واحد عبر مجموعاتنا. تذكر أن النموذج الخاص بنا هو مجموعات حسب الطلب ، والتي لها فوائد هائلة من حيث تقليل أعباء العمل التشغيلية وكذلك تحسين وظائفك وما إلى ذلك.

أخيرًا ، كما تعلمون ، واحدة من ، كما تعلمون ، هذه مجرد عينة من كيف تحول Qubole إلى شركات مختلفة. هو مثال على عملائنا. كانوا بالفعل على السحابة ، وكانوا يشغلون تطبيق Flex MapReduce على السحابة ، على سبيل المثال ، وكان استخدام البيانات هناك مقيدًا إلى حد ما. سيكون لديهم حوالي 30 مستخدمًا فرديًا يمكنهم استخدام هذه التكنولوجيا. مع Qubole ، تمكنوا من توسيع نطاق ذلك ليشمل أكثر من 200 مستخدم فردي في الشركة الذين شهدوا توسعًا في حالات استخدام البيانات الضخمة وقد تم إحضارها حقًا ، كما تعلمون ، ما نسميه تعريف منصة بيانات كبيرة سريعة الحركة وهذا لقد أصبح حقًا أساسيًا في الكثير من أعباء عمل التحليلات الخاصة بهم.

لذا ، لمجرد الإغلاق ، كما تعلمون ، كان ذلك بمثابة مقدمة موجزة عن Qubole. في الأساس ، تتمثل رؤيتنا في كيفية جعل المؤسسات أكثر مرونة حول البيانات الضخمة ، وبشكل أساسي ، الاستفادة من مزايا السحابة وجعلها مؤثرة على تقنيات البيانات الضخمة حول Hadoop حتى يتمكن عملاؤنا من الاستفادة من مزايا الرشاقة وتلك المزايا المرونة وتلك الفوائد من طبيعة الخدمة الذاتية على السحابة لتصبح أكثر فعالية بكثير لاحتياجات البيانات الخاصة بهم. لذلك ، سوف أتوقف عند ذلك وسأعيده إلى إريك.

إريك كافانا: حسنا. هذا يبدو رائعًا ، والآن ، سأقوم بتسليمه إلى Mike Miller of Cloudant. مايك ، أنا أمضي عليك المفاتيح الآن. فقط انقر على الشريحة ، هنا تذهب. خذه بعيدا.

مايك ميلر: يبدو أن لدي المفاتيح. لذا ، سأعتذر. لقد فقدت … أعتقد أنني نسيت شحن بعض الخطوط مع عرضي التقديمي. لذلك ، نأمل أن تتمكن من النظر إلى ما وراء ذلك وتخيل أنها جميلة. لكن ، هذا ممتع. لديّ قائمة طويلة هنا ، أشياء استفزازية سمعت أنني كتبت عن رغبتي في العودة إليك في اللوحة. لذا ، سأحاول اجتياز هذا بسرعة.

لذلك ، سأبدأ بواسطة Cloudant. Cloudant هي قاعدة بيانات كخدمة ، ومزود الخدمة السحابية لدينا ، وفي الواقع ، ليس لدي حتى الشعار الجديد. لقد استحوذنا على شركة IBM منذ فترة ليست طويلة. وهكذا ، نحن … سأتحدث عن خدمتنا وأركز بشكل خاص على محاولة جعل المستخدمين والعملاء لدينا مرنين بطريقة مختلفة نوعًا ما عن المتحدث السابق.

