הערת העורך: זהו תמליל של שידור אינטרנט חי. תוכלו לצפות בשידור האינטרנט במלואו כאן.
אריק קוואנה: גבירותי ורבותי, הגיע הזמן להתבונן! הגיע הזמן ל- TechWise, מופע חדש לגמרי! שמי אריק קוואנה. אני אהיה המנחה שלך לפרק החנוכי שלנו של TechWise. זה בדיוק נכון. זוהי שותפות של Techopedia וקבוצת Bloor, כמובן, של תהילת ניתוח פנימי.
שמי אריק קוואנה. אני אדריך את האירוע הזה באמת מעניין ומעורב, חברים. אנו הולכים לחפור עמוק בתוך המארג כדי להבין מה קורה עם הדבר הגדול הזה שנקרא Hadoop. מה הפיל בחדר? זה נקרא Hadoop. אנו ננסה להבין מה זה אומר ומה קורה עם זה.
ראשית, תודה גדולה לספונסרים שלנו, GridGain, Actian, Zettaset ו- DataTorrent. נקבל כמה מילים קצרות מכל אחת מהן בסיום אירוע זה. יהיה לנו שאלות ותשובות, אז אל תתביישו - שלחו את השאלות שלכם בכל עת.
נעבור לפרטים ונזרוק את השאלות הקשות על המומחים שלנו. ואם כבר מדברים על המומחים, היי, הנה הם. אז, אנו הולכים לשמוע מד"ר רובין בלור משלנו, ואנשים, אני מאוד נרגש לקבל את ריי וואנג האגדי, אנליסט ראשי ומייסד מחקרי קונסטליישן. הוא מקוון היום כדי לחשוב על מחשבותיו והוא כמו רובין שהוא מגוון להפליא ובאמת מתמקד בהמון תחומים שונים ויש לו את היכולת לסנתז אותם ולהבין באמת מה קורה שם בכל התחום הזה של טכנולוגיית המידע. וניהול נתונים.
אז יש הפיל הקטן והחמוד הזה. הוא בתחילת הדרך, כפי שאתה יכול לראות. זה רק מתחיל, זה פשוט סוג של התחלה, כל העניין הזה של החאדור. כמובן שבשנת 2006 או 2007, אני משער, זה היה כשהיא שוחררה לקהילה עם הקוד הפתוח, אבל היו הרבה דברים שקורים, אנשים. חלו התפתחויות אדירות. למען האמת, אני רוצה להעלות את הסיפור, אז אני הולך לעשות נתח מהיר לשולחן העבודה, לפחות אני חושב שכן. בואו נעשה שיתוף מהיר של שולחן העבודה.
אני מראה לכם הסיפורים המטורפים והמשוגעים הזה. אז אינטל השקיעה 740 מיליון דולר כדי לקנות 18 אחוזים מקלודרה. חשבתי ואני כמו "חג המולד הקדוש!" התחלתי לעשות את המתמטיקה וזה כמו "זה הערכת שווי של 4.1 מיליארד דולר." בואו נחשוב על זה לרגע. זאת אומרת, אם WhatsApp שווה שני מיליארד דולר, אני מניח שקלודרה יכולה באותה מידה להיות שווה 4.1 מיליארד דולר, נכון? כלומר, למה לא? חלק מהמספרים האלה הם ממש מחוץ לחלון בימינו, אנשים. אני מתכוון, בדרך כלל מבחינת ההשקעה, יש לך EBITDA וכל המנגנונים השונים האחרים האלה, ריבוי הכנסות וכדומה. ובכן, יהיה זה נקודה אחת של ריבוי הכנסות להגיע ל -4.1 מיליארד דולר עבור קלודרה, שהיא חברה מדהימה. אל תבינו אותי לא נכון - יש שם כמה אנשים מאוד מאוד חכמים כולל הבחור שהתחיל את כל שיגעון ההדופ, דאג קוצץ, הוא שם - הרבה אנשים מאוד אינטליגנטים שעושים הרבה באמת, באמת דברים מגניבים, אבל בשורה התחתונה 4.1 מיליארד הדולר, זה הרבה כסף.
אז הנה סוג של רגע ברור ושבוי של לעבור את ראשי כרגע שהוא שבב, אינטל. מעצבי השבבים שלהם מראים כמה שבבים מותאמים עם Hadoop - אני צריך לחשוב כך, אנשים. זו רק הניחוש שלי. זו רק שמועה, שמגיעה ממני, אם תרצו, אבל זה די הגיוני. ומה המשמעות של כל זה?
אז הנה התיאוריה שלי. מה קורה? הרבה מהדברים האלה אינם חדשים. עיבוד מקבילי מאסיבי אינו חדש במיוחד. עיבוד מקביל בטוח אינו חדש. אני נמצא בעולם מחשבי העל כבר זמן מה. הרבה מהדברים האלה שקורים אינם חדשים, אבל יש סוג של מודעות כללית לכך שיש דרך חדשה לתקוף חלק מהבעיות הללו. מה שאני רואה קורה, אם אתה מסתכל על כמה מהספקים הגדולים של Cloudera או Hortonworks וכמה מהחבר'ה האחרים האלה, מה שהם עושים באמת אם אתה מרתיח את זה לרמה המזוקקת הכי גרגרית הוא פיתוח יישומים. זה מה שהם עושים.
הם מעצבים אפליקציות חדשות - חלקם כוללים ניתוחים עסקיים; חלקן כוללות רק מערכות טעינה-על. אחד הספקים שלנו שדיבר על זה, הם עושים דברים כאלה כל היום, בתוכנית היום. אבל אם זה חדש להפליא, שוב התשובה היא "לא באמת", אבל יש דברים גדולים שקורים, ואישית, אני חושב שמה שקורה עם אינטל שמבצע את ההשקעה הענקית הזו זה מהלך שיוצר שוק. הם מסתכלים על העולם כיום ורואים שהוא סוג של עולם מונופול כיום. יש פייסבוק והם הכו רק את הנזלת מתוך MySpace המסכן. לינקדאין הכה את הנזלת מתוך מי המסכן. אז אתה מסתכל סביבך וזה שירות אחד ששולט בכל המרחבים השונים האלה בעולמנו כיום, ואני חושב שהרעיון הוא שאינטל הולכת לזרוק את כל הצ'יפס שלהם על קלודרה ולנסות להעלות אותו לראש הערימה - זה פשוט התיאוריה שלי.
