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Turbonomic의 CEO 인 Ben Nye와 대화합니다.
자율 컴퓨팅에 대해 들어 보셨을 것입니다. 자체 구성 및 자체 관리가 가능한 컴퓨터 또는 시스템 기능을 나타냅니다. 그리고 최근까지도 여전히 미래 지향적 인 파이프 꿈이었습니다. 우리는 자율 시스템의 작동 방식에 대해 조금 더 배우고 싶었습니다. 그래서 Turbonomic의 CEO이자 Bain Capital Ventures의 전무 이사 인 Ben Nye와 이야기했습니다. Turbonomic (이전의 VMTurbo)는 최근 소프트웨어의 기능을보다 정확하게 묘사하기 위해 브랜드를 변경했습니다. 새로운 이름은 Turbonomic의 핵심 테마 인 Turbo (실시간 성능), 자율 제어 (워크로드 자체 구성 및 관리) 및 경제 원칙 (공급 및 수요)을 응용 프로그램 관리 플랫폼에 통합합니다. Ben은 자율 시스템과 점점 복잡해지고 데이터 중심 환경에서 자동화의 중요성에 대해 이야기합니다.
Techopedia : Youve는 최고의 벤처 캐피털리스트 (VC)를 위해 Forbes Midas List에 여러 번 등장했습니다. VC로서 여러분은 전 세계가 몇 년 동안 얼마나 많은 변화를 겪었는지 전체 기술 환경을 볼 수있는 흥미로운 관점을 가지고 있습니다. 데이터 센터에서 변경된 사항이 무엇인지 되돌아 보면 어떤 놀라움이 있습니까?
벤 네 : 짧은 대답은 데이터 센터의 변화 속도가 사람들이 본 것 이상으로 진정으로 가속화되었다고 생각합니다. 소프트웨어 정의 데이터 센터의 개발과 근본적으로 하드웨어에서 추상화가 발생했습니다. 이는 소프트웨어 요소 내에서 전체 성장 동력을 열었습니다.
이제는 하드웨어 벤더 (데이터 센터의 게이트 키퍼 역할을 거의 오랫동안 수행 한 하드웨어)의 새로 고침주기를 처리하는 대신 말 그대로 아이디어를 얼마나 빨리 만들 수 있는가에 대한 요소로 문을 열었습니다. 정말 아이디어입니다. 아이디어 생성에 대한 제약이 없으면 매우 흥미롭고 즐거운 시간 이었지만 데이터 센터의 변화 속도와 데이터 센터의 정의조차 그 어느 때보 다 중요하고 빠르게 진화했습니다.
제가 매우 흥미로운 점은 소프트웨어 정의 데이터 센터에 갔을 때 하드웨어 세계의 모든 컨트롤러와 API 및 노브가 소프트웨어로 재정의되었다는 것입니다. 우리가 한 것은 성능과 생산성을 향상시키는 새로운 방법이라는 관점에서 이것에 대해 생각한 것입니다. 응용 프로그램과이 응용 프로그램의 수요 변화를 가져 와서 소프트웨어의 재정의 된 컨트롤러에 연결하는 것이 궁극적으로 소프트웨어입니다. 소프트웨어.
그렇게하면 응용 프로그램 계층과 인프라 계층 사이에서 휴먼 미들웨어를 제거 할 수 있습니다. 지금은 처음으로 직접 묶을 수 있기 때문입니다. 여기에 중요한 단어가 있습니다. 자율적으로 말 그대로 애플리케이션이 자체 관리 및 자체 구성 될 수 있도록합니다.
또한 현재 수요가 공급을 찾고 있다는 점에서 경제적입니다. 우리는 할당 기반 모델 또는 공급 기반 모델 대신 경제 모델 인 IT 소비 모델에 중점을두고 있습니다. 이는 IT 또는 기술 산업 관리 모델이 어떻게 실행되어야하는지에 대한 근본적인 왜곡입니다. 또한 비용면에서 성능이 향상되고 효율성이 향상되었습니다. 또한 고객의 민첩성과 탄력성을 높이고 시장에서의 노동력 활용도를 높입니다.
