Redaktoriaus pastaba: Tai tiesioginės transliacijos internete transkripcija. Visą transliaciją internetu galite peržiūrėti čia.
Erikas Kavanaghas: Ponios ir ponai, laikas protingai! Atėjo laikas visiškai naujai „TechWise“! Mano vardas Ericas Kavanaghas. Aš būsiu jūsų moderatorius mūsų inauguraciniame „TechWise“ epizode. Tai visiškai teisinga. Tai yra „Techopedia“ ir „Bloor“ grupės, žinoma, „Inside Analysis“ šlovės partnerystė.
Mano vardas Ericas Kavanaghas. Aš modeliuosiu šį tikrai įdomų ir įdomų renginį, žmonės. Mes įsigilinsime į pynimą, kad suprastume, kas vyksta su šiuo dideliu dalyku, vadinamu Hadoop. Kas yra dramblys kambaryje? Jis vadinamas Hadoop. Mes bandysime išsiaiškinti, ką tai reiškia ir kas su tuo vyksta.
Visų pirma, didelis ačiū mūsų rėmėjams „GridGain“, „Actian“, „Zettaset“ ir „DataTorrent“. Gausime trumpus kelis žodžius iš kiekvieno iš jų šio renginio pabaigoje. Mes taip pat turėsime klausimų ir atsakymų, todėl nebijokite - siųskite savo klausimus bet kuriuo metu.
Mes įsigilinsime į detales ir užduosime sunkius klausimus savo ekspertams. O kalbant apie ekspertus, ei, jie yra. Taigi, mes klausysimės iš mūsų pačių gydytojo Robino Blooro ir žmonių, aš labai džiaugiuosi, kad turiu legendinį Ray Wangą, pagrindinį „Constellation Research“ analitiką ir įkūrėją. Šiandien jis prisijungia, kad išsakytų mums savo mintis. Jis, kaip ir Robinas, yra neįtikėtinai įvairus ir tikrai susitelkia ties daugybe skirtingų sričių bei geba jas susintetinti ir iš tikrųjų suprasti, kas vyksta visoje šioje informacinių technologijų srityje. ir duomenų valdymas.
Taigi, yra tas mažas mielas dramblys. Kaip matai, jis yra kelio pradžioje. Tai tik prasideda dabar, tai tik savotiškas startas, visas šis Hadoop dalykas. Aš, žinoma, dar 2006 ar 2007 m., Kai jis buvo išleistas atvirojo kodo bendruomenei, bet ten buvo daug dalykų, žmonės. Vyko didžiuliai pokyčiai. Tiesą sakant, noriu papasakoti istoriją, todėl greitai pasidalinsiu darbalaukiu, bent jau manau, kad tokia esu. Padarykime greitą darbalaukio bendrinimą.
Aš parodau jums šią tiesiog beprotišką, beprotišką istoriją. Taigi „Intel“ investavo 740 milijonų dolerių, kad nusipirktų 18 procentų „Cloudera“. Aš galvojau ir esu toks: „Šventos Kalėdos!“ Aš pradėjau daryti matematiką ir tai buvo: „Tai yra 4, 1 milijardo JAV dolerių vertės“. Galvokime apie tai akimirką. Aš turiu galvoje, jei „WhatsApp“ yra verta 2 milijardų dolerių, manau, kad „Cloudera“ taip pat gali būti verta 4, 1 milijardo dolerių, tiesa? Aš turiu galvoje, kodėl gi ne? Kai kurie iš šių numerių šiomis dienomis yra tik pro langą, žmonės. Aš turiu omenyje, paprastai kalbant apie investicijas, jūs turite EBITDA ir visus šiuos įvairius mechanizmus, daugybines pajamas ir pan. „Cloudera“, kuri yra nuostabi kompanija, uždirbs 4, 1 milijardo dolerių, jei uždirbsite 4, 1 milijardo dolerių. Nesupraskite manęs neteisingai - ten yra keletas labai labai protingų žmonių, įskaitant vaikiną, kuris pradėjo visą „Hadoop“ pamišimą, „Doug Cutting“, jis ten yra - daugybė labai protingų žmonių, kurie daro tikrai daug, tikrai, tikrai šaunių dalykų, bet esmė ta, kad 4, 1 milijardo dolerių, tai yra nemaži pinigai.
Taigi šiuo metu yra akivaizdus fiktyvus momentas, perėjęs man per galvą, kuris yra lustas, „Intel“. Jų lustų dizaineriai atveda pamatyti „Hadoop“ optimizuotą lustą - turiu galvoti, žmonės. Tai tik mano spėjimas. Tai tik gandas, sklindantis iš manęs, jei norėsite, tačiau jis yra prasmingas. O ką visa tai reiškia?
Taigi čia yra mano teorija. Kas vyksta? Daugybė šios medžiagos nėra nauja. Masinis lygiagretus apdorojimas nėra baisiai naujas dalykas. Lygiagretus apdorojimas tikrai nėra naujiena. Kurį laiką buvau superkompiuterių pasaulyje. Daugybė šių dalykų, kurie vyksta, nėra naujiena, tačiau egzistuoja tam tikras bendras supratimas, kad yra naujas būdas užpulti kai kurias iš šių problemų. Tai, ką aš matau, jei pažvelgtumėte į kai kuriuos didžiuosius „Cloudera“ ar „Hortonworks“ pardavėjus ir kai kuriuos iš šių kitų vaikinų, ką jie daro iš tikrųjų, jei jūs supjaustote iki granuliuoto distiliavimo lygio, yra programų kūrimas. Štai ką jie daro.
