Come Google e Amazon acquisizione IoT dati dagli hub
Tonya Sala colloqui per Tom Hulsebosch, senior managing director al West Monroe Partner, circa come Google e Amazon sono in grado di catturare IoT dati dai loro hub.
Oggetto nella cache. In un certo senso, questo è dove tutto è cominciato per Hazelcast. Indietro nel giorno, Ehcache è stata una delle prime soluzioni a diffondere l’uso della cache di Java. Ehcache è stata fondata da Greg Fortuna, che poi ha continuato a servire come CEO e CTO per Hazelcast.
Concettualmente, cache e dati in memoria griglie sono molto vicino comunque: è tutto su come usare la memoria veloce per velocizzare l’accesso ai dati che risiedono in lento(er) sistemi di archiviazione. Facendo la memorizzazione nella cache in modo efficiente è un problema difficile, e la Fortuna è tra i maggiori esperti nel campo. Circa un anno fa, però, la Fortuna si è dimesso dal suo ruolo come Hazelcast amministratore delegato e ha assunto il ruolo di CTO, mentre Kelly Herrell diventato amministratore delegato.
Questa mossa era parte di un piano più grande per Hazelcast. Oggi, Hazelcast ha annunciato di aver chiuso un $21,5 milioni di euro di finanziamento di turno, sia esistenti e nuovi investitori, e ZDNet discusso il piano con Herrell.
Streaming piattaforme di dati per applicazioni in tempo reale
Herrell ha contribuito a costruire il successo delle aziende della Silicon Valley negli ultimi 20 anni. Ha detto che ciò che lo attrae per il suo nuovo ruolo è stato la dimensione e le dinamiche di Hazelcast della comunità globale e i clienti, anche se non era familiare con la memoria di piattaforme aeree fino a che punto.
Hazelcast citazioni di Gartner, secondo cui “il modello di business Digitale imperativi sono esigenti costo-efficace supporto per l’analisi in tempo reale, hyperscale architetture e veloce accesso ai dati, richiesti dai modelli di business digitali, che a sua volta spinge la crescita veloce per la maggior parte in-memory computing (IMC)-tecnologie abilitanti e IMC-enabled di architetture”.
Per quanto ci riguarda, che, predicando al coro-abbiamo molto tempo fa identificati elaborazione in memoria come un ingrediente chiave delle moderne piattaforme di dati per la costruzione di applicazioni in tempo reale. In realtà, alcuni di oggi di maggior successo piattaforme che già. Così le vere domande sono, cosa Hazelcast portare in tavola rispetto a quelli, e come il finanziamento di fare la differenza.
Herrell detto che Hazelcast totale finanziamento dal 2008 ad oggi ($16,1 milioni di euro) è atipica per un settore che sta crescendo ad un ritmo rapido, ma sono impostati per cambiare. Oggi round di finanziamento di $21,5 milioni di euro è guidato da un nuovo investitore C5 Capitale, mentre gli investitori esistenti Bain Capital Ventures, Earlybird Venture Capital e di Capitale di Una Crescita Ventures ha partecipato anche il turno.
L’obiettivo è quello di accelerare Hazelcast la roadmap di prodotto e di rafforzare la go-to-market funzionalità. Herrell anche detto che la società ha sviluppato il proprio organico per il 33% da quando è entrato nel 2018, e si aspettano di raggiungere 130 entro la fine del 2019. Hazelcast, una volta che un singolo prodotto per società con IMDG (dati in memoria griglia), ha introdotto due ulteriori prodotti nell’ultimo anno: Hazelcast Jet e Hazelcast Cloud.
L’idea con IMDG è praticamente la stessa come una cache: un livello che si trova sulla cima di archiviazione sottostante, sia esso basato su file come HDFS o un database, e aumenta la velocità di accesso. Hazelcast Jet è un flusso di dati da una piattaforma che porta di accesso ai dati del volo, oltre ai dati at-rest accede tramite IMDG, mentre Hazelcast Cloud è una versione gestita di IMDG.
Sistema di Ora
Hazelcast chiama il suo Sistema di offerta di™ Ora e Herrell sostenuto è l’unico che supporta sia i dati di volo e i dati at-rest con una API comune. La nostra obiezione è stata che Databrics con i suoi Apache Scintilla a base di offerta e Ververica (precedentemente dati Artigiani), con i suoi Apache Flink a base di offerta, per esempio, si potrebbe ragionevolmente sostenere che essi fare anche questo, attraverso le loro rispettive piattaforme.
Quindi, come si fa Hazelcast Jet confrontare Scintilla e Flink? Jet appena andato GA dopo tre anni di sviluppo, quindi è meno maturo di quanto sia Scintilla e Flink. Inoltre, sia la Scintilla e Flink avere più visibilità e più grande e più diversificata collaboratore comunità, mentre Jet è una società di progetto. Come si fa a Hazelcast aspettiamo a bordo persone di Getto quindi? Velocità, standard, e la facilità di utilizzo.
Hazelcast ha rilasciato un punto di riferimento a confronto Jet a Scintilla e Flink, secondo il quale Jet mostra una maggiore velocità. I parametri di riferimento sono in genere controverso, e senza entrare nel merito delle specifiche di una cosa che possiamo notare è che il benchmark utilizza versioni precedenti di tutte le piattaforme. In ogni caso, Hazelcast dice che hanno reso disponibile il codice sorgente per chiunque di avere un andare a questo.
Hazelcast Jet è Hazelcast streaming di dati piattaforma
Herrell notato che Hazelcast è più facile da usare rispetto a Scintilla e Flink, come hanno dipendenze esterne, mentre con Getto tutto ciò che serve è un file Jar. Di nuovo, andando nelle specifiche qui richiede una profonda immersione, come ci sono gli sforzi in atto per rendere qualcosa di simile possibile per Flink, anche, per esempio. In un modo, però, la risposta a tutte le domande riguardanti le operazioni è sempre più “outsource”.
Scegli la tua piattaforma, e usarlo come un servizio gestito nel cloud, che è. Databrics ha fatto di questo una parte fondamentale della sua strategia, e Ververica offre, troppo. Hazelcast Cloud è solo entrare in questo gioco, e anche se Herrell detto i primi segni di adozione sono alla ricerca di buono, ha anche sottolineato ancora non è inteso per l’uso in produzione. Attualmente gli obiettivi AWS, con Azure e Google Cloud avanti nella tabella di marcia.
Per noi, il piano per persone a bordo di Jet sembrava ancora piuttosto debole, a questo punto. Quando discutere di questo con Herrell, tuttavia, ha gettato qualcosa d’altro, in un mix troppo: Apache Fascio. Il fascio è un modello di programmazione per lotti e di elaborazione dei dati di flusso processi in esecuzione su qualsiasi motore di esecuzione. Il fascio è già supportata da Flink, e ci sono ufficiosi, porte per Scintilla.
Mentre Hazelcast ufficiale FAQ stati che il Fascio non è supportato a questo punto, lascia la possibilità di aprire per il futuro, e Herrell ha detto che è nella tabella di marcia. SQL supporto sembra essere più complicato: mentre entrambi Scintilla e Flink, così come GridGain / Apache Ignite in memoria piattaforme, hanno, Hazelcast non. Herrell detto che non c’è chiaramente definito una roadmap per il supporto SQL.