אז אנשים, כמו שאמרתי, אנחנו הולכים להיות מושב שאלות ותשובות ארוך, אז אל תתביישו. שלח את השאלות שלך בכל עת. אתה יכול לעשות זאת באמצעות אותו רכיב שאלות ותשובות במסוף שידור האינטרנט שלך. ועם זה, אני רוצה להגיע לתוכן שלנו כי יש לנו המון דברים לעבור.
אז, רובין בלור, תן לי למסור לך את המפתחות והרצפה שלך.
רובין בלור: אוקיי, אריק, תודה על זה. בואו ונביא את הפילים הרוקדים. זה בעצם דבר מוזר שהפילים הם היונקים היבשתיים היחידים שלא ממש יכולים לקפוץ. לכל הפילים האלה בגרפיקה הספציפית הזו יש לפחות רגל אחת על הקרקע, כך שאני מניח שזה אפשרי, אבל במידה מסוימת, מדובר בפילים של חאדופ, כל כך מאוד מסוגלים.
השאלה, באמת, שלדעתי צריך לדון בה ויש לדון בה בכנות. צריך לדון בזה לפני שאתה הולך לשום מקום אחר, וזה באמת להתחיל לדבר על מה זה בעצם Hadoop.
אחד הדברים שמדובר בבסיס משחק האדם הוא חנות בעלת ערך מפתח. בעבר היו לנו חנויות בעלות ערך מרכזי. פעם היו לנו אותם במיינפריים של יבמ. היו לנו אותם במחשבי הניקוד; ל- DEC VAX היו קבצי IMS. היו יכולות ISAM שהיו כמעט בכל מחשב מחשוב שאתה יכול לשים עליו. אבל מתישהו בסוף שנות ה -80 של המאה הקודמת, יוניקס נכנסה ול יוניקס לא הייתה ממש חנות בעלת ערך מפתח. כאשר יוניקס פיתחה את זה הם התפתחו במהירות רבה. מה שקרה באמת היה שמוכרי מסדי הנתונים, ובמיוחד אורקל, נכנסו לשם מהביל והם מכרו את מסדי הנתונים שלך כדי לדאוג לנתונים שתרצו לנהל ב- Unix. חלונות ולינוקס התבררו זהים. אז, התעשייה עשתה את החלק הטוב ביותר מזה 20 שנה ללא חנות בעלת ערך כללי למפתח. ובכן, זה שוב עכשיו. לא רק שהיא חזרה, היא ניתנת להרחבה.
עכשיו, אני חושב שבאמת זה הבסיס למה שהדופ הוא באמת ובמידה מסוימת, זה קובע לאן היא הולכת. מה אנחנו אוהבים בחנויות בעלות ערך מפתח? אלו מכם שגילם כמוני ובעצם זוכרים שעבדתם עם חנויות בעלות ערך מפתח מבינים שאפשר ממש להשתמש בהם כדי להקים מסד נתונים באופן פורמלי, אך רק באופן לא רשמי. אתה יודע שהמטא-נתונים מציגים במהירות את האחסון בקוד התוכנית, אך למעשה אתה יכול ליצור קובץ חיצוני כזה, ויכול היה לך אם תרצה להתחיל להתייחס לחנות עם ערך מפתח, דומה למאגר נתונים. אבל כמובן שלא היו לה את כל יכולות ההחלמה שיש לבסיס נתונים ולא היו בו הרבה דברים נוראים שיש למאגרי המידע כעת, אבל זו הייתה תכונה ממש שימושית למפתחים וזו אחת הסיבות לדעתי שהדופ הוכיח כל כך פופולרי - פשוט מכיוון שקודדים, מתכנתים, מפתחים שממהרים לעשות זאת. הם הבינו שלא רק ערך מפתח של החנות, אלא שמדובר בחנות בעלת ערך מפתחות מוגדר. זה מתחלף באופן די מוגדר. שלחתי את הכף האלה לאלפי שרתים, אז זה הדבר הגדול באמת בהודו, זה מה שזה.
יש עליו גם MapReduce, שהוא אלגוריתם מקביל, אבל למעשה זה, לדעתי, לא חשוב. אז אתה יודע, Hadoop הוא זיקית. זו לא רק מערכת קבצים. ראיתי טענות מסוגים שונים שהוגשו עבור Hadoop: זהו מאגר מידע סודי; זה לא מסד נתונים סודי; זו חנות נפוצה; זו ארגז כלים אנליטי; זו סביבת ELT; זה כלי לניקוי נתונים; זה מחסן נתונים לפלטפורמות סטרימינג; זו חנות ארכיון; זה תרופה לסרטן וכן הלאה. רוב הדברים האלה ממש לא נכונים לגבי וניל חאופ. Hadoop הוא כנראה אבות טיפוס - זו בהחלט סביבת אב-טיפוס עבור בסיס נתונים של SQL, אבל אין לה ממש, אם אתה מציב חלל גיל עם קטלוג גיל מעל Hadoop, יש לך משהו שנראה כמו מסד נתונים, אבל זה לא באמת מה שמישהו יקרא למסד נתונים מבחינת יכולת. הרבה מהיכולות האלה, אתה בהחלט יכול להשיג אותם ב- Hadoop. בהחלט יש הרבה כאלה. למעשה, אתה יכול לקבל מקור כלשהו של Hadoop, אבל Hadoop כשלעצמה זה לא מה שהייתי מכנה מוקשה מבחינה תפעולית, ולכן העסקה עם Hadoop, באמת שלא הייתי מדבר על שום דבר אחר, היא שאתה צריך סוג שלישית מוצרי מסיבות לשיפור זה.
לכן, לדבר על אתה יכול לזרוק רק כמה שורות בזמן שאני מדבר על ההאדר-יתר. ראשית כל, יכולת שאילתה בזמן אמת, ובכן אתה יודע בזמן אמת הוא סוג של זמן עסקי, באמת, כמעט תמיד ביצועים קריטיים אחרת. כלומר, למה שתנדס בזמן אמת? Hadoop לא באמת עושה את זה. זה עושה משהו שקרוב בזמן אמת אבל הוא לא באמת עושה דברים בזמן אמת. זה כן זורם, אבל זה לא עושה זרימה באופן שהייתי קורא לו ממש פלטפורמות הזרמת יישומים מסוג קריטי יכולות לעשות. יש הבדל בין מסד נתונים לחנות הניתנת לניתוק. סנכרון זה עם Hadoop מעניק לך חנות נתונים הניתנת לניתוק. זה דומה למסד נתונים, אבל זה לא אותו דבר כמו מסד נתונים. Hadoop במתכונת המקורית שלה, לדעתי, לא ממש יכולה להיחשב למסד נתונים כיוון שלא מדובר בלא מעט דברים שבסיס נתונים צריך להיות בהם. Hadoop עושה המון, אבל זה לא עושה זאת במיוחד. שוב, היכולת קיימת, אך אנו נמצאים דרכים רחוקות מביצוע יכולת מהירה בכל התחומים הללו.