Jie kuria naujas programas - kai kurios iš jų apima verslo analizę; kai kurie iš jų apima tik įkrovimo sistemas. Vienas iš mūsų pardavėjų, kalbėjusių apie tai, visą dieną, šiandien rodomoje laidoje, gamina tokius dalykus. Bet jei tai yra siaubingai nauja, vėlgi atsakymas yra „nelabai“, tačiau įvyksta didelių dalykų, ir asmeniškai manau, kad tai, kas vyksta su „Intel“ padarius šią didžiulę investiciją, yra rinkos kūrimo žingsnis. Jie žvelgia į šių dienų pasaulį ir mato, kad tai šiandieninis monopolinis pasaulis. Yra „Facebook“ ir jie sumušė tik snukutį iš prastos „MySpace“. „LinkedIn“ sumušė snarglius iš vargano Who's Who. Taigi jūs apsižvalgykite ir viena paslauga dominuoja visose šiose skirtingose erdvėse mūsų dienomis, ir aš manau, kad „Intel“ ketina išmesti visus savo žetonus ant Cloudera ir pabandyti pakelti juos į krūvos viršūnę - tai tik mano teorija.
Taigi žmonės, kaip jau sakiau, rengsime ilgą klausimų ir atsakymų sesiją, todėl nebijokite. Siųskite savo klausimus bet kuriuo metu. Tai galite padaryti naudodamiesi tuo interneto transliavimo pulto Q&A komponentu. Ir tuo noriu patekti į mūsų turinį, nes turime daug dalykų, kuriuos turime perprasti.
Taigi, Robin Bloor, leisk man perduoti tau raktus, o tavo grindys yra tavo.
Robinas Blooras: Gerai, Ericai, ačiū už tai. Atneškime šokančius dramblius. Iš tikrųjų keistas dalykas, kad drambliai yra vieninteliai sausumos žinduoliai, kurie iš tikrųjų negali šokinėti. Visi šie drambliai šioje konkrečioje grafikoje turi bent vieną koją ant žemės, todėl aš manau, kad tai įmanoma, tačiau tam tikru mastu tai akivaizdžiai yra Hadoop drambliai, todėl labai, labai geba.
Iš tikrųjų klausimas, kuris, mano manymu, turi būti svarstomas ir turi būti svarstomas nuoširdžiai. Tai reikia aptarti prieš vykstant kur nors kitur, o tai iš tikrųjų pradėti kalbėti apie tai, kas iš tikrųjų yra Hadoop.
Vienas iš dalykų, kurie, be abejo, yra „žmogaus žaidimo“ pagrindas, yra pagrindinės vertės parduotuvė. Anksčiau turėjome svarbiausios vertės parduotuves. Mes juos anksčiau turėjome IBM pagrindiniame plane. Mes juos turėjome mini kompiuteriuose; DEC VAX turėjo IMS failus. Buvo ISAM galimybių, kurios buvo beveik kiekviename mini kompiuteryje, į kurį galite patekti. Bet kai kada apie 80-ųjų pabaigą „Unix“ atsirado ir „Unix“ iš tikrųjų neturėjo jokios svarbiausios vertės parduotuvės. Kai „Unix“ sukūrė, jie vystėsi labai greitai. Iš tikrųjų atsitiko tai, kad duomenų bazių pardavėjai, ypač „Oracle“, įsitraukė į savo veiklą ir pardavė jūsų duomenų bazes, kad prižiūrėtų bet kokius duomenis, kuriuos jums reikia tvarkyti „Unix“. „Windows“ ir „Linux“ pasirodė tos pačios. Taigi pramonė praleido didžiąją 20 metų dalį be bendrosios paskirties raktų vertės parduotuvės. Na, dabar vėl. Jis ne tik atgal, bet ir keičiamas.
Dabar aš manau, kad tai yra tikrasis „Hadoop“ pagrindas ir tam tikru laipsniu lemia, kur ji vyks. Kas mums patinka svarbiausios vertės parduotuvėse? Tie iš jūsų, kurie aš esu senas ir tikrai prisimenate darbą su pagrindinės vertės parduotuvėmis, supranta, kad jūs gana daug galėtumėte naudoti juos neoficialiai kurdami duomenų bazę, bet tik neoficialiai. Žinote, kad metaduomenys greitai išsaugo programos kodą, tačiau iš tikrųjų galėtumėte sukurti tą išorinį failą, jei norėtumėte pradėti tvarkyti pagrindinės vertės saugyklą panašiai kaip duomenų bazėje. Bet, žinoma, ji neturėjo visų duomenų atkūrimo galimybių ir neturėjo daugybės dalykų, kuriuos dabar turi duomenų bazės, tačiau tai buvo tikrai naudinga funkcija kūrėjams ir tai yra viena iš priežasčių, kodėl manau kad „Hadoop“ pasirodė toks populiarus vien dėl to, kad greitai buvo programišiai, programuotojai, kūrėjai. Jie suprato, kad ne tik yra pagrindinė parduotuvės vertė, bet ir mažesnės vertės vertės parduotuvė. Tai keičiama beveik neribotą laiką. Aš išsiunčiau šias svarstykles į tūkstančius serverių, taigi, tai yra tikrai didelis „Hadoop“ dalykas.
