एक्सपोजर भेदभाव: स्केलेबल बुनियादी ढांचे का एक नया युग आता है

टेकोपेडिया स्टाफ द्वारा, 11 मई 2016

Takeaway: मेजबान रेबेका जोजवाक डेज़ ब्लांचफील्ड, रॉबिन ब्लोर और ब्रायन बुल्कोव्स्की के साथ डेटाबेस वास्तुकला और भंडारण में प्रगति पर चर्चा करता है।

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रेबेका जोजवियाक: देवियों और सज्जनों, नमस्ते और 2016 की हॉट टेक्नोलॉजीज में आपका स्वागत है। आज हम हैं, "एक्सपोज़र डिफरेंशिएशन: स्केलेबल इन्फ्रास्ट्रक्चर अराइव्स का एक नया युग।" मैं आज एरिकाबाग के लिए कदम रख रहा हूं। मैं रेबेका जोजवीक हूं, बोर्ड समूह से आपका विनम्र मेजबान, जबकि जमैका में एरिक बंद है। उसके लिए अच्छा है।

इसलिए, जैसे यह दशकों से है, यह वर्ष गर्म है, हालांकि यकीनन प्रौद्योगिकी एक गति से आगे बढ़ रही है जो मूर के कानून की जगह ले रही है, और संगठन क्या बनाए रखने के लिए कर रहे हैं? वे जो कुछ भी तेजी से देख रहे हैं, और पैमाने पर, मैं तर्क देता हूं, संभवतः डेटाबेस के बारे में सोचने पर सबसे महत्वपूर्ण चीजों में से एक है। और निश्चित रूप से हमारे पास सामान्य संबंध के विकल्प हैं, अब हमारे पास हमारा NoSQL है, हमारे पास हमारा कॉलम स्टोर है, हमारे पास हमारे ग्राफ डेटाबेस हैं, हमारे RDF डेटाबेस हैं, लेकिन वास्तव में, जो व्यवसाय देख रहे हैं वह पैमाना है, समानता है और तेज है ।

अब, पारंपरिक आर्किटेक्चर उस संबंधपरक मॉडल पर आधारित थे। लेकिन अगर आप पिछले तीन, पाँच, दस वर्षों में सबसे अधिक वेब व्यवसाय को देखते हैं, तो वे वे मॉडल नहीं हैं जिनका वे अपने बुनियादी ढांचे के लिए उपयोग कर रहे हैं। वे एक अलग, एक समानांतर वास्तुकला का उपयोग कर रहे हैं, वे स्केलिंग कर रहे हैं और वे तेज़ हैं, और इस तरह का एक बहुत कुछ लोग आज कर रहे हैं।

हमारा लाइनअप, हमारे पास Dez Blanchfield है, वह Bloor Group के वैज्ञानिक हैं। हमारे पास डॉक्टर रॉबिन ब्लोर, ब्लोर ग्रुप में हमारे मुख्य विश्लेषक हैं, और हमारे पास ब्रायन बुलकोवस्की, सीटीओ और एयरोस्पाइक के संस्थापक हैं। तो दोस्तों इसके साथ, मैं इसे डीज़ पर लाने जा रहा हूँ।

Dez Blanchfield: धन्यवाद, और मुझे यहाँ लाने के लिए धन्यवाद। मैं कोशिश करने जा रहा हूं और इस दृश्य को सेट करूं कि हम किस तरह से बहुत जल्दी कहां पहुंच गए, और हम आज के विषयों से गुजरते हुए बहुत अधिक तकनीकी विस्तार में गोता लगाने जा रहे हैं। मैं बस यहाँ स्क्रीन पर नियंत्रण पाने जा रहा हूँ।

इतना बड़ा, बेहतर और तेज। जब मैं सोचता हूं कि हम कहां पर हैं, तो छवि जो मेरे लिए व्यक्तिगत रूप से ध्यान में आती है, यह बहुत ही छवि है जो मुझे अपने शीर्षक स्लाइड पर मिली है, जो ब्रह्मांड का विस्तार है। हमारे पास तकनीक का विकास और विकास अब दशकों से है, वास्तव में देर से अर्द्धशतक से जब मेनफ्रेम एक वास्तविक चीज बन गया। प्रौद्योगिकी ने कई मामलों में एक रैखिक वक्र की तुलना में खराब या अधिक से अधिक बढ़ना जारी रखा है, यह इस बात पर निर्भर करता है कि आपके द्वारा किए गए वक्र का वह भाग, जहाँ तक सॉफ़्टवेयर या हार्डवेयर जाता है।

पैमाने बड़े और बड़े हो गए हैं, और तेजी से और तेजी से, जहां तक ​​हम पहुंचाने की कोशिश कर रहे हैं, और विनिर्माण और अर्धचालक स्तर पर छोटे और छोटे हैं। और बीच में सॉफ्टवेयर और एप्लिकेशन और सिस्टम हैं जो उस सॉफ्टवेयर को रेखांकित करते हैं, और वे प्रकृति में छोटे और छोटे होते जाते हैं, और हमने कंटेनरीकृत एप्लिकेशन और माइक्रो सर्वर जैसी चीजों को देखा है, यह फिर से एक बात बन गई है। हमने अतीत में, दशकों पहले, लेकिन वहां छोटे और छोटे होने के परिणामस्वरूप, हम बड़े हो रहे हैं और बड़े पैमाने पर हो रहे हैं, जिसके आधार पर हम अब चीजें चला सकते हैं, जैसे कि एप्लिकेशन और विशेष डेटाबेस, और तर्क उन डेटाबेस।

मेरे पास यह दृष्टिकोण है जहां हमने बहुत क्षैतिज रूप से स्केल किया है, अनिवार्य रूप से एक्स अक्ष में; हमने Y अक्ष में लंबवत रूप से स्केल किया है। अब हम उस बिंदु पर हैं जहाँ हमें कहीं और जाने की आवश्यकता है, और मेरे दिमाग में एक ज़ेड एक्सिस के रूप में मानसिक रूप से परिकल्पित है, और वह यह है कि हमें तकनीक में गहराई तक जाना है और यह देखना है कि हम क्या कर सकते हैं चीजों को अलग से जो हमने अभी तक किया है, उस अतिरिक्त गति को प्राप्त करने के लिए। इसलिए मैं ब्रह्मांड के इस पूरे विस्तार की कल्पना करता हूं, जहां हमने एक विस्फोट किया है, और कुछ प्रौद्योगिकियां मौजूद हैं, और यह बेहतर रैखिक विकास और मांग है। हमें उस बड़े, बेहतर, तेज परिणाम को पाने के लिए अलग-अलग तरीके खोजने होंगे।

बस जल्दी से उस तरह के कवर करने के लिए जहां हम अभी हार्डवेयर के एक जोड़े में हैं। हमने देखा है कि डिस्क स्पेस के एक गीगाबाइट की गिरती लागत काफी बड़े बदलावों और प्रौद्योगिकी के एक जोड़े को लाती है, और बड़े, बेहतर और तेज पैमाने के मुद्दे पर पहुंचती है। ये दो अलग-अलग रेखांकन हैं जो लगभग एक दशक के एपिफेसर को कवर करते हैं, बस एक दशक में हार्ड डिस्क स्थान के एक गीगाबाइट की गिरती कीमत के प्रत्येक।

यह एक क्लासिक जे कर्व या हॉकी स्टिक है जैसा कि हम अक्सर उनका उल्लेख करते हैं, कुछ समय पहले आप डिस्क स्थान की गीगाबाइट खरीदने के लिए सचमुच हजारों डॉलर खर्च कर सकते थे, न कि दो दशक पहले, जबकि आज यह डॉलर बन गया है और अंत में मुझे यकीन है कि यह समाप्त हो जाएगा, जिसे हम दौड़ को शून्य कहते हैं, यह सेंट बन जाएगा। इससे उन चीजों के प्रकार में एक दिलचस्प बदलाव आया, जो व्यवसाय कर सकते थे। और मैं विशेष रूप से डेटा या बड़े डेटा के माध्यम से एक व्यवधान के रूप में संदर्भित करता हूं, और उसके द्वारा, मेरा मतलब है कि हमने प्रौद्योगिकियों को देखा, जैसे कि एक ऐसी चीज कैसे बनें जहां हम भंडारण में बहुत क्षैतिज रूप से पैमाने पर हो सकते हैं, और गणना के प्रकार उस संग्रहण पर लागू हो सकता है, और यह एक दिलचस्प तकनीक को कैसे खोलता है क्योंकि यह हमें सबसे बड़े, निरर्थक समानांतर भंडारण को सबसे तेज स्तर पर करने की अनुमति देता है, और Hadoop भागों को अपने आप में, मूल रूप से एक बार में कई बार पढ़े गए प्रारूप में डेटा को कॉपी करने में सक्षम होता है।, और बस बात को पास के लीनियर ग्रेड में बदल दिया।

और यह सभी कंपनियों की तरह यह बड़ा डेटा का उपयोग कर व्यवधान के लिए सच है। हमें उबर जैसी कंपनियां मिली हैं जो दुनिया की सबसे बड़ी टैक्सी कंपनी हैं। वे वास्तव में किसी भी टैक्सी के मालिक नहीं हैं, और यह यहां एक लंबी सूची है। Airbnb सबसे बड़ा आवास प्रदाता है, जिसके पास वास्तव में कोई अचल संपत्ति नहीं है। मेरे पसंदीदा में से एक फेसबुक है, इस सूची में उदाहरण के लिए, जहां वे वास्तव में सामग्री नहीं बनाते हैं, हम इसे उनके लिए बनाते हैं, लेकिन वे वास्तव में ग्रह के सबसे बड़े मीडिया मालिक हैं। हमारे पास सबसे तेजी से बढ़ते बैंकों की तरह दिलचस्प हैं, वास्तव में पैसा नहीं है। ये पीयर-टू-पीयर लेंडिंग प्लेटफॉर्म और बैंक हैं, और ऑस्ट्रेलिया में एक विशेष रूप से है जो यहां सोसाइटेन नामक प्रसिद्धि पा रहा है। और कुछ प्रमुख बैंक जिनके पास नकदी है, वे उस विशेष पीयर-टू-पीयर बैंक में निवेश कर रहे हैं। और हम नेटफ्लिक्स तक भी इस सूची से गुजरते हैं; वे वास्तव में किसी भी सिनेमाघर के मालिक नहीं हैं और फिर भी वे ग्रह पर सबसे बड़ा सिनेमा घर हैं।

इसलिए वे मेरे दिमाग में, डेटा स्तर पर स्मार्ट प्रौद्योगिकियों के अनुप्रयोग के माध्यम से, जहां वे थे, क्योंकि हार्ड ड्राइव स्पेस की गिगाबाइट की गिरती कीमत के कारण हम कम लागत पर बड़ा और व्यापक भंडारण कर सकते थे, और हम कर सकते थे कुछ बुद्धिमान गणना लागू करें और उस पर एक कंप्यूटिंग मॉडल वितरित करें। इन कंपनियों में एक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ बनाने और डिस्क स्थान की उस गिरती लागत के परिणामस्वरूप बाधित होने की क्षमता थी।

हमने स्मृति की लागत में एक समान बात देखी है। कुछ दशक पहले, अगर आपके पास छह मिलियन डॉलर थे, तो आप एक गीगाबाइट रैम खरीद सकते थे, और हमारे पास एक समान जे कर्व या हॉकी स्टिक थी, जो लागत में कमी या चार की गिरती कीमत के रूप में थी। राम। और यह कुछ दिलचस्प चीजों के बारे में लाया गया है, और मेरे दिमाग में, उस स्थान में सबसे बड़ी रुकावटों में से एक है मेमोरी की मात्रा जो उपकरणों में निर्मित की जा रही है, जैसे मोबाइल डिवाइस, जैसे फोन और टैबलेट और यहां तक ​​कि लैपटॉप भी। कंप्यूटर इन दिनों, मेमोरी की मात्रा जो एक औसत लैपटॉप में जाती है, यह कुछ मामलों में काफी हास्यास्पद है। कुछ मामलों में, मेरे वर्तमान लैपटॉप में कुछ सर्वरों की तुलना में अधिक मेमोरी है जो वे इतने लंबे समय से पहले उपयोग नहीं करते थे।

इसने अपने आप में महत्वपूर्ण परिवर्तन लाया है, इसी तरह से एक रैम मेरे दिमाग में है, इसने हमें तेजी से पैमाने और पैमाने पर लाने की अनुमति दी है। और अब हमारे पास एक ऐसी तकनीक का उद्भव हुआ है जिसे हम फ्लैश कहते हैं, और यह एक ऐसी तकनीक है जो मूल रूप से एक ऐसी चीज से उपजी है जो EEPROM के रूप में हार्डवेयर पर बैठी है, एक छोटी चिप जिसे उपलब्ध होने के लिए डिज़ाइन किया गया था, और लिखने के लिए, और फिर बस जब बिजली चली गई तो यह आपके पास जो कुछ भी लिखा था उसे लगातार भंडारण के रूप में रखेगा। यह धीमा था, यह क्लूनी था और उन दिनों में, मुझे लगता है कि यह 1980-1981 के बारे में था जो एक चीज बन गया था। 1984 तक, तोशिबा, जो मुझे लगता है कि प्रौद्योगिकी का आविष्कार किया था, ने इसे एक व्यावसायिक चीज बना दिया जिसका हम उपयोग कर सकते थे।

