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TurbonomicのCEOであるBen Nyeとの会話。
おそらく、オートノミックコンピューティングのことを聞いたことがあるでしょう。これは、自己組織化および自己管理を行うコンピューターまたはシステムの能力を指します。そして、最近まで、それはまだ未来的なパイプの夢でした。自律システムがどのように機能するかについてもう少し学びたかったので、ターボノミックのCEOでありベインキャピタルベンチャーズのマネージングディレクターであるベンナイと話をしました。 Turbonomic（以前のVMTurbo）は最近、ソフトウェアの機能をより正確に表現するためにブランド変更を行いました。新しい名前は、Turbonomicのコアテーマをアプリケーション管理プラットフォームに組み込んでいます：Turbo（リアルタイムパフォーマンス）、自律制御（ワークロードの自己組織化と管理）、および経済原理（需給）。ここで、ベンは自律システムと、ますます複雑化するデータ駆動型環境での自動化の重要性について語っています。
Techopedia： Youveは、Forbes Midas Listのトップベンチャーキャピタリスト（VC）に何度も出演しています。 VCとして、あなたは長年にわたって世界がどれほど変化したかについて、技術の全体像を見るための興味深い視点を持っています。データセンターでどれほどの変化があったかを振り返ると、あなたは何に驚きますか？
ベン・ナイ： 簡単な答えは、データセンターの変化のペースは、人々が見たものをはるかに超えて本当に加速したと思います。起こったのは、ソフトウェア定義のデータセンターのこの開発であり、基本的にはハードウェアからの抽象化です。これにより、ソフトウェアの要素内で全体的な成長が促進されました。
そのため、ハードウェアベンダーの更新サイクル（長い間データセンターのゲートキーパーを務めていた）に対処する代わりに、アイデアをいかに迅速に作成できるかという要素に文字通り開かれました。本当に、アイデアです。アイデアの生成に制約はありませんでしたが、非常に刺激的で楽しい時間でしたが、データセンターの変化のペース、さらにはデータセンターの定義さえも、かつてないほど急速に大きく進化しました。
私がそれについて非常に面白いと思うのは、ソフトウェア定義のデータセンターに行ったとき、ハードウェアの世界のすべてのコントローラーとAPIとノブがソフトウェアで再定義されたことです。私たちがやったことは、パフォーマンスと生産性を向上させる新しい方法の観点からこれについて考えました。それは、アプリケーションとこのアプリケーションの需要の変化を取り入れ、最終的にソフトウェアであるため、ソフトウェアで再定義されたコントローラーに結び付けることですソフトウェア。
これを行うと、アプリケーション層とインフラストラクチャ層の間から人間のミドルウェアを削除できるようになりました。これは、初めてそれらを直接結び付けることができるからです。ここに重要な言葉があります- 自律的に、文字通りアプリケーションが自己管理および自己組織化できるようにすることを意味します。
また、現在需要が供給を見つけているという意味で経済的になり、割り当てベースのモデルや供給ベースのモデルではなく経済モデルであるITの消費モデルに焦点を当てています。これは、ITまたはテクノロジー業界の管理モデルがどのように実行されるべきかという話のかなり根本的なひねりです。その結果、パフォーマンスが向上し、コスト面で効率が向上しました。また、顧客の機敏性と回復力が大幅に向上し、市場での労働力をより有効に活用できます。