다음은 소프트웨어 정의 데이터 센터마다 2016 년에 일어난 일에 대해 너무 아이러니 한 것입니다. 먼저, 응용 프로그램이 중단되는시기를 파악하기 위해 하드웨어를 모니터링하고 있습니다. 즉, 서비스 품질 또는 SLA를 위반했음을 의미합니다. 그러나 소프트웨어를 사용하여 오류를 찾는 동안 기계 생성 경고를 위해 하드웨어로 돌아갑니다. . 두 번째 실마리는 비즈니스를 운영하는 응용 프로그램이 중단되는 것을 허용하는 것이고, 세 번째 실마리는 반복되는 시스템 생성 경고를 가져 와서 해당 경고를 전달하는 것입니다 사람들에게.
버그 없음, 스트레스 없음-인생을 파괴하지 않고 인생을 바꾸는 소프트웨어를 만드는 단계별 가이드
아무도 소프트웨어 품질에 신경 쓰지 않으면 프로그래밍 기술을 향상시킬 수 없습니다.
이것은 거꾸로되어야합니다.
따라서 IT 관리 모델을 할당 또는 추측에서 수요 기반 소비 기반 모델로 바꾸지 않고 변경하려고했습니다.
읽기 : 수요 중심 데이터 센터-월스트리트에서 시스템 관리자가 배울 수있는 것
Techopedia : 언급했듯이, 예, 우리는 소프트웨어로 정의 된 것을 만들고 있지만, 경고는 프로세스의 느린 부분, 즉 사람이 말한 것처럼 미들웨어로 전송됩니다.
자율이라는 용어를 언급했습니다. IT에서 자율 시스템의 중요성에 대해 조금 더 이야기 할 수 있습니까? VMTurbo에서 Turbonomic로 이름이 바뀌면 대부분의 사람들이 생각하는 것보다 더 중요하다고 생각합니다.
벤 네: 물론. 무엇보다 먼저 자율 컴퓨팅은 컴퓨팅에 적용될 때 자체 관리, 자체 구성이 가능한 시스템을 중심으로합니다.
따라서 베이지안 네트워크, 검색 알고리즘, 빅 데이터, 사람들이 "딥 러닝"이라고 부르는 빅 데이터를 생각하십시오. 그것들은 인공 지능의 형태입니다. 내가 Turbonomic에 대해 가장 흥미로운 것은 애플리케이션 워크로드가 소프트웨어에서 어떤 인프라 스트럭처 요소를 실행하고 언제 움직여야하는지, 스스로 크기를 조정하고, 시작 및 중지해야하는 시점에 대해 자율적으로 의사 결정을 내리기 때문입니다. 스스로 복제합니다. 이는 실제로 매우 흥미 롭습니다. 가상화 나 컨테이너 또는 클라우드가 제공하는 추상화와 유동성을 활용하여이를 수행합니다.
그런 다음 VM, 컨테이너, JVM을 가질 수있는 모든 다른 형태의 요구에 대해 유사한 추상화를가집니다. 우리는 이러한 모든 형태의 수요와 이러한 모든 형태의 공급을보고 추상화합니다. 따라서 수요가 공급을 선택하거나 일치하도록합시다. 그리고 그들이 하나의 물리적 호스트에 있고 그것이 실패하고 경고를 생성하고 응용 프로그램을 갖기 시작하기보다는 정체하기 시작하면, 단순히 이동 결정을 내리는 것을 허용하지 않는 이유를 알고 있습니다. 그 자체? 의사 결정에서 가격을 책정하는 경우 (이동 및 이전 비용) 실제로 훨씬 더 흥미로운 자원 할당 결정을 내릴 수 있습니다.
