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स्रोत: अलेक्जेंडर चेरेवको / ड्रीमस्टाइम
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हम टर्बोनॉमिक्स के सीईओ बेन एन के साथ क्लाउड के भविष्य पर चर्चा करते हैं।
यदि क्लाउड तैनाती की वृद्धि के बारे में हाल के वर्षों में हमने एक चीज सीखी है, तो यह है कि चीजें वास्तव में बहुत तेजी से जटिल हो सकती हैं। प्रत्येक के बीच सार्वजनिक, निजी और हाइब्रिड क्लाउड और धुंधली परिभाषाएँ हैं। क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म और लागत संरचनाओं का लगातार बढ़ता रोस्टर है। अनुपालन केवल अधिक जटिल हो जाता है ... यदि ऐसा लगता है कि एक व्यक्ति की तुलना में अधिक कभी भी नज़र रख सकता है, तो आप शायद सही हैं। आखिरकार, हम केवल मानव ही हैं।
जब हमने पिछले साल टर्बोनोमिक के सीईओ बेन नेय से बात की, तो हमने स्वायत्त कंप्यूटिंग में एक गहरा गोता लगाया, और इसका उपयोग तेजी से जटिल, डेटा-चालित वातावरण की समस्या को हल करने के लिए किया जा रहा है जो किसी व्यक्ति की कुशलता से प्रबंधन करने की क्षमता से परे हैं। यह सिस्टम व्यवस्थापक के लिए एक नया प्रतिमान है, जिन्होंने लंबे समय तक आवेदन प्रबंधन के मॉडल को तोड़ने / ठीक करने का पालन किया है। सॉफ्टवेयर पर नियंत्रण करने वाले सभी को चालू करना एक नया दृष्टिकोण है। लेकिन व्यावहारिक नजरिए से, वास्तविक समय में वर्कलोड की मांग के आधार पर क्लाउड संसाधनों का आवंटन और प्रावधान करना, भीड़-भाड़ वाले क्लाउड मार्केट खानपान में तेजी से जटिल डेटा केंद्रों के लिए एक शक्तिशाली ताकत बन रहा है।
Techopedias Cory Janssen ने बेन के साथ बैठकर इस बात पर चर्चा की कि पिछले एक साल में क्लाउड का परिदृश्य कैसे बदल गया है, यह कहां हो सकता है और कैसे कंपनियां क्लाउड रिसोर्सेज को मैनेज करने का तरीका बदल रही हैं।
कोरी: एक साल से अधिक समय हो गया है जब हमने आखिरी बार बात की थी, पिछले साल के दौरान क्लाउड परिदृश्य में कुछ सबसे बड़े बदलाव क्या हुए हैं?
बेन: इस बाजार की गतिशीलता निरंतर जारी है। परिवर्तन की गति जो हमने पिछले साक्षात्कार में बात की थी - पारंपरिक गेटवे हार्डवेयर विक्रेताओं के साथ डेटा सेंटर और क्लाउड में सॉफ्टवेयर को रास्ता देने के साथ - त्वरित किया गया है। और, क्लाउड विक्रेताओं (मुख्य रूप से AWS और Azure) के बीच प्रतिद्वंद्विता तेजी से बढ़ रही है, जबकि नए गठजोड़ (Google और सिस्को, VMware और AWS) भी बना रहे हैं।
तो, इस पृष्ठभूमि के साथ, सीआईओ को क्या परवाह है? कई क्लाउड-पहली रणनीति को लागू कर रहे हैं जो उन्हें यह पता लगाने की आवश्यकता है कि कौन से वर्कलोड को सार्वजनिक क्लाउड पर जाना चाहिए, और कौन से निजी रहना चाहिए।
एक हाइब्रिड और मल्टी-क्लाउड भविष्य हम सभी की तुलना में बहुत तेज क्लिप की ओर गति कर रहा है। परिवर्तन की यह गति आईटी के प्रबंधन और अनुकूलन के लिए एक नए दृष्टिकोण को मजबूर कर रही है।
कोरी: एंटरप्राइज़ स्पेस में, क्लाउड की पूरी अवधारणा हाइब्रिड की ओर शिफ्ट हो रही है। क्या बादल का पुराना विचार मृत है? नए बादल हाइब्रिड है?