ソフトウェア定義のデータセンターのすべてで2016年に起こったことについて皮肉なことをここに示します。まず、ハードウェアを監視して、アプリケーションが壊れるタイミング、つまりサービス品質またはSLAに違反するタイミングを見つけますが、ソフトウェアを使用してエラーを検出している間、ハードウェアに戻ってマシン生成アラートを取得します。 2番目の手がかりは、ビジネスを実行するアプリケーションの中断を許可することです。3番目の手がかりは、繰り返し生成されるマシン生成アラートを受け取り、それらのアラートを渡すこと 人々に。
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誰もソフトウェアの品質を気にしない場合、プログラミングスキルを向上させることはできません。
これは逆行する必要があります。
そのため、IT管理モデルを割り当てや推測から離れ、需要ベース、消費ベースのモデルに戻したいと考えました。
読む：需要主導型データセンター-システム管理者がウォール街から学べること
Techopedia： さて、あなたがそれについて言及したので、ええ、私たちはソフトウェアで定義されたものを作っていますが、アラートはプロセスの遅い部分、つまりあなたが言ったように人間のミドルウェアに送られているだけです。
あなたは自律という用語に言及しました。 ITにおける自律システムの重要性についてもう少し話していただけますか？ VMTurboからTurbonomicへの名前の変更を考えると、ほとんどの人が気づくよりも重要だと思います。
ベン・ナイ：もちろんです。何よりもまず、の定義 オートノミックは、コンピューティングに適用される場合、自己管理、自己組織化が可能なシステムを中心としています。
だからベイジアンネットワークを考え、検索アルゴリズムを考え、ビッグデータを考えてください。人々は今、それを「ディープラーニング」と呼んでいます。これらは人工知能の形です。 Turbonomicで最も興味深いと思うのは、アプリケーションのワークロードがソフトウェアで自律的に決定するのは、どのインフラストラクチャ要素を実行するか、いつ移動するか、サイズを変更するか、開始するか、停止するか、という人工知能の究極の形であり、自分自身をクローンします。それは本当に、非常に興味深いです。そして、仮想化、コンテナ、またはクラウドのいずれかによって提供される抽象化と流動性を活用することで、それを実現しています。
次に、すべての異なる形式の需要を同様に抽象化して、VM、コンテナ、JVMを使用できるようにします。これらすべての形式の需要とすべてのこれらの形式の供給とそれらを抽象化します。それでは、需要にそれ自体を選択させるか、供給に合わせてみましょう。そして、それらが1つの物理ホスト上にあり、障害を発生させてアラートを生成し、アプリケーションを起動するのではなく、輻輳を開始した場合、単に移動する決定を許可するだけではありません自体？決定の際に価格設定を行っている限り-移動と後退へのコスト-実際には、はるかに興味深いリソース割り当ての決定を行うことができます。
Techopedia： 需要と供給のアナロジーが大好きです。経済理論では、供給源は短期的には固定されており、長期にわたってしか変化しません。あなたが説明していることで-その経済的な類似性を維持するなら-あなたは全体のパラダイムを変えています。つまり、短期的には供給を変更できますよね？実際に効率を上げるための完全な柔軟性があり、市場としてのリソース利用を考えると、リアルタイムでほぼ効率的な市場がありますか？
ベン・ナイ： あなたはまったく正しいです。これは、需要が供給を見つける際の原則となる経済モデルですが、ITは経済原則を使用して管理されます。そしてジョン・メイナード・ケインズが言ったように、「長い目で見れば私たちは皆死んでいます。」
Techopedia： まだ移動していない、またはクラウドにリソースを追加することを真剣に考えていないCIOに会うとは思わないでしょう。今後数年間、この業界はどうなると思いますか？