Jame taip pat yra „MapReduce“, kuris yra paralelizacijos algoritmas, bet iš tikrųjų tai, mano manymu, nėra svarbu. Taigi, žinote, Hadoopas yra chameleonas. Tai ne tik failų sistema. Mačiau įvairių rūšių „Hadoop“ ieškinių: tai slapta duomenų bazė; tai nėra slapta duomenų bazė; tai įprasta parduotuvė; tai analitinių priemonių rinkinys; tai ELT aplinka; tai duomenų valymo priemonė; tai srautinių platformų duomenų sandėlis; tai archyvų saugykla; tai išgydo vėžį ir pan. Dauguma šių dalykų vanilės Hadoop atveju iš tikrųjų netinka. „Hadoop“ tikriausiai yra prototipų formavimas - tai tikrai yra SQL duomenų bazės prototipų kūrimo aplinka, tačiau ji iš tikrųjų neturi, jei įdėsite amžiaus tarpsnį su amžiaus katalogu virš „Hadoop“, turėsite tai, kas atrodo kaip duomenų bazė, tačiau tai tikrai nėra ką bet kas galėtų vadinti duomenų baze pagal galimybes. Šių galimybių yra labai daug, jas tikrai galite gauti naudodami „Hadoop“. Jų tikrai yra daug. Tiesą sakant, jūs galite gauti kažkokį „Hadoop“ šaltinį, tačiau pati „Hadoop“ nėra tai, ką aš pavadinčiau operatyviai užgrūdintu, todėl sandoris dėl „Hadoop“, tikrai nebūčiau susijęs su niekuo kitu, yra tas, kad jums reikia turėti trečiąjį -partijos produktai, siekiant jį sustiprinti.
Taigi, kalbėdami apie jus galite mesti tik keletą eilučių, nes aš kalbu apie Hadoop perpildymą. Visų pirma, realiojo laiko užklausų galimybė, gerai žinote, kad realusis laikas yra tam tikras verslo laikas, iš tikrųjų, beveik visada, jei tai yra labai svarbu. Aš turiu omenyje, kodėl jūs inžinierius realiu laiku? Hadoop to tikrai nedaro. Tai daro tai, kas beveik realiuoju laiku, bet realiai nedaroma. Tai transliacija, bet ji neveikia srautiniu būdu, kurį aš galėčiau pavadinti tikrai kritinio tipo programų transliavimo platformomis. Yra skirtumas tarp duomenų bazės ir išvalomos parduotuvės. Sinchronizavę ją su „Hadoop“, duomenų duomenų saugykla bus lengvai suprantama. Tai tarsi duomenų bazė, bet tai nėra tas pats, kas duomenų bazė. Natūrali „Hadoop“ forma, mano nuomone, iš tikrųjų nėra laikoma duomenų baze, nes joje trūksta daugybės dalykų, kuriuos turėtų turėti duomenų bazė. Hadoop daro daug, bet nedaro to ypač gerai. Vėlgi, tai yra pajėgumai, tačiau mes vis dar toli gražu negalime turėti greitų pajėgumų visose šiose srityse.
Kitas dalykas, kurį reikia suprasti apie „Hadoop“, yra toks, kad jis buvo nuėjęs ilgą kelią nuo jo sukūrimo. Jis buvo sukurtas pirmosiomis dienomis; ji buvo sukurta, kai turėjome serverius, kurie iš tikrųjų turėjo tik vieną procesorių kiekviename serveryje. Mes niekada neturėjome kelių branduolių procesorių ir jis buvo pastatytas tam, kad būtų galima valdyti tinklelius, paleisti tinklelius ir pertvariklius. Vienas iš „Hadoop“ projektavimo tikslų buvo niekada neprarasti darbo. Ir tai iš tikrųjų buvo susiję su disko gedimu, nes jei turite šimtus serverių, tada tikimybė yra, jei turite diskų serveriuose, tikimybė, kad jūs visada galėsite naudotis kažkuo panašiu į 99.8. Tai reiškia, kad vidutiniškai vieną iš tų serverių gediate vieną kartą per 300 ar 350 dienų, vieną dieną per metus. Taigi, jei jų būtų šimtai, tikimybė, kad serveris sugestų, bus bet kurią metų dieną.