يوفر Cloudant قاعدة بيانات كخدمة وغيرها من الخدمات ذات الصلة للأشخاص الذين يبنون التطبيقات. لذا ، فإننا نشارك مباشرة مع المطورين ونركز على البيانات التشغيلية أو بيانات OLTP على عكس التحليلات التي سمعناها من Ashish سابقًا. والنقطة المهمة هنا هي أن قيمة Cloudant بأكملها ، والتي يمكن تقسيمها إلى مساعدة مستخدمينا على القيام بالمزيد ومن ثم ، فهي تبني المزيد من التطبيقات وتنمو أكثر وتنام أكثر. سأتحدث عنهم بتفصيل قليل ، لكن الفكرة العامة هنا هي أنه إذا كنت مستخدمًا ، كما تعلم ، فأنت في مؤسسة أعمال ، فأنت تقوم بإنشاء تطبيق جديد ، وإضافة ميزة إلى التطبيق الحالي أو الويب بدء تشغيل المحمول ، يجب أن تركز على الكفاءة الأساسية الخاصة بك. وقبل ذلك ، ربما قبل عقد من الزمان ، كان من المفترض أن تكون تكنولوجيا المعلومات ، كما تعلمون ، منافسة ، ضررًا تنافسيًا ، حتى تشغيل قاعدة بيانات جيدة لتكون ميزة تنافسية. مرتاح أن تلك الأيام قد ولت! وهكذا ، فإن الطريقة التي نحاول بها حقًا العمل مع مستخدمينا هي تشجيعهم على استخدام الخدمات المركبة ، المعيارية ، القابلة لإعادة الاستخدام ، المركبة مع كون الفكرة تقلل من الوقت للتسويق ، تزيد من قابلية التوسع. والفكرة العامة هنا هي أن السحابة ليست فقط ، كما تعلمون ، شيئًا جديدًا يتم دفعه إلى المستخدمين ، إنه حقًا سوق … إنه تطور سوق لأن الطريقة التي يبني بها الناس التطبيقات ، يستهلكون التطبيقات ، الأجهزة التي يعملون عليها وتغير حجم البيانات بشكل جذري في السنوات 5-10 الماضية. لقد تم التأكيد بالفعل على بنية التطبيق الحالية لبناء التطبيقات بالإضافة إلى التعامل مع عبء عمل البيانات والتحليلات في وضع عدم الاتصال. وهكذا ، فإنه يفتح مجموعة كاملة من الفرص.

لذلك ، فإن Cloudant هي قاعدة بيانات موزعة كخدمة وكانت فريدة من نوعها ، في اعتقادي ، أنها بدأت تصاحبها بالفعل استراتيجية للهاتف المحمول من البداية ، وسأتحدث عن ذلك بالتفصيل ، ولكن الفكرة هي أن كتابة الطلبات الآن ، أنت لا تكتب فقط لمنصة واحدة ، أليس كذلك؟ إنك تكتب عن شيء يمكنني تشغيله على مقياس بيتابايت في السحابة ، كما يجب أن تكون قادرة على العمل بسلاسة على سطح مكتب أو في متصفح ، ونرى المزيد والمزيد من الأشياء ، نحتاج إلى تشغيلها على جهاز محمول أو جهاز شبه متصل أو جهاز يمكن ارتداؤها أو شيء نسميه IOT. And so, I think that, you know, applications that can deal well and leverage those different clients are incredibly competitive in the market and what we try to do is make it simple for people to single API in the single programming model to write, to handle data in all of those different devices that have vastly different scale. The interesting thing is, you know, initial uptake in web and mobile, this is where we saw our big subtraction, but even now before the acquisition, we are seeing larger and larger number of enterprise users even in things as what I say as conservative as fidelity investments, right, working with a virtual building, a virtual safe deposit box. So, I think that this market is actually taken off much faster than even we had expected.