ベン・ナイ： 多くの変更が表示されると思います。テクノロジーの完全なプラットフォーム変更ではないことは明らかです。メインフレームがまだここにあるのと同じように、100％再プラットフォーム化されることはないと思います。おそらくハイブリッドの世界が表示されます。プライベートとパブリックがありますが、パブリックは実際にはパブリックシングルクラウドではなくパブリックマルチクラウドになると思います。ここで最大のプレーヤーを見ると、ほんの一握りがあります。しかし、ヨーロッパやその他の地域に行くと、すべてが雲である多くのキャリアを見ることができるので、大きな飛躍とは思いませんか？しかし、本当の問題は、顧客がどのようにワークロードを実行するために適切なクラウドを調達するのかということです。会社の背後にある理論は どのワークロードでも実行できる必要があります インフラストラクチャ、 どこでも。オンプレミスまたはオフを意味するのは、時間は需要の代用であるということを忘れないでください。
そのため、需要が変化したときに、クラウドにバーストしたい場合があります。または、これらのワークロードを永続的にクラウドに移動する場合、どのワークロードを引き戻すつもりですか？これは、データセンターに容量があるためです。なぜ2回支払うのですか？そのため、今日Verizon Intelligent Cloud Controlだけでなく他の環境と一緒に行うことの1つは、価格があなたを閉じ込めることができるため、価格だけでなく、より重要なことに、顧客がそれらのワークロードを実行する場所についての決定を下すことを可能にすることですアプリケーションのパフォーマンス。その後、価格、コンプライアンス、データの主権、セキュリティなどのその他の考慮事項や、ここで説明するこの市場で基本的に取引可能なリソースを検討できます。
Techopedia：それが経済モデルですか？
ベン・ナイええ。ですから、すべて経済モデルに戻っています。これがいかに論理的かを考えてください。単なるアナロジーではなく、ところで、実際にはモデルの仕組みです。ワークロードには予算があり、ワークロードはキューイング理論と輻輳を考慮しているため、はるかに拡張されています。混雑し始めても直線的な価格上昇ではありません。指数関数的に上昇し、予算に影響を与え、したがってワークロードが移動を決定するように強制します。
データセンターの複雑さをすべて取り除きさえすれば、XtremIOボックス、Pure Storageボックス、Compellentボックス、3ParボックスのIOPSを交換できます。これらはすべてIOPSの特性が異なりますが、アプリケーションはしたがって、独自の選択でそれらのリソースを購入します。 CPUまたはvCPU、MEMまたはvMEMを見るのと違いはありませんか？それらはすべて取引可能であるため、ここまたはここで走るべきですか？関係ありません！ここでの一般的な商品はインフラストラクチャの供給です。
ここでの一般的な商品はインフラストラクチャの供給であり、重要な理由は-私が類推を使用する-あなたが覚えているなら
1978年に航空会社の規制を緩和しました。それ以前は、すべての座席が同じで、価格はすべて同じでしたが、論理的には間違っていましたが、消費側では支払い意欲が非常に異なっていました。そのため、座席は商品でしたが、焦点を需要に変更することで、座席あたりの価格を-座席が同じであっても-支払う意思の違いを確認できました。そこで、私たちがやったことは、一般的な商品を表すリソースを取得し、それをWebで公開しました。最初はSabreとApolloでしたが、その後Travelocity、Kayak、Pricelineになりました。
突然、需要に供給を選択させると、業界全体が変化するのを見ることができます。負荷率は上がりましたが、飛行コストは下がり、この国にある航空会社のインフラ全体が近代化されました。それは大きな進歩でした。ああ、ところで、今日のプライスラインを見ると、700億ドルの価値があります。それはどの航空会社よりも多く、彼らは単一の飛行機を所有していません。
Techopedia： 面白い。私はそのようにそれを本当に考えたことはありません...
