“Jag blir ständigt överblåst av det.”
Jeremy Burton är en erfaren Silicon Valley -veteran, van vid att hantera stora resurser inom jätteföretag som Dell, Oracle och EMC. Han har sett många vågor av förändringar i dalen.
Det som händer med Snowflake är dock kanske på en annan nivå. “Det viktigaste är hur många nya användningsfall det finns, ekosystemet börjar komma igång”, reflekterade han nyligen i en intervju med ZDNet via Zoom.
Burtons startföretag, Observe, Inc., har bara 60 anställda och förädlar fortfarande sin produkt. Men redan har Observe en plats på första raden för Snowflake-revolutionen som en av de stora användarna av Snowflake.
Bland de saker som blåste bort Burton är att Snowflake har kunnat bygga en datalagring som kan utföra traditionella tabellkopplingar över enorma datakällor med vanliga gamla SQL-frågespråkspråk.
“Det som blåste bort mig lite om Snowflakes framgång var att det var SQL”, mindes han.
“Även för tio år sedan för år sedan var det som att, ja, kommer människor verkligen att använda SQL”, konstaterade han. “Det visar sig att alla fortfarande vill använda SQL.”
Snowflakes magi, till Burton, är att kunna skapa databaser av oöverträffad skala.
“Om jag destillerar ner det, relationsdatabaser, de är mäktiga på att relatera data, det är i namnet; vad Snowflake gör är att du kan göra dessa samband med inte bara saker som har tusen rader eller hundra tusen rader, utan en miljarder rader. ”
Resultatet, sa han, är “Skarvar i skala, om du har en miljon rader i en tabell, som är alla dina spår, och en miljon rader i en annan, vilket är alla dina loggar , vi kan göra det, och det har bara aldrig varit möjligt förut. ”
Den bredare informationsmedvetenheten, om du vill, är nyckeln till Observe, som bygger ett verktyg för observerbarhet, som den avser att vara “den enda analysen för att styra dem alla”, som ZDNet har skrivit.
“Dessa enorma fogar, för mig handlar det om att ge användaren sammanhang”, förklarade Burton. “Om du tittar på det här, vad mer kan du se som är relaterat.” Den relationsdelen “är kritisk”, sa han. “Vi lutar oss åt databasen för att göra det.”
Vilka tabellrader du ska ansluta till är naturligtvis också viktigt, och det är konsten i vad Observe bygger. “Snowflake -koden som vi genererar är mycket effektiv”, konstaterade han. “Vi vet hur Snowflake fungerar,” sa han.
Observera är spjutets spets, liksom i Snowflake -framsteget, den typ av applikation som verkligen driver systemets möjligheter.
“Vi är förmodligen i topp 0,1% av människor som verkligen driver plattformen, den typ av saker vi gör, det är inte många som gör det i deras kundbas.”
“Vi är förmodligen i topp 0,1% av människor som verkligen driver plattformen”, säger Jeremy Burton, VD för Observe, Inc., angående Snowflakes datalagerplattform. “Den typen av saker vi gör är det inte många som gör i deras kundbas.”
Observe Inc.
Det kan leda till “spänningspunkter”, platser där ett företag behöver pressa det andra för vad de vill ha, noterade han.
“Självklart finns det saker på plattformen som vi skulle vilja bli bättre,” sa han och hänvisade till Snowflakes plattform. “Vi vill att deras kompilator ska gå snabbare”, för att få frågor att gå snabbare. “Vi skickar Snowflake de mest fruktansvärda frågor de någonsin sett i sitt liv!”
Snowflake har mestadels optimerats inte för kompileringstid utan för körningstid, för att bara påskynda SQL -frågor är faktiskt en stor vinst för Snowflakes kunder.
“De flesta av deras kunder är de här stora bankerna som driver dessa stora jobb som tidigare tog två dagar, nu tar de tjugo minuter, om kompileringstiden är en minut på tjugo, bryr de sig inte. ”
Kärnfunktionen för den produkt som har byggts ut först är loggning, å ena sidan och mätvärden å andra sidan. “De senaste sex månaderna har vi lagt allt arbete på att hantera mätvärden och tillhörande varningar, tidsseriedata som DataDog”, säger Burton och loggar som Elastic.
Också: En analys för att styra dem alla: Observera löften för att lösa problem med Splunk, Datadog, etc.
Observera fungerar som en ersättare för Splunk. “Loggningssidan av produkten är mycket, mycket bra”, säger Burton.
Den “första stora Splunk-uthämtningen”, sa han, var vid starten Cybereason of Boston. “De är förmodligen ett av de större företagen vi sålde till”, med 120 miljoner dollar i intäkter.
“De hade Splunk att göra säkerhetsundersökningar och kostnaden dödade dem”, mindes han. “Vi kunde byta ut Splunk, och det var inte så svårt.” Burton sa att Observe tenderar att stöta på fler kunder som använder Elastic för loggning, särskilt versionen med öppen källkod, snarare än den kommersiella Elastic-distributionen.