Let's talk about cloud and a little bit more and then turn it over. The idea here is that we really make it easier for you to build more and use a service like Cloudant to store the database state of your application and then move that to your different devices and keep things in sync and start contrast on how you build application, traditional stack or you have to buy servers like we heard about before, where you have to provision those and install license things. With Cloudant, we try to make easy. All the data that you will need, all the search services, database, etc. for your application can be acquired by signing up and getting a single endpoint URL and then starting to use that URL. The idea being that, that is a service that uses multiple indexes, some multiple technologies underneath, some proprietary and many open source, but we use them together in a way that the end developer or product team needs to build something. And so, database analytics, very different than they did it in inception where you would have, you know, rows and columns to store business ledgers, now we need to start JSON documents that generally happens over HTTP or using existing open-source APIs and then finally, we give you the things that database should do like a primary index and secondary indexes for, you know, retrieval and LTT and then driving application logic. But in addition, there is a wide range of things like search, geo-special and replication between devices that are very important. So, that's all provided underneath our API.

But, the really distinguishing thing that allows our users to grow and, for instance, why Samsung was one of our earliest and biggest customers is that, you know, Cloudant now is underneath cluster. Each cluster shares enough architecture of three to hundreds of nodes, but we run those in over 35 data centers now globally so that there is always a place for you to store your data within a millisecond of any other cloud provider or most existing data centers. So, one of the big early things that we are challenging in the cloud as well, is how do I split a hybrid architecture for my application service maybe here and my database servers maybe someplace else that will never work. They have to be on the same machine or in the same place. Well, the reality now is that by cobbling together different cloud providers, and this is something that we still do as an IBM company, you can make sure that your database is always within a millisecond of any other place and we take care of the peering agreements and just take down with the cost off the table, something that we worry about. So, Cloudant is really a database as a service, but you can think of it more like a CDN like for your database for data that changes, you know, on millisecond time scale.

And really, finally, I think the major selling point is if you build an application that's successful, you have to decide as an organization whether or not if you want to then grow the 24x7, 365 globally distributed, you know, operation team that it takes to run that at the large scale to whether that's something that now is commoditized as well. And so we focus very heavily on helping on-board new users and new customers and help them make the jump to the cloud and build architectures that use cloud analysts and works everything in a very coherent and scalable way so that is the end, you know, our users focus on building applications and not on surviving their own success.

And with that, I will just say thanks, skipped over some slides that were skipped and I will turn it back over to Lawrence.

Eric Kavanagh: That is fantastic. So, Lawrence, let me hand you the keys to the WebEx here. Just give me one second. There you are. Keys being transferred. Just click on that slide anywhere and use the down arrow.

Lawrence Schwartz: Great! Well, thank you for the handover and, you know, thanks to all the presenters today. Nice way to set everything up and there will be a lot of things to talk about it as I get through with the presentation here. So, again, I am Lawrence Schwartz. I run marketing over at Attunity and, you know, want to talk about some of the issues that we see and then some of the challenges in the space that we are in.

So, a quick overview and introduction to Attunity as a company and who we are. We focus on moving data. So, we talk about moving any type of data anytime, anywhere and enabling that for users. We are a public company based out of the Boston area, or near Boston, and when we talk about the cloud, we have some great relationships, we are part of the AWS network, a big data integration partner, and we have been close to them since the launch of their Redshift, even working with them before that. We have gotten some nice recognition for the work that we have done and as a company, we are in over 2000 places use Attunity, and we are in half of the Fortune 100 companies. So, we got some good experiences.

As you can see on kinda of the bottom of the slide here, a big issue is you've got data that's generated from all different types of sources these days from traditional, you know, CRM systems, all different places on the Internet, all the different places where data could start and then it has to go to places to be analyzed, to work with and to be looked at and we spoke if, you know, getting the data, you know, where it needs to be. So, I am gonna talk about our solutions that we do specifically on the cloud and when you think about that, often times the data, we have somewhere on-premise. So, besides having relationships with places like Amazon, we have very close working relationships with places like Teradata, Oracle, and Microsoft, all the places where data traditionally existed on-premise.