Techopedia : 나는 수요와 공급의 비유를 좋아합니다. 경제 이론에서 공급원은 단기적으로 고정되어 있으며 장기간에 걸쳐서 만 변경 될 수 있습니다. 당신이 묘사 한 것에서 (경제적 비유를 유지한다면) 당신은 전체 패러다임을 바꾸고 있습니다. 즉, 단기적으로 공급을 변경할 수 있습니다. 실제로보다 효율적일 수있는 완전한 유연성을 가지고 있으며 시장으로서의 자원 활용에 대해 생각하고 실시간으로 거의 효율적인 시장을 가지고 있습니까?
벤 네 : 당신 말이 맞아요 수요가 공급을 찾는 원칙이되는 경제 모델이지만 경제 원칙을 사용하여 IT를 관리합니다. 존 메이 너드 케인즈 (John Maynard Keynes)가 말했듯이“장기적으로 우리는 모두 죽었습니다.”
Techopedia : 아직 이사하지 않았거나 클라우드에 더 많은 리소스를 투입하려는 움직임을 심각하게 고려하지 않는 CIO를 만나지 않을 것이라고 생각합니다. 앞으로 몇 년 동안 업계가 어디로 가고 있는가?
벤 네 : 많은 변화가있을 것 같습니다. 기술의 전체 리 플랫폼이되지는 않을 것입니다. 메인 프레임이 여전히 존재하는 것처럼 100 % 리 플랫폼이 보이지 않을 것입니다. 아마도 당신은 하이브리드 세계를 보게 될 것입니다. 비공개 및 공개가 있지만 공개는 단일 클라우드가 아닌 공개 다중 클라우드라고 생각합니다. 여기에서 가장 큰 선수를 보면 소수만이 있습니다. 그러나 유럽이나 다른 지역으로 갈 때 구름이 많은 이동 통신사도 많이 보이므로 큰 도약이라고 생각하지 않습니까? 그러나 실제 질문은 고객이 워크로드를 실행하기 위해 올바른 클라우드를 소싱하는 방법입니다. 회사 뒤에 우리의 이론은 모든 작업을 실행할 수 있어야합니다 모든 인프라, 어딘가에. 온 프레미스 또는 오프 의미, 시간은 수요를 대리하기 때문에 항상 기억하십시오.
따라서 수요가 변경되면 클라우드로 파열 될 수 있습니다. 또는 해당 워크로드를 클라우드로 영구적으로 이동하려는 경우 어떤 워크로드를 철회 하시겠습니까? 이제 데이터 센터 용량이 확보 되었기 때문입니다. 왜 두 번 지불합니까? 또한 현재 버라이즌 인텔리전트 클라우드 컨트롤 (Verizon Intelligent Cloud Control) 및 기타 환경과 함께 수행하는 작업 중 하나는 고객이 가격뿐만 아니라 고객을 사로 잡을 수 있기 때문에 이러한 워크로드를 실행할 위치를 결정할 수 있도록하는 것입니다. 응용 프로그램 성능. 그런 다음 가격, 규정 준수, 데이터 주권 또는 보안과 같은 다른 고려 사항 및 우리가 설명하는이 시장에서 근본적으로 거래 가능한 리소스 인 기타 리소스를 가질 수 있습니다.
Techopedia경제 모델인가요?
벤 네네 경제 모델로 돌아 왔습니다. 이것이 얼마나 논리적인지 생각해보십시오. 그건 그렇고, 비유가 아니라 실제로 모델이 작동하는 방식입니다. 워크로드에는 예산이 있고 워크로드는 큐잉 이론과 혼잡을 검토하므로 훨씬 더 확장됩니다. 정체가 시작될 때 선형적인 가격 인상이 아닙니다. 기하 급수적으로 증가하여 예산에 영향을 미치므로 워크로드가 이동 결정을 내립니다.
데이터 센터의 모든 복잡성을 추상화하면 XtremIO 상자, Pure Storage 상자 및 Compellent 상자 및 3Par 상자의 IOPS는 서로 다른 IOPS 특성을 갖지만 응용 프로그램은 따라서 해당 리소스를 자체 선택으로 구매하십시오. CPU 또는 vCPU, MEM 또는 vMEM을 보는 것과 다르지 않습니다. 그들은 모두 거래가 가능하므로 여기 또는 여기로 달려 가야합니까? 상관 없습니다! 여기서 일반적인 상품은 인프라 공급입니다.