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जब कोई भी सॉफ़्टवेयर गुणवत्ता की परवाह नहीं करता है तो आप अपने प्रोग्रामिंग कौशल में सुधार कर सकते हैं।
बेन: एक शक के बिना, यह एक हाइब्रिड क्लाउड भविष्य होगा। परिवर्तन की एक अविश्वसनीय गति रही है जिसे हम हाइब्रिड क्लाउड को डी वास्तविक के रूप में अपनाते हुए देख रहे हैं; सार्वजनिक बादल अविश्वसनीय रूप से अच्छी तरह से बढ़ रहा है, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि निजी बादल सिकुड़ रहा है। यदि आप इस प्रवृत्ति का पूर्वानुमान लगाते हुए विभिन्न स्रोतों को देखते हैं (जैसे सिस्को क्लाउड इंडेक्स और मॉर्गन स्टेनली सीआईओ सर्वे), तो एक साथ शादी करने पर, आपको निजी क्लाउड पर लगभग 3 से 5 प्रतिशत की वृद्धि दर और 60 प्रतिशत की विकास दर दिखाई देगी सार्वजनिक बादल।
सार्वजनिक क्लाउड में न केवल देशी या नए ऐप्स के साथ जटिल एंटरप्राइज़ अनुप्रयोगों को भी अपनाना है, बल्कि अधिक उत्पादन-उन्मुख ऐप्स को अपने सार्वजनिक क्लाउड समकक्ष वातावरण में ले जाना है।
यह वास्तविकता सबसे अधिक लागत-कुशल, प्रदर्शनकारी और आज्ञाकारी तरीके से इन परिवर्तनों को प्रबंधित करने के बारे में बारीकी से विचार करने के लिए एक मजबूर कार्य है।
कोरी: अभी मशीन सीखने के बारे में बहुत चर्चा है। आप लोग कुछ साल पहले अपने सॉफ़्टवेयर में स्वायत्त सुविधाओं पर काम कर रहे थे। क्या आपको लगता है कि मानव नियंत्रण से बाहर क्लाउड प्रबंधन प्राप्त करने के बारे में बात करने के मामले में आप वहां से आगे थे?
बेन: सौभाग्य से, हाँ। बहुत से लोगों को लगा कि बड़ा डेटा प्रदर्शन को प्रबंधित करने का तरीका है और इसके अभाव में, उन्होंने पुराने प्रावधान और मैन्युअल हस्तक्षेप तकनीकों का उपयोग किया - मूल रूप से, मशीन-जनित अलर्ट का जवाब देने वाले लोग। हम मानते हैं कि जो कुछ याद आ रहा था, वह मांग को समझने की क्षमता थी, ताकि उन्नत वास्तविक समय के विश्लेषण के आधार पर, एप्लिकेशन वर्कलोड स्वायत्त रूप से कर सके, जहां शुरू या बंद करने के लिए, कब शुरू करना है या कब बंद करना है, इसके बारे में खुद बुद्धिमान निर्णय लें। उत्तर एक स्व-प्रबंध प्रणाली थी, जो ओवरप्रोविजनिंग और मशीन-जनित निगरानी अलर्ट का पीछा करने वाले लोगों की तुलना में कहीं अधिक कुशल है। यह एक पारंपरिक बड़े डेटा अभ्यास की तुलना में अधिक कुशल और अधिक सामयिक है, जिसके तहत लोग यह समझने के बिना कि वे क्या इकट्ठा करने की कोशिश कर रहे हैं, डेटा की भारी मात्रा को एकत्रित करते हैं। फिर उन्हें उस डेटा को एक सामान्य रिपॉजिटरी या डेटा वेयरहाउस में ले जाना होगा। फिर उन्हें उस डेटा को संरचना करना है, उस डेटा को सहसंबंधित करना है, सभी एक अनुमान लगाने के लक्ष्य के साथ।