So, when you think about this, you know, and I think it was Eric who, you know, talked about on-boarding is the key to the whole process, right? I have been thinking about the issues to getting data on a system. Now, we are just some of the bottlenecks that exist today and when you look at the people moving data into a data warehouse or a database and to the cloud, we can see a lot of time is spent on what's called the ETL process, the extraction, transformation and loading of the data from where it resides to where it needs to go. If you think about getting the value on the data, that's not where you want to be spending your time and efforts, that's not the most productive area for a data scientist. And the flipside to that is this - very few people who are very satisfied with that process. It's no less than 20 percent. We really find that to be a big process. So, there is the real kind of painpoint bottleneck, if you will, in getting to the cloud and doing that type of on-boarding that people need to do and there's even, you know, real performance issues, you know, you could look at how do you get stuff into the cloud and if you want to get, you know, a couple of terabytes into the cloud, you could certainly ship it to the cloud and there are still places that do that with larger data sets, or a lot of the traditional methods, just don't have the performance to get their to do that. So, it's a real, you know, painpoint in the marketplace as people think about how do they get and how do they move onto the cloud.

So, if we step back in and look at what that means or why that's there and, you know, how this has come about, you know, both Eric and Gilbert talked about the fact that, you know, the data that's on there today, that exists today, you know, on-prem is here to stay, you know, cloud is here to stay. So, that integration becomes all the more important and often times, people fall back on the tools that they have to move over data. Again, there is a lot of ETL or traditional tools out there to kinda move data over in batches, but there's a lot of issues with that. People find that traditional ways of moving data are very time and resource intensive to set up. They often require a lot of scripting, even if they are autonomous in some way, a lot of people, a lot of manpower. There's so many sources and targets, particularly on-premise today to move it into the cloud, you know, all the systems I mentioned earlier, Oracle, Microsoft, Teradata, some managing that whole part of it. And then, you know, looking at the performance as it moves over, being able to have the tools to make sure everything is building quickly, there is a lot of thought systems that exist today aren't well built for that.

And then lastly, a lot of the way people think about moving data is kind of done in the batch process and if you are thinking about trying to do more in real time, that's not the most effective way, kind of using stale data that's not interesting to the organization. So, when you look at what Attunity does in this stage and how we think about it is, it's a different architecture that we are focused on, we really built this from the ground up and thought about when you have to go from Pentaho open-source database out to the cloud, how do you make sure that it's very easy and straightforward to do? So, that requires rethinking, how you do the monitoring and kind of set up for. It's making the whole thing just kind of a couple of clicks to get started. It's really thinking about the movement and optimizing the performance over the channel and working with just a wide variety of platforms because a lot of big organizations kinda have the best degree approach and a lot of different types of databases or data warehouses are ready in their environment. So, you have to think about it differently. You can't just do an extract, you know, dump the data out to some sort of information loaded somewhere. You have to kinda think about the architecture change, how you do the processing, do it more in memory and focus on a more performance version.

So, what does that mean and what does that look like? So, one key tenent to get to the problem with the cloud is, that things have to be easier to set up. You know, that screen there, it's just some screenshots from how we do it, but it's, you know, 1, 2, 3, kinda pick your source and target, pick what you want to do, you want to do one time CDC and then just go. It needs to be no harder than that, you know? I know we just, you know, saw the presentation from Mike and he talked about how easy it was for people to get started with Cloudant. It's the same type of thing, you have to deal with, kinda get going in a few steps otherwise you will start losing the value of it. When you think about the monitoring and control of it, there are some great companies out there, I know you're familiar with, like Tableau and others, who have done a great job in visualizing the end product of data and how to do it. But, you know, being able to visualize the movement process, the management or where's the data set on-premise, in the clouds and moving over, is there a lag, there is a vacancy. Having that viewpoint is critical and that's an important part of moving forward.

Another aspect that becomes important is the performance. You can't just rely on the standard FTP kinda two-way protocol that people have been using for years. As you move more and more data over, you have to have optimized, a file-channel protocol that is geared more towards, you know, one-directional movement most of the time after we think about how you break up tables and ship them out and move them over and you have to give people the flexibility to do that, otherwise you can't get it there in time and if you do that differently, think about it differently, you can get a 10x performance, but you have to rethink the technology.