הדבר השני שצריך להבין לגבי Hadoop הוא שזה עבר דרך ארוכה מאז שפותחה. הוא פותח בימים הראשונים; זה פותח כאשר היו לנו שרתים שלמעשה היה רק מעבד אחד לשרת. מעולם לא היו לנו מעבדים מרובי ליבות וזה נבנה לדרום רשתות, רשתות שיגור ושבתות. אחת המטרות העיצוביות של Hadoop הייתה לעולם לא לאבד את העבודה. וזה באמת קשור לכשל בדיסק, כי אם יש לך מאות שרתים, סביר להניח שאם יש לך דיסקים בשרתים, הסבירות שתשיג זמינות של זמן כמו משהו כמו 99.8. פירוש הדבר שתקבל בממוצע כישלון של אחד מאותם שרתים פעם ב -300 או 350 יום, יום בשנה. אז אם היו לכם מאות כאלה, הסבירות תהיה בכל יום בשנה שתקבלו כשל בשרת.
Hadoop נבנתה במיוחד כדי לטפל בבעיה ההיא - כך שבמקרה שמשהו ייכשל היא תצלומי תמונות של כל מה שקורה, על כל שרת מסוים והיא תוכל לשחזר את עבודת האצווה שפועלת. וזה היה כל מה שרץ אי פעם על Hadoop היה עבודות אצווה וזו יכולת שימושית באמת, יש לומר. חלק ממשרות המנהלים המנהלות - בייחוד ב- Yahoo, שם אני חושב שהאדוף נולד - היו רצים במשך יומיים-שלושה, ואם זה ייכשל אחרי יום, אתה באמת לא רוצה לאבד את העבודה. זה נעשה. אז זו הייתה נקודת העיצוב שמאחורי הזמינות ב- Hadoop. לא הייתם קוראים לזמינות גבוהה זו, אך תוכלו לקרוא לזה זמינות גבוהה עבור עבודות אצווה סדרתיות. זו כנראה הדרך להסתכל על זה. זמינות גבוהה מוגדרת תמיד על פי מאפייני קו העבודה. נכון לעכשיו, ניתן להגדיר את Hadoop רק למשרות אצווה סדרתיות באמת בכל הנוגע לשחזור מסוג זה. זמינות גבוהה של ארגונים נחשבת ככל הנראה הטובה ביותר מבחינת LLP טרנזקציוני. אני מאמין שאם אתה לא מסתכל על זה כסוג של דבר בזמן אמת, Hadoop עדיין לא עושה את זה. קרוב לוודאי שזה רחוק מאוד מלעשות זאת.
אבל הנה הדבר היפה בחדוף. הגרפיקה ההיא בצד ימין שיש לה רשימת ספקים מסביב לקצה וכל הקווים עליה מצביעים על קשרים בין אותם ספקים לבין מוצרים אחרים במערכת האקולוגית Hadoop. אם אתה מסתכל על זה, זו מערכת אקולוגית מרשימה להפליא. זה די מדהים. ברור שאנחנו מדברים עם הרבה ספקים מבחינת היכולות שלהם. בין הספקים שדיברתי איתם, יש כמה יכולות יוצאות דופן באמת של שימוש בהודוף ובזיכרון, דרך להשתמש בהאדופ כארכיון דחוס, של השימוש בחאוד כסביבת ETL, וכן הלאה וכן הלאה. אבל באמת, אם תוסיפו את המוצר להאדופ עצמו, הוא עובד טוב מאוד במרחב מסוים. אז בזמן שאני מקפיד לבקר את Hadoop היליד, אני לא ביקורתי כלפי Hadoop כשאתה באמת מוסיף לזה קצת כוח. לדעתי, הפופולריות של Hadoop מבטיחה את עתידה. בכך אני מתכוון, גם אם כל שורת קוד שנכתבה עד כה על Hadoop תיעלם, אני לא מאמין שממשק ה- API של HDFS ייעלם. במילים אחרות, אני חושב שמערכת הקבצים, API, היא כאן כדי להישאר, ואולי YARN, המתזמן שמסתכל עליה.
כשאתה בעצם מסתכל על זה, זו יכולת חשובה מאוד ואני אעבור על זה בעוד דקה, אבל הדבר האחר שהוא, נניח, אנשים מרגשים על Hadoop הוא כל תמונת הקוד הפתוח. אז כדאי לעבור מהי תמונת הקוד הפתוח מבחינת מה שאני רואה ביכולת אמיתית. בעוד שחדר-הדוד וכל מרכיביו בהחלט יכולים לעשות את מה שאנו מכנים אורכי נתונים - או כפי שאני מעדיף לקרוא לזה, מאגר נתונים - זה בהחלט אזור הבידור טוב מאוד להפיל נתונים לארגון או לאסוף נתונים בארגון - טוב מאוד לארגזי חול ולנתוני זווית. זה טוב מאוד כפלטפורמת פיתוח של טיפוס-טיפוס שתוכל ליישם בסופו של יום, אבל אתה יודע כסביבת פיתוח כמעט כל מה שאתה רוצה שם. כחנות ארכיונים, יש לה כמעט כל מה שצריך, וכמובן שהוא לא יקר. אני לא חושב שצריך להתגרש מאחד משני הדברים האלה מהודוף למרות שהם לא רכיבים של Hadoop רשמית, אם תרצו, . ה טריז המקוון הביא כמות עצומה של אנליטיקס לעולם הקוד הפתוח והרבה אנליטיקס זה מופעל כעת על Hadoop מכיוון שזה נותן לך סביבה נוחה שבה אתה יכול לקחת הרבה נתונים חיצוניים ופשוט להתחיל לשחק בארגז חול אנליטי.
ואז יש לך יכולות קוד פתוח, שתיהן למידה במכונה. שניהם חזקים ביותר במובן זה שהם מיישמים אלגוריתמים אנליטיים רבי עוצמה. אם אתה מחבר את הדברים האלה, יש לך גרעינים של יכולת מאוד חשובה מאוד, וזה בדרך זו או אחרת סביר מאוד - בין אם זה יתפתח בכוחות עצמו ובין אם ספקים נכנסים למלא את החלקים החסרים - סביר להניח שזה יימשך זמן רב ובטח שלדעתי למידת המכונה כבר משפיעה מאוד על העולם.