„Hadoop“ buvo sukurtas specialiai šiai problemai išspręsti - kad, nepavykus nieko nepavyktų, jis darytų visko, kas vyksta, vaizdus kiekviename konkrečiame serveryje ir galėtų atkurti vykdomą paketinį darbą. Ir tai buvo viskas, kas iš tikrųjų kada nors vykdavo „Hadoop“, buvo paketiniai darbai ir tai yra tikrai naudinga galimybė. Kai kurie vykdomi paketiniai darbai, ypač „Yahoo“, kur, manau, gimė Hadoopas, bus vykdomi dvi ar tris dienas, o jei po dienos nepavyko, jūs tikrai nenorėjote prarasti darbo tai buvo padaryta. Taigi tai buvo „Hadoop“ pasiekiamumo dizaino taškas. Jūs negalėtumėte vadinti, kad didelis prieinamumas, bet jūs galite tai vadinti aukštu pasiekiamumu serijinių paketų darbams. Tikriausiai taip ir reikia pažvelgti. Aukštas prieinamumas visada sukonfigūruojamas atsižvelgiant į darbo linijos charakteristikas. Šiuo metu „Hadoop“ gali būti sukonfigūruotas tikrosios serijos paketų užduotims, atsižvelgiant į tokio tipo atkūrimą. Apie aukštą įmonių prieinamumą turbūt geriausia galvoti kalbant apie operacinę MVG. Aš tikiu, kad jei nežiūrėsite į tai kaip į realaus laiko dalyką, Hadoop to dar nepadarys. Tikriausiai to reikia padaryti dar toli.
Bet čia yra gražus dalykas apie Hadoop. Dešinėje pusėje esantis grafikas, kuriame yra pardavėjų sąrašas, esantis aplink kraštą, ir visos jame esančios eilutės rodo ryšį tarp šių pardavėjų ir kitų Hadoop ekosistemos produktų. Jei pažvelgsite į tai, tai yra nepaprastai įspūdinga ekosistema. Tai gana nuostabu. Aišku, kalbamės su daugybe pardavėjų, atsižvelgiant į jų galimybes. Tarp pardavėjų, su kuriais aš kalbėjau, yra keletas tikrai nepaprastų „Hadoop“ ir atminties naudojimo galimybių, „Hadoop“ naudojimo kaip suglaudinto archyvo, „Hadoop“ kaip ETL aplinkos naudojimo būdų ir pan. Bet tikrai, jei pridėsite produktą prie pačios „Hadoop“, jis ypač gerai veiks tam tikroje erdvėje. Taigi, kai aš kritiškai vertinu gimtoji Hadoop, aš ne kritikuoju Hadoop, kai jūs iš tikrųjų pridedate tam šiek tiek galios. Mano nuomone, „Hadoop“ populiarumas garantuoja jos ateitį. Aš tai turiu galvoje, net jei dings visos iki šiol „Hadoop“ parašytos kodo eilutės, netikiu, kad HDFS API išnyks. Kitaip tariant, aš manau, kad čia liko failų sistema, API, ir galbūt JARN, ją peržiūri planavimo priemonė.
Kai jūs iš tikrųjų pažvelgsite į tai, tai labai svarbus gebėjimas ir aš apie tai greitai susitrauksiu, bet kitas dalykas, kuris, tarkime, jaudinantis žmones apie Hadoop, yra visas atvirojo kodo paveikslas. Taigi verta išnagrinėti atvirojo kodo paveikslėlį, atsižvelgiant į tai, ką aš laikau realiu pajėgumu. Nors „Hadoop“ ir visi jo komponentai tikrai gali padaryti tai, ką vadiname duomenų ilgiu - arba, kaip aš labiau norėčiau tai vadinti, duomenų rezervuaru - tai tikrai labai tinkama vieta mesti duomenis į organizaciją arba rinkti duomenis organizacijoje - ypač gera. smėlio dėžėms ir angliniams duomenims. Tai labai gerai, kaip prototipų kūrimo platforma, kurią galėtumėte įdiegti dienos pabaigoje, tačiau kaip vystymosi aplinką jūs žinote beveik viską, ko norite. Kaip archyvo saugykla, joje yra beveik viskas, ko jums reikia, ir, žinoma, tai nėra brangu. Nemanau, kad turėtume atskirti kurį nors iš šių dviejų dalykų nuo „Hadoop“, net jei jie nėra oficialiai, jei jums patinka, „Hadoop“ komponentai. Internetinis pleištas atnešė daugybę analitikos į atvirojo kodo pasaulį, ir daugelis tos analizės dabar vykdoma „Hadoop“, nes tai suteikia jums patogią aplinką, kurioje galite iš tikrųjų pasiimti daug išorinių duomenų ir tiesiog pradėti žaisti analitinėje smėlio dėžėje.
Ir tada jūs turite atvirojo kodo galimybes, kurios abi yra mašininis mokymasis. Jie abu yra nepaprastai galingi ta prasme, kad įgyvendina galingus analizės algoritmus. Jei sudėsite šiuos dalykus, turėsite labai svarbių galimybių branduolį, kuris vienaip ar kitaip labai tikėtinas - nesvarbu, ar jis vystosi savarankiškai, ar pardavėjai ateina užpildyti trūkstamų dalių - labai tikėtina, kad tai tęsis ilgai ir, be abejo, manau, kad mašinų mokymasis jau daro labai didelį poveikį pasauliui.