And then lastly, as I mentioned earlier, you know, you have got a lot different places that databases exist today. So, you got to be able to work with all those and offer the widest kind of amount of support so that people can get onto the cloud. So, what does that mean for users and, you know, and those who are out there who wanted, two kind of quick cases of how people had challenges getting to the cloud, see the value, but then are able to do that if they have the right toolset.

So, one company that we work with, Etix, they do online ticketing, major provider in this space and I know Robin talked about data center offload is kind of a key in this case for the cloud. This is exactly what they are trying to do. They were trying to load and sync their data from Oracle on-premise to Redshift and do that in a timely fashion. And the interesting thing is, you know, go back to what Gilbert said, you know, it's really tough about on-boarding being an issue. They could see the intrinsic value of Redshift, they could see the cost savings, they could see all the advanced analytics that they quickly start doing that they continue for, they knew that value, but there was a roadblock to getting there. In this case, they looked at it and said, "Well, I see the value of Redshift, but it's gonna take them, you know, three months, development effort and time and, you know, maybe hiring the DBA and doing all this extra work to get there." So, there is a real block in the path to do it. Once you have the right toolset to do that, the right data integration capability to do that, they were able to go down from, you know, months of planning to literally just get going in minutes, and that's again lowering that barrier of getting people onto the cloud, we need to have the right capabilities to deliver on the promise.

The last, you know, slide I have here, and kind of another use case is, you know, we've worked with other companies, Philips, you know, well known in many spaces, we work with their health-care division and again, they were trying to go from an on-premise source over to Redshift, in this case SQL Server, and they knew the value, they knew all the analytics, they could do on it and they had done some testing on it, but they saw that without having the right tools, this is something that was gonna take them, you know, weeks and they had been spending actually weeks spinning their wheels and trying to get things moved over once they had the right tools that simplify, get it moved over quickly, they were able to go down and start loading in less than an hour, you know, over 30 million records. So, the real time went from couple of months to about two hours for them. And then they were able to do the things that they wanted to do. They didn't have to focus on the data loading, they could focus on the operational support. They got a much better matrix for all these care, cost and operations. So, you think about the whole challenge, you know, we design that spaces, enabling the data movement and now more than ever with the cloud when you think of it being kind of a remote place to pick your data, you know, this becomes an area that, you know, more and more people need to solve, to take advantage of what's out there. So, that's an overview of what we do and with that I will pass it back to you, Eric.

Eric Kavanagh: Okay. That sounds great. We've got a good amount of time here. We'll go a bit long to get to some of your good questions, folks. So, feel free to send your questions and I've got a few questions myself.

Lawrence, I guess I will start off with you. You guys have been in this space of kinda supercharging the movement of data for a while and you have been watching the cloud very carefully and I've really been kinda surprised at how long it's taken major enterprises, Fortune 1000 companies to fully embrace cloud. I mean, there are, of course, pockets of severe interests, let's call it, in large organizations, but as a general rule, there's been a bit of a reluctance that is only starting to wane in the last year or so, at least from my perspective, but what do you see out there in terms of cloud adoption and readiness of the enterprise to use cloud computing?

Lawrence Schwartz: Sure, I think you are right. It has been a significant change and it's certainly taken time, you know, they have that joke about, you know, that successful - overnight sensation - or really overnight success, that really takes years in the making, and that's been true for the cloud, right? It's… you have seen that kick in the last year, but it's due to all the hard work of a lot of players like Amazon who have been doing this for years, you know, to get the service adopted, the kind of, you know, prove the metal and there's, you know, failures and problems to give the diversity and flexibility that they have, that's something that Redshift offers. So, I think the maturity has gotten there, the confidence has gotten there, you know, the… I think it's infiltrated into a lot of companies through small areas, you know, small use cases, small trials, kind of outside that kinda IT control and with that, you know, those successful kind of periphery projects have proven now, there's now more of a willingness to have the conversations about how that spread. And frankly, you know, there's been additional tool that has, you know, have also come out to make these easier, like what we do and, you know, there is that, not just move the data, but show the value of BI in the cloud, and showing that.