लेकिन लंबे समय से पहले, लोगों को पता चला कि वे वास्तव में उन घटकों का एक संयोजन ले सकते हैं जिनका उपयोग एक EEPROM की इस अवधारणा को बनाने के लिए किया गया था, केवल-पढ़ने के लिए स्मृति, एक बार इसे मिटा दिया गया था और इसे लिखा गया था, और वे वास्तव में इसे लिख सकते थे एक नियमित आधार पर, और इसे डिस्क स्थान की तरह थोड़ा अधिक उपयोग करें, और रैम की तरह थोड़ा अधिक। समय के साथ, यह विकसित हुआ। अब यह फ्लैश स्टोरेज तकनीक पारंपरिक डिस्क स्टोरेज के बीच एक मर्ज बन गई है, चाहे वह कताई डिस्क हो या कुछ मामलों में मेमोरी और हाइब्रिड डिस्क। और महत्वपूर्ण बात यह है कि आप इसे पढ़ और लिख सकते हैं, और फिर बिजली बंद कर सकते हैं, और यह आपके द्वारा लिखी गई चीजों को बनाए रखेगा। तो एक डिस्क स्थान, जाहिर है कि आप इसे लिखते हैं, आप बिजली बंद कर देते हैं, और कताई धुरी और भारी संशोधित, एक बेहतर विवरण के लिए, शून्य और उन लोगों को रखता है जिन्हें आपने इसे लिखा है।

रैंडम एक्सेस मेमोरी स्पेस में, आप रैम में मेमोरी के लिए कुछ लिखते हैं, आप कंप्यूटर को बंद कर देते हैं और सब कुछ मिटा दिया जाता है क्योंकि इसे चार्ज रखने के लिए और आपके द्वारा लिखी गई जानकारी को रखने के लिए कोई और अधिक इलेक्ट्रॉन नहीं होता है। इसके अलावा यह बीच में है और यह डिस्क की तुलना में बहुत तेज है, रैम की तुलना में धीमी है। लेकिन आप इसे लिख सकते हैं, और इससे पढ़ सकते हैं, और जब आप बिजली बंद कर देंगे, तो यह बनी रहेगी। इसने कुछ अद्भुत तकनीकों के बारे में लाया है और विशेष रूप से हमने मोबाइल डिवाइस और लैपटॉप विकसित किए हैं जो वास्तव में, वास्तव में तेज़ हैं, और बहुत सारी चीजें करने में सक्षम हैं, और अब यह भंडारण और गणना के आसपास के बुनियादी ढांचे में स्थानांतरित हो गया है, और यह महत्वपूर्ण है हम जिस पैमाने पर वितरित कर सकते हैं उसमें परिवर्तन। यह इस तरह का है जहाँ मुझे विश्वास है कि मेरे मन में Z अक्ष अभी के बारे में आ रहा है।

यह कई मायनों में लगभग सही समय पर है, क्योंकि हमने जो कुछ भी मांग के रूप में संदर्भित किया है, उसके माध्यम से अब एक व्यवधान देखा गया है, और यह है कि उपभोक्ताओं के पास बुनियादी सुविधाओं और प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में क्या हो रहा है, और तेजी से ड्राइव करने की क्षमता के बावजूद और अधिक तेजी से गणना, और बुनियादी ढांचे के स्तर पर प्रदर्शन, उपभोक्ताओं को इस विघटन के रूप में मांग की जा रही है, जिसे अब, सेलिब्रिटी अनुभव कहा जाता है। हर कोई चाहता है कि हर सिस्टम, हर ऐप, हर वेबसाइट यह जाने कि वे कौन हैं और उन्हें क्या पसंद है, और उन्हें व्यक्तिगत रूप से एक-एक अनुभव देने में सक्षम होना चाहिए। यह अब बस वेबसाइट पर जाने के लिए अच्छा नहीं है जहां मैं सिनेमा टिकट खरीदता हूं। मैं यह जानना चाहता हूं कि मैंने पहले क्या खरीदा है, मैंने इसे क्यों खरीदा है, और संभावित रूप से मेरे जैसे लोगों ने क्या खरीदा और चीजों की सिफारिश की।

वास्तव में, हम देख रहे हैं कि मैं जो संदर्भित करता हूं वह सामाजिक का एक साइड ऑर्डर है, और वह यह है कि मैं सेलिब्रिटी अनुभव चाहता हूं, लेकिन मैं उस विचार को भी सामाजिक बनाना चाहता हूं, मैं इसे अपने सभी दोस्तों के साथ साझा करना चाहता हूं और उन्हें बताता हूं कि मैं क्या हूं मैं कर रहा हूं, और मैं यह भी जानना चाहता हूं कि मेरे दोस्त क्या कर रहे हैं। और यह अतिरिक्त गणना और भंडारण और चीजों के तेजी से बदलाव के लिए एक विस्फोटक मांग का परिणाम है। हमने फिटबिट पीढ़ी को देखा है, जिसे मैं हमेशा ट्रैकिंग पर कहता हूं। मैं जो कुछ भी करता हूं वह ट्रैक किया जाता है, और लॉग इन किया जाता है, और कहीं पर कब्जा कर लिया जाता है। हमने वास्तविक समय में सब कुछ देखा है: बैंकिंग, बोली-प्रक्रिया, सिफारिश इंजन, वास्तविक समय की चीजों के साथ सामना करने में सक्षम होने के लिए जो मैं व्यक्तिगत रूप से उपभोक्ता के रूप में कर रहा हूं।

और फिर हम एक बहुत बड़ा प्रभाव देखते हैं, जैसे साइबर सुरक्षा के आसपास सुरक्षा जोखिम। यह हुआ करता था कि हमारे पास अलग-अलग हैकर्स थे, फिर हमारे पास आपराधिक गिरोह थे जो खुद को लागू करते थे, अब हमारे पास पूरे देश में इंटरनेट पर युद्ध करने जा रहे हैं, जो कि एक वास्तविक चीज है और वास्तव में होता है। उस पर ध्यान दें, बैठें और उस पर एक नज़र डालें, क्योंकि इसका वास्तविक प्रभाव पड़ता है, और हमारे कुछ पूर्व-शो भोज आपके कंप्यूटर, या कम से कम आपके नेटवर्क के प्रवेश के जोखिम पर चर्चा करने वाले थे।

हमने इकाई निष्कर्षण की इस अवधारणा को देखा है। एंटिटी निष्कर्षण तब होता है जब हमें बहुत बड़े डेटा सेटों के अंदर और विशेष रूप से धोखाधड़ी, और अवैध, और हैकर-प्रकार की गतिविधि के अंदर रुचि की चीजें मिल जाती हैं। लेकिन अधिक बार नहीं, हम देखेंगे कि इकाई निष्कर्षण अच्छी चीजों के लिए एक फोकस बिंदु बन रहा है, और चीजें जो हमारे लिए मूल्य हैं, उन चीजों की तलाश के विपरीत हैं जो हम पर हमला कर रहे हैं।

हमने एक विस्फोट भी देखा है, जिसे भू-स्थानिक डेटा कहा जाता है। यह वह डेटा है जो वास्तव में जानता है कि यह कहां से उत्पन्न हुआ है, या जहां अन्य डेटा की तरह यह कहां से है। आप कल्पना कर सकते हैं कि आप गली में खड़े हैं और आप निकटतम पार्किंग स्टेशन, या निकटतम रेस्तरां खोजना चाहते हैं, ऐसे अनुप्रयोग जो भू-स्थानिक गणना और डेटा को लागू कर सकते हैं, डेटा की गणना कर सकते हैं, यह जानते हैं कि यह अंतरिक्ष में कहाँ है, बहुत महत्वपूर्ण है क्योंकि आपको यह पता करने में सक्षम होना चाहिए कि अन्य ऑब्जेक्ट और इकाइयां कहां हैं, और जल्दी से ऐसा करें।

हमने स्थायी रूप से कनेक्टेड मोबाइल देखा है। यहां तक ​​कि जब हम रात को सो जाते हैं, तब भी हमारे मोबाइल दूर टिक जाते हैं, हमारे ईमेल को अपडेट करते हैं, हमारे कैलेंडर की जांच करते हैं, यह देखते हुए कि मौसम क्या है और यह पता लगाना कि क्या हम नाश्ते के लिए चाहते हैं, उपलब्ध होने जा रहा है। वहाँ बहुत शोर हो रहा है, और यह एक व्यापक प्रभाव पैदा करता है कि हमें पीछे के छोर पर क्या करना है, और हम इसे कितनी तेजी से करते हैं।

कुल मिलाकर, जो चीज़ों के इंटरनेट के रूप में संदर्भित किया जा रहा है, उसका व्यापक पैमाने और प्रभाव, या अधिक बार नहीं, मशीन-टू-मशीन कनेक्टिविटी, जहां डिवाइस उपकरणों से बात कर रहे हैं और जो इंजनों तक पहुंचने के लिए सभी तरह से जाता है। हवाई जहाज को स्वयं या हवाई जहाज प्रबंधन प्रणाली को बताने वाले हवाई जहाजों का पक्ष, कि इंजन नंबर चार पर एक असर अत्यधिक पहनने और गर्मी का अनुभव कर रहा है, और जब हम उतरते हैं, तो इसे बदल दिया जाना चाहिए, और फिर यह एक अन्य मशीन को संचार करता है, और इसलिए इसे जगह चाहिए आदेश, और जादुई रूप से एक इंजीनियर हवाई अड्डे पर उड़ान पर दिखाई देता है और ईंधन भरने के दौरान इसे बदलने के लिए तैयार किया जाता है।

और वह पैमाना जो इतना बड़ा और इतना बड़ा होता है कि हमें उसके साथ जिस तरह का सामना करना पड़ता है, उसके साथ उस तरह का सामना करना पड़ता है। क्योंकि एक नई दुनिया, और नई दुनिया में आपका स्वागत है, हर चीज की एक नई दुनिया जो हम जुड़े हुए हैं; एक बार यह उपग्रह और नेटवर्क डिवाइस था, अब यह मोबाइल डिवाइस और हमारे लैपटॉप और टैबलेट और फोन हैं, और यहां तक ​​कि मेरे ब्रांड नई ऑडी में भी एक संकेत है, और यह लगातार अपने स्वास्थ्य पर रिपोर्ट करता है, लेकिन खुद को अपडेट भी करता है, और जानता है कि यह कहां है, और कौन से नक्शे लागू हैं, और यहां तक ​​कि मुझे बताता है कि आगे सड़क पर ट्रैफ़िक होने पर एक अलग मार्ग पर जाना चाहिए।

अब हम जो कुछ भी निर्माण कर रहे हैं, वह सब कुछ जो हम अभी आप से बात कर रहे हैं, को न केवल मुझसे, बल्कि सिस्टम से सिस्टम तक, और उस से निपटने में सक्षम होने के लिए, अन्य चीजों से जुड़ने और कनेक्ट करने के लिए डिज़ाइन किया जा रहा है। बुनियादी ढांचे की परत पर, हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर पर, और विशेष रूप से डेटाबेस लेयर्स में बहुत अलग सोच लागू करने के लिए सिस्टम को इसे कम करने की आवश्यकता होती है, और कई मायनों में डेटाबेस इंजन बन गया है, और ऐप्स वास्तव में हैं बस थोड़ा सा बॉट्स जो चीजें करते हैं।

मैं यहाँ इस तरह के थोड़े विनोदी दृश्य के साथ जल्दी से रैप करने जा रहा हूँ जहाँ हम इन चीज़ों के साथ जा रहे हैं, और मैं एक बटन के पुश पर "IoT" के रूप में संदर्भित करता हूँ। अमेज़ॅन डैश बटन, और यह थोड़े अंगूठे के आकार का गैजेट है। वास्तव में कई मायनों में, यह मेरे यूएसबी अंगूठे ड्राइव के समान है। जब आप इस चीज़ को खरीदते हैं, तो यह अमेज़ॅन से $ 4.99 यूएस ऑनलाइन होता है, यह आपको भेज दिया जाता है, आप इसे अपने मोबाइल फोन से कॉन्फ़िगर करते हैं और आप इसे अपने किसी डिवाइस जैसे फ्रिज या वॉशिंग मशीन या किसी भी चीज़ से जोड़ देते हैं। आपके वॉशिंग मशीन उदाहरण में, यदि आप अंततः वाशिंग पाउडर से बाहर निकलते हैं, तो आप उस बटन को धक्का दे सकते हैं और यह घर डायल करेगा और स्वचालित रूप से आपके लिए अधिक ऑर्डर करेगा, और जादुई रूप से अमेज़ॅन में हमारे अच्छे दोस्तों के माध्यम से आपको भेज दिया जाएगा।

मेरे लिए, यह मुझे भयभीत करता है, क्योंकि यह कई चीजों का विस्फोट देखने वाला है जो नेटवर्क पर जुड़े हुए हैं और कनेक्टिविटी बनाने का प्रयास कर रहे हैं, और मांग उत्पन्न करते हैं। यदि आप कल्पना कर सकते हैं, इनमें से एक या दो चीजें शायद इतनी डरावनी नहीं हैं, लेकिन पिछली बार जब मैंने देखा था, तो इनमें से 110 से अधिक ब्रांडेड चीजें थीं, इसलिए ग्रह पर लगभग हर ब्रांड कोशिश कर रहा है और अपना खुद का थोड़ा सा धक्का दे रहा है- बटन IoT, कि आप घर जाते हैं और आप एक बटन दबाते हैं और यह कहते हैं, "मुझे एक पिज्जा ऑर्डर करें।" आप एक और बटन धक्का देते हैं और यह कल आपके बच्चों के लिए स्कूल के लिए पूर्व-निर्मित दोपहर के भोजन का आदेश देता है।