Hadoop, siūlai evoliucija pakeitė viską. Kas atsitiko, „MapReduce“ buvo beveik suvirinta į ankstyvą failų sistemą HDFS. Kai buvo pristatytas „YARN“, jis sukūrė planavimo galimybes pirmajame leidime. Jūs nesitikite, kad nuo pirmojo leidimo bus pateiktas ypač sudėtingas planavimas, tačiau tai reiškė, kad dabar tai nebūtinai buvo pataisų aplinka. Tai buvo aplinka, kurioje buvo galima suplanuoti kelis darbus. Kai tik tai atsitiko, buvo daugybė pardavėjų, kurie atitolo nuo „Hadoop“ - jie tiesiog įėjo ir prisijungė prie jo, nes tada jie galėjo tiesiog pažvelgti į tai, kaip į failų sistemos planavimo aplinką, ir jie galėjo adresuoti medžiagą tai. Yra net duomenų bazių pardavėjų, kurie įdiegė savo duomenų bazes HDFS, nes jie tiesiog pasiima variklį ir tiesiog perkelia į HDFS. Taikant kaskadinius parametrus ir naudojant YARN, tai tampa labai įdomia aplinka, nes naudodamiesi HDFS galite sukurti sudėtingas darbo eigas, ir tai iš tikrųjų reiškia, kad galite pradėti galvoti apie tai kaip apie platformą, kuri vienu metu gali vykdyti kelis darbus ir kuria save link. daryti misijai svarbius dalykus. Jei ketinate tai padaryti, jums greičiausiai reikės nusipirkti trečiųjų šalių komponentus, tokius kaip sauga ir pan., Ir tt, kurie „Hadoop“ iš tikrųjų neturi audito sąskaitos spragoms užpildyti, bet jūs įsitraukite į vietą, kurioje net naudodamiesi atviruoju šaltiniu galite padaryti įdomių dalykų.
Kalbant apie tai, kur, manau, „Hadoop“ ketina eiti, aš asmeniškai tikiu, kad HDFS taps numatytąja failų sistema, kurios naikinimas yra numatytas, todėl ji taps OS, operacine sistema, duomenų srautų tinkleliui. Manau, kad joje atsirado didžiulė ateitis, ir nemanau, kad ji sustos. Ir aš iš tikrųjų manau, kad ekosistema tiesiog padeda, nes beveik visi, visi kosmoso pardavėjai, iš tikrųjų vienaip ar kitaip integruoja „Hadoop“ ir jie tik tai įgalina. Kalbant apie dar vieną dalyką, kurį verta paminėti, kalbant apie „Hadoop“ perteklių, ar tai nėra labai gera platforma ir lygiagrečiai. Jei iš tikrųjų žiūrite į tai, ką jis daro, tai iš tikrųjų daro tai, kad reguliariai fotografuojate fotografijas kiekviename serveryje, kai ji vykdo savo „MapReduce“ užduotis. Jei ketintumėte sukurti išties greitą paralelizavimą, nieko panašaus nepadarytumėte. Tiesą sakant, greičiausiai nenaudosite „MapReduce“ atskirai. „MapReduce“ yra tik tai, kas, sakyčiau, pusiau pajėgi paralelizmui.
Yra du požiūriai į lygiagretumą: vienas - diegiant procesus, o kitas - dalijant duomenis „MapReduce“ ir tai dalijant duomenis, todėl yra daugybė darbų, kur „MapReduce“ iš tikrųjų nebūtų greičiausias būdas tai padaryti, tačiau tai padarys. suteiks jums paralelę ir iš to nieko neatimsite. Kai turite daug duomenų, tokia galia paprastai nėra tokia naudinga. Siūlai, kaip jau sakiau, yra labai jauni planavimo pajėgumai.
„Hadoop“ yra savotiškas brėžinys smėlyje, Hadoop nėra duomenų saugykla. Tai yra taip toli nuo duomenų saugyklos, kad beveik absurdiškas pasiūlymas sakyti, kad toks yra. Šioje diagramoje tai, ką aš rodysiu viršuje, yra tam tikras duomenų srautas, einantis iš „Hadoop“ duomenų rezervuaro į didžiulės apimties duomenų bazę, kurią mes iš tikrųjų darysime, įmonės duomenų saugyklą. Aš rodau senas duomenų bazes, perduodu duomenis į duomenų saugyklą ir iškrovimo veiklą kuriu iškrovimo duomenų bazes iš duomenų saugyklos, bet tai iš tikrųjų yra vaizdas, kurį pradedu matyti, ir sakyčiau, kad tai yra tarsi pirmosios kartos kas atsitiks su duomenų saugykla su Hadoop. Bet jei patys pažiūrėsite į duomenų saugyklą, suprasite, kad po duomenų saugykla turite optimizavimo įrankį. Jūs turite paskirstytus užklausų darbuotojus, susijusius su daugybe procesų, sėdinčiais galbūt labai daugeliu diskų. Štai kas nutinka duomenų sandėlyje. Tai iš tikrųjų yra tokia architektūra, kuri sukurta duomenų saugyklai, ir reikia daug laiko sukurti ką nors panašaus, o „Hadoop“ tokio neturi. Taigi „Hadoop“ nėra duomenų saugykla ir, mano manymu, ji netaps tokia, kad greitai.