So, it's, in one way, it's an overnight or a big uptick in the last year, but a big part of that's been all the hard work of building up to that. So, now we as a company see a lot more adoption. It's as a business for what we do, it's grown quite a bit and the cloud, you know, we do a lot of on-premise to on-premise movement. Now, cloud shows up in a lot of the conversations as, you know, real business cases, real offloading cases out where a year ago was certainly, you know, just more exploratory. Now, they have got real projects to move. So, it's been nice to see that movement.

Eric Kavanagh: Okay. عظيم. 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. ماذا تعتقد؟

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. جيد. 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. إطلاقا. 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. بلى. ليس هناك أى مشكلة. 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. بلى. 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. انا لا اعرف. It sounds amazing. He was a chiropractor and he went out of business. I don't know why, but, the thing was this - I have no chiropractor and I like to go to a chiropractor, you know, occasionally. So, I find a new one and it's close to, you know, close by and all that. It's all good. And so, they go, as usual, you have to do all the paperwork and let us know if blah, blah, blah. But, the good news is we have a new system because, you know, we're on the Web now, in the cloud. It's all cool. I go like, okay, you know, and they send me a link and I have to do all the paperwork online, which is fine and I put all kinds of things in there about, kind of secret like, you know, social security numbers and that type of stuff and who I am, how old I am… all my details. I put it all there and I submit because of course, I do believe in technology.

And then I walk up to the office, the next day for my first appointment and they go like, "Did you do the form?" I go like, "Yes, Ma'am, I did." "Okay. Then we will go and find it." I go like, "Well, I did do it." And she goes, "Yes, we know because you are the fifth person today to walk in, to walk up to me and complain about that's not finding the form." And I go like, "But, you can't be serious about that. This is pretty confidential information. Where is it?" This happened to me yesterday, yeah, which brings back the whole issue and the whole idea of who owns the data really, right?

I know you move to the cloud and people get onboard it into a new system like in this case, my chiropractor and they subscribe to a new system. It's in the cloud, it's all safe, it's fully multi-tenant, they used to have it on-premise system, all the data was moved into the new system, but now apparently, they can't get it out.

Eric Kavanagh: Yeah. That's not good.

Gilbert Van Cutsem: So, I don't know where my data is and assume she gets really mad, right? She goes like, "Oh, this is impossible. I pay you money and my customers are, my patients, sorry, are unhappy and with the data is gone, I wanna get away from you. I wanna go to a different system maybe also in the cloud, right?" How do you then move the data of your patients in this case, the data your business owns, to another system? How do I get it out first of all and then load it again? I am sure ETL in the cloud is an answer somehow and we have experts on that, but it's not that easy.

Eric Kavanagh: Yeah, but that's exactly right and folks, I threw up this other slide here, this other, another screen to show you where you can find the archives. So, anytime you want to check out - oh, there's the inside of our website, I don't want to show you that. So, here is the main website and on the right column here you can see a different show. So, TechWise is right here. You click on that and on these different pages where we will actually post the archives. So, we do archive all these webcasts.

Actually, I wanna throw back over to Mike, I suppose, and then also to Lawrence to kinda comment on this story that Gilbert just told. So, Mike, there is some, kind of, now this is kind of a small-business concern. You guys are more focused on big business, but nonetheless, if a large company who works with you and they want to go somewhere else, how do you manage that movement of the data and securing the data and so forth?

Mike Miller: Yeah. هذا سؤال جيد جدا. 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. جيد. 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. عظيم! 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. اعتن بنفسك. مع السلامة.