ההתפתחות של Hadoop, YARN שינתה את הכל. מה שקרה היה MapReduce מרותך די הרבה למערכת הקבצים המוקדמת HDFS. עם הצגת ה- YARN, היא יצרה יכולת תזמון במהדורה הראשונה שלה. אתה לא מצפה לתזמון המתוחכם ביותר מההפעלה הראשונה, אבל זה כן אומר שכעת זו כבר לא בהכרח סביבת תיקון. זו הייתה סביבה בה ניתן לתאם עבודות מרובות. ברגע שזה קרה, הייתה סדרה שלמה של ספקים שהתרחקו מההדופ - הם פשוט נכנסו והתחברו לזה כי אז הם יכולים פשוט להסתכל על זה כסביבת התזמון על מערכת קבצים והם יכולים לפנות לדברים אליהם זה. ישנם אפילו ספקי מסדי נתונים אשר יישמו את מסדי הנתונים שלהם ב- HDFS, מכיוון שהם פשוט לוקחים את המנוע ופשוט מניחים אותו ב- HDFS. עם מדורגים ועם YARN זה הופך לסביבה מעניינת מאוד מכיוון שאתה יכול ליצור זרימות עבודה מורכבות על HDFS וזה באמת אומר שאתה יכול להתחיל לחשוב על זה כעל פלטפורמה שיכולה להריץ עבודות מרובות במקביל והיא דוחפת את עצמה לעבר הנקודה של עושה דברים קריטיים למשימה. אם אתה מתכוון לעשות זאת, סביר להניח שתצטרך לקנות רכיבים של צד שלישי כמו אבטחה וכן הלאה וכן הלאה, אשר ל- Hadoop אין למעשה חשבון ביקורת כדי למלא את החסר, אך אתה היכנסו לנקודה בה אפילו עם קוד פתוח מקורי תוכלו לעשות כמה דברים מעניינים.
מבחינת לאן אני חושב שהדופ הולך למעשה, אני אישית מאמין ש- HDFS יהפוך למערכת קבצים המוגדרת כברירת מחדל, ולכן היא תהפוך למערכת ההפעלה, מערכת ההפעלה, לרשת לזרימת נתונים. אני חושב שיש לזה עתיד ענק ואני לא חושב שהוא יעצור שם. ואני חושב שלמעשה המערכת האקולוגית פשוט עוזרת כי כמעט כל אחד, כל הספקים בחלל, למעשה משלבים את Hadoop בצורה כזו או אחרת והם פשוט מאפשרים זאת. מבחינת נקודה נוספת שכדאי לשים לב, מבחינת כמות יתר של Hadoop, האם זו לא פלטפורמה טובה במיוחד בתוספת ההקבלה. אם אתה באמת מסתכל על מה שהוא עושה, מה שהוא בעצם עושה זה לצלם תמונה קבועה על כל שרת בזמן שהוא מבצע את עבודות MapReduce שלו. אם היית מתכנן להקצאה מקבילה מהירה באמת, לא היית עושה דבר כזה. למעשה, כנראה שלא תשתמשו ב- MapReduce לבד. MapReduce הוא רק מה שהייתי אומר חצי מסוגל להקבלה.
ישנן שתי גישות להקבלה: האחת היא על ידי תהליכי צנרת והשנייה היא על ידי חלוקת נתונים MapReduce והיא עושה חלוקת נתונים כך שיש הרבה עבודות בהן MapReduce לא תהיה הדרך המהירה ביותר לעשות זאת, אך היא תעשה נותן לך הקבלה ואין לקחת מזה. כאשר יש לך נתונים רבים, כוח מסוג זה בדרך כלל לא מועיל. YARN, כפי שכבר אמרתי, הוא יכולת תזמון צעירה מאוד.
Hadoop הוא, סוג של ציור קו בחול כאן, Hadoop הוא לא מחסן נתונים. זה כל כך רחוק מלהיות מחסן נתונים שזה כמעט הצעה אבסורדית לומר שזהו. בתרשים זה, מה שאני מציג בחלקו העליון הוא סוג של זרימת נתונים, עוברת ממאגר נתונים של Hadoop למאגר נתונים בגודל גרעין, וזה מה שאנחנו באמת נעשה, מחסן נתונים ארגוני. אני מציג מאגרי מידע מדור קודם, מזין נתונים למחסן הנתונים ופעילויות עומס ויוצר מסדי נתונים מעומסים ממחסן הנתונים, אבל זו בעצם תמונה שאני מתחיל לראות שהופיעה, והייתי אומר שזה כמו הדור הראשון של מה קורה למחסן הנתונים עם Hadoop. אבל אם אתה מסתכל על מחסן הנתונים בעצמך, אתה מבין שמתחת למחסן הנתונים יש לך מיטוב. הפצת עובדי שאילתה על תהליכים רבים מאוד, שישבו על מספר גדול מאוד של דיסקים. זה מה שקורה במחסן נתונים. זו למעשה ארכיטקטורה שנבנתה עבור מחסן נתונים ולוקח זמן רב לבנות משהו כזה, ולחאדוף אין את זה בכלל. אז Hadoop הוא לא מחסן נתונים והיא לא הולכת להיות אחת לדעתי בזמן הקרוב.
יש לו מאגר נתונים יחסי זה, והוא נראה מעניין אם רק מסתכלים על העולם כסדרת אירועים הזורמים לארגון. זה מה שאני מראה בצד שמאל של התרשים הזה. אם תעבור את זה יכולת סינון וניתוב והחומר שצריך לעבור סטרימינג יימלט מאפליקציות הזרימה וכל השאר נכנס היישר למאגר הנתונים בו הוא מוכן ומנקה, ואז מועבר על ידי ETL לאחת מהנתונים היחידים. מחסן או מחסן נתונים לוגי המורכב ממספר מנועים. זה, לדעתי, קו התפתחות טבעית עבור Hadoop.
מבחינת ETW, אחד הדברים שכדאי להצביע עליהם הוא שמחסן הנתונים עצמו הועבר למעשה - זה לא מה שהיה. בהחלט, בימינו, אתה מצפה שתהיה יכולת היררכית לכל נתונים היררכיים של מה שאנשים, או אנשים מסוימים, מכנים את המסמכים במחסן הנתונים. זה JSON. יתכן, שאילתות רשת שזה מסדי נתונים של גרפים, אולי ניתוח. אם כן, מה שאנו מתקדמים אליו הוא תעודת סל ETW שלמעשה יש עומס עבודה מורכב יותר מאלה שאנו רגילים אליהם. אז זה די מעניין כי מבחינה מסוימת זה אומר שמחסן הנתונים מתחיל להיות מתוחכם עוד יותר, ובגלל זה, זה ייקח עוד יותר זמן עד שהאדוף יתקרב אליו. המשמעות של מחסן נתונים מתרחבת, אך היא עדיין כוללת אופטימיזציה. עליכם להיות בעלי יכולת אופטימיזציה, לא רק עכשיו על שאילתות אלא על כל הפעילויות הללו.