वह विशेष रूप से डेटाबेस स्तर पर, विशेष रूप से डेटाबेस स्तर पर, पीछे के अंत में परिवर्तन की इतनी बड़ी मांग को चला रहा है, मुझे लगता है कि हमने केवल प्रदर्शन परिवर्तन के प्रकार के हिमशैल के टिप को देखा है जिसे हमें देखने की आवश्यकता है । और उस के साथ, मैं इसे डॉक्टर रॉबिन ब्लोर को सौंपने जा रहा हूं और अपनी अंतर्दृष्टि को उस तरह से प्राप्त करूंगा जहां हम हैं, साथ ही साथ।

रेबेका जोजवियाक: ठीक है रॉबिन, मैंने तुम्हें गेंद दी है।

रॉबिन ब्लर: यह अच्छा नहीं है? ठीक है, यहाँ हम चलते हैं, यह मैं हूँ। इससे पहले कि मैं इस एक के आने से पहले मैंने डीज़ की प्रस्तुति देखी, इसलिए मैं उन चीजों को कहूँगा जो केवल डीज़ ने कही हुई कुछ चीजों को दोहराने के बजाय प्रशंसा की हैं। मुझे लगा कि मैं डेटाबेस के विकास के बारे में बात करूंगा कि वास्तव में वास्तुकला के साथ क्या हुआ है, और एक ऐतिहासिक परिप्रेक्ष्य से डेटाबेस के आगे और आगे।

मौलिक समस्या जो किसी भी डेटाबेस विक्रेता के पास होती है, वह एक लचीली वास्तुकला को बनाए रखती है, जो हार्डवेयर विकास के साथ जुड़ती है और गति बनाए रखती है। मैं इस बारे में बात करता हूं, लेकिन जब आप वास्तव में पीछे मुड़कर देखते हैं और जिस तरह से डेटाबेस का उपयोग किया जाता है, और जिस तरह से वे अभी बनाए गए हैं, वे वास्तव में काफी अलग हैं कि मैं वास्तुशिल्प डिजाइन स्तर को क्या कहूंगा। । यह सिर्फ समीक्षा करने लायक है कि ऐसा क्यों है, या कम से कम मुझे लगता है कि यह है। हार्डवेयर कारक, और डीज़ ने हमें मेमोरी और डिस्क के संदर्भ में निचली परतों का एक विशेष रूप से अच्छा ठहरनेवाला दिया है। अब हमें जो मिला है, और यह आने वाला भविष्य है, इंटेल अगले है, सीपी जो इस पर एक FPGA होने जा रहा है। लोग क्या करने जा रहे हैं, मुझे कोई सुराग नहीं मिला है। AMD CPU और GPU को मर्ज कर रहा है और इससे क्या फर्क पड़ने वाला है? ये परिवर्तन के प्रकार हैं जो वास्तव में डेटाबेस में अंतर करने जा रहे हैं, और मुझे संदेह है कि एयरोस्पाइक दूसरों के बीच है, क्योंकि एयरोस्पाइक प्रदर्शन से प्रेरित है, यह शायद पहले से ही उस पर एक नज़र डाल रहा है और काम कर रहा है जहां यह सोचता है कि यह वास्तव में जाने वाला है। जिस तरह से उत्पाद काम करता है।

हमें एक चिप पर एक सिस्टम मिला है जो अभी तक नहीं लिया गया है। SSD के बारे में हम जानते हैं, लेकिन बनाने की बात यह है कि वे वास्तव में गति में वृद्धि कर रहे हैं, मोटे तौर पर मूर के कानून की दर, हर छह साल में 10 का कारक। लेकिन इंटेल 3 डी क्रॉस पॉइंट जारी करने वाला है, जो एसएसडी की तुलना में सौ गुना अधिक तेजी से जाने में सक्षम होने का दावा करता है, वास्तव में, मिश्रण में बूंदों की तरह, फिर वह गति को बदलने जा रहा है जिसमें एयरोस्पाइक जैसे उत्पाद वास्तव में हो सकते हैं जाओ।

फिर हमें समानांतर हार्डवेयर आर्किटेक्चर मिला है, दूसरे शब्दों में जिस तरह से हमने हार्डवेयर का निर्माण किया है - मूल रूप से यह सिर्फ मेमोरी पर बैठा सीपीयू था, जो डिस्क पर बैठ गया था, लेकिन यह उस से अधिक जटिल हो गया है। एक चिप पर एक प्रणाली का विचार यह है कि आप वास्तव में समानांतर चिप से चिप चिप कर सकते हैं और सब कुछ असाधारण गति से चल सकते हैं, और हमें बिल्कुल पता नहीं है कि इनमें से कौन से उत्पाद वास्तव में हावी होने जा रहे हैं।

यह भविष्य पर एक नज़र है, लेकिन हार्डवेयर स्तर पर प्रदर्शन में तेजी आ रही है और लागत में गिरावट जारी है, जिस तरह की रेखाएं डीज़ का वर्णन कर रही थीं। आपके सीपीयू आवश्यक रूप से सस्ते नहीं हैं, वे बस एक तेज और इतने पर मिलते हैं।

व्यवसाय के दृष्टिकोण से, कुछ स्थितियों में, और ये बाजार की स्थिति हैं, पहला स्थान है जहां व्यापार मूल्य है। यदि आप विशेष रूप से - यदि आप पूरी तरह से आश्वस्त हैं कि किसी विशेष स्टॉक की कीमत में गिरावट आने वाली है, तो सबसे पहले व्यक्ति को सबसे अच्छा मूल्य प्राप्त करने के लिए बेचने का आदेश मिलता है। यह वास्तव में इतना आसान है। इसलिए, वहाँ एक प्रौद्योगिकी दौड़ है जो वास्तव में इन स्थितियों की कोशिश करने और जीतने के लिए बैंकों में स्वचालित व्यापार पर जाती है। क्या हुआ उसके बाद? बैंकों द्वारा अपनी बात पूरी करने के बाद क्या होता है? आप अचानक अन्य क्षेत्रों को गति के लिए उसी तरह की जरूरतों से संक्रमित होते देखना शुरू कर रहे हैं।

वास्तव में क्या हो रहा था, क्या मानव को समीकरण से हटाया जा रहा था, और यह इंटरनेट विज्ञापन के साथ बहुत जल्दी हुआ। लेकिन बात यह थी कि यह विशिष्ट लेन-देन नहीं है, विधियों का निष्पादन है, यह एक पूरी व्यवसाय प्रक्रिया है, यह तथ्य है कि एक वेबपेज को सिर्फ फेंक दिया गया है, और एक निर्णय लेने की आवश्यकता है जो एक काफी जटिल निर्णय हो सकता है, वास्तव में उस वेबपेज पर किस विज्ञापन को डाला जाए, यह इस बात से संबंधित है कि जो भी ब्राउज़र का उपयोगकर्ता है, वह वही है जो उस और बाद में और उसके लिए सबसे उपयुक्त विज्ञापन होगा। यह एक बहुत ही जटिल बात हो गई है, और मैं इसे फिर से उल्लेख करूंगा।

लेकिन मुद्दा यह है कि व्यापार प्रक्रिया का प्रदर्शन और मापनीयता, एक क्वेरी क्षमता के प्रदर्शन और मापनीयता के समान समस्या नहीं है, और यह कुछ ऐसा है जिसे मैं अच्छी तरह से जानता हूं, हाल ही के ब्रीफिंग रूम के कारण हमने एयरोस्पाइक के साथ किया था कि वे 'के बारे में भी पता है एक और बात, जब आप वास्तव में इन गति पर काम कर रहे होते हैं, तो संपत्ति की संपत्ति एक लेनदेन, किसी भी घटना प्रसंस्करण के लिए मायने रखती है। वे वास्तव में, वास्तव में मायने रखते हैं। तो कुछ डेटाबेस क्या कर रहे हैं की एक बहुत कुछ है, जो संपत्ति से एक या दो पत्र खो रहा है, संदर्भ में काफी अच्छी तरह से काम कर सकते हैं - यह उस संदर्भ में अच्छी तरह से काम करेगा जिसके बारे में हम बात कर रहे हैं। यह वास्तव में स्वीकार्य नहीं है, ईमानदार होना।

प्रौद्योगिकी के नजरिए से, आप वास्तव में देख रहे हैं - मुझे पता है कि दो प्रकार के उत्तोलन हैं, इस प्रकार के आर्किटेक्चर बनाने के लिए जो वास्तव में आवश्यक गति देने के लिए आवश्यक हैं, जैसे कि एयरोस्पेस, एक लाख लेनदेन कर सकते हैं प्रति सेकंड। आपको सॉफ़्टवेयर विकास के मामले में वास्तव में बहुत सटीक होना चाहिए। आप अभी हैक नहीं कर सकते। आपको कोड पाथ लंबाई के बारे में चिंतित होना चाहिए। आपको मेमोरी में उत्कृष्ट उपयोग करने की आवश्यकता है, और आप वास्तव में पूरे लेनदेन का अनुकूलन कर रहे हैं। आपको बुद्धिमान समानता की आवश्यकता है और आपको असफल-सुरक्षित समानता की भी आवश्यकता है। आपको स्केल आउट करने के बजाय, स्केल करने की आवश्यकता है, क्योंकि जैसे ही आप किसी भी चीज़ में नेटवर्क को शामिल करते हैं, यह सबसे अधिक संभावना सूचक बन जाता है जिसे आप विलंबता से हिट करने जा रहे हैं, और यह लेन-देन को भी धीमा करना शुरू करने वाला है।

इससे पहले कि आप वास्तव में बड़े पैमाने पर किसी नेटवर्क के बारे में जान सकें, जितना संभव हो सके, और आपको वास्तव में जल्दी से जल्दी स्केल नहीं करना है, आपको वास्तव में कई प्रक्रियाएं नहीं करनी हैं। आप ऐसा नेटवर्क चाहते हैं जो किसी और के द्वारा उपयोग नहीं किया जा रहा हो। और आप एक अविश्वसनीय रूप से तेज़ नेटवर्क रखना चाहते हैं।

त्वरित एसएसडी भंडारण कुछ है - वास्तव में मुझे लगता है कि इसमें से अधिकांश एयरोस्पेस पर लागू होता है। दिलचस्प चीजों में से एक है, यह एक NoSQL डेटाबेस है। यह माना जाता था - मुझे नहीं पता, कई साल पहले - यह माना जाता था कि संबंधपरक डेटाबेस एकमात्र डेटाबेस था और यह सब कुछ पर हावी था, और यह केवल यह अजीब सा आला स्थिति थी जहां आपको ज़रूरत नहीं थी संबंध बनाने के लिए। यह अब अपने सिर पर बदल गया है। यह तेज़ डेटाबेस है जो उन SQL डेटाबेस पर है, और उसके लिए एक कारण है, इसका प्रमुख कारण यह है कि वे डेटा से जुड़ने से बचते हैं, वे डेटा को ऑब्जेक्ट फैशन में बहुत अधिक स्टोर करते हैं। जब आप किसी ऑब्जेक्ट के साथ समाप्त हो जाते हैं तो आप इसे स्टोर करते हैं और फिर आप पूरी ऑब्जेक्ट को वापस खींचते हैं, यह वास्तव में उन्हें संसाधित करने के लिए चीजों को एक साथ नहीं जोड़ रहा है। यह किस गति के बारे में है। इस प्रकार की तकनीकें जो डेटाबेस के संदर्भ में गति उत्पन्न करती हैं।

यह आँसू का निशान है, यह है, डेटाबेस का क्या हुआ। रिलेशनल डेटाबेस की कहानी या कहानी एक डेटाबेस का अंत थी जो वास्तव में सच नहीं था। जब वे प्रभुत्व में आने लगे, तब भी यह आवश्यक था। ऑब्जेक्ट डेटाबेस ने उन दिनों में पिछले लेनदेन किए थे, क्योंकि रिलेशनल डेटाबेस वास्तव में उन्हें नहीं कर सकते थे, और फिर यह पता चला कि रिलेशनल डेटाबेस पंक्ति स्टोर्स का उपयोग कर रहे हैं, वे या तो तेजी से क्वेरी नहीं कर सकते हैं, आपको कॉलम स्टोर की आवश्यकता है। और फिर हमें पता चला कि यदि आप वास्तव में डेटा पर ग्राफ़िकल क्वेरी करना चाहते हैं, तो न तो कॉलम स्टोर और न ही रिलेशनल डेटाबेस कोई अच्छा होगा, और आपको वास्तव में आपके लिए विशेष रूप से ग्राफ़-जागरूक डेटाबेस बनाने की आवश्यकता है। फिर आरडीएफ डेटाबेस आया, और जैसे ही आप वास्तव में शब्दार्थ के अर्थ पर विचार करने लगे और हमें NoSQL डेटाबेस मिला, बहुत विशेष रूप से गति के लिए। उन्हें कॉल करने के लिए NoSQL लगभग वैसा ही है जैसे आप इन सभी डेटाबेस की ब्रांडिंग कर रहे हैं जैसे कि वे एक ही थे, वास्तव में वे वास्तव में अलग हैं जो नीचे झूठ है। केवल यही कारण है कि वे NoSQL नाम को सहन करते हैं, क्योंकि वे SQL के बारे में लानत नहीं देते क्योंकि यह बहुत महंगा है। लेन-देन विलंबता जो उन्हें चाहिए।

IoT - जो मैंने सोचा था कि मैं उसी बिंदु पर समाप्त करूंगा जो Dez ने इसे समाप्त किया है - यह गति और विलंबता आवश्यकताओं के संदर्भ में इस स्थिति से अधिक नहीं है, यह तब तक खत्म नहीं होता है जब तक कि मोटी महिला शुरू नहीं होती है इस डेटा को बाधित करें, और यह वास्तव में अभी तक शुरू नहीं हुआ है। उस डेटा का एक बहुत कुछ है कि मैं संकेत करने की तरह किया गया है कि विलंबता है, तो मुझे लगता है कि मुझे लगता है कि मैं कहने के लिए मिल गया है चाहता हूँ। आइए इसे एयरोस्पाइक और ब्रायन बुल्कोव्स्की को सौंप दें।