ベン・ナイ： 彼らは飛行機を所有していません、彼らはゲートを所有していません、彼らは席を所有していません、彼らはパイロットを雇っていませんよね？そして、「しかし、供給ベースの中心経済について、他にどのような例がありますか？」と言いましょう。ホテルは供給ベースですよね？ホテルがあり、移動できません。これらの部屋があります。どうやってそれらの部屋の価格を設定しますか？そして、Hotels.com、Expedia、Travelclickなどが登場し、同じことが起こりました。レストランを見ると、OpenTableがあります。 Googleであなたは新聞のクラシファイド広告を見て、eBayまたはCraigslistに置き換えられました。
私のお気に入りの例の1つはUberです。街を歩いていると、タクシーが人を待っているのが見えます。その後、同じ街の別の場所に行くと、タクシーを待っている人の列があります。そして、あなたは思う、これは正しくない。その後、Uberが登場します。Uberはスマートフォンを使用して、需要に応じて供給を増やします。 Uberを使用すると、需要の90％が10分以内に満たされますが、タクシーの世界では需要の90％が10分以内に満たされないため、Uberの最後のラウンドは620億ドルでした。覚えておいて、彼らはタクシーや車を所有していません！
Techopedia：それで、典型的なデータセンターでは、タクシーを呼ぶのと本質的に同じことをしていますか？
ベン・ナイ：このように考えてみてください。ワークロードが予算保有者です。データセンターを構築した理由です。したがって、この例では、彼らは事実上あなたの人間です。次に、このリソース、この共通リソースをすべて完全に抽象化します。それは供給と呼ばれ、どこにでもあります-サーバーやコンピューター環境からネットワーク、ストレージに至るまで、アプリケーションが必要とするものよりも下にあるすべてのもの。今私たちが望むのは、これが効率的な市場であることを確認することです。そのため、これらの予算保有者は自律的に行動できなければなりません。 自律的かつリアルタイムでの意味 ワークロード自体、またはこの場合はアプリケーションの需要の変化量を考えます。これが、需要の供給を見つけることに非常に類似している理由です。このシステムを使用すると、機械で生成されたアラートに応答して人の労力のボトルネックを待ってアプリのケアとフィードの決定を行う必要がないため、アプリケーションのパフォーマンスが大幅に向上します。代わりに、リアルタイムで実行しています。これらの機関、顧客は1日に何千ものアプリを実行し、実行する必要があるため、大規模にそれを行っています。
したがって、まず第一に、はるかに優れたパフォーマンスエクスペリエンスを得ることができます。加えて、あなたは人々が彼らの日々を実行者として過ごすことはありません。代わりに、彼らは思想家に戻り、機械で生成されたアラートを受け取るだけでなく、実際にビジネスを支援できると考えています。彼らは、マイクロサービス戦略、ハイブリッドおよびマルチクラウド戦略、およびソフトウェア定義ネットワークとネットワーク機能と仮想化について考えています。これらはすべて、ビジネスを実際に前進させ、ブレークフィックスアプリケーションのケアとフィードの世界から脱出します。アラート応答。
実際、データセンターの資本の40％から60％のどこかが過剰にプロビジョニングされており、その多くを再利用する（つまり、新しいハードウェアの購入を避ける）か、廃止された理由重要なのは-
Techopedia：申し訳ありませんが、これを40〜60％確認してください。申し訳ありませんが、その数は驚くべきものです。
ベン・ナイ： はい。さらに重要なのは、この国の電力の14％がデータセンターで消費されていることです。
Techopedia：それでは、データセンターを過剰にプロビジョニングしなかった場合、全国の電力消費量の5〜8％を節約できますか？
ベン・ナイ：理由を説明するためのバックアップをいくつかお見せしましょう。それは、供給に基づく経済の世界に遡ります。まず、新しいアプリケーションがあり、ITショップを運営している場合、どのようにサイズを調整しますか？
Techopedia：ええ、あなたは建築家に行くと、彼らはちょっと推測しますよね？そして、彼らはそれが壊れるまで待ちます。
ベン：その通り。基幹業務に行き、会話をしますが、彼らはあなたが知らないことを何も知りません。だから彼らは推測している、あなたは推測している、と私たちは一緒にサイズがどうあるべきかについて推測しようとします。
したがって、4つまたは8つのVCPUを割り当てます。ここで興味深いのは、割り当てに物理的な足、または物理的なサーバー上の仮想的な足が含まれることです。そのアプリケーションからリクエストが送信されるたびに、4つまたは8つのVCPUとしてキューに入れられます。基本的には、レストランに行って4人または8人のパーティーだと言っているようなものです。着席することはありません。
推測で過剰に割り当てます。つまり、最悪のパフォーマンスが得られ、コストが非常に高くなります。それが問題1です。問題2は、アプリケーションのサイズを正確に設定できないということです。これは疑問を抱きます。サイズを変更できない場合、どのように配置しますか？
もう一度推測しています。 OK、だから今私たちは最初のことを推測し、2番目のことを推測しているのです。それから、VMスプロールと呼ばれるもの、または要求のないVMがあります。削除される代わりにその状態のままになり、ハードウェアも予約します。次に、これらすべてを人間ベースの履歴キャパシティモデルにまとめようとします。1年に1〜2回しか実行しないため、別のヘッジを構築する必要があります。需要のためヘッジ これらすべてのアプリで増加する可能性があります。その後、「クラスターを閉鎖」します。これは、そのホスト群が「満杯」であると見なすためです。すぐにデータセンターの容量の半分までロックされ、過剰にプロビジョニングされています。
Techopedia：これは、あなたが失敗に備えているように見えます。実際には、過剰なプロビジョニングやスプロールが発生していないという古いパラダイムにはありえない方法です...