बड़े डेटा में बड़े विश्वासी नहीं थे। हमारी बुद्धि प्रदर्शन प्रबंधन के लिए एक अलग प्रकार का AI है। बड़े डेटा के साथ यह सब डेटा इकट्ठा करना महंगा है, और बहुत ही सिस्टम को रोकना बहुत आसान है जो आप उस डेटा को स्थानांतरित करने के प्रबंधन के द्वारा करने की कोशिश कर रहे हैं। जब तक आप इसे स्थानांतरित करते हैं, तब तक इसे संरचना दें, इसे सहसंबंधित करें और एक निष्कर्ष निकालें, आप अब वास्तविक समय नहीं हैं। अंत में, यह अनुमान, जब आप इसे प्राप्त करते हैं, तो आपको इसे फिर से लोगों को वापस देना होगा। यह वही है जो मशीन सीखने को बड़े डेटा सेटों में अंतर्दृष्टि खोजने के लिए इतना मूल्यवान बनाता है; आईटी प्रणालियों में प्रदर्शन प्रबंधन प्रदान करने के लिए यह उतना मूल्यवान नहीं है।
कोरी: मॉर्गन स्टेनली सीआईओ अध्ययन के अनुसार, 2020 तक सार्वजनिक क्लाउड में सभी वर्कलोड के आधे भाग चलेंगे। उस पारी को बनाते समय संगठनों को किन जोखिमों का सामना करना पड़ता है?
बेन: वस्तुतः ऑन-प्रिमाइसेस की दुनिया में सभी कार्यभार अधिक-उपबंधित और कम-उपयोग वाले हैं, जो आईटी से अच्छी तरह से इरादे किए गए guststimates का परिणाम है। यही वह आधार है जो संगठनों के साथ काम कर रहे हैं क्योंकि वे क्लाउड पर जाने और पलायन करने पर विचार करते हैं। यह दो दशकों से अधिक समय से सही है। ऑन-प्रिमाइसेस दुनिया मुख्य रूप से एक निश्चित लागत वाला वातावरण है जहां क्षमता का स्वामित्व है - इसलिए भुगतान करने के लिए थोड़ा जुर्माना है।
जैसा कि संगठन हाइब्रिड क्लाउड को अपनाते हैं, वे अपने अति-कार्य किए गए वर्कलोड को क्लाउड में स्थानांतरित कर रहे हैं - एक परिवर्तनीय लागत वाली दुनिया। यदि आप ओवर-प्रोवाइड करते हैं, तो आप अपने सार्वजनिक क्लाउड प्रदाता के आधार पर दूसरे या मिनट के लिए भुगतान कर रहे हैं। आज्ञाकारी होना भी इस नए मॉडल में एक बड़ा जोखिम है।
कोरी: कागज पर, सिद्धांत रूप में, बस परिवर्तनशील लागत पर जाना समझ में आता है, लेकिन जब आप इसे इस तरह से रखते हैं, तो यह बहुत सरल है। मेरा मतलब है, आप वास्तुकारों और आईटी पक्ष से भी वित्त लोगों से पूछ रहे हैं।
बेन: ठीक ठीक। यह अनुमान लगाया गया है कि सार्वजनिक क्लाउड बिल दो गुना से अधिक है जो अपेक्षित है। ऐसा क्यों है? क्योंकि जब आप किसी कार्यभार को सार्वजनिक क्लाउड पर माइग्रेट कर रहे हैं, तो आप इसे आवंटन टेम्प्लेट के आधार पर ले रहे हैं। आप इसे आकार नहीं दे रहे हैं और इसे नीचे नहीं भेज रहे हैं। ओवर-प्रोविजनिंग की संभावना अधिक है, और इसलिए आपके खर्च का स्तर अधिक होगा। वर्कलोड की सही खपत को समझना और फिर उसे उचित (ऊपर या नीचे) आकार देना महत्वपूर्ण है: यह टर्बोनोमिक के लाभों में से एक है।
कोरी: आमतौर पर, मैंने टर्बोनोमिक को संगणक पक्ष पर अधिक माना है, लेकिन आपने हाल ही में भंडारण पक्ष पर बहुत अधिक सामान किया है। क्या आप इसके बारे में थोड़ी बात कर सकते हैं?