ब्रायन बुलकोवस्की: हाय, ब्लर ग्रुप में शामिल होने के लिए बहुत बहुत धन्यवाद और आज इस प्रस्तुति के लिए। डीज़ और रॉबिन किस बारे में बात कर रहे थे, इस बारे में सोचकर, मैं आपको बताना चाहता हूँ कि ट्रेल एयरोस्पाइक ने नई डेटाबेस तकनीक और NoSQL डेटाबेस प्रौद्योगिकी कई उद्योगों को प्रदान करने में लिया है। यह एक महान मार्ग रहा है। हमने 2008 में एरोस्पेस शुरू किया था, जिसमें डीज़ और रॉबिन ने बहुत सारे रुझानों का उल्लेख किया था। विशेष रूप से इन-मेमोरी डेटाबेस फ्लैश का लाभ लेने में सक्षम होने के साथ-साथ स्केल-आउट क्लाउड सिस्टम, और वैयक्तिकरण, व्यवहार विश्लेषण और जिस तरह के सेलिब्रिटी वीआईपी अनुभवों पर चर्चा की गई थी, उस तरह के पैमाने की आवश्यकता होती है।

जब हमने एक डेटाबेस की समस्या का सामना किया, जो एक फ्रंट-एंड ऑपरेशनल डेटाबेस था, जो उन अनुप्रयोगों को अंडरपिनिंग प्रदान करने में सक्षम था जो इनको हल करने के लिए लिखे जा सकते थे, हमने इस समस्या से शुरुआत की कि हम अनिवार्य रूप से वितरित हैश टेबल, मेमोरी कैसे बना सकते हैं -दिखा दी गई हैश तालिका जो आश्चर्यजनक रूप से तेज़ थी और प्रति सेकंड लाखों लेनदेन जैसी चीजों में सक्षम थी, लेकिन उचित मूल्य पर। जब हमने अपना प्रोटोटाइप पूरा किया, तब हमें महसूस हुआ कि हमें यह पता लगाना होगा कि इस तरह की गति की आवश्यकता किसको पड़ सकती है। एक सिलिकॉन वैली कंपनी होने के नाते, हमने जल्दी से पाया कि यह वास्तव में विज्ञापन उद्योग था जो इस तरह की जानकारी का उपभोग करने में सक्षम था और इसमें दिलचस्पी थी, और इसलिए मैं वास्तविक समय की बोली और इस बारे में एक दूसरी बात करना चाहूंगा। बाजार का काम करता है।

रॉबिन ने उल्लेख किया कि वित्तीय व्यापार कैसे काम करता है, जो कि पहला लेनदेन है अक्सर जीतने वाला लेनदेन होता है, और अनिवार्य रूप से विलंबता के बाजार का समय होता है और विलंबता का मूल्य होता है। विज्ञापन उद्योग थोड़ा अलग है, एक दिलचस्प तरीके से, क्योंकि विज्ञापन में लक्ष्य एक विशेष है - जिसे एक छाप कहा जाता है, एक विज्ञापन देने की क्षमता - एक नीलामी है और यह नीलामी दस मिलीसेकंड से पचास मिलीसेकंड के बीच चलती है। खेल का नाम है, और इंटरनेट पर रखे जाने वाले हर एक विज्ञापन पर वास्तविक समय में बोली लगाने वाली सैकड़ों कंपनियां हैं, सबसे अधिक डेटा प्राप्त करना है और उस दस से पचास मिलीसेकंड से अधिक के भीतर सहन करने के लिए सबसे अच्छा एल्गोरिदम लाना है। डेटा की सबसे बड़ी राशि।

यह परिवर्तन और बदलाव विज्ञापन उद्योग में हो रहा था, उन सभी छोटे मिलों में से प्रत्येक में डेटा की सबसे बड़ी मात्रा में सर्वोत्तम एल्गोरिदम के साथ समयबद्ध जटिलता है, और यह करने के लिए कि आप एक साथ बहुत सारे छोटे टुकड़े ला रहे हैं। डेटा। हाल के आईपी पते की जानकारी, एक विशेष उपकरण श्रेणी के बारे में हाल की जानकारी, वेबसाइट के व्यवहार के बारे में हालिया जानकारी, हाल के खोज शब्द, सभी एक विशेष कंपनी के एल्गोरिदम में एक मूल्य और बोली निर्धारित करने के लिए जाएंगे।

इसका हिस्सा बनने के लिए यह एक आकर्षक बाजार रहा है। हमने पहली बार 2010 में एयरोस्पेस पर पहली तैनाती की थी, जिसमें से कुछ कंपनियों ने रियल-टाइम बिडिंग इकोनॉमी में गंभीरता से काम किया था, और फिर हासिल किया है, जो मूल रूप से व्यवहार डेटा के फ्रंट-एंड स्टोर, जिसमें अधिकांश कंपनियां हैं। अंतरिक्ष। तब से हमने जो पाया है, और एक विशेष वास्तुकला है जिसे मैं इस प्रस्तुति के माध्यम से विस्तार से बताऊंगा, यह सब 2010, 2011, 2013 में हो रहा था और अब भी जारी है। विज्ञापन एक बहुत गतिशील बाजार है।

लेकिन उस तरह का वीआईपी अनुभव, आप सही विज्ञापन देने के बारे में सोच सकते हैं, बच्चों के उत्पादों के लिए एक विज्ञापन नहीं रखने के लिए, क्योंकि मेरे पास कोई बच्चा नहीं है, इसलिए मैं एक प्रभावी विज्ञापन नहीं करूंगा उस पर रखा है, लेकिन अगर यह तेजी से कारों के बारे में है कि ब्रायन के लिए विज्ञापन की तरह है। यह वास्तव में सौदों में वीआईपी अनुभव का एक प्रकार है, चाहे छूट में हो या नहीं, अगर आप खुदरा साइट पर हैं, यहां तक ​​कि धोखाधड़ी का पता लगाने में भी। क्या यह किसी व्यक्ति विशेष या सामान्य क्रेडिट कार्ड का सामान्य पैटर्न है? भविष्यवादिता की व्यवहारिक भविष्यवाणी की, रीयल-टाइम एनालिटिक्स की तकनीक के सभी रूप अब विज्ञापन उद्योग से अलग हो रहे हैं, जो कि कुछ वर्षों से मज़े और लाभ के लिए कर रहा है, और वास्तव में खुदरा क्षेत्र में आ रहा है और बैंकिंग, और धोखाधड़ी का पता लगाने, आदि, एक विशेष वास्तुकला के माध्यम से। इसलिए एयरोस्पाइक को उन मामलों में से एक का हिस्सा बनने का सौभाग्य मिला है।

आर्किटेक्चर जिसे हम काम करते हुए देखते हैं, और ऐसा करने के लिए व्यावहारिक है, वह वह है जहां एक एप्लिकेशन सर्वर से प्रश्नों का एक सेट बनाने के बजाय, अपने कम्प्यूटेशन को ऐप सर्वर पर अधिक स्थानांतरित कर रहा है, और फिर अनिवार्य रूप से एक भंडारण के रूप में डेटाबेस का उपयोग कर रहा है। रॉबिन जिस तरह की वस्तुओं की बात कर रहा था, उसके लिए इंजन। इस मामले में, ये आर्किटेक्चर, सबसे पहले आपके वास्तविक विश्लेषिकी के साथ इसे भ्रमित नहीं करते हैं। आप इस स्लाइड के दाईं ओर देखते हैं कि अंतर्दृष्टि बनाने के लिए यहाँ अभी भी एक विश्लेषिकी है। ये ऐसी नौकरियां हैं जो अक्सर पेटाबाइट्स, दसियों पेटाबाइट्स डेटा पर काम कर रही हैं, यहां तक ​​कि हमारे कुछ बड़े ग्राहकों के मामलों में, विभिन्न प्रकार की प्रौद्योगिकियों का उपयोग करके भी छूट जाती हैं। आपको एक बड़ी डेटा टीम, एक एनालिटिक्स टीम, एक क्वांटिटेटिव टीम की ज़रूरत होती है, जो यह कहती हो कि क्या कहना है, जियोस्पेशियल कोऑर्डिनेट मैटर, क्या मॉडल उन रिश्तों को खोजने और वीआईपी अनुभव बनाने के मामले में काम करते हैं। यह अपने आप में एक पूरी समस्या है और एक नहीं है जो एयरोस्पेस ने सीधे भाग लिया है, और जब आप उस तरह की प्रणाली से काम कर रहे हैं, तो बहुत बढ़िया तकनीक है।

जिस उद्योग के साथ हम काम कर रहे हैं, उसके बारे में उत्साहित होने के बाद, आपके पास एक बार इनसाइट्स हैं, आप किस तरह से मशीन-टू-मशीन या फास्ट मशीन-टू-इंसानी लेन-देन में संलग्न हैं, जहां आप उन जानकारियों को लेते हैं और बनाते हैं उन्हें हर व्यक्ति के लिए वास्तविक, पल-पल पर? हमने जो आर्किटेक्चर देखा है, वह वह है जहां एक एप्लिकेशन सर्वर है जो लिखा है और यह सभी गणित कर रहा है और आपके द्वारा बनाए गए मॉडलों को देख रहा है, और हाल के व्यवहार को देख रहा है और अनिवार्य रूप से एक प्रमुख प्रतिमान या कर रहा है कम से कम बहुत क्वेरी-लाइट तरह की प्रणाली।

जब आप उन डेटा प्रकारों के बारे में बात कर रहे हैं, जिनके बारे में हम बात कर रहे हैं, तो जिस तरह के प्रवाह के बारे में हम बात कर रहे हैं, प्रति सेकंड लाखों लिखते हैं, प्रति सेकंड लाखों पढ़ते हैं, लाखों और सैकड़ों और प्रति निर्णय हजारों। दूसरा, जटिल सूचकांक, बहुआयामी सूचकांक का निर्माण, बस बहुत अच्छी तरह से काम नहीं करता है, यह स्केलेबल नहीं है। पैमाने के इस रूप को प्राप्त करने का तरीका बहुत अधिक समानता को संलग्न करना है। हम इस बारे में थोड़ी बात करेंगे कि हम बाद में कैसे करते हैं। लेकिन इसका एक हिस्सा आपकी भाषा में लिखा गया एक स्टेटलेस ऐप सर्वर है।

जो हम अक्सर देखते हैं, वह एक विशेष परियोजना है जो वहां काम करने वाले लोगों के आधार पर एक नया एप्लिकेशन फ्रेमवर्क मानती है, जिस तकनीक का वे उपयोग कर रहे हैं, और जिस समस्या से वे संपर्क कर रहे हैं। हमने लोगों को पायथन का उपयोग करते हुए देखा है, बहुत से लोग जावा का उपयोग करते हैं, हम अभी भी सी प्रोग्रामर देखते हैं, क्योंकि इसमें से बहुत कुछ अभी भी उच्च प्रदर्शन है, शायद पुरानी मैटलैब लाइब्रेरी जैसी चीजों का उपयोग भी करते हैं। और उन्हें एक प्रभावी निर्णय लेने के लिए प्रति सेकंड हजारों डेटा बिंदुओं पर हजारों को छूने की आवश्यकता है।

एक सवाल जो मैंने कभी-कभी पूछा है, "ठीक है, ब्रायन, यदि आप प्रति सेकंड लाखों लेनदेन करने में सक्षम हैं, तो किसे इसकी आवश्यकता है?" यदि आप उदाहरण के लिए, उत्तर अमेरिकी भुगतान प्रसंस्करण और एयरोस्पाइक के साथ शामिल हैं उस प्रणाली के भीतर धोखाधड़ी का पता लगाने वाले समाधान, और अनुप्रयोग लेखकों का समर्थन करते हैं जो धोखाधड़ी का पता लगाने में कुछ बहुत ही नवीन चीजें कर रहे हैं, यहां तक ​​कि भुगतान प्रोसेसर के प्रति सेकंड के माध्यम से बहने वाले प्रति सेकंड केवल कुछ हजार भुगतान लेनदेन हैं। और फिर भी, जब पहली कंपनी हमारे पास आई और कहा कि वे NoSQL का उपयोग कर रहे थे, और यह देखना चाहते थे कि हमारा समाधान उनके आवेदन को कम करके कैसा लगेगा, तो उन्होंने कहा कि वे 750 मिली सेकेंड की विंडो में 5, 000 डेटा को छूना चाहते थे। खैर अब अचानक आपके पास कुछ सौ व्यापारिक लेनदेन और प्रत्येक संगणना पर विचार करने के लिए कुछ हज़ार टुकड़े हैं, और अब आपको प्रति सेकंड लाखों लेनदेन की आवश्यकता है।