זהו, באמת. זה כל מה שרציתי לומר על Hadoop. אני חושב שאני יכול למסור לריי, שאין לו שקופיות, אבל הוא תמיד טוב לדבר.
אריק קוונהאג: אני אקח את השקופיות. יש את חברנו, ריי וואנג. אז ריי, מה המחשבות שלך על כל זה?
ריי וואנג: עכשיו, אני חושב שזו כנראה הייתה אחת ההיסטוריה התמציתית והגדולה ביותר של חנויות בעלות ערך מפתח ואיפה Hadoop עברה ביחס לארגונים שיצאו, אז אני תמיד לומדת המון כשמקשיבה לרובין.
למעשה, יש לי שקופית אחת. אני יכול להופיע כאן שקופית אחת.
אריק קוונהאג: פשוט קדימה ולחץ על הלחצן, לחץ על התחל וללכת לשתף את שולחן העבודה שלך.
ריי וואנג: הבנתי, הנה לך. אני אשתף. אתה יכול לראות את האפליקציה עצמה. בוא נראה איך זה הולך.
כל הדיבורים האלה על Hadoop ואז אנחנו נכנסים עמוק לשיחה על הטכנולוגיות שנמצאות שם ולאן הולכת Hadoop, והרבה פעמים אני פשוט רוצה לקחת את זה בחזרה כדי לקיים את הדיון העסקי באמת. הרבה מהדברים שקורים בצד הטכנולוגי הם באמת הקטע הזה בו דיברנו על מחסני נתונים, ניהול מידע, איכות נתונים, שליטה בנתונים האלה, ולכן אנו נוטים לראות זאת. אז אם אתה מסתכל על הגרף הזה כאן בתחתית, זה מאוד מעניין שסוגי האנשים שאנחנו נתקלים בהם מדברים על Hadoop. יש לנו את הטכנולוגים ואת מדעני הנתונים שמחפשים החוצה, שיש להם הרבה התרגשות, וזה בדרך כלל על מקורות נתונים, נכון? כיצד אנו שולטים במקורות הנתונים? כיצד ניתן להגיע לרמות האיכות הנכונות? מה עושים בקשר לממשל? מה אנחנו יכולים לעשות כדי להתאים לסוגים שונים של מקורות? איך נשמור על שושלת? וכל הדיון מהסוג הזה. ואיך מוציאים יותר SQL מההדופ שלנו? אז החלק הזה קורה ברמה הזו.
ואז בצד המידע והתזמור, זה המקום בו זה מעניין. אנו מתחילים לקשור את תפוקות התובנה הזו שאנו מקבלים או שאנו מושכים אותה מגב לתהליכים עסקיים? כיצד אנו קושרים אותו בחזרה לכל סוג של דגמי מטא נתונים? האם אנו מחברים את הנקודות בין חפצים? וכך הפעלים והדיונים החדשים כיצד אנו משתמשים בנתונים הללו, עוברים ממה שאנחנו באופן מסורתי נמצאים בעולם של CRUD: ליצור, לקרוא, לעדכן, למחוק, לעולם המדבר על איך אנו עוסקים או משתפים או משתפים פעולה או אוהב או למשוך משהו.
שם אנחנו מתחילים לראות הרבה מההתרגשות והחדשנות, במיוחד לגבי איך למשוך את המידע הזה ולהביא אותו לערך. זהו הדיון מונע הטכנולוגיה שמתחת לקו האדום. מעל הקו האדום הזה, אנו מקבלים את השאלות שתמיד רצינו לשאול ואחת מהן שאנחנו תמיד מעלה היא כמו, למשל, אולי השאלה בקמעונאות בשבילך היא כמו "למה סוודרים אדומים מוכרים טוב יותר באלבמה מאשר סוודרים כחולים במישיגן? " אפשר לחשוב על זה ולומר, "זה די מעניין." אתה רואה את הדפוס הזה. אנו שואלים את השאלה הזו ואנחנו תוהים "היי, מה אנחנו עושים?" אולי זה קשור לבתי ספר ממלכתיים - מישיגן מול אלבמה. אוקיי, אני מבין את זה, אני רואה לאן אנחנו הולכים. וכך אנו מתחילים לקבל את הצד העסקי של הבית, אנשים במימון, אנשים שיש להם יכולות BI מסורתיות, אנשים בתחום השיווק ואנשים בתחום משאבי אנוש שאומרים "איפה הדפוסים שלי?" איך נגיע לדפוסים האלה? וכך אנו רואים דרך נוספת לחדשנות מצד הצד. זה באמת איך אנו מציגים תובנות מעודכנות מהר יותר. איך יוצרים קשרים מסוג זה? זה עובר כל הדרך לאנשים שעושים כמו מודעה: טק שבעצם מנסים לחבר מודעות ותוכן רלוונטי מכל דבר, החל מרשתות הצעות מחיר בזמן אמת, למודעות הקשר ומיקום מודעות ועושה זאת תוך כדי תנועה.
אז זה מעניין. אתה רואה את ההתקדמות של Hadoop מ "היי, הנה הפיתרון הטכנולוגי. הנה מה שאנחנו צריכים לעשות כדי להעביר את המידע הזה לאנשים." ואז כשהוא חוצה את קו החלק העסקי, זה המקום בו הוא מעניין. זו התובנה. איפה ההופעה? איפה הניכוי? איך אנו חוזים דברים? כיצד אנו משפיעים? ואז הביאו אותה לרמה האחרונה בה אנו רואים למעשה קבוצה אחרת של חידושי Hadoop שמתרחשים סביב מערכות החלטות ופעולות. מה הפעולה הבאה הכי טובה? אז אתה יודע שסוודרים כחולים נמכרים טוב יותר במישיגן. אתה יושב על המון סוודרים כחולים באלבמה. הדבר המובן מאליו הוא, "כן, בואו נשלח את זה שם בחוץ." איך אנחנו עושים את זה? מה השלב הבא? איך קושרים את זה בחזרה? אולי הפעולה הבאה הכי טובה, אולי זו הצעה, אולי זה משהו שעוזר לך למנוע סוגיה, אולי זו גם לא פעולה שהיא פעולה בפני עצמה. אז אנחנו מתחילים לראות סוגים כאלה של דפוסים מתגלים. והיופי של זה בחזרה לדברים שאתה אומר על חנויות בעלות ערך מפתח, רובין, הוא שזה קורה כל כך מהר. זה קורה באופן שלא חשבנו על זה ככה.