बेन: तो, आपके पहले के प्रश्नों में से एक क्लाउड परिदृश्य में हो रहे परिवर्तनों के बारे में था। एक उदाहरण के रूप में, अमेज़ॅन के पास अब गणना और भंडारण के लिए प्रति सेकंड मूल्य निर्धारण है। इस बारे में सोचें कि बाजार कितना गतिशील है कि वे नीचे आ सकते हैं, शाब्दिक रूप से, प्रति-सेकंड की पेशकश। सुंदर जंगली, यह देखते हुए कि यह एक साल पहले की तुलना में थोड़ा कम था कि Google प्रति मिनट मूल्य निर्धारण के साथ बाहर आया, क्योंकि अमेज़ॅन प्रति घंटे था।
अब हम अमेज़ॅन में अपने मूल्य निर्धारण लचीलेपन का उपयोग करके कंप्यूटर पर गणना, मेमोरी, नेटवर्क और स्टोरेज कर सकते हैं।
कोरी: मुझे यकीन है कि जब आप उन बड़े डेटाबेस, उन सभी बड़े रिलेशनल डेटाबेस के बारे में बात करते हैं, तो यह AWS के साथ सबसे महंगा उदाहरण है, है ना? तो, आप इसके मांस के लिए सही जा रहे हैं।
बेन: वहाँ आप पर हिट कई महत्वपूर्ण मुद्दे हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप अमेज़ॅन को देखते हैं, तो उन्होंने वास्तव में डेटाबेस के बारे में आपके प्रश्न को दूसरे स्तर पर ले लिया है। एक सेवा के रूप में डेटाबेस सबसे तेजी से बढ़ते प्लेटफ़ॉर्म में से एक है, जो उनके पास एक सेवा-प्रसाद है। और, AWS और Microsoft दोनों ने बड़ी संख्या में प्लेटफ़ॉर्म-ए-ए-सर्विस की पेशकश की है। कुछ बड़े डेटा मशीन सीखने के आसपास हैं। चाहे आप उनके डेटाबेस या आपके डेटाबेस का उपयोग कर रहे हों, भंडारण लागत काफी बड़ी है, और कुल लागत काफी बड़ी हो सकती है, और परिवर्तनशीलता - या उन पर सुधार करने का अवसर - महत्वपूर्ण है। हम क्या कर रहे हैं: ग्राहक सार्वजनिक क्लाउड के लिए हमारी नई टर्बोनोमिक भंडारण क्षमताओं को चलाने के साथ ही आरओआई को दोगुना करने के लिए बंद कर सकते हैं, साथ ही साथ हम पहले की पेशकश की गई गणना और स्मृति और नेटवर्क क्षमताओं को भी।
यदि आप Microsoft को देखते हैं, तो उन्होंने अपने हालिया इग्नाइट इवेंट में कई बड़ी घोषणाएँ कीं। अब उनके पास एडब्ल्यूएस की तरह उपलब्धता जोन और आरक्षित उदाहरण ऑफ़र हैं। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि यह दर्शाता है कि ग्राहक क्या पूछ रहे हैं। लेकिन यह यह भी दर्शाता है कि, इन चीजों के साथ, वहाँ की जटिलता और जटिलता लोगों को जल्दी से प्रभावित कर सकती है।
कोरी: क्या आप इस बारे में थोड़ी बात कर सकते हैं कि टर्बोनोमिक कैसे अलग-अलग क्लाउड प्लेटफॉर्म पर एक साथ शादी कर सका है? हम AWS और Azure पर उनकी विभिन्न विशेषताओं के संदर्भ में उस तरह का नृत्य कर रहे हैं, जो थोड़ा बहुत है। ऐसा लगता है कि यह लगभग एक ऐसी स्थिति है, जहां पिछले कुछ वर्षों में, एक विकल्प था कि आप एक या दूसरे कहाँ हैं, लेकिन अधिक से अधिक कंपनियां अब एक साथ शादी करने में सक्षम हैं।