का मामला - एक दूसरे के लिए विज्ञापन को अलग रखना, धोखाधड़ी का मामला आकर्षक है क्योंकि जहाँ पैसा है, वहाँ धोखाधड़ी है, और धोखाधड़ी की वास्तविक समय की रोकथाम, जैसा कि धोखाधड़ी के बाद विश्लेषणात्मक रूप से छाँटने की कोशिश करने का विरोध किया गया है, वास्तव में एक है जितना संभव हो उतना ऑनलाइन डेटा लाने की बात है, और आप इसे उस वीआईपी अनुभव के प्रतिबिंब के रूप में सोच सकते हैं। क्या यह व्यक्ति इस तरह से व्यवहार कर रहा है कि वे आमतौर पर व्यवहार नहीं करते हैं? और इस प्रकार, यह एक धोखाधड़ी प्रणाली होने की संभावना है, और वास्तव में यह व्यक्ति नहीं है, ऊपर जाता है। क्या यह व्यक्ति आमतौर पर स्क्रीन रिज़ॉल्यूशन के एक निश्चित सेट के साथ एक विशेष उपकरण या उपकरणों के सेट के माध्यम से पहुंचता है? क्या वे आमतौर पर एक विशेष व्यवहार खरीदारी पैटर्न का प्रदर्शन करते हैं? शायद हम लेन-देन के दौरान ही कली को धोखे से काट सकते हैं। यह आपको बहुत याद दिलाना चाहिए कि विज्ञापन प्रणाली में लेन-देन के भीतर क्या होता है।

हमारे द्वारा हल किए जाने वाले सिस्टम वे हैं जहां प्रत्येक व्यक्ति भुगतान प्रोसेसर में एक बड़ी डेटा टीम होती है, उनके पास बहुत सारे ऐतिहासिक डेटा होते हैं, वे नए मॉडल बना रहे होते हैं, वे एयरोस्पेस के सभी मॉडलों में हमारे साथ साझा नहीं करते हैं, क्योंकि वे सच में एक गुप्त सॉस है। यदि आप गार्टनर के ग्राहक हैं और आपने गार्टनर को एल्गोरिथम अर्थव्यवस्था के बारे में बात करते हुए सुना है, तो यह एक एल्गोरिथ्म है और एक कंपनी है जो धोखाधड़ी से बचने और सफल लेनदेन की संख्या को बढ़ाने के लिए सिर से सिर लड़ रही है, क्योंकि आप भी डॉन ' t लेन-देन को ब्लॉक करना चाहते हैं। इस तरह की परियोजनाएँ जो हम एयरोस्पेस में बड़े स्तर पर देखते हैं।

एक अन्य मामला जो हम वित्तीय सेवा कंपनियों के साथ काम कर रहे हैं, उसे इंट्राडे सिस्टम ऑफ रिकॉर्ड कहा जाता है। इस मामले में, जो कुछ भी हो रहा है, एक खुदरा व्यापार प्रणाली में, यहां तक ​​कि समृद्ध अनुभव, वह है जहां मैं अपनी विशेष स्थिति को देखने में सक्षम होना चाहता हूं और मैं बहुत सटीक रूप से ऐसा करना चाहता हूं। मैं अपने DB2 सिस्टम के सामने कोई पकड़ नहीं रखना चाहता। इसके बजाय, मैं सटीक डेटा और मोबाइल के बीच देखना चाहता हूं, लेकिन एक जोखिम पुनर्गणना, जोखिम पुनर्गणना जैसी चीजें अब मिनट-दर-मिनट के आधार पर की जानी चाहिए, आप हर किसी के जोखिम को कम करने में सक्षम होना चाहते हैं वैश्विक जोखिम, कुछ ही मिनटों में पूरी कंपनी में प्रणालीगत जोखिम।

और फिर, यह वही समस्या है। हर एक खाता जो एक विशेष है, इसे एक विशेष वस्तु के लिए एक महत्वपूर्ण मूल्य के रूप में सोचें, फिर यह समानांतर में किया जा सकता है, और सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि यह प्रतिमान आपको अपने कोड और अपने एल्गोरिदम को उच्च-स्तरीय भाषा में लिखने की अनुमति देता है, जो डिबग करना आसान है और बाजार में तेजी से समय। इस एल्गोरिथ्म अर्थव्यवस्था में, मुझे अब अपना एल्गोरिदम ऑनलाइन प्राप्त करने में सक्षम होना चाहिए। यह मॉडलिंग और व्यावसायिक संबंधों के लिए एक बहुत ही अलग समस्या है, जो कि रिलेशनल सिस्टम बहुत अच्छे हैं। जब आपके पास भागों की एक तालिका होती है, और वे भाग आदेशों से जुड़े होते हैं, और वे आदेश लोगों के साथ जुड़े होते हैं, तो आपको एक व्यवसाय प्रक्रिया मिली है जिसे कड़ाई से मॉडलिंग की जा सकती है और संभवतः आपके व्यवसाय के जीवनकाल के लिए नहीं बदलेगी। हालांकि, नए धोखाधड़ी पैटर्न को खोजने के लिए एक नया एल्गोरिथ्म सटीक और तेज़ी से लिखा जाना है, और ऑनलाइन प्राप्त किया है, बहुत कम से कम दिनों के भीतर व्यापार के फैसले करना, अगर तेज नहीं है। इस तरह की रिकॉर्ड प्रणाली के लिए एक NoSQL समाधान वास्तव में इन लोगों के लिए एक अद्भुत प्रणाली है, क्योंकि यह उन्हें डेटा को बहुत तेज़ी से निगलना, साथ ही नए एल्गोरिदम का निर्माण करने की अनुमति देता है, इसलिए मोबाइल को संबोधित करने में न केवल एक नया ग्राहक अनुभव, बल्कि वास्तव में नए अनुप्रयोगों की एक विस्तृत विविधता का निर्माण।

एयरोस्पाइक में हम दीर्घकालिक रूप से देखते हैं कि तथ्य यह है कि प्रत्येक डेटाबेस प्रकार, डिस्क पर डेटा के प्रत्येक भौतिक लेआउट के अपने घटक हैं, और एयरोस्पाइक पर हम वास्तव में इस प्रमुख मूल्य या भूमिका-उन्मुख प्रणाली पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जैसा कि रॉबिन ने कहा।, उच्च लेन-देन की संगति के साथ, और वास्तव में लोगों को स्तंभ भंडार और उच्च-मात्रा वाले डेटा झीलों और साथ ही कट्टर लेन-देन प्रणालियों की अनुमति देते हैं जो उन पर रिपोर्टिंग बाधाओं के साथ-साथ हुए हैं। हम उन सभी को विभिन्न क्वेरी इंजनों में फ़ीड करने की आवश्यकता देखते हैं। हम JSON- आधारित क्वेरी इंजनों में से कुछ देखते हैं। हम लोचदार खोज जैसी चीजों को देखते हैं, हम स्पार्क को देखते हैं, सभी को कॉलम स्टोर, साथ ही पंक्ति भंडार जैसी चीजों की अलग-अलग समय पर विभिन्न किस्मों की आवश्यकता होती है, जो कि एयरोस्पेस एक्सेल है।

हम वास्तव में देखते हैं कि ये विभिन्न प्रकार और उद्योग एक ऐसे बिंदु पर पहुंच रहे हैं, जहां इनमें से प्रत्येक की सबसे अच्छी नस्ल को चुनना जरूरी है। दुर्भाग्य से, दीर्घकालिक एनालिटिक्स और बैचेड जॉब्स वर्स एनालिटिक्स, और ऑपरेशनल बाधाओं की वास्तविकता के कारण, हम शायद एक एकल होने के बिंदु पर नहीं पहुंचेंगे, एक आकार सभी फिट बैठता है, लेकिन हम सक्षम होने के बिंदु पर पहुंचेंगे कोर डेटा लेआउट में से कुछ के बीच स्पष्ट रूप से चयन करने के लिए।

फ्लैश के नवाचार के बारे में एक मिनट के लिए बात करते हैं। मुझे अभी भी सवाल मिलता है, हालांकि जैसा कि पहले टिप्पणी की गई थी, फ्लैश अब लंबे समय से हमारे साथ है। जब हमने 2009 में एयरोस्पाइक शुरू किया था, तो मुझे विश्वास था कि 2009, शायद, हाँ, 2009 था जब इंटेल X25 के साथ बाहर आया था, जो वास्तव में पहला मास-मार्केट एसएटीए मैनड फ्लैश ड्राइव था, और इससे पहले कई फ्लैश सिस्टम थे।, लेकिन वास्तव में यह वही था जो बहुत सारी प्रौद्योगिकी की चेतना में टूट गया। फ्यूजन-आईओ वास्तव में उसके बाद व्यापक उद्यम बाजार में फ्लैश लाया।

अब जो हो रहा है वह NVMe नामक प्रणाली का आगमन है। एनवीएमई एसएटीए या एसएएस या यहां तक ​​कि एससीएसआई के समान मानक है जो विभिन्न कार्ड विक्रेताओं को उच्च स्तर की दक्षता में ऑपरेटिंग सिस्टम के भीतर ड्राइवरों के साथ हस्तक्षेप करने की अनुमति देता है। इसलिए यह प्रदर्शन का एक बड़ा स्तर बना रहा है, सबसे पहले क्योंकि NVMe अपने अंतर्निहित परिवहन के रूप में PCIE पर आधारित है, जो SATA, SAS या किसी अन्य चीज़ की तुलना में बहुत तेज़ है, लेकिन यह सर्वश्रेष्ठ-नस्ल वाले ड्राइवरों को भी अनुमति देता है।

उदाहरण के लिए लिनक्स के भीतर यह लड़का जेन्स है, और जेन्स NVMe ड्राइवर गाइड, जेन्स एक्सपो है, और वह किसी भी व्यक्तिगत tn Intel या फ्यूजन-io की तुलना में बेहतर काम कर रहा है जो कि उनके व्यक्तिगत ड्राइवर के साथ हो सकता है, उनके सभी संसाधनों के साथ। जब आपके पास ऑपरेटिंग सिस्टम की शक्ति होती है, तो हम सबसे अच्छे ड्राइवर का निर्माण करने में सक्षम होते हैं, हम प्रदर्शन के कुछ आश्चर्यजनक स्तर देख रहे हैं। यह सब इस विचार का समर्थन करता है कि वास्तव में फ्लैश रैम की कम विलंबता प्रदान कर सकता है।

अब, एयरोस्पेस अपने क्लस्टर मॉडल के कारण अभी भी एक महान रैम डेटाबेस है, हालांकि, हम पाते हैं कि एक बार जब आप एक नेटवर्क हॉप कर रहे हैं, जिसे आपको स्केलेबल स्टोरेज की आवश्यकता है, तो आप पहले से ही कम से कम पांच से 50 माइक्रोसेकंड खर्च कर रहे हैं, नंद के अतिरिक्त 70 माइक्रोसेकंड आमतौर पर एक बाधा नहीं है, और आप फ़्लैश का उपयोग कर सकते हैं, यह देखते हुए कि नंद फ्लैश, यह देखते हुए कि नेटवर्क पहले से ही इसमें शामिल है। बहुत से लोग इस बारे में आश्चर्य करते हैं कि - यह सब बहुत अच्छा लगता है यदि आप अपना हार्डवेयर खरीद रहे हैं, तो सार्वजनिक बादल कैसे कर रहे हैं? मुझे लगता है कि आप अभी मिलेंगे, कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप किस सार्वजनिक क्लाउड का उपयोग कर रहे हैं, उन सार्वजनिक बादलों में बहुत मजबूत फ्लैश प्रसाद हैं। यह क्लाउड प्रोवाइडर से क्लाउड प्रोवाइडर के लिए थोड़ा अलग होता है। अमेज़ॅन के पास अपने I2 उदाहरण हैं जो मुझे लगता है कि एक साल, दो साल के लिए बाहर हो गए हैं, जो वास्तव में बहुत उच्च गुणवत्ता वाले फ्लैश डेविस हैं, और उनमें से शीर्ष पर एरोस्पेस का तैनाती पैटर्न है।

मैं Google Compute, Google Compute Engine, Google Cloud को विशेष रूप से कॉल करना चाहता हूं, क्योंकि हमारे अनुभव में उनके पास अब तक के उच्चतम प्रदर्शन उपकरणों में से कुछ हैं और परिनियोजन पैटर्न के संदर्भ में कुछ सबसे अधिक लचीलेपन हैं। लेकिन साथ ही आपको Pivotal जैसे नए परिनियोजन पैटर्न भी दिखाई देते हैं, जो एक प्रकार का सार्वजनिक / निजी है, इसलिए आप सही Pivotal एप्लिकेशन को उन स्थानों पर कर सकते हैं जो फ़्लैश का समर्थन करते हैं और विभिन्न संग्रहण उपकरणों के साथ-साथ Docker पैटर्नों का समर्थन करते हैं। तो वास्तव में, यह इतिहास का एक ऐसा बिंदु है, जहां फ्लैश न केवल आपके डेटा केंद्रों में खरीदने और डालने के लिए उपलब्ध है, बल्कि वास्तव में सभी बुनियादी ढांचा प्रदाताओं में डूब गया है, क्योंकि यह वास्तव में उच्च-आईओपीएस सिस्टम प्राप्त करने का सबसे अच्छा तरीका है एक बहुत ही उचित विलंबता।

एयरोस्पाइक के बारे में बस एक पल - एरोस्पेस एक क्लस्टर वितरित डेटाबेस है, जो इसे क्लाउड-शैली की तैनाती के साथ-साथ डेटा केंद्रों के लिए बहुत ही उपयोगी बनाता है। हम पाते हैं कि अधिक डेटा जोड़ने में सक्षम होने का लचीलापन और अधिक प्रदर्शन इस तरह के शुद्ध नए अनुप्रयोगों में बिल्कुल आवश्यक है क्योंकि आप एक परियोजना शुरू करते हैं, आपको पता नहीं है कि क्या आपको प्रति सेकंड पचास हजार लेनदेन, एक सौ हजार, एक की आवश्यकता है मिलियन, दो मिलियन, इसलिए आप खुद को सर्वर जोड़ने में सक्षम होने के कुछ हेडरूम देना चाहते हैं। और फिर भी, आप बड़े पैमाने पर करना चाहते हैं ताकि प्रत्येक सर्वर अपने आप ही तेज हो सके। आप वास्तव में पाँच सौ या एक हज़ार सर्वर के साथ समाप्त नहीं करना चाहते हैं जो डेटाबेस सर्वर हैं जो धीमे हैं। स्केल आउट शहर का एकमात्र गेम नहीं है, इसका स्केल आउट और स्केल अप है, जैसा कि डीज़ पहले कह रहा था, एक नया जेड अक्ष है।

उम्मीद है कि यह आपको कुछ नए विचार देता है कि नए बाजारों को गति और पैमाने कैसे संबोधित कर रहे हैं और शायद ऐसी परियोजनाएं हैं जिन पर आप काम कर रहे हैं, जहां आप वास्तव में अधिक समृद्ध अनुप्रयोगों के निर्माण और अधिक कुंजी के साथ एक आवेदन ढांचे का उपयोग करने पर विचार कर पाएंगे। मूल्य या इसके नीचे NoSQL डेटाबेस। एयरोस्पाइक में मैंने निश्चित रूप से अपने बहुत सारे ग्राहकों को देखा है और हमारे बहुत से ओपन सोर्स उपयोगकर्ता उस पैटर्न के साथ सफल होते हैं, और मैं इसे अधिक हद तक अपनाने के लिए उद्योग के लिए तत्पर हूं।

रेबेका जोजवियाक: बहुत बहुत धन्यवाद ब्रायन, और मुझे यकीन है कि डीज़ और रॉबिन आपके लिए कुछ अच्छे सवाल हैं। रॉबिन?