Ji iš tikrųjų turi šį santykinį duomenų rezervuarą ir atrodo įdomiai, jei tiesiog žvelgi į pasaulį kaip į organizaciją keliančią įvykių seką. Tai aš parodau kairėje šios diagramos pusėje. Išbandžius filtravimo ir maršruto parinkimo galimybes, ir visa medžiaga, kuriai reikia srautinio perdavimo, bus pašalinta iš srautinio perdavimo programų, o visa kita pateks tiesiai į duomenų saugyklą, kur ji yra parengta ir išvalyta, o tada ETL perduodama vienam duomenų sandėlis arba loginis duomenų sandėlis, susidedantis iš kelių variklių. Mano nuomone, tai yra natūrali „Hadoop“ vystymosi linija.
Kalbant apie ETW, vienas iš dalykų, į kuriuos verta atkreipti dėmesį, yra tas, kad pats duomenų sandėlis iš tikrųjų buvo perkeltas - jis nebuvo toks, koks buvo. Be abejo, šiais laikais tikimasi, kad hierarchiniai duomenys gali būti tokie, kokie žmonės ar kai kurie žmonės vadina dokumentus duomenų saugykloje. Tai JSON. Gali būti, kad tinklo užklausos yra grafikų duomenų bazės, galbūt analizės. Taigi, ko link judame, yra ETW, kurio darbo krūvis iš tikrųjų yra sudėtingesnis nei tas, prie kurio esame įpratę. Taigi tai yra įdomu, nes tam tikra prasme tai reiškia, kad duomenų saugykla tampa dar sudėtingesnė, ir dėl to reikės dar ilgesnio laiko, kol „Hadoop“ pateks kur nors arti. Duomenų saugyklos prasmė plečiasi, tačiau ji vis tiek apima optimizavimą. Jūs turite turėti galimybę optimizuoti ne tik užklausas dabar, bet ir visą šią veiklą.
Tai va, tikrai. Tai viskas, ką norėjau pasakyti apie Hadoop. Manau, kad galiu perduoti Ray, kuris neturi jokių skaidrių, tačiau jam visada gera kalbėti.
Ericas Kavanaghas: Aš darysiu skaidres. Ten yra mūsų draugas Ray Wang. Taigi, Ray, kokios tavo mintys apie visa tai?
Ray Wang: Dabar aš manau, kad tai turbūt buvo viena iš trumpiausių ir puikiausių svarbiausių prekių parduotuvių istorijų ir kur Hadoopas nuėjo į verslą, kuris neveikia, todėl aš visada daug ko išmokstu klausydamasis Robino.
Tiesą sakant, aš turiu vieną skaidrę. Čia galiu iššokti vieną skaidrę.
Ericas Kavanaghas: Tiesiog eik į priekį ir spustelėkite, spustelėkite Pradėti ir eikite pasidalyti darbalaukiu.
Ray Wang: Gavai, kur eini. Aš iš tikrųjų pasidalinsiu. Galite pamatyti pačią programą. Pažiūrėkime, kaip tai vyksta.
Visas šis kalbėjimas apie „Hadoop“ ir tada gilinamės į pokalbį apie ten esančias technologijas ir į tai, kur link nukreipia „Hadoop“. Daug kartų man tiesiog patinka tai pasidaryti, kad tikrai kiltų diskusija apie verslą. Daugybė dalykų, susijusių su technologijomis, iš tikrųjų yra tas kūrinys, kuriame mes kalbėjome apie duomenų sandėlius, informacijos valdymą, duomenų kokybę, šių duomenų valdymą ir todėl esame linkę tai pamatyti. Taigi, jei pažiūrėsite į šią diagramą pačiame apačioje, labai įdomu, kad tie žmonių tipai, į kuriuos mes veržiamės, kalbame apie Hadoop. Mes turime technologus ir duomenų mokslininkus, kurie orientuojasi, turi daug įspūdžių, ir paprastai tai susiję su duomenų šaltiniais, tiesa? Kaip mes įvaldysime duomenų šaltinius? Kaip mums tai pasiekti tinkamu kokybės lygiu? Ką mes darome su valdymu? Ką galime padaryti, kad būtų suderinti skirtingi šaltiniai? Kaip mes išlaikome liniją? Ir visos tokios diskusijos. Ir kaip gauti daugiau SQL iš „Hadoop“? Taigi ta dalis vyksta šiame lygyje.
Informaciniu ir orkestravimo aspektu tai tampa įdomu. Mes pradedame susieti šios įžvalgos išeitį, kurią gauname, ar traukiame ją atgal į verslo procesus? Kaip jį susieti su bet kokiais metaduomenų modeliais? Ar jungiame taškus tarp objektų? Taigi nauji veiksmažodžiai ir diskusijos apie tai, kaip mes naudojame tuos duomenis, pereina nuo to, kas tradiciškai esame CRUD pasaulyje: sukurk, skaityk, atnaujink, ištrink, į pasaulį, kuris diskutuoja apie tai, kaip mes įtraukiame, ar dalijamės, ar bendradarbiaujame, ar patinka ar traukia ką nors.