बेन: ऐतिहासिक रूप से, जब एक नया प्लेटफ़ॉर्म पेश किया गया था, तो डेटा एकत्र करने या ठीक करने के लिए एक व्यक्ति को देने के लिए नए उपकरण पेश किए गए थे। सीमित कारक मानव कौशल है। यह जटिलता आईटी के प्रबंधन के एक नए तरीके के लिए मजबूर कर रही है। आप इन दिनों AI, सेल्फ-ड्राइविंग डेटाबेस, डेटा सेंटर आदि के बारे में बहुत अधिक सुन रहे हैं। हम मानते हैं कि हाइब्रिड वातावरण में जटिलता के प्रबंधन के लिए उत्तर दोनों को ब्रिजिंग करने में सक्षम नियंत्रण प्रणाली के माध्यम से स्वयं-प्रबंधन वातावरण बनाना है। मौजूदा अंतराल। हम सॉफ्टवेयर के साथ अपने वातावरण की जटिलता का दोहन करने के लिए लोगों को एक तरह की बायोनिक क्षमता प्रदान करते हैं, जो पहले से मौजूद वर्कलोड और लागत प्रभावी ढंग से चलाने के लिए अनुमान लगाने और सीमाओं को समाप्त करता है, चाहे वह किसी निजी या सार्वजनिक क्लाउड में हो। ।
कोरी: आप Google में भी फेंक सकते हैं क्योंकि वे अगले कुछ वर्षों में अपने प्रसाद को बढ़ाते हैं। यह चेरी के बारे में सबको प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म पर सबसे अच्छी सेवाएं देने के लिए है।
बेन: हाँ। हम भविष्य के सॉफ़्टवेयर रिलीज़ में Google वातावरण का समर्थन करने के लिए उत्साहित हैं। आपकी बात के अनुसार, कार्य-भार को कहाँ रखना है, और कैसे और कब एक कार्य-भार को आकार देना है, और कब और कब एक कार्य-भार को रोकना है, इसके बारे में निर्णयों का एक समूह है। याद रखें: एक वर्कलोड एक वीएम या कंटेनर हो सकता है, यह एक वीडीआई हो सकता है - इसलिए विकल्प या विकल्पों में से एक बड़ा सेट भर में उन विकल्पों को बनाने में लचीलापन निहित है जो ग्राहकों को सबसे कम लागत, सबसे अच्छा प्रदर्शन और अनुपालन का आश्वासन दिया। इस स्तर पर, सॉफ्टवेयर इसे और अधिक कुशलता से कर सकता है, बनाम मशीन-जनरेट किए गए अलर्ट का जवाब देने वाले लोगों पर भरोसा करना जब एप्लिकेशन टूट गए हैं या एक सीमा का उल्लंघन किया है।
और, नियमों की नई नस्ल पर लगातार विचार करें। ग्लोबल डेटा प्रोटेक्शन रेगुलेशन, और यह प्रभावित करता है कि आप किस डेटा को रखते हैं और वह डेटा कहाँ रहता है, जिसके लिए डेटा संप्रभुता आवश्यक है। फिर वहाँ की आत्मीयता और विरोधी-आत्मीयता जिसके आसपास डेटा अन्य डेटा सेट के साथ बैठ सकता है। और फिर इसके शीर्ष पर व्यापार की निरंतरता और उच्च उपलब्धता की आवश्यकताएं हैं! सार्वजनिक क्लाउड में, यदि आप पांच नाइन चाहते हैं, तो आपको कम से कम चार उपलब्धता क्षेत्रों में होना चाहिए। आपको आपदा वसूली, कई व्यावसायिक नियमों के बारे में सोचने के लिए मिला है। वास्तविकता यह है: यदि आप उन व्यावसायिक नियमों का निरीक्षण नहीं करते हैं, तो हर बार जब आप कार्यभार का आकार, प्रारंभ, स्थानांतरित, स्थान या क्लोन करते हैं, तो आप यह नहीं जानते हैं कि आप निरंतर अनुपालन में हैं। आप या तो आज्ञाकारी हैं - या आप नहीं हैं। यह एक द्विआधारी मुद्दा है।
कोरी: यह लगभग इतना जटिल हो गया है कि व्यापार नियम लगभग मानव के लिए संभालना असंभव बना देता है।