ベン・ナイ：インフラストラクチャの供給だけを見て管理している場合、需要をリアルタイムで把握して理解していない場合、回復力のある十分な供給があるかどうかを世界でどのように知っていますか？供給のみが表示されている場合、十分な数があるかどうかはどのようにわかりますか？食べ過ぎているかどうかはどうやってわかりますか？
Techopedia：まあ、おそらくあなたはもう少し推測するためにもう少し頭を雇います。その問題の調査にもっとお金をかけますよね？
ベン・ナイ：そして、あなたはまだ基本的に過剰にプロビジョニングされており、それを半分と呼んでいますが、不必要にハードウェアを購入しています。最初のインスタンス化における仮想化の背後にある概念全体は、すべてのアプリに専用のハードウェアスタックを持たせるのではなく、専用のスタック間でこれらのワークロードを移動できるようになるため、全体のアイデアはハードウェアのプロビジョニングでしたそのすべてのハードウェア資本のピークの合計ではなく、ピークの平均に。
ただし、リアルタイム自律制御、パフォーマンス制御、VMまたはコンテナまたはクラウドの消費側を使用する場合、同じことを考えます。私たちは何をしますか？私たちは外に出て、すべてのアプリをストレステストします。数千-顧客の規模に応じて数百から数千の環境があります。したがって、CPU、vCPU、MEM、 vMEMなど、すべての異なる要素またはリソースは正しいですか？そして、再びピークの合計に基づいてプロビジョニングします。違いは、労働に関連する遅延やボトルネックがなく、ピークの平均にプロビジョニングできるようになった場合です。すべてのアプリが一度に急増することはないため、その環境を積極的に管理できます。
Techopedia： ワオ。そもそも、仮想化の本来の目的に戻ってきました。
ベン： これは仮想化またはコンテナ化2.0です。リアルタイムの自律的なパフォーマンス制御。
Techopedia：古いbreak-fixループが時代遅れの考え方である場合、最前線の平均的な人にそれをどのように説明しますか？
ベン・ナイ：簡単な質問をさせてください：なぜモニターが1つなのですか？
Techopedia：さて、あなたは何が間違っているのか、何かがいつ間違っているのかを知りたいですか？
ベン・ナイ： OK。うん。いつ壊れるかを知りたい。しかし、なぜそれを壊したいのですか？それが全体の質問です。見て、必然的にデータセンターの一部の部門や部分を監視することになりますが、基本的には、アプリケーションが望ましい状態と呼ばれる状態で実行されていることを確認できれば、これは適切な量のリソースですそれらをリアルタイムでサポートします。これは、監視を待って警告し、それに応答しようとするよりもはるかに良い世界です。
仮想化がソフトウェア定義のデータセンターを最初に生み出したとき、それは非常に興味深い進歩でしたが、彼らは自分自身を未来のデータセンターオペレーティングシステムと呼んでいたため、一歩踏み出しました。しかし、実際に行って、オペレーティングシステムが行うべき5つのことを調べた場合、最初の1つはパフォーマンス管理です。それでは、ハイパーバイザーはパフォーマンス管理を行っていますか？
Techopedia： もちろん違います。
ベン・ナイ： 権利はありません。次に、2つ目はリソースの割り当てです。では、ハイパーバイザーはリソースの割り当てを行いますか？番号。
ジョブスケジューリングはどうですか？予約はどうですか？計画はどうですか？いや、いや、いや。突然、あなたは彼らがこれを成し遂げた方法に気づくと、アラートを生成し、より高いレベルでリソースを使用するだけでなく、より多くのアプリ、より多くの形式のワークロード、およびより多くの場所を作成するにつれてアラートの数が増えていくということです実行することができます。突然、これらすべてのアラートで人々を押しつぶしています。