כנראה הייתי אומר בחמש השנים האחרונות שאספנו. התחלנו לחשוב במונחים של איך אפשר למנף שוב חנויות בעלות ערך מרכזי, אבל זה ממש בחמש השנים האחרונות, אנשים מסתכלים על זה אחרת לגמרי וזה כמו שמחזורי הטכנולוגיה חוזרים על עצמם בתבניות של 40 שנה, אז זה סוג של דבר מצחיק שבו אנו מסתכלים על ענן ואני בדיוק כמו שיתוף זמן של מיינפריים. אנו מסתכלים על Hadoop ואוהבים חנות בעלת ערך מפתח - אולי מדובר במאגר נתונים, פחות ממחסן נתונים - וכך נתחיל לראות שוב את הדפוסים האלה. מה שאני מנסה לעשות כרגע זה לחשוב על מה אנשים עשו לפני 40 שנה? אילו גישות וטכניקות ומתודולוגיות מיושמות שהוגבלו על ידי הטכנולוגיות שהיו לאנשים? זה סוג של מניעה לתהליך המחשבה הזה. אז כשאנחנו עוברים את התמונה הגדולה יותר של חאדופ ככלי, כשאנחנו חוזרים וחושבים על ההשלכות העסקיות, זה סוג של דרך שאנחנו בדרך כלל עוברים אנשים כדי שתוכלו לראות אילו חלקים, אילו חלקים נמצאים בנתונים מסלול החלטות. זה רק משהו שרציתי לשתף. זו סוג של חשיבה שהשתמשנו בה באופן פנימי ובתקווה מוסיפה לדיון. אז אני אחזיר לך את זה בחזרה, אריק.
אריק קוואנה: זה פנטסטי. אם אתה יכול להישאר סביב שאלות ותשובות. אבל אהבתי שהחזרת אותו לרמה העסקית כי בסופו של יום, הכל עניין של עסק. הכל עוסק בדברים ולדאוג שתוציאו כסף בחוכמה וזו אחת השאלות שראיתי כבר, כך שאולי הדוברים ירצו לחשוב מה TCL של מעבר נתיב Hadoop. יש איזושהי נקודה מתוקה בין, למשל, להשתמש בכלי מדף משרדי כדי לעשות דברים בצורה מסורתית כלשהי ולהשתמש בסטים הכלים החדשים, כי שוב, חשבו על זה, הרבה מהדברים האלה לא חדשים, זה פשוט סוג של התגברות בדרך חדשה היא, אני מניח, הדרך הטובה ביותר לנסח זאת.
אז בואו נקדים ונכיר את חברנו, ניקיטה איבנוב. הוא המייסד והמנכ"ל של GridGain. ניקיטה, אני הולך להעביר לך את המפתחות ואני מאמין שאתה שם בחוץ. אתה שומע אותי ניקיטה?
ניקיטה איבנוב: כן, אני כאן.
אריק קוואנה: מעולה. אז הרצפה היא שלך. לחץ על השקופית הזו. השתמש בחץ למטה והסר אותו. חמש דקות.
ניקיטה איבנוב: על איזה שקופית אני לוחץ?
אריק קוונהאג: פשוט לחץ על מקום כלשהו בשקופית ואז אתה משתמש בחץ למטה במקלדת כדי לזוז. פשוט לחץ על השקופית עצמה והשתמש בחץ למטה.
ניקיטה איבנוב: בסדר אז רק כמה שקופיות מהירות לגבי GridGain. מה עושים בהקשר של שיחה זו? GridGain בעצם מייצרים תוכנת מחשוב בזיכרון וחלק מהפלטפורמה שפיתחנו הוא מאיץ Hadoop בזיכרון. מבחינת Hadoop אנו נוטים לחשוב על עצמנו כמומחי ההופעה של Hadoop. מה שאנחנו עושים, בעצם, על גבי פלטפורמת המחשוב העיקרית שלנו בזיכרון המורכבת מטכנולוגיות כמו רשת נתונים, הזרמת זיכרון ורשתות חישוב, יוכלו להפעיל את מאיץ ההודופ. זה פשוט מאוד. יהיה נחמד אם נוכל לפתח איזשהו פיתרון plug-and-play שניתן להתקין ממש בהתקנת Hadoop. אם אתה, המפתח של MapReduce, זקוק לעידוד ללא צורך לכתוב תוכנה חדשה או שינוי קוד או שינוי, או בעצם יש שינוי תצורה מינימלי בכל אשכול Hadoop. זה מה שפיתחנו.
ביסודו, מאיץ Hadoop בזיכרון מבוסס על אופטימיזציה של שני רכיבים במערכת האקולוגית Hadoop. אם אתה חושב על Hadoop, זה בעיקר מבוסס על HDFS, שהיא מערכת הקבצים. MapReduce, שהיא המסגרת להריץ את התחרויות במקביל על גבי מערכת הקבצים. על מנת לייעל את Hadoop, אנו מבצעים אופטימיזציה של שתי המערכות הללו. פיתחנו מערכת קבצים בזיכרון התואמת לחלוטין, תוסף-והפעלה תואם 100%, עם HDFS. אתה יכול לרוץ במקום HDFS, אתה יכול לרוץ על גבי HDFS. ופיתחנו גם את MapReduce בזיכרון שתואם plug-and-play תואם Hadoop MapReduce, אך יש המון אופטימיזציות כיצד זרימת העבודה של MapReduce ואיך לוח הזמנים ב- MapReduce עובד.
אם אתה מסתכל, למשל בשקופית זו, שם אנו מראים את סוג ערמת הכפילות. בצד שמאל, יש לך מערכת הפעלה טיפוסית עם GDM ומעל לתרשים זה יש לך את מרכז היישומים. באמצע יש לך את ההדופ. והדאופ מבוסס שוב על HDFS ו- MapReduce. אז זה אכן מייצג בתרשים הזה, שזה מה שאנחנו סוג של הטמעה בערימת Hadoop. שוב, זה פלאג-און-פליי; אינך צריך לשנות קוד כלשהו. זה פשוט עובד באותה צורה. בשקופית הבאה הראנו במהותה כיצד אנו ממטבים את זרימת העבודה של MapReduce. זה כנראה החלק המעניין ביותר מכיוון שהוא נותן לך את היתרון הגדול ביותר כשאתה מנהל את עבודות MapReduce.
