Comente Toda uma nova geração de startups de aplicativos de software de armazenamento que se centram em Big Data está crescendo furiosamente na frente dos nossos olhos.
Engenheiros envolvidos com o Google, Facebook e outros pioneiros serviços grandes, na escala da Web com base nos dados já vimos que onde o Facebook, Google e outros levam as empresas vão ter de seguir.
Bancos de dados relacionais, SANs e servidores de dados são simplesmente porcaria no armazenamento de dados não estruturados. Ferramentas Legado de data warehouse e business intelligence são uma porcaria em analisá-lo.
No entanto, o mundo está inundado com ele e, em vez de tropeçando no negócio escuro deve colocar óculos de Big Data e explorá-lo usando análise de estilo novo, de modo que ele pode oferecer serviços melhores, mais eficientes.
A infra-estrutura de armazenamento e análise e eco-sistema de Big Data inteiro está em uma fase de crescimento furiosos, com milhões e milhões de dólares de financiamento abrangendo muitos e diversos clientes. Alguns nós conhecemos, como Cloudera e Elastic Pesquisa . Aqui está mais um - Qubole, oferecendo análises sobre os dados do Hadoop como um serviço (Haas).
Qubole foi iniciado por Ashish Thusoo e Joydeep Sen Sarma em 2011. Ambos são ex-engenheiros do Facebook que têm apostado seu Facebook grande experiência dados em Qubole; tendo essa experiência e construir uma oferta de self-service para as empresas.
Eles afirmam que eles criaram infra-estrutura de dados grande do Facebook e Apache Hive, que é um software do tipo de armazém de dados usando uma linguagem de estilo SQL para fazer perguntas de dados armazenados no Hadoop. Os dois também conseguiu uma equipe de análise dentro do Facebook e eram projeto leva para o Apache Hive por um ano.
Sua startup recebeu US $ 6 milhões de financiamento A-redonda em 2013, e que, além de seu dinheiro de semente totalizaram US $ 7 milhões que gasta no desenvolvimento do Serviço Qubole Dados (QDS) - uma plataforma Hadoop em execução na nuvem.
Conceito Qubole Data Service
A idéia é ter on-demand aglomerados elásticas na nuvem como uma alternativa para nos estabelecimentos comerciais clusters Hadoop. Você ampliar o cluster Haas como você precisa e escalá-lo de volta para baixo como você precisa, evitando ter uma infra-estrutura relativamente estática em seu próprio centro de dados.
QDS faz a escala sem a necessidade de que os usuários tenham habilidades cluster do Hadoop.
Ele afirma que é muito mais rápido do Amazon com isso, trazendo à tona um cluster de 200 nó em quatro minutos onde Amazon EMR (Elastic Map Reduce) leva 40 minutos. Qubole estima a sua Haas 50 por cento menos falhas do que Amazon EMR para.
O serviço tem sido bem sucedida o suficiente - web e empresa de aplicativos móveis Pinterest é um cliente, e há 70-60 clientes pagantes nos EUA, Índia e Europa. Alguns têm ofertas da empresa para apoiar o seu negócio.
Nenhum comentário:
Postar um comentário