Dez Blanchfield: मैं रॉबिन में कूदकर खुश हूं, क्या आपका कोई सवाल है? अन्यथा मेरे पास जल्दी है जो मैं शुरू कर सकता हूं।

रॉबिन ब्लोर: क्षमा करें, मैं मूक पर था। मैंने इसमें गोता लगाया, लेकिन किसी ने मेरी नहीं सुनी। प्रश्न तुरंत मेरे लिए हुआ, क्योंकि यह प्रौद्योगिकी क्षमताओं का एक बहुत ही परिष्कृत सेट है। आपके द्वारा प्राप्त मौजूदा ग्राहकों के संदर्भ में, इन विज्ञापन अनुप्रयोगों में से कुछ के संबंध में आपके द्वारा किए जा रहे एस्केलेशन या लेनदेन की दर क्या है? क्या लेनदेन की दर में वृद्धि जारी है? और यदि हां, तो किस दर पर?

ब्रायन बुल्कोव्स्की: दिलचस्प सवाल, रॉबिन। प्रत्येक कंपनी में प्रत्येक उद्योग का अपना वक्र होता है। चलो उत्तर अमेरिकी विज्ञापन लेते हैं, कहते हैं कि 2012 में, उत्तरी अमेरिकी विज्ञापन शायद प्रति सेकंड 200, 000 विज्ञापनों के करीब चल रहा था, मानक इंट्राडे के रूप में, मेरा समय नहीं था, और अब यह संभवतः प्रति सेकंड लगभग तीन से पांच मिलियन विज्ञापनों तक बढ़ गया है। लेकिन फिर एक दिलचस्प बात हुई। विज्ञापन उद्योग ने कुछ धोखाधड़ी चिंताओं को संबोधित करना शुरू कर दिया, और उद्योग के कुछ हिस्सों ने धोखाधड़ी को रोकने में सक्षम हैं, देखा कि लेन-देन की दरों में कुछ गिरावट आई है, हमारे कुछ और अधिक परिष्कृत ग्राहकों के भीतर, जो धोखाधड़ी का निर्धारण करने में सक्षम थे। निश्चित रूप से उन्हें धोखाधड़ी को रोकने के लिए कुछ डेटाबेस लुकअप करना था, इसलिए यह अंत में एक ही तरह का होता है।

एक दिलचस्प उपयोग का मामला टेलीकॉम के भीतर है, मैंने वास्तव में यह उल्लेख नहीं किया है कि, टेलीकॉम लेनदेन को हर एक पैकेट पर आधारित बिलिंग में वृद्धि के कारण देख रहे थे जो सेल फोन नेटवर्क पर गुजरता है। पुराने दिनों में, हमारे पास विस्तृत रिकॉर्ड थे और एक मिनट में एक बार, एक कॉल, जिसे आप जानते हैं, थोड़ा पिंग नेटवर्क के माध्यम से जाएगा और क्या इस आदमी के पास अभी भी एक मिनट बाकी है? अब हमें इंटरनेट पर हर पैकेट के आधार पर निर्माण करना होगा। यह एक - मोबाइल नेटवर्क के भीतर खेद है, जो अब अचानक प्रति सेकंड लाखों पैकेट है और ऐसा कुछ है जो बार-बार बढ़ रहा है। इसलिए एक मामला यह है कि हर आवेदन प्रति वर्ष 2X का एक छोटा सा प्रकार चला रहा है। कुछ ग्राहकों के भीतर, हम देखते हैं, “लेकिन, मेरे पास एक नया आवेदन है। मैं अपने जोखिम में कुछ धोखाधड़ी जोड़ना चाहता हूं। मैं अपने धोखाधड़ी और अपने जोखिम के लिए कुछ गहरे ग्राहक अनुभव जोड़ना चाहता हूं। ”उनमें से प्रत्येक अंतर्निहित डेटाबेस पर नया लोड बनाता है।

रॉबिन ब्लोर: हाँ, मेरा मतलब है कि मुझे लगता है कि मैं जो संक्षिप्त प्रस्तुति दे रहा था, उस पर इशारा कर रहा था, कि ये - हम सोचते थे कि कोई लेन-देन है, कोई कुछ करता है और शायद घटनाओं का झरना है और यह सब रिकॉर्ड हो जाता है, और अब बहुत सारे लेन-देन में बड़ी मात्रा में लुकअप है, और आपने प्रस्तुति में कुछ उदाहरण दिए हैं। और इसलिए आप वास्तव में लेन-देन को अंजाम नहीं दे रहे हैं, आप वास्तव में एक तरह का अनुप्रयोग निष्पादित कर रहे हैं, जिसमें कई, कई तत्व हो सकते हैं।

इससे पहले कि मैं डीज़ को सौंप दूं, दूसरा सवाल - क्योंकि हम स्पष्ट रूप से इस पर टैग कर रहे हैं - दूसरा सवाल जो मैं आपको जवाब देना चाहूंगा अगर आपको इसका उचित उत्तर मिला है, तो दोनों डीज़ हैं और मुझे इंटरनेट की उम्मीद है चीजें, या इंटरनेट ऑफ एवरीथिंग, जैसा कि कभी-कभी कहा जाता है, लेन-देन ट्रैफ़िक की काफी नाटकीय मात्रा बनाने के लिए। क्या आप उससे बात कर सकते हैं? क्या यह आपका अनुभव है, क्या आपके पास ग्राहक आपके पास उस विशेष प्रकार की समस्या के साथ आ रहे हैं, और इस समय आपका क्या विचार है?

ब्रायन Bulkowski: यकीन है, मुझे लगता है कि थोड़ा भ्रम है, और वह इसे हल्के से, इंटरनेट ऑफ थिंग्स के बारे में बताने के लिए है। जो ग्राहक मुझे अब तक दिखाई दे रहे हैं वे बस उन चीजों के लिए इंटरनेट ला रहे हैं जो उनके पास हैं। उन अमेज़ॅन बटन के बारे में सोचें - यह सभी अमेज़ॅन हैं - वे बटन, आप उन्हें पुनर्खरीद नहीं कर सकते हैं और उन्हें वॉलमार्ट ऑनलाइन जा सकते हैं। यह एक ब्राउजर की तरह नहीं है जिसे आप सब कुछ मिक्स एंड मैच कर सकते हैं। दूसरी ओर, मशीन-टू-मशीन हो रहा है, और जब आप इसे चार्ज करने के लिए अपनी टेस्ला कार में प्लग करते हैं, टेस्ला कार में हर एक सेंसर, सूचना का एक बड़ा बैकफ़्लो भेजता है, लेकिन यह विश्लेषण और सुधार के लिए टेस्ला के कंप्यूटर में बह जाता है गुणवत्ता। जो कुछ भी मैं देख रहा हूं, वह सभी मशीन-टू-मशीन, और एक व्यक्तिगत कंपनी के भीतर सभी सेंसर, नई मांगें पैदा कर रहे हैं।

अब ज्यादातर आज, कि इन विश्लेषणात्मक प्रणालियों में बह रही है, और टेस्ला के मामले को ले लो; टेस्ला का पहला प्रयोग, मेरी समझ में, बैटरी जीवन को बेहतर बनाना था, "वे किस परिचालन तापमान पर हैं, भार क्या हैं?" चलो इसे देखते हैं, चलो एक बेहतर बैटरी डिज़ाइन करते हैं। ”लेकिन फिर वे सोचने लगते हैं, और यह सब बहुत अच्छा है, यह एक गहरी विश्लेषिकी समस्या है जो आकर्षक है, अगला सवाल यह है, “ मैं पल-पल के अनुभव को कैसे सुधारूं ? "

अब नेस्ट जैसे मामले को लेते हैं, जहाँ आप घर के तापमान को पल-पल बदलने के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषण करने की कोशिश कर रहे हैं। उस तरह का मामला जहां हम एयरोस्पाइक में देखना शुरू करते हैं, जहां यह विशाल डेटा झील है और इस विशाल विश्लेषणात्मक प्रक्रियाएं हैं, लेकिन अब मैं क्या करने जा रहा हूं? मुझे रखने की ज़रूरत है, इसके बारे में सोचें जैसे कि नकदी, पिछले सप्ताह का कुछ हिस्सा, पिछले महीने, शायद बस आखिरी दिन की जानकारी के लायक हो, शायद एक बैक एंड पर क्योंकि हम साधारण सेंसर के साथ काम कर रहे हैं उपकरण, और मैं उस पल में विश्लेषिकी का एक सेट करने जा रहा हूं, जो पल-पल में अनुभव बदल रहा है। उस तरह के नेस्ट-जैसे अनुभव, एक जिसे मैं एयरोस्पाइक के मामलों के लिए उपयोग करता हूं।

रॉबिन ब्लर: ठीक है, जिस चीज की मुझे इंटरनेट ऑफ थिंग्स से उम्मीद थी, वह यह थी कि आपको थ्रेशोल्ड ट्रिगर मिलना शुरू हो जाएगा और वे घटनाओं के कैस्केड बनाना शुरू कर देंगे। क्या आपने ऐसा कुछ देखा है, या यह कि आपने अभी तक कुछ भी नहीं देखा है?

ब्रायन बुलकोवस्की: डीज़ और मैं थे - मैं उस पर डीज़ की राय पूछ रहा था जब हम पूर्व-शो चैटिंग कर रहे थे। जो मैंने अभी तक नहीं देखा है, वह एक कंपनी के डेटा के कैस्केडिंग का दूसरी कंपनी में कैस्केड करने का एक प्रकार है, कि मेरा सैमसंग फ्रिज मेरे एलजी वॉशिंग मशीन से बात कर रहा है क्योंकि यह सिर्फ यह पता लगाता है कि मैंने पूरे फर्श पर चॉकलेट का एक पूरा गुच्छा बिखेर दिया है, इसलिए डिवाइस द्वारा कंपनी डिवाइस के लिए कंपनी के इस तरह, मुझे लगता है कि मैं अभी भी इंटरनेट ऑफ थिंग्स के संदर्भ में इंतजार कर रहा हूं। मुझे लगता है कि व्यापार और सुरक्षा में कुछ समस्याएं हैं जो ज्यादातर गैर-तकनीकी हैं जिन्हें देखने के लिए उत्तर देने की आवश्यकता है।

रॉबिन ब्लर: ठीक है, डीज़?