여기서 일반적인 상품은 인프라 공급이며 중요한 이유는-비유를 사용할 것입니다.
1978 년에 우리는 항공사 규제를 해제했습니다. 그 전에는 모든 좌석이 동일했고 가격이 모두 같았으며 논리적으로 잘못되었지만 소비 측면에서는 지불 의지가 크게 차별화 되었기 때문에 잘못되었습니다. 따라서 좌석은 필수품이지만, 수요에 초점을 맞추면 좌석 당 가격이 동일하지만 좌석 당 가격이 다르더라도 지불 할 의사가 다른 것을 확인할 수 있습니다. 우리가 한 일은 공통 상품을 나타내는 자원을 가져 와서 웹에 게시했습니다. 먼저 Saber와 Apollo 였지만 Travelocity, Kayak 및 Priceline이되었습니다.
갑자기 수요가 공급을 선택하게하면 전체 산업이 바뀌는 것을 보아라. 부하 요인은 증가했지만 비행 비용은 감소했으며이 국가에있는 전체 항공사 인프라는 현대화되었습니다. 대단한 발전이었습니다. 그런데 오늘 Priceline을 살펴보면 700 억 달러의 가치가 있습니다. 그것은 어떤 항공사보다 많으며 단일 비행기를 소유하지 않습니다.
Techopedia: 흥미 롭습니다. 나는 그렇게 생각하지 않았습니다 ...
벤 네 : 비행기도없고, 게이트도없고, 좌석도없고, 조종사를 고용하지도 않습니까? "하지만 공급 기반 중심 경제의 다른 예는 무엇입니까?"전환하자 호텔은 공급 기반입니다. 호텔이 있다면 이동할 수 없습니다. 하지만 그 가격은 어떻게 책정 되나요? Hotels.com, Expedia, Travelclick 등도 마찬가지입니다. 같은 일이 일어났습니다. 식당을 보거나 OpenTable을 보았고, Yellow Pages를 보았습니다. 신문에서 분류 된 광고를보고 eBay 또는 Craigslist로 대체했습니다.
내가 가장 좋아하는 예 중 하나는 Uber입니다. 어느 도시에서나 걸어 다니면 사람들을 기다리는 택시 한 줄이 보이며 같은 도시의 다른 부분으로 올라가면 택시를 기다리는 사람들이 있습니다. 그리고 당신은 생각합니다, 이것은 옳지 않습니다. 그런 다음 스마트 폰을 사용하여 수요를 늘려주는 Uber가 등장합니다. 이제 Uber를 사용하면 10 분 내에 90 %의 수요가 충족되는 반면 택시 운전실에서는 10 분 내에 90 %의 요구가 충족되지 않으므로 Uber의 마지막 라운드는 620 억 달러입니다. 그리고 그들은 택시 나 차를 소유하지 않는다는 것을 기억하십시오!
Techopedia: 전형적인 데이터 센터에서 본질적으로 택시를 부르는 것과 같은 일을하고 있습니까?
벤 네: 이렇게 생각하십시오. 워크로드는 예산 보유자입니다. 이것이 바로 데이터 센터를 구축 한 이유입니다. 이 예제에서 그들은 효과적으로 당신의 인간입니다. 그런 다음이 리소스,이 공통 리소스를 모두 완전히 추상화했습니다. 이를 공급이라고하며 서버와 컴퓨터 환경에서 네트워크, 스토리지에 이르기까지 응용 프로그램이 필요로하는 모든 것 아래에 있습니다. 이제 우리가 원하는 것은 이것이 효율적인 시장인지 확인하는 것입니다. 저 예산 보유자들은 자율적으로 행동 할 수 있어야합니다 자율적으로 실시간 의미 워크로드 자체 또는이 경우 애플리케이션에 대한 수요량의 변화를 감안할 때. 그렇기 때문에 이것이 수요를 찾는 공급과 매우 유사합니다. 이 시스템을 사용하면 인적 노동 병목 현상을 기다리지 않고 기계 생성 경고에 응답하여 앱에 대한 관리 및 공급 결정을 내리기 때문에 훨씬 더 나은 응용 프로그램 성능을 얻을 수 있습니다. 대신 실시간으로하고 있습니다. 그리고 이러한 기관, 고객, 하루에 수천 개의 앱을 실행하고 수행해야하기 때문에 대규모로 수행하고 있습니다.
