Спросите команду данных, что они сделают, если бы они могли восстановить свою инфраструктуру с нуля, и довольно безопасно, что почти никто из них не будет держать ее точно таким же — по крайней мере, это то, что Cezary Piwowarczyk, основательница из Quesma.
Он не ошибается. Для компаний естественно захотеть дать своей инфраструктуре подход с новейшими технологиями. Но, как говорит Пивоуарзик, «это как большой город, который был построен сотни лет назад. Все имеет историю, и нелегко изменить вещи и добавить вещи».
Quesma, стартап инфраструктуры данных на ранней стадии, поддержанный такими инвесторами, как Heartcore Capital, FireStreak и Inovo, предлагает новый подход к модернизации данных, позволяя командам принять более быстрые, более эффективные базы данных без нарушения существующих инструментов или рабочих отдела.
Что делает модернизацию данных
Одна из самых больших проблем с модернизацией данных заключается в том, что он часто требует миграции из одной системы в другую — общеизвестно сложный, рискованный процесс, для которого в отрасли не хватает специализированного инструмента. «Люди тратят миллиарды [of dollars]но нет никаких специализированных инструментов, чтобы сделать это быстрее,-говорит Пивоуархик.-Это в основном предприятия, основанные на услугах, а не предприятия на основе продуктов ».
Почему другие стартапы не вошли, чтобы заполнить разрыв? Технические проблемы ставят тормоза на большинство инициатив. Как говорит Пивоуаржик: «Обратная инженерия, когда -то что -то [already] Построенный — даже для вашей собственной компании — действительно сложно и очень дорого ».
По общему признанию, ИИ немного освещает нагрузку. Фактически, Piwowarczyk говорит, что этот вид анализа обратной инженерной и устаревшей системы на самом деле является задачей, при которой ИИ превосходен, собирая огромное количество системных сигналов и описывая их человеческим образом. По его собственной оценке, ИИ может снизить затраты на разработку в 10 раз или 20 раз.
Но хотя ИИ, безусловно, может помочь упростить и ускорить обратный инженер и анализ системы, которые лежат в основе модернизации, он имеет свои ограничения. Он по -прежнему не может удалить сложность фактической изменчивой инфраструктуры или обработки безрезультатных вариантов использования — другая проблема, которую Пивоварчик вызывает как неотъемлемые для устаревших систем.
«Если вы используете какую -либо технологию в течение 50 лет, всегда есть что -то незарегистрированное. Когда вы имеете дело с очень сложной системой со многими интеграциями, когда вы начнете перемещать вещи — все сломается. [inevitably] Откройте для себя незарегистрированные варианты использования, и это настоящая проблема ».
Миграция наказания, провальная миграция
Конечно, несмотря на все эти изменения, компании все равно продвигают модернизацию данных. Что отделяет успех от неудачи?
Согласно Piwowarczyk, успешные компании подходят к модернизации с постепенными изменениями, тогда как неудачные, избыточные из них пытаются сделать большой прыжок одновременно.
К сожалению, многие компании вынуждены спешить, особенно те, кто использует критически важные системы (например, телекоммуникационные компании), которые мотивируются страхами по поводу чрезмерного простоя и риском потери оперативной эффективности. Но для многих миграций такого рода нарушение является нормой для курса, говорит Пивоуарцик.
«С миграциями, [people] предположим, хорошо: ты рваешь [IT] вниз, сделайте большой строительный проект и примите, что будет период [where IT] не работает. Но для многих компаний это совсем невозможно. Люди не собираются принимать банк или мобильные услуги, не работающие в течение нескольких дней ».
Обычным обходным пути является пропуск миграции в типичное время обслуживания, например, в 2 часа ночи, но Пивоуарчик говорит, что это только исправление платы группы: «В течение этого времени люди не полностью функционируют. Они делают что-то на супер жестком графике в середине ночи. Это не продуктивно, и для большинства предприятий, что даже не очень возможно».
Компромисс: производительность или удобство использования?
Тем не менее, это только половина истории.
Чтобы эффективно модернизировать, компании необходимо обновить до более быстрых, более масштабируемых бэкэнд -систем с большей производительностью. Но чаще всего эти новые системы не совместимы с существующей наблюдаемой и аналитической инструментами, на которые знают и полагаются, такие как кибана.
В конечном счете, команды застряли в выборе между высокой производительностью или знакомым удобством удобства использования. Чтобы провести аналогию, Пивоуарлик говорит: «Вы либо выбираете быстрый, эффективный двигатель — или вы найдете автомобиль, который вы действительно любите водить, но у него нет ускорения, которое вам нужно».
Этот компромисс особенно сложный для среды в реальном времени. Например, принять потоковое спортивное мероприятие.
Ставки высоки; Команды должны гарантировать, что у каждого зрителя есть высококачественный опыт в реальном времени без какого-либо буферизации или задержки. Это требует современной бэкэнд, способной обрабатывать пики трафика и телеметрию в реальном времени, но эти системы не всегда имеют удобные для пользователя инженеры по интерфейсам, к которым привыкли мониторинг производительности.
Во многих случаях компании остаются с выбором произведения: либо быстрый, и эффективный бэкэнд, в котором трудно эксплуатировать или знакомое инструменты, которые рискуют узким местом.
Quesma предлагает способ получить оба.
Предлагаемое исправление Quesma
Как объясняет Пивоварчик, «мы перемещаем людей к очень эффективному двигателю, позволяя им сохранять все инструменты, которые превосходны, и они не хотят меняться».
Quesma вводит слой перевода интеллектуального запроса между приложением и базовым двигателем. Таким образом, он выступает в качестве прокси, позволяя инженерным группам вносить изменения, пробовать новые базы данных, запускать в теневой режиме и тестовые характеристики и правильность в реальных условиях-все в безопасном, обратимом. Другими словами, это позволяет командам модернизировать инфраструктуру без конечных пользователей, даже не замечая разницу.
Для критически важных компаний с большими объемами данных (но часто не хватает бюджета для хранения, обработки или анализа всего этого в масштабе), это изменение игры и давнее решение упрямого вызова Пивоварка говорит, что он слишком хорошо знает.
В течение своего 10-летнего пребывания в Sumo Logic, ориентированной на безопасность, облачной компании по анализу машинных данных, он видел, что «иногда, [the most impactful change in the business is if you could] Организуйте свои данные лучше и эффективнее, чтобы лучше понять ».
С Quesma он сейчас пытается производство своих прошлых знаний и сделать это возможным, давая командам путь к модернизации, который уравновешивает гибкость, производительность и удобство использования.
Включение модернизации данных для эпохи ИИ
С ростом приложений ИИ модернизация данных никогда не была более насущной. Чтобы сделать инфраструктуру доступной и эффективной для поддержки рабочих процессов искусственного интеллекта, командам нужны более быстрые, более гибкие способы реструктуризации и оптимизации своих данных — и это часто требует перехода в современные базы данных.
По оценкам Piwowarczyk, это станет огромным узким местом для компаний, как в структурном, так и в финансовом отношении. Но с Quesma он стремится помочь командам модернизировать свою инфраструктуру данных, чтобы они могли привести к вооруженной волне приложений искусственного интеллекта.
На данный момент стартап сосредоточен на модернизации упругого стека, помогая командам переходить от Elasticsearch к Clickhouse, сокращая расходы на базы данных журнала и ускоряя кибану. В будущем план состоит в том, чтобы расширить другие базы данных, чтобы помочь большему количеству компаний более легко достичь модернизации данных.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом.