डीज़ ब्लांचफील्ड: मेरे पास वास्तव में उस विशेष अंतिम बिंदु पर कुछ बहुत ही मजबूत विचार हैं, जो मैं संक्षेप में बातचीत में लाऊंगा। मुझे लगता है कि अक्सर व्यवसाय और प्रौद्योगिकी को लगता है कि वे वास्तव में ड्राइव करते हैं जहां से मांग आ रही है, लेकिन जब हम देखते हैं कि आईफोन बनते ही क्या हुआ, और मेरे दिमाग में यह पहला मोबाइल डिवाइस था, अगर आप क्षमा करेंगे दण्ड, लेकिन एक ऐसा उपकरण जिसे इधर-उधर ले जाया जा सकता है, जो वास्तव में आपकी जेब में बहुत कम एप्लिकेशन चला सकता है, और यह एक महत्वपूर्ण परिवर्तन के बारे में लाया जो हमने कंप्यूटर होने के बारे में सोचा था। बहुत से लोग आईफ़ोन या स्मार्टफ़ोन या एंड्रॉइड फोन के बारे में सोचते हैं, लेकिन वे नहीं हैं, वे वास्तव में केवल एक छोटा कंप्यूटर है जो ऐप चलाता है, और जो ऐप चलाता है वह कॉल करता है, और वे नहीं कर रहे हैं जिन कॉलों के बारे में हम सोचते हैं, वे ब्रायन हाइलाइट किए गए एनालॉग पॉइंट-टू-पॉइंट कॉल नहीं हैं, वे छोटे पैकेट हैं जो चारों ओर रूट किए जाते हैं।

लेकिन अधिक बार नहीं, जो हमने देखा है कि स्मार्टफ़ोन का यह विद्रोह वास्तव में कॉल करने के लिए वास्तव में उपयोग नहीं किया जा रहा है, प्रायः प्रायिकता 98% जो मैं अपने स्मार्टफोन पर करता हूं वह कॉल नहीं करता है। यह सब कुछ है, लेकिन कॉल है, यह ऐप है। मुझे लगता है कि यह कैस्केडिंग प्रभाव - और मैं इसे जल्दी से एक प्रश्न में लाने के लिए उत्सुक हूं - लेकिन कैस्केडिंग प्रभाव वास्तव में उपभोक्ताओं द्वारा लाया जाता है, और वास्तव में मेरे पास यह एक लाइनर है जिसे मैं सीएक्सओ का एक गुच्छा प्राप्त करने के लिए अक्सर बाहर फेंक देता हूं कमरे में उठकर बैठना और ध्यान देना अगर मुझे लगता है कि वे उस प्रस्तुति के साथ सो रहे हैं जो मैं कर रहा हूं, जो बहुत बार नहीं होता है, उम्मीद है।

मैंने कहा कि यह उस व्यवधान में है जिसे आप अपने व्यवसाय में देख रहे हैं, वास्तव में विशेष रूप से प्रौद्योगिकी द्वारा संचालित नहीं किया जा रहा है, यह आपके ग्राहकों द्वारा संचालित नहीं होने की तुलना में अधिक बार होता है। और वे बैठने की तरह करते हैं और वास्तव में आश्चर्य करते हैं कि उनका वहां क्या मतलब है? इसलिए जब मैं प्रौद्योगिकी के उपयोग के बारे में सोचता हूं, तो मेरा मतलब है कि हमने USENET को देखा, हमने इंटरनेट पर इन सभी प्रकार की मजेदार चीजों को देखा, लेकिन कई लोगों ने सामाजिक, और इसके प्रभाव की भविष्यवाणी नहीं की। हर कोई हर किसी को बताना चाहता है कि उसके पास नाश्ते के लिए क्या था, और जो शोर पैदा हुआ और जो बैकेंड तकनीक हमारे पास थी, और फिर बेशक विज्ञापन उसे चीजों से भरने की कोशिश कर रहा है।

मुझे लगता है कि हम एक ऐसे बिंदु पर कैस्केडिंग प्रभाव देखने जा रहे हैं, जहां डिवाइस उपकरणों से बात कर रहे हैं, उपभोक्ता केवल इस बात को पकड़ रहे हैं कि वास्तव में इसका क्या मतलब है, और वह क्या कर सकता है। आपने एक दिलचस्प बात उठाई कि क्यों अमेज़न बटन वॉलमार्ट से बात नहीं करेगा। मैं इस सवाल को पोस्ट करने जा रहा हूं, क्या होता है जब वॉलमार्ट को अपना बटन मिलता है, और फिर क्या होगा अगर शीर्ष बीस Amazons और Walmarts और अन्य प्रमुख वितरण और खुदरा नेटवर्क सभी को अपने स्वयं के बटन मिलते हैं? वह हमें कहां ले जाता है? विशेष रूप से, ब्रायन के साथ मेरा सवाल यह है कि, “हम प्रदर्शन के इस नए प्रतिमान के साथ कहां जा रहे हैं? आप इसके रक्तस्राव के किनारे पर हैं, और आप उन कंपनियों के साथ काम कर रहे हैं जो इसे भौतिक अवसंरचना स्तर के साथ-साथ डेटा स्तर को स्थानांतरित करने में कर रही हैं। यह हमें कहां ले जा रहा है, जब यह अगली बड़ी लहर आती है? आप अपने अनुभव के बैकएंड पर क्या हो रहा है, उसके साथ किस तरह की अंतर्दृष्टि साझा कर सकते हैं? "

ब्रायन बुल्कोव्स्की: यकीन है, जिस तरह से मैं इन चीजों के बारे में बहुत सोचता हूं, वे उपयोगकर्ता के अनुभवों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए हैं और वास्तव में आपने क्या कहा, यह उपयोगकर्ता हैं जो ड्राइव करते हैं, भले ही प्रौद्योगिकीविदों और व्यवसायी के रूप में, हम एक साथ आ सकते हैं चतुर विचार जो हम सोचते हैं कि उपयोगकर्ता पसंद करते हैं, और मैं नेस्ट उदाहरण पर वापस जाना चाहूंगा। जब मेरी बहन ने नेस्ट को उसके घर में स्थापित किया, तो उसने कहा, "मेरा घर शांत है, मैं चीजों को सुन सकता हूं। यह सिर्फ इतना नहीं है कि मैं सत्ता के लिए कम भुगतान कर रहा हूं, "वह है, लेकिन अब आप नेस्ट को अपने हाथों से चीर नहीं सकते क्योंकि वह एक शांत घर में रहना पसंद करती है, जहां एक अधिकतम पर हीटिंग चल रहा है। और फिर पीछे मुड़कर।

यह सवाल समाप्त होता है कि उपयोगकर्ता के कौन से अनुभव हैं जिन्हें हम सशक्त बना सकते हैं? जीवन का वह अनुभव, जो कि हमारे पास है, अगर हमारे पास पैसा है और हम पहली दुनिया में हैं, तो हम इसके लिए बहुत अधिक भुगतान करेंगे। मैं आपको अपने घर से एक उदाहरण देता हूँ, मेरी प्रेमिका को ठंडा दूध पसंद है। वह वास्तव में ठंडा दूध पसंद करती है, और इसलिए अक्सर हमें यह पता लगाने की कोशिश करनी चाहिए कि फ्रिज में ठंडा होने वाला कहां है, और बाकी चीजों को गर्म न करें। वैसे यह बहुत अच्छा है - और मैंने अपनी प्रेमिका से कहा, "क्या आप ठंडा दूध पीने के लिए महीने में $ 10 का भुगतान करेंगे और जमे हुए ठंड में कटौती नहीं करेंगे?" वह ऐसा था, "बिल्कुल"। और किसी भी उपभोक्ता को एक महीने में $ 10 मिल रहा है। कठिन है।

मुझे लगता है कि इन अनुभवों में हमें वास्तव में नज़र रखनी होगी कि उपभोक्ता-अंत का अनुभव क्या है जो वास्तव में संचालित हो सकता है। मुझे लगता है कि यह iPhone के रहस्य का हिस्सा था। मुझे लगता है कि यह टेस्ला के रहस्य का एक हिस्सा है, जिसमें सभी डेटा के साथ एक बेहतर कार का निर्माण, एक उत्पाद चक्र और एक वार्षिक रिलीज के विचार को समाप्त करना और प्रत्येक भाग पर निरंतर सुधार करना है। हम इस बारे में कुछ चतुर विचारों के साथ आने वाले हैं कि वास्तव में इस तरह से सभी डेटा का उपयोग कैसे किया जाए जो लोगों के जीवन के लिए पल-पल मजबूर कर रहा है।

Dez Blanchfield: हाँ, यह बहुत अच्छी जानकारी है। उस पर से, स्पेक्ट्रम के दूसरे छोर, कि चीजों के प्रकार के साथ ठीक वैसा ही गूँजता है जिसे हम अब उपभोक्ताओं के लिए पूछ रहे हैं, और हम सभी के घर में कुछ ऐसा है जो इस की ठंड और गर्म है। स्पेक्ट्रम का दूसरा छोर तब है, और हमने इसे पारंपरिक "बिग डेटा वर्ल्ड" के रूप में देखा है, जहां डेटा असाइनमेंट मुर्गी के दांतों की तुलना में दुर्लभ हो रहे हैं और जो बाजार पर हैं, उन्हें सीआईओ की तुलना में अधिक कमाई की पेशकश की जा रही है कुछ मामलों में, आप जिन कंपनियों के साथ काम कर रहे हैं और आपके द्वारा देखे गए विकास के प्रकार हैं, क्या यह मामला है कि डेवलपर के प्रकार और डेटा वास्तुकार और नेटवर्किंग विशेष के प्रकार, क्या वे खोजने में कठिन और कठिन होते जा रहे हैं। ? क्या हमें संगठनों को यह सोचने की ज़रूरत है कि डेवलपर्स के प्रकार, और डेटा आर्किटेक्ट्स के लिए बैक एंड में आवश्यक कौशल के प्रकार के आगे क्या होगा? आप उस स्तर पर क्या देख रहे हैं, जहां तक ​​कि कौशल संसाधन हैं कि वे समझेंगे कि इस तकनीक को अच्छे उपयोग में कैसे लाया जाए?

ब्रायन बुल्कोव्स्की: हाँ, मुझे लगता है कि उन संगठनों में से एक है जो मैंने बात की है। चाहे वह एक हो - सबसे खराब समस्याएं जिनके बारे में मैंने सुना है वे वास्तव में बड़े उद्यमों की तरह हैं, क्योंकि अगर आप कहते हैं, "मैं इस बड़े बैंक से हूं, मैं चेस से हूं और मैं एक डेटा वास्तुकार था, " तो आप ' आपको दुनिया का अपना सीप मिल गया है और आपका वेतन बढ़ गया है, इसलिए उन स्थानों में से एक में नौकरी पाने की यह मंथन समस्या है क्योंकि वहाँ पर्याप्त लोग नहीं हैं, और फिर बस नौकरी से नौकरी करने में सक्षम हैं। मैं इस तरह की समस्या के अलावा कुछ भी नहीं सुनता हूं, और यह वास्तव में एक कारण है कि मैं टूलिंग का उपयोग करने के आसपास एयरोस्पेस पर ध्यान केंद्रित कर रहा हूं जो विशेष परियोजना टीम के लिए उपयुक्त है।

प्रोजेक्ट टीम में चलने की कोशिश करने और कहने के बजाय, "अरे, आपको हमारी क्वेरी भाषा का उपयोग करना चाहिए।" देखो, अगर वे लोग, वे इन दिनों बस चला रहे हैं, तो लोग और गल्स, और यदि वे किसी विशेष क्वेरी भाषा का उपयोग करते हैं। और टूलींग, वे उस के साथ रहने जा रहे हैं, और मैं उन्हें किसी और चीज में बात नहीं कर सकता। मेरा लक्ष्य यह है कि वे जो भी टूलिंग का उपयोग कर रहे हैं उसके पीछे एक डेटाबेस के रूप में एयरोस्पाइक पावर को डालने में सक्षम हो और इस विचार का हिस्सा है, जो स्लाइड आप पॉलीग्लॉट डेटाबेस भविष्य के बारे में देख रहे हैं। मुझे इन लोगों के बीच एप्लिकेशन और एनालिटिक्स के पैटर्न का समर्थन करने की आवश्यकता है, क्योंकि यह वास्तव में ऐसे लोगों को खोजने की कोशिश कर रहा है जिनके पास गणितीय पृष्ठभूमि के साथ-साथ इस दुनिया को नेविगेट करने की सांख्यिकीय क्षमताएं हैं।

Dez Blanchfield: एक और दिलचस्प बात, जिसके बारे में लोगों को जानकारी नहीं हो सकती है, मेरा मतलब है कि ओपन-सोर्स की दुनिया में एयरोस्पेस एक बहुत ही मजबूत खिलाड़ी है, मैं उस तरह का एक बहुत तेज़ अंतर्दृष्टि प्राप्त करने का इच्छुक हूं जिसका अर्थ है कि जहां तक व्यवसाय संचालित होता है और यह आपके लिए क्या करता है। आपने उल्लेख किया है कि आपने सीधे लोक के साथ काम किया है जो कि कर्नेल स्तर के ठीक नीचे चीजें कर रहे हैं, इसलिए लिनक्स कर्नेल। कुछ बड़े खिलाड़ी हैं जो इस अंतरिक्ष में हैं, और कुछ प्रसिद्ध ब्रांड हैं जिनका हम उल्लेख नहीं करेंगे, लेकिन एयरोस्पाइक जैसे संगठन, आपके आधुनिक आधुनिक इतिहास, ओपन-सोर्स अनुभव में, यह कैसे बड़ी तस्वीर में फिट बैठता है और आपने कौन से प्रतिस्पर्धी लाभ देखे हैं जो आपको देते हैं?

ब्रायन बुलकोवस्की: निश्चित रूप से, जब हमने 2014 में ओपन सोर्स के लिए संक्रमण किया, तो हमने ऐसा इसलिए किया क्योंकि हमने महसूस किया कि एक कोर इन्फ्रास्ट्रक्चर, जैसे डेटाबेस को स्रोत उपलब्ध होना चाहिए, उस पर भरोसा करना होगा और बंद पुरानी दुनिया के बीच एक प्राकृतिक काउंटर बैलेंस होना चाहिए। source, और एक बार जब आप किसी विशेष डेटाबेस में निवेश करते हैं, तो उन लोगों के पास प्रौद्योगिकी चक्र के बाद प्रौद्योगिकी चक्र के लिए आपकी दया पर है, और एक संतुलन होना चाहिए। हमें उन संस्करणों को लाने में सक्षम होना चाहिए जो नई चीजें करते हैं, और हो सकता है कि एक उद्यम संस्करण में, हमें एक दोहरे लाइसेंस वाला मॉडल होना चाहिए, जो उन लोगों के लिए एक ओपन-सोर्स संस्करण है जो टायर को लात मार रहे हैं जो गैर-लाभकारी कार्य कर रहे हैं, साथ ही एक उद्यम संस्करण जो एक प्रोपराइटर लाइसेंस है और असीमित काम की अनुमति देता है।

और निश्चित रूप से हमारे पास उद्यम के संस्करण होने के साथ-साथ गति और पैमाने के उच्चतम स्तर भी होंगे। हम द्वंद्व-लाइसेंस मॉडल में विश्वास करते हैं, और यह हमारे व्यवसाय के लिए बहुत अच्छा है। हम चाहते हैं कि लोग एयरोस्पाइक के साथ शुरुआत करें, हम चाहते हैं कि छोटी परियोजनाएं टायरों को लात मारें, यह सुपर आसान है बस अमेज़ॅन पर जाएं, एक पुष्टिकरण स्क्रिप्ट लॉन्च करें और पांच मिनट के भीतर एक एयरोस्पाइक क्लस्टर चलाएं। दूसरी ओर, हम उद्यम ग्राहकों को अधिक देना चाहते हैं।

Dez Blanchfield: हम घंटे के शीर्ष के करीब आने की तरह हैं, इसलिए मैं एक पल में रेबेका को वापस करने जा रहा हूं, लेकिन अगर सिर्फ एक लाइनर था जिसे आप वहां फेंक देंगे, तो सलाह की तरह आप उन लोगों को दे सकते हैं जो आपके द्वारा बाज़ार में लाई गई तकनीक के स्थान में आने की तलाश कर रहे हैं और वे इसे कैसे अपनाने जा रहे हैं, आप क्या कहेंगे कि उनके लिए पहला कदम कम से कम उन्हें डुबोना है पैर की अंगुली और देखना शुरू करें कि वे आपके मंच से प्रतिस्पर्धात्मक लाभ कैसे प्राप्त करने जा रहे हैं?