따라서 무엇보다도 성능이 훨씬 향상됩니다. 또한 사람들이 하루를 보낸 사람이 없습니다. 대신, 그들은 다시 사상가로 돌아가 기계 생성 경고 만받는 것이 아니라 실제로 비즈니스를 도울 수 있다고 생각하고 있습니다. 마이크로 서비스 전략, 하이브리드 및 멀티 클라우드 전략, 소프트웨어 정의 네트워크 및 네트워크 기능 및 가상화에 대해 생각하고 있습니다. 이러한 모든 것들은 실제로 비즈니스를 발전시키고 고장 수리 애플리케이션 관리 및 공급의 세계에서 벗어나게합니다. 경고 응답.
실제로 데이터 센터 자본의 40 % ~ 60 %가 초과 프로비저닝되어 있으며 새로운 하드웨어의 구매를 피하거나 폐기 및 이유를 다시 할당하기 위해 많은 비용을 감당할 수 있습니다. 그토록 중요한 것은-
Techopedia죄송합니다. 40 ~ 60 %로 확인하겠습니다. 죄송합니다. 그 숫자는 놀랍습니다.
벤 네: 예. 더 중요한 것은이 나라에서 전력의 14 %가 데이터 센터에서 소비된다는 것입니다.
Techopedia: 데이터 센터를 과도하게 프로비저닝하지 않으면 전국 전체 전력 소비의 5 ~ 8 %를 절약 할 수 있습니까?
벤 네: 왜 그런지 설명하기 위해 백업을하겠습니다. 그것은 공급 기반 경제의 세계로 돌아갑니다. 먼저, 새로운 응용 프로그램이 있고 IT 상점을 운영 할 때 어떻게 크기를 조정합니까?
Techopedia: 네, 건축가에게 가면 추측 할 수 있습니다. 그런 다음 중단 될 때까지 기다립니다.
벤: 바로 그거죠. 비즈니스 라인으로 이동하고 대화를 나누며 모르는 것은 없습니다. 그래서 그들은 추측하고 당신은 추측하고 있으며, 우리는 함께 크기가 무엇인지에 대해 시도하고 추측합니다.
따라서 4 개 또는 8 개의 VCPU를 할당합니다. 흥미로운 점은 할당에 물리적 공간 또는 물리적 서버의 가상 공간이 포함된다는 것입니다. 해당 애플리케이션에서 요청이 발생할 때마다 4 ~ 8 개의 VCPU로 대기합니다. 본질적으로 식당에 가서 네 파티 나 여덟 파티라고 말하는 것과 같습니다. 한 파티 만 할 수도 있습니다. 당신은 결코 앉을 수 없습니다.
우리는 우리의 추측과 과잉 할당을합니다. 즉, 최악의 성능을 얻을 수 있고 비용이 많이 듭니다. 그게 첫 번째 문제입니다. 두 번째 문제는 이제 응용 프로그램의 크기를 정확하게 조정할 수 없다는 것입니다. 이는 질문을 제기합니다. 크기를 조정할 수 없으면 어떻게 배치합니까?