बेन: वास्तव में, और यह समस्या है, खासकर जब हम उस पैमाने पर चल रहे हैं जो उद्यम में 80 से 90 प्रतिशत वर्चुअलाइज्ड है। जब हम अनुप्रयोगों को तोड़ने की अनुमति देते हैं तो हम मशीन के अलर्ट का जवाब देकर मैन्युअल हस्तक्षेप से आगे निकल जाते हैं। ओह, और मुझे सार्वजनिक क्लाउड में बेहतर शर्तों पर एक ही काम करने के लिए इन नए कौशल को सीखने में सक्षम होना चाहिए। यह बहुत ज्यादा रास्ता है
कोरी: आपको पता है कि? जैसा कि आप मुझसे इस बारे में बात कर रहे हैं, यह मेरे लिए आश्चर्यजनक है कि अंतर्निहित मुद्दा यह नहीं है कि आप माइग्रेशन के बारे में बात कर रहे हैं या आप अनुपालन मुद्दों के बारे में बात कर रहे हैं या नहीं। वहाँ बहुत अधिक ओवरलैप है, और यहां तक कि जब आप अनुपालन से गुजर रहे हैं, तो उन मुद्दों का एक बहुत वास्तव में ओवरलैप होता है। मुख्य मुद्दा यह है कि अगले कुछ वर्षों में केवल और अधिक जटिलता होने वाली है। यदि आप अभी सही रास्ते पर नहीं हैं, तो आप पानी में मर चुके हैं, क्योंकि यदि आप अभी चीजों को संभाल नहीं सकते हैं, तो आप उन्हें वर्ष 2020 में कैसे संभालेंगे?
बेन: पूर्णतया सहमत। और फिर, वैसे, बस अपनी बात मनवाने के लिए, यह और भी जटिल हो जाता है, क्योंकि अब हमें न केवल इस बारे में सोचना होगा कि काम का बोझ कहां है, लेकिन क्या है एक कार्यभार? तो, आप वास्तव में आज एक वीएम को अनुकूलित करने की दुनिया में हो सकते हैं, लेकिन यह कल क्लाउड ओएस वाले कंटेनर और माइक्रोसर्विस हो सकते हैं। ठीक है, ठीक है, यह ठीक है, लेकिन फिर आप कैसे कुबेरनेट्स व्यक्ति को खोजने जा रहे हैं, आइए, कंसास में, या डेलावेयर में एक डॉकियर व्यक्ति को बताएं। इसलिए, लोगों के इन चीजों को संबोधित करने के तरीके में निरंतर विकास हो रहा है।
यह थोड़ा डरावना हो जाता है, लेकिन अगर मैं उस समस्या को हल करने में मदद करने के लिए सॉफ़्टवेयर का उपयोग कर सकता हूं, तो वाह, यह बदले में सही हो जाता है? क्योंकि, हम लोगों को मूल्य श्रृंखला तक ले जाते हैं, और हमारे पास सॉफ्टवेयर कम मूल्य, सांसारिक चीजें हैं।
कोरी: सही।तब आपके पास अपने उच्च-स्तरीय संसाधन हो सकते हैं, जो वास्तव में एक कदम पीछे ले जाते हैं और सोचते हैं, कि वे क्या कर रहे हैं, बजाय अलर्ट को प्रबंधित किए।
बेन: ठीक ठीक! लोग प्रौद्योगिकी में चले गए क्योंकि वे प्रौद्योगिकी परिदृश्य को विकसित करने में रुचि रखते थे और, स्पष्ट रूप से, ठंडी चीजों का निर्माण। प्रौद्योगिकी में जाने के लिए वे महान कारण थे, है ना? यह एक सतर्क शासन के लिए निहारना नहीं था। तो, यह कौशल का एक नया सेट है जो इससे आने में सक्षम है। मेरा मतलब है, कोई भी कभी भी वास्तविक समय में हर कंटेनर को संसाधन करने जा रहा है? अभी तक किसी ने भी इस समस्या का जवाब नहीं दिया है। और जवाब है कि यह सॉफ्टवेयर के माध्यम से किया जाएगा।