ब्रायन बुलकोवस्की: ज़रूर, संदेश का हिस्सा यह है कि गति और कौशल के स्तर हैं जो अब आसान हैं। आपको प्रति सेकंड लाखों लेनदेन प्राप्त करने के लिए एक हजार-नोड कैसंड्रा क्लस्टर की आवश्यकता नहीं है। आप इसे अपनी परियोजना के पहले चरणों में भी कर सकते हैं। इसलिए चीजें पहले की तुलना में बहुत आसान हैं। फिर सलाह का दूसरा टुकड़ा यह है कि आप के साथ आने वाले हैं, जैसा कि आप कह रहे हैं, गणित व्यवसाय प्रक्रिया ग्राहक सगाई मॉडल जो इस डेटा का सभी उपयोग करते हैं, इसलिए अच्छी खबर डेटा उपलब्ध है, बुरी खबर यह है कि आपको वास्तव में कुछ पैटर्न और कुछ सम्मोहक उपयोग के मामले खोजने होंगे।

Dez Blanchfield: हाँ, बहुत अच्छी सलाह, इसलिए मैं अब रेबेका को सौंपने जा रहा हूँ। इसके लिए आपको बहुत बहुत धन्यवाद, यह तकनीक के बारे में एक बहुत छोटी बात थी, मैं इसकी सराहना करता हूं।

रेबेका जोजवाक: धन्यवाद, डीज़। मेरे पास दर्शकों के कुछ अच्छे सवाल हैं। मुझे इस स्लाइड को फेंक दें। मुझे पता है कि आपने रिकॉर्ड और मेनफ्रेम सामान की प्रणाली के बारे में बात की थी, लेकिन आप कितनी बार पूर्ण रूप से ऑफलोडिंग देख रहे हैं या प्रतिकृति एक दिन का सामंजस्य है, जिसे आप अधिक देखते हैं?

ब्रायन बुलकोवस्की: जो हम एयरोस्पाइक में देखते हैं, वह उस दिन के अंत में सुलह प्रणाली के सामने एक NoSQL डेटाबेस का उपयोग कर रहा है। आपको सही उत्तर की आवश्यकता है। आपके पास गलत जवाब नहीं हो सकता है, और यही वह था जो रॉबिन ने कहा था कि संपत्ति के बारे में अवहेलना की जाती है, लेकिन सुलह की कानूनी आवश्यकताओं के आसपास की व्यावसायिक प्रक्रियाएं काफी जटिल हो सकती हैं और सुलह करने के आसपास कई दशकों की तकनीक और कानून और दशकों के कानून का अभ्यास होता है। तो हम एयरोस्पाइक पर जो देख रहे हैं, वह है कि आप अपने एल्गोरिदम को प्रति सेकंड अधिक लेनदेन के साथ एक हॉटटर डेटाबेस पर करने जा रहे हैं। लेकिन कानूनी कारणों के लिए, आपको पूरी तरह से एक सामंजस्य प्रणाली की आवश्यकता है जो उन कानूनी प्रक्रियाओं के माध्यम से हुई है। हम दोनों देखते हैं, और हम देखते हैं कि यह अनिवार्य रूप से एंडरसन कंसल्टिंग और गार्टनर जैसे लोगों द्वारा कुछ हद तक उजागर की गई दो-स्तरीय आईटी प्रथा है। हम बहुत कुछ देखते हैं।

रेबेका जोजवाक: ठीक है, अच्छा है। किसी और ने इस विशेष स्लाइड में रुचि दिखाई, उन्होंने कहा कि यह वास्तव में दिलचस्प था और आश्चर्यचकित था कि क्या आप बस एक और अधिक फ्लैश बनाम इन-मेमोरी में जा सकते हैं।

ब्रायन Bulkowski: यकीन है, अच्छी तरह से मुझे एक त्वरित पक्ष बार ले, फिर से, मुझे पता है कि हम समय के अंत के करीब हैं। अच्छी तरह से फ्लैश मेमोरी है - यह चिप्स है - मैं राम के बारे में सोचता हूं। इसलिए RAM में विशेष विशेषताएं हैं, बहुत अधिक शक्ति की आवश्यकता होती है, यह रैंडम राइट्स के साथ-साथ रैंडम रीड्स पर बहुत अच्छा होता है। जहां नंद तेज रैंडम रीड और लो पावर में सक्षम है, लेकिन रैंडम राइट्स में यह बहुत खराब है। लिथोग्राफी के स्तर पर इन दो चिप्सों के संचालन में कुछ सूक्ष्म अंतर हैं, जो कई तकनीकी अंतर पैदा करते हैं।

उस स्थिति में जहां आप एनालिटिक्स कर रहे हैं और आपको बहुत सारे डेटा को छोड़ना है, या एयरोस्पेस के मामले में, जहां आपको इंडेक्स मिला है, समानांतरता और यादृच्छिक अभिगम के कारण रैम में इंडेक्स अभी भी बहुत अच्छे हैं। रैंडम एक्सेस के उच्च स्तर की आवश्यकता होती है। हालांकि एयरोस्पाइक में, हम उन इंडेक्सों का उपयोग करके किसी विशेष वस्तु या डेटा का हिस्सा ढूंढते हैं, यह एक नंद तक पहुंचने के लिए उपयुक्त स्थान है क्योंकि यह इंडेक्स के नीचे एक बड़े स्टोर की तरह हो जाता है। उसके बाद एक स्टोरेज डिवाइस के लिए एक लेन-देन होता है, लेकिन फिर भी आपके इंडेक्सिंग सिस्टम के भीतर बहुत अधिक संभावनाएं और फिल्टर करने के बाद।

रेबेका जोजवाक: ठीक है, अच्छा है। और फिर, मुझे पता है कि हमने पहले से ही IoT के बारे में बहुत सारी बातें कीं और एक सहभागी ने कहा कि IoT काफी फायदेमंद है, लेकिन क्या कंपनियां, सरकारी संस्थाएं और डेवलपर्स सुरक्षित रूप से बढ़ रहे हैं और उसी दर पर डेटा सुरक्षित कर रहे हैं, क्या आपको लगता है?

ब्रायन बुलकोवस्की: शायद डीज़, क्या आप इसमें कूदना चाहेंगे?

Dez Blanchfield: हाँ, मैं उस एक में कूदकर खुश हूँ। मेरा मानना ​​है कि उत्तर नहीं है। वास्तव में, इस विषय पर मेरी पसंदीदा थ्रोअवे लाइन्स में से एक, बहुत संक्षेप में यह है कि मुझे लगता है कि मशीन से मशीन तक विस्फोट और सामान्य इंटरनेट ऑफ थिंग्स, संचार और सुरक्षा, इसके आसपास का जोखिम, हम अब इस बिंदु पर हैं जहां सरकारें बदलाव की दर के साथ नहीं रख सकती हैं। और वास्तव में हम जानते हैं कि बहुत सारे संगठन परिवर्तन की दर के साथ नहीं रख सकते हैं। वास्तव में, यदि मैंने इसे परिभाषित किया है, तो आज परिवर्तन की दर इतनी महान है कि संगठनों को सिर्फ रखने के लिए स्प्रिंट करने पड़ रहे हैं, लेकिन वे कई दौड़ में स्प्रिंट कर रहे हैं। मुझे नहीं लगता कि कानून, और मुझे नहीं लगता कि सरकार सामान्य रूप से, राज्य या संघीय स्तर पर, परिवर्तन की दर के साथ बनाए रखने में सक्षम है।

अब, लोगों को मेरी सामान्य सलाह अब इस तरह की कार्रवाई है और बाद में माफी मांगें। अतीत में इसके कई उदाहरण हैं। वे पकड़ लेंगे, लेकिन मुझे लगता है कि यह वास्तव में अब व्यापार और प्रौद्योगिकी प्रदाताओं पर निर्भर है कि वे इस अंतरिक्ष में किस तरह का नवाचार करें और यह सुनिश्चित करें कि हम सुरक्षा जोखिमों या गोपनीयता जोखिमों से परिचित हैं और हमें उनसे निपटने की जरूरत है। विशेष रूप से बैंक, जैसा कि आपने उल्लेख किया है, जब आप इस बारे में सोचते हैं कि बैंक संगठन ने पारंपरिक रूप से एंटी-मनी लॉन्ड्रिंग जैसी चीजों के साथ क्या किया है और अपने क्लाइंट, एएमएल / केवाईसी चुनौती को जानते हैं, तो यह हुआ करता था कि हर तीन से पांच साल में हम कोशिश करेंगे। और अनुपालन पूरा करें।

अब मुझे लगता है कि हर एक लेन-देन में निर्माण करने की आवश्यकता है। आप हमेशा विज्ञापन और स्टॉक और बांड और इक्विटी व्यापार के साथ बोली स्तर पर ऐसा करने में सक्षम रहे हैं, मुझे लगता है कि हम उस बिंदु पर हैं जहां प्रदर्शन आप एयरोस्पेस प्लेटफॉर्म के साथ ला रहे हैं, अब हमें यह सोचने की अनुमति देता है कि हम कैसे लाते हैं गोपनीयता, हम उस तत्काल वास्तविक समय निर्णय श्रृंखला में सुरक्षा कैसे लाते हैं? और इसलिए जवाब नहीं है, मुझे नहीं लगता कि सरकारें रख रही हैं। मुझे लगता है कि कंपनियों को बनाए रखने की जरूरत है, और मुझे लगता है कि हमें अब कार्रवाई करने और बाद में माफी मांगने की जरूरत है।

ब्रायन Bulkowski: मुझे एक जोड़े के रूप में अच्छी तरह से जोड़ते हैं। जिन लोगों से मैं निपटता हूं, जिन प्रौद्योगिकी कंपनियों के साथ मैं सौदा करता हूं, वे यह सुनिश्चित करने के लिए बहुत सतर्क हैं कि वे कानून के दाईं ओर हैं, और उचित मात्रा में चर्चा है, क्या यह पीआईआई है, क्या मैं इसका उपयोग कर सकता हूं, मैं कैसे हूं मैं डेटा के इस विशेष चंक का उपयोग कर रहा हूं? इसकी भविष्यवाणी क्या थी, और यह एक संरक्षित निर्णय या अनुभव है? मैं वह सब कैसे करूँ? तो यह अच्छी खबर है। मुझे आश्चर्य है कि कभी-कभी हमारी चर्चा उस समाज के रूप में होती है, जहाँ हम शीर्ष पर होते हैं, और यदि हमारे समाज की चर्चा आईओटी से नई क्षमताओं के उपयोग के लिए उपयुक्त स्तर पर होती है, तो मशीन लर्निंग तक, जो कि एकमात्र तरीका है हमारे पास डेटा के संस्करणों के माध्यम से सॉर्ट करने के लिए। लेकिन अच्छी खबर यह है कि जिन लोगों से मैंने बात की है वे वास्तव में हमारे द्वारा किए गए कानूनी फैसलों द्वारा सही करने की कोशिश कर रहे हैं।

रेबेका जोजवाक: उन दोनों में से कुछ बहुत अच्छे जवाब हैं, और मैं पूरी तरह से सहमत हूं। मुझे नहीं लगता कि सुरक्षा प्रौद्योगिकी विकास के रूप में तेज गति से आगे बढ़ रही है, खासकर जब यह इंटरनेट ऑफ थिंग्स की बात आती है, लेकिन मुझे यह सोचना होगा कि लोग अपना सर्वश्रेष्ठ कर रहे हैं और उम्मीद है कि हम वहां पहुंचेंगे। साइबर चोरों और साइबर अपराधियों से दस कदम आगे रहना हमेशा थोड़ा मुश्किल होता है, लेकिन हम वहां पहुंचेंगे।

खैर लोगों, हम घंटे के शीर्ष पर आठ मिनट चले गए हैं। मैं अपने मेहमानों ब्रायन बुल्कोव्स्की को एयरोस्पेस और डीज़ ब्लांचफील्ड और रॉबिन ब्लोर से धन्यवाद देना चाहता हूं। बहुत बहुत धन्यवाद। आप हमेशा हमारे अभिलेखागार insideanalysis.com, SlideShare, YouTube पर पा सकते हैं, हमें बहुत से अच्छे वेबकास्ट मिल रहे हैं जो लोगों के ऊपर आ रहे हैं, यह एक व्यस्त महीना रहा है। यह अगले महीने एक व्यस्त महीना होने वाला है, इसलिए संभलकर रहें और हम अगली बार आपको देखने की उम्मीद करते हैं। धन्यवाद दोस्तों, अलविदा।