しかし、最大のことは、人間にアラートを追いかけてもらうことで私たちがしていることは、 人々は現代のデータセンターのオペレーティングシステムに興味を持っており、それは奇妙なことです。結局のところ、人々は眠っています。人々は家族を持ち、人々は休暇をとるので、人々はオペレーティングシステムになれません。そのため、この5つのことを正確に行えるように、このアプリケーションパフォーマンス制御システムTurbonomicを作成しました。ハイパーバイザーは素晴らしい発明であり、コンテナであり、クラウドであることに同意しますが、流動性の提供者と見なします。オペレーティングシステムではありません。オペレーティングシステムの残りの部分は、アプリケーションパフォーマンス制御システムを使用することから来ています。これらのことを行い、パフォーマンス管理、リソース割り当て、ジョブスケジューリング、予約、および計画を行います。これが私たちの持つ価値です。それが私たちが市場に存在する理由です。
Techopedia： 機械学習やAIが今後2〜5年にわたってどのような役割を果たすと思いますか？ TurbonomicとAIはデータセンターをどのように変えますか？
ベン・ナイ： あらゆる種類の異なる環境で行うことができるいくつかの信じられないほど興味深い推論があります。私がやっていたことは、それよりもはるかに正確であると言えます。大規模なビッグデータセットの問題の1つは、そのデータを開発してから、それを相関させ、そのデータの推論を引き出すための時間が必要なことです。
時々、間違った推論を引き出し、ビッグデータセットが正しい推論であれ間違った推論であれ、その推論を学習するのにかかる時間を知るのは非常に困難です。そして最後に、実際にアクションを起こすために、人間または何らかの形の静的な人間の労働コンポーネントでまだバックエンドになっています。私たちの場合、これは自律知能です。人工知能とこれらのワークロードは、モデル内で本当に独自に意思決定を行っているだけでなく、ある程度正確に行っています。単にビッグデータのデータセットで達成できるものよりもはるかに優れています。
Techopedia： 平均的なシステム管理者、平均的なデータセンターアーキテクト、または平均的なCIOを1人残すことができるとしたら、来年か2年後はどうなるでしょうか？ 2017、2018、およびそれ以降について知る必要があると人々が今気づいていないことは何ですか？
ベン・ナイ：最も重要なことは、なぜテクノロジー分野に参入したのかを思い出すことだと思います。私たちは根本的に好奇心が強いので、米国経済またはあらゆる経済がより少ない資金でより多くのことをできるようにしたいからです。これが企業の経営と転回の方法です。約50％のオーバープロビジョニングのオーダーで実行する必要がある場合や、ブレークフィックスのアプリケーションの世界で、私たちが変えた場所で、割り当てまたは供給ベースのモデルの昨日のアプローチに固執するのは正しくありません思想家から実行者への労働。
より良い方法があります。より良い方法は、方程式の需要側、VM、コンテナ、クラウドの消費側を調べ、より効率的に実行する機会を与える新しいベンダーの新しいアイデアと新しいテクノロジーを採用することです。よりスマートな労働力と資本効率の向上、および事業全体の俊敏性と弾力性の両方の面での柔軟性を備えたより大きなスケール。
だからこそ、私はこの機会を非常に説得力のあるものにしたいと思い、それを実行したいと思ったのです。
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