MapReduce האופייני, כשאתה מגיש את העבודה, ובצד שמאל יש תרשים, יש יישום רגיל. אז בדרך כלל אתה מגיש את העבודה והתפקיד עובר לגשש עבודה. 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. תודה.
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.
תודה.
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. Let's see. I'm going to bring Phu back into the equation here. We've got a good question for you. One of the attendees is asking how is DataTorrent different from Storm or Kafka or the Redis infrastructure. Phu, are you out there? Hey, Phu, can you hear me? Maybe I'm mute.
Let's bring Ray Wang back into this. Ray, you've seen a lot of these technologies and looked at how they worked. I really love this concept of turning over control or giving control to end users of the operators. I like to think of them as like really powerful Legos that they can use to kind of build some of these applications. Can you comment on that? What do you think about all that?
Ray Wang: Coming from my technical background, I'd say I'm scared - I was scared shitless! But honestly, I think it's important, I mean, in order to get scale. There's no way you can only put so many requests. Think about the old way we did data warehousing. In the business I had to file the request for a report so that they could match all the schemes. I mean, it's ridiculous. So we do have to get to a way for the business side of the house and definitely become data jocks. We actually think that in this world, we're going to see more digital artists and people that have the right skills, but also understand how to take that data and translate that into business value. And so these digital artisans, data artisans depending on how you look at this, are going to need both really by first having the curiosity and the right set of questions, but also the knowledge to know when the data set stinks. If I'm getting a false positive or a false negative, why is that happening?
I think a basic level of stats, a basic level of analytics, understanding that there's going to be some training required. But I don't think it's going to be too hard. I think if you get the right folks that should be able to happen. You can't democratize the whole decision-making process. I see that happening. We see that in a lot of companies. Some are financial services clients are doing that. Some of our retail folks are doing that, especially in the razor-thin margins that you are seeing in retail. I was definitely seeing that in high tech just around here in the valley. That's just kind of how people are. It's emerging that way but it's going to take some time because these basic data skills are still lacking. And I think we need to combine that with some of the stuff that some of these guys are doing here on this webinar.
Eric Kavanagh: Well, you bring up a really good point. Like how many controls you want to give to the average end user. You don't want to give an airplane cockpit to someone who's driving a car for the first time. You want to be able to closely control what they have control over. I guess my excitement kind of stems around being able to do things yourself, but the key is you got to put the right person in that cockpit. You got to have someone who really knows what they're doing. No matter what you hear from the vendor community folks, when somebody's more powerful tools are extremely complex, I mean if you are talking about putting together a string of 13, 14, 15 operators to do a particular type of transformation on your data, there are not many people who could do that well. I think we're going to have many, many more people who do that well because the tools are out there now and you can play with the stuff, and there is going to be a drive to be able to perfect that process or at least get good at it.
We did actually lose Phu, but he's back on the line now. So, Phu, the question for you is how is DataTorrent different from, like, Storm or Kafka or Redis or some of these others?
Phu Hoang: I think that's a great question. So, Redis of course is really an in-memory data store and we connect to Redis. We see ourselves as really a processing engine of data, of streaming data. Kafka again is a great bus messaging bus we use. It's actually one of our favorite messaging bus, but someone has to do the big data processing across hundreds of nodes that is fault tolerant, that is scalable, and I repeat that as the job that we play. So, yes, we are similar to Storm, but I think that Storm is really developed a long time ago even before Hadoop, and it doesn't have the enterprise-level thinking about scalability to the hundreds and millions, now even billions of events, nor does it really have the HA capability that I think enterprise requires.
Eric Kavanagh: Great. And you know, speaking of HA, I'll use that as an excuse to bring Robin Bloor back into the conversation. We just talked about this yesterday. What do you mean by high availability? What do you mean by fault tolerance? What do you mean by real time, for example? These are terms that can be bent. We see this all time in the world of enterprise technology. It's a good term that other people kind of glom onto and use and co-opt and move around and then suddenly things don't mean quite what they used to. You know, Robin, one of my pet peeves is this whole universe of VOIP. It's like "Why would we go down in quality? Isn't it important to understand what people say to you and why that matters?" But I'll just ask you to kind of comment on what you think. I'm still laughing about Ray's comment that he's scared shitless about giving these people. What do you think about that?
Ray Wang: Oh, I think it's a Spider-man problem, isn't it? עם כוח גדול מגיעה אחריות גדולה. 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. זה בערך הכול. With the new versions coming up, a little in about few weeks from now, by the end of May, we're going to have even more simplified process for this. So the whole point of the in-memory Hadoop accelerator is to, do not code. Do not make any changes to your code. The only that you need to do is install it and have enough RAM in the cluster and off you go, so the process is very simple.
Eric Kavanagh: Let me bring John Santaferraro back in. We'll take a couple more questions here. You know, John, you guys, we've been watching you from various perspectives of course. You were over at PEAR Excel; that got folded into Actian. Of course, Actian used to be called Ingres and you guys made a couple of other acquisitions. How are you stitching all of that stuff together? I realize you might not want to get too technical with this, but you guys have a lot of stuff now. You've got Data Rush. I'm not sure if it's still the same name, but you got a whole bunch of different products that have been kind of woven together to create this platform. Talk about what's going on there and how that's coming along.
John Santaferraro: The good news is, Eric, that separately in the companies that we're acquired Pervasive, PEAR Excel and even when Actian had developed, everybody developed their product with very similar architectures. Number one, they were open with regards to data and interacting with other platforms. Number two, everything was parallelized to run in a distributed environment. Number three, everything was highly optimized. What that allowed us to do is to very quickly make integration points, so that you can be creating these data flows already today. We have established the integration, so you create the data flows. You do your data blending and enriching right on Hadoop, everything parallelized, everything optimized. When you want, you move that over into our high-performance engines. Then, there's already a high-performance connection between Hadoop and our massively parallel analytic engine that does these super-low-latency things like helping a bank recalculate and recast their entire risk portfolio every two minutes and feeding that into our real-time trading system or feeding it into some kind of a desktop for the wealth manager so they can respond to the most valuable customers for the bank.
We have already put those pieces together. There's additional integration to be done. But today, we have the Actian Analytics Platform as our offering because a lot of that integration was ready to go. It has already been accomplished, so we're stitching those pieces together to drive this entire analytic value chain from connecting the data, all of the processing that you do of it, any kind of analytics you want to run, and then using it to feed into these automated business processes so that you're actually improving that activity over time. It's all about this end-to-end platform that already exists today.