Štai kur mes pradedame pastebėti daug jaudulio ir naujovių, ypač apie tai, kaip pritraukti šią informaciją ir paversti ją vertinga. Tai yra technologijomis paremta diskusija žemiau raudonos linijos. Virš tos raudonos linijos mes gauname tuos pačius klausimus, kuriuos visada norėjome užduoti, ir vienas iš jų, kuriuos visada pateikiame, yra toks, kaip, pavyzdžiui, galbūt mažmeninės prekybos klausimas jums yra toks: „Kodėl raudoni megztiniai parduoda geriau Alabamoje nei mėlyni megztiniai Mičigane? “ Galėtum pagalvoti ir pasakyti: „Tai yra įdomu“. Jūs matote tą modelį. Mes užduodame tą klausimą ir susimąstome: „Ei, ką mes darome?“ Galbūt tai susiję su valstybinėmis mokyklomis - Mičiganu prieš Alabamą. Gerai, aš tai suprantu, kur einame. Taigi mes pradedame verslą iš namų, finansų, žmonių, turinčių tradicines BI galimybes, rinkodaros ir žmogiškųjų išteklių atstovų, sakančių: „Kur yra mano modeliai?“ Kaip mes galime prieiti prie tų modelių? Taigi „Hadoop“ pusėje mes matome kitą naujovių diegimo būdą. Iš tikrųjų svarbu, kaip greičiau atnaujinti įžvalgas. Kaip užmegzti tokius ryšius? Tai visiškai tinka žmonėms, kurie elgiasi kaip „ad: tech“, kurie iš esmės bando sujungti skelbimus ir atitinkamą turinį, pradedant nuo realiojo laiko kainų siūlymo tinklų ir baigiant kontekstiniais skelbimais bei skelbimų rodymu ir darant tai iškart.
Taigi įdomu. Jūs matote Hadoop progresą iš: „Ei, čia yra technologinis sprendimas. Štai ką turime padaryti, kad žmonėms pateiktume šią informaciją“. Tada, kai kerta verslo sritį, tai tampa įdomu. Tai yra įžvalga. Kur spektaklis? Kur yra išskaičiavimas? Kaip mes prognozuojame dalykus? Kaip mes imamės įtakos? Ir tada perkelkite tai į tą paskutinį lygį, kuriame mes iš tikrųjų matome kitą „Hadoop“ naujovių rinkinį, kuris vyksta aplink sprendimų sistemas ir veiksmus. Koks kitas geriausias veiksmas? Taigi, jūs žinote, kad mėlyni megztiniai geriau parduodami Mičigane. Jūs sėdite ant tonos mėlynos spalvos megztinių Alabamos valstijoje. Akivaizdus dalykas yra: "Taip, gerai, išleiskime tai ten." Kaip mes tai darome? Koks kitas žingsnis? Kaip mes tai susiejame? Galbūt kitas geriausias veiksmas, gal tai pasiūlymas, gal tai yra kažkas, kas padeda užkirsti kelią problemai, galbūt tai taip pat nėra veiksmas, o tai jau pats savaime. Taigi pradedame pastebėti, kad atsiranda tokie modeliai. Ir grožis, ką jūs sakote apie svarbiausios vertės parduotuves Robiną, yra tas, kad tai vyksta taip greitai. Tai vyksta taip, kaip mes apie tai negalvojome.
Tikriausiai sakyčiau, kad per pastaruosius penkerius metus mes atsirinkome. Pradėjome galvoti, kaip vėl panaudoti svarbiausių vertybių atsargas, tačiau tik per pastaruosius penkerius metus žmonės į tai žiūri labai skirtingai ir tai yra tarsi technologijų ciklai, kurie kartojasi per 40 metų, taigi, tai natūra juokingas dalykas, kai mes žiūrime į debesį ir aš tiesiog kaip mainframe dalijamasi laiku. Mes žiūrime į „Hadoop“ ir mėgstame svarbiausių vertybių saugyklą - galbūt tai yra mažiau duomenų duomenų saugykla nei duomenų saugykla - ir todėl mes vėl pradedame matyti šiuos modelius. Tai, ką dabar bandau padaryti, yra galvoti apie tai, ką žmonės veikė prieš 40 metų? Kokie būdai ir metodai buvo taikomi, kuriuos apribojo žmonių turimos technologijos? Tai būtent ir skatina šį minčių procesą. Taigi, kai mes einame per didesnį „Hadoop“ kaip įrankio paveikslėlį, kai grįžtame ir galvojame apie verslo padarinius, tai yra tas kelias, kurį paprastai einame žmonėms, kad galėtumėte pamatyti, kokie kūriniai, kokios dalys yra duomenyse sprendimų kelias. Tai tiesiog kažkas, kuo norėjau pasidalinti. Tai mąstymas, kurį mes panaudojome viduje, ir, tikiuosi, tai pridedama prie diskusijos. Taigi aš jums tai parodysiu, Ericai.