När ZDNet påpekade för Burton att Splunk hävdar att det är en BMW jämfört med mindre funktionsrika konkurrenter som är en Hyundai, sa Burton att Observe konkurrerar inte bara på pris.
“Jag skulle säga att folk vill ha en Tesla, och det är billigare än en BMW och det är bättre teknik”, säger Burton.
Loggning och applikationsstatistik övervakas först, och det finns en tredje funktion som måste fällas in, och en stor, som spårar, hjärtat i övervakning av applikationsprestanda. “Det är inte för idag”, säger Burton. “Vår spelplan är att göra ett bra jobb med både loggar och mätvärden, och sedan också ta över APM.”
“Har vi all funktionalitet? Just nu, nej. Men med arkitekturen tror vi att du kan komma dit.”
För Burton är processen att bygga ut funktionalitet på ett avsiktligt sätt bättre än att senare försöka “sy ihop allt”, som han uttrycker det.
“Större leverantörer som Splunk, Datadog och New Relic gör vad stora företag gör, du försöker sy ihop det”, förklarade han. Men det som slutar hända är att “du börjar igen, du slutar med en ny produkt.”
Burton gjorde en inventering av några milstolpar för det fyraåriga företaget. Under de senaste månaderna har företaget gått från att fokusera strikt på att konstruera den produkten till att nu bygga ut säljteamet.
Säljteamet utökas från 15 till 20 personer. Burton räknar med att kundlistan kommer att expandera från cirka 30 för närvarande till kanske 50 vid årets slut.
Precis som Snowflake erkänner Observe intäkterna inte på ett fast periodiskt schema utan snarare som ett konsumtionsbaserat tillvägagångssätt, där kunderna registrerar sig för en viss mängd avtalad användning, de använder det i vilken takt de än använder det, och Observe redovisar intäkter bara lika snabbt som takten i den användningen.
Som sådan är det mest relevanta måttet för verksamheten för närvarande, säger Burton, det årliga kontraktsvärdet för en kund. Han räknar med att ACV kommer att ligga på cirka 2 miljoner dollar i slutet av detta år.
“Det har varit intressant att få kunder som inte är bekanta med att betala för programvara på konsumtionsbasis att känna sig bekväma med den modellen”, säger Burton.
Företag har en oro på dag ett, sa han, vad deras faktura kommer att bli, och rädslan för skyhöga räkningar. Det är en fråga som Snowflake har fått ta itu med och nu måste Observe också ta itu med det.
Det som har använts för att lindra bekymmer, sa han, började med kontrakt för små belopp som $ 5000 i 90 dagar för att låta kunden få en känsla av det.
“Om vi har uppnått målen, har vi bevisat att vi kan leverera något av värde till dig, och vi har faktiskt lite historik och användning.
“Så då, när du går framåt att göra, låt oss säga, ett köp som kommer att hålla dig ett år, kan vi förutse vad din faktura kommer att bli.”
Den positiva bilden för kunderna när de köper på det här sättet är att det är så lite på förhand, det är som “försök innan du köper”, snarare än att gå in på en traditionell programvarulicens från början.
“All användningsinformation som vi ska lägga i produkten”, sa Burton, så att kunderna kan veta exakt vad de konsumerar, sa han. “Det är motsatsen till företagsprogramvara i gamla dagar”, säger Burton.
Snowflake ger också användningsdata för saker som lagringskonsumtion. Men Burton siktar på att Observe ska gå ett steg längre och ge detaljer om de datamängder som efterfrågas, kostnaden för att fråga den specifika datamängden och den enskilda användaren som gör frågorna.
Som ett resultat förväntar han sig att ACV -storlekar kommer att stiga stadigt när nyttan visas. “De affärer som var $ 4000 till att börja med förvandlas till $ 30.000, $ 40.000, $ 50.000 och sedan till en halv miljon, men bara om vi hjälper kunden att göra det till något lyckat.”
Burton, som hade kört applikationer på Oracle, ser i Snowflakes expanderande ekosystem ett eko av vad som hände på Oracle.
“Den första akten på Oracle, vi sålde licenser, men den andra akten var partners, folk som SAP och Peoplesoft och Siebel.”
“Oracle skrev ut pengar, för närhelst SAP sålde en applikation drev det bara en hel massa Oracle -försäljning, och Oracle, de lutade sig bara tillbaka och plockade upp pengarna.”
På samma sätt argumenterar han för Snowflake, “nästa handling för dem är att möjliggöra för människor som oss.”
Burton ser fram emot en dag då Observe kommer att vara tillräckligt viktigt för att kunna mynta pengar till Snowflake.
Förutom att driva ett företag för att bygga ovanpå Snowflake sitter Burton i Snowflakes styrelse. Det måste göra det lättare för Observe, Inc., skulle du tro.
Inte nödvändigtvis så, sa han.
“Talet i styrelsemötet handlar inte alltid om kompilatorns nyanser”, sa Burton med ett skratt.
“Förhoppningen är när vi [Observera] blir större och mer relevanta, de uppmärksammar oss mer.”
Relaterade ämnen:
Cloud Digital Transformation Robotics Internet of Things Innovation Enterprise Software 