Eric Kavanagh: That's pretty good stuff. And I guess, Jim, I'll bring you back in for another couple of comments, and Robin, I want to bring you in for just one big question, I suppose. Folks, we will keep all these questions - we do pass them on to the people who participated in the event today. If you ever feel a question you asked was not answered, feel free to email yours truly. You should have some information on me and how to get ahold from me. Also, just now I put a link to the full deck with slides from non-sponsoring vendors. So we put the word out to all the vendors out there in the whole Hadoop space. We said, "Tell us what your story is; tell us what's going on." It's a huge file. It's about 40-plus megabytes.
But Jim, let me bring you back in and just kind of talk about - again, I love this concept - where you're talking about the pool party that comes to an end. Could you talk about how it is that you manage to stay on top on what's happening in the open-source community? Because it's a very fast-moving environment. But I think you guys have a pretty clever strategy of serving this sort of enterprise-hardening vendor that sits on top or kind of around that. Can you talk about your development cycles and how you stay on top of what's happening?
Jim Vogt: Sure. It is pretty fast moving in terms of if you look at just a snapshot updates, but what we're shipping in functionality today is about a year to a year and a half ahead of what we can get on security capabilities out to the community today. It's not that they're not going to get there; it just takes time. It's a different process, it has contributors and so forth, and it just takes time. When we go to a customer, we need to be very well versed in the open source and very well versed in mainly the security things that we're bringing. The reason that we're actually issuing patents and submitting patents is that there is some real value in IP, intellectual property, around hardening these open-source components. When we support a customer, we have to support all the varying open-source components and all the varying distributions as we do, and we also need to have the expertise around the specific features that we're adding to that open source to create the solution that we create. As a company, although we don't want the customer to be a Hadoop expert, we don't think you need to be a mechanic to drive the car. We need to be a mechanic that understands the car and how it works and understand what's happening between our code and the open source code.
Eric Kavanagh: That's great. Phu, I'll give you one last question. Then Robin, I have one question for you and then we'll wrap up, folks. We will archive this webcast. As I suggested, we'll be up on insideanalysis.com. We'll also go ahead and have some stuff up on Techopedia. A big thank you to those folks for partnering with us to create this cool new series.
But Phu … I remember watching the demo of the stuff and I was just frankly stunned at what you guys have done. Can you explain how it is that you can achieve that level of no failover?
Phu Hoang: Sure, I think it's a great question. Really, the problem for us had three components. Number one is, you can't lose the events that are moving from operator to operator in the Hadoop cluster. So we have to have event buffering. But even more importantly, inside your operators, you may have states that you're calculating. Let's say you're actually counting money. There's a subtotal in there, so if that node goes down and it's in memory, that number is gone, and you can't start from some point. Where would you start from?
So today, you have to actually do a regular checkpoint of your operator state down to this. You put that interval so it does not become a big overhead, but when a node goes down, it can come back up and be able to go back to exactly the right state where you last checkpointed and be able to bring in the events starting from that state. That allows you to therefore continue as if the event actually has never happened. Of course, the last one is to make sure that your application manager is also fault tolerant so that doesn't go down. So all three factors need to be in place for you to say that you're fully fault tolerant.
Eric Kavanagh: Yeah, that's great. Let me go ahead and throw one last question over to Robin Bloor. So one of the attendees is asking, does anyone think that Hortonworks or another will get soaked up/invested in by a major player like Intel? I don't think there's any doubt about that. I'm not surprised, but I'm fascinated, I guess, that Intel jumped in before like an IBM or an Oracle, but I guess maybe the guys at IBM and Oracle think they've already got it covered by just co-opting what comes out of the open-source movement. What do you think about that?
Robin Bloor: It's a very curious move. We should see in light of the fact that Intel already had its own Hadoop distribution and what it has effectively done is just passed that over to Cloudera. There aren't many powers in the industry as large as Intel and it is difficult to know what your business model actually is if you have a Hadoop distribution, because it is difficult to know exactly what it is going to be used for in the future. In other words, we don't know where the revenue streams are necessarily coming from.
With somebody like Intel, they just want a lot of processes to be solved. It is going to support their main business plan the more that Hadoop is used. It's kind of easy to have a simplistic explanation of what Intel are up to. It's not so easy to guess what they might choose to do in terms of putting code on chips. I'm not 100% certain whether they're going to do that. I mean, it's a very difficult thing to call that. Their next move at the hardware level, I think, is the system on a chip. When we go to the system on a chip, you may actually want to put some basic software on the chip, so to speak. So putting HDFS on there; that might make some sense. But I don't think that that was what that money investment was about. I think all that money investment was about was just making sure that Intel had a hand in the game and is actually going forward.
In terms of who else is going to buy, that is also difficult to say. I mean, certainly the SAPs and Oracles of this world have got enough money to buy into this or IBM has got enough money to buy into it. But, you know, this is all open source. IBM never bought a Linux distribution, even though they plowed a lot of money into Linux. It didn't break their hearts that they didn't actually have a Linux distribution. They're very happy to cooperate with Red Hat. I would say maybe Red Hat will buy one of these distributions, because they know how to make that business model work, but it's difficult to say.
Eric Kavanagh: Yeah, great point. So folks, I'm going to go ahead and just share my desktop one last time here and just show you a couple of things. So after the event, check out Techopedia - you can see that on the left-hand side. Here's a story that yours truly wrote, I guess a couple of months ago or a month and a half ago, I suppose. It really kind of spun out of a lot of the experience that we had talking with various vendors and trying to dig in to understanding what exactly is going on with the space because sometimes it can be kind of difficult to navigate the buzz words and the hype and the terminology and so forth.
Also a very big thank you to all of those who have been Tweeting. We had one heck of a Tweet stream here going today. So, thank you, all of you. You see that it just goes on and on and on. A lot of great Tweets on TechWise today.
This is the first of our new series, folks. Thank you so much for tuning in. We will let you know what's going on for the next series sometime soon. I think we're going to focus on analytics probably in June sometime. And folks, with that, I think we're going to go ahead and close up our event. We will email you tomorrow with a link to the slides from today and we're also going to email you the link to that full deck, which is a huge deck. We've got about twenty different vendors with their Hadoop story. We're really trying to give you a sort of compendium of content around a particular topic. So for bedtime reading or whenever you're interested, you can kind of dive in and try to get that strategic view of what's going on here in the industry.
עם זה, אנו הולכים להיפרד מכם, אנשים. 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. ביי ביי.