Erikas Kavanaghas: Tai fantastiška. Jei galite laikytis tam tikrų klausimų ir atsakymų. Bet man patiko, kad jūs vėl patekote į verslo lygį, nes dienos pabaigoje viskas susideda iš verslo. Viskas priklauso nuo to, kaip viską susitvarkyti ir įsitikinti, kad išleidžiate pinigus protingai. Tai jau yra vienas iš klausimų, kuriuos jau mačiau, todėl pranešėjai gali norėti pagalvoti, kas yra HADoop maršruto TCL. Tarp šių dalykų yra, pavyzdžiui, biurų lentynų įrankiai, skirti daryti daiktus tradiciniu būdu, ir nauji įrankių rinkiniai, nes vėlgi pagalvok, daug šios medžiagos nėra nauja, tai tiesiog savotiška manau, geriausias būdas jį sujungti yra naujas būdas.
Taigi eikime į priekį ir prisistatykime savo draugui Nikitai Ivanovui. Jis yra „GridGain“ įkūrėjas ir generalinis direktorius. Nikita, aš eisiu į priekį ir įteiksiu tau raktus ir tikiu, kad tu ten. Ar girdi mane Nikitą?
Nikita Ivanovas: Taip, aš čia.
Erikas Kavanaghas: Puikus. Taigi jūsų grindys yra jūsų. Spustelėkite tą skaidrę. Naudokite rodyklę žemyn ir išimkite. Penkios minutės.
Nikita Ivanovas: kurią skaidrę aš spustelėkite?
Erikas Kavanaghas: Tiesiog spustelėkite bet kurią skaidrės vietą ir tada judėkite klaviatūros rodykle žemyn. Tiesiog spustelėkite pačią skaidrę ir naudokite rodyklę žemyn.
Nikita Ivanovas: Gerai, kad tik keletas trumpų skaidrių apie „GridGain“. Ką mes darome šio pokalbio kontekste? „GridGain“ iš esmės gamina skaičiavimo programinę įrangą atmintyje, o mūsų sukurtos platformos dalis yra atmintyje esantis „Hadoop“ greitintuvas. Kalbant apie „Hadoop“, mes linkę galvoti apie save kaip apie „Hadoop“ spektaklio specialistus. Tai, ką mes darome iš esmės ant savo pagrindinės atminties skaičiavimo platformos, kurią sudaro tokios technologijos kaip duomenų tinklelis, atminties srautai ir skaičiavimo tinkleliai, galės prijungti ir leisti „Hadoop“ greitintuvą. Tai labai paprasta. Būtų puiku, jei galėtume sukurti kokį nors „plug-and-play“ sprendimą, kurį galima įdiegti tiesiai į „Hadoop“ diegimą. Jei jums, „MapReduce“ kūrėjui, reikia patobulinimo, nereikia rašyti jokios naujos programinės įrangos ar kodo pakeitimo ar pakeitimo, arba iš esmės turite visus būtiniausius „Hadoop“ klasterio konfigūracijos pakeitimus. Štai ką mes sukūrėme.
Iš esmės atmintyje esantis „Hadoop“ greitintuvas yra pagrįstas dviejų Hadoop ekosistemos komponentų optimizavimu. Jei galvojate apie „Hadoop“, tai daugiausia remiasi HDFS, kuri yra failų sistema. „MapReduce“ - tai sistema, leidžianti lygiagrečiai rengti varžybas failų sistemos viršuje. Siekdami optimizuoti „Hadoop“, mes optimizuojame abi šias sistemas. Mes sukūrėme atminties failų sistemą, kuri yra visiškai suderinama, 100% suderinama su „plug and and-play“ su HDFS. Galite paleisti vietoj HDFS, galite paleisti virš HDFS. Be to, mes sukūrėme „MapReduce“ atmintyje, suderinamą su „Hadoop MapReduce“, tačiau galima optimizuoti, kaip veikia „MapReduce“ darbo eiga ir kaip veikia „MapReduce“ tvarkaraštis.
Jei pažvelgsite, pavyzdžiui, į šią skaidrę, kur parodysime, kokio tipo kopija yra. Kairėje pusėje turite įprastą operacinę sistemą su GDM, o šios diagramos viršuje turite programų centrą. Viduryje turite Hadoop. Ir „Hadoop“ vėl remiasi HDFS ir „MapReduce“. Taigi šioje diagramoje tai parodo, ką mes įdėjome į „Hadoop“ krūvą. Vėlgi, tai plug-and-play; jums nereikia keisti jokio kodo. Tiesiog veikia taip pat. Kitoje skaidrėje mes iš esmės parodėme, kaip optimizavome „MapReduce“ darbo eigą. Tai turbūt pati įdomiausia dalis, nes ji suteikia didžiausią pranašumą, kai vykdote „MapReduce“ darbus.
Įprasta „MapReduce“, kai jūs pateikiate darbą, o kairėje pusėje yra schema, ten yra įprasta programa. Taigi paprastai jūs pateikiate darbą, o darbas atitenka darbo stebėtojui. 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. Ačiū.
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.
Dėkoju.
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. Pažiūrėkime. 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. Ką tu manai apie tai?
Ray Wang: Oh, I think it's a Spider-man problem, isn't it? Su didele galia kyla didžiulė atsakomybė. 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. That's about it. 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. Ką tu manai apie tai?
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.
Su tuo mes atsisveikinsime, žmonės. 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. Iki.