당신은 다시 추측하고 있습니다. 자, 이제 우리는 첫 번째 것을 추측하고 두 번째를 추측합니다. 그런 다음 VM 스프롤 또는 요구 사항이없는 VM이라는 것이 있습니다. 제거되지 않고 상태가 유지되며 하드웨어도 예약됩니다. 우리가하는 일은이 모든 것들을 인간에 기반한 역사적 수용력 모델로 모으는 것입니다. 우리는 일 년에 한두 번만 달리기 때문에 또 다른 헤지 (hedge)를 만들어야하므로 20-30 %의 대화를 나 were습니다 수요 때문에 헤지 이러한 모든 앱에서 증가 할 수 있습니다. 그런 다음 "클러스터를 닫습니다." 이제 데이터 센터 용량의 절반 정도가 잠겨 있으며 과잉 프로비저닝되었습니다.
Techopedia: 기존 패러다임에 실제로는 프로비저닝이 과도하지 않거나 과도하게 확산되지 않는 방법이 없기 때문에 실패에 대비 한 것 같습니다.
벤 네: 당신이보고 관리하는 모든 것이 인프라 공급이라면, 세계에서 수요를보고 이해하지 못하고 실시간으로 묶을 수있을 때 탄력성이있을만큼 충분한 공급이 있는지 어떻게 알 수 있습니까? 당신이 보는 전부가 공급이라면, 당신은 충분한 지 어떻게 알 수 있습니까? 당신이 너무 많이 있는지 어떻게 알 수 있습니까?
Techopedia글쎄, 아마 더 추측하기 위해 머리를 몇 개 더 고용 할 것입니다. 그 문제를 조사하는 데 더 많은 돈을 씁니까?
벤 네: 여전히 기본적으로 과도하게 프로비저닝 된 상태에서 반으로 전화하면 불필요하게 하드웨어를 구매하고 있습니다. 첫 번째 인스턴스화에서 가상화의 전체 개념은 모든 단일 앱에 대해 전용 하드웨어 스택을 갖는 대신 모든 것이 었습니다. 이러한 워크로드를 전용 스택간에 이동할 수 있으므로 전체 아이디어는 하드웨어를 프로비저닝하는 것이 었습니다 모든 하드웨어 자본의 피크의 합 대신 피크의 평균으로.
그러나 이제 실시간 자율 제어, 성능 제어, VM 또는 컨테이너 또는 클라우드의 소비 측면을 취하고 동일한 것을 생각할 때; 우리는 무엇을해야합니까? 우리는 외출하고 모든 단일 앱에 대해 스트레스 테스트를 수행하고 고객의 규모에 따라 환경에 수십에서 수천 개의 앱이 있습니다. 따라서 CPU, vCPU, MEM, vMEM 등 모든 다른 요소 나 리소스가 맞습니까? 그런 다음 다시 피크의 합을 기준으로 프로비저닝합니다. 차이점은 노동력과 관련된 지연이나 병목 현상이없고 이제 평균 봉우리로 프로비저닝 할 수 있다면 어떻게 할 수 있을까요? 모든 앱이 한 번에 모두 스파이크되지 않으므로 해당 환경을 적극적으로 관리 할 수 있습니다.
Techopedia: 와. 그것은 실제로 가상화가 무엇에 관한 것인지에 대해 처음부터 다시 돌아가고 있습니다.
벤 : 이것은 가상화 또는 컨테이너화 2.0입니다. 실시간 자율 성능 제어.
Techopedia: 만약 구식 고장 수리 루프가 구식 사고 방식이라면, 일선의 보통 사람에게 어떻게 설명 할 수 있습니까?
벤 네: 간단한 질문을하겠습니다 : 왜 하나는 모니터링합니까?
Techopedia: 글쎄, 무슨 일이 일어나고 있는지, 무슨 일이 일어나고 있는지 알고 싶습니까?
벤 네: 좋습니다. 네. 언제 고장이 나는지 알고 싶습니다. 그러나 왜 깨뜨리고 싶습니까? 그게 전부 질문입니다. 보세요, 필연적으로 데이터 센터의 일부 부서 나 부분에 대한 모니터링이 필요하지만, 기본적으로, 애플리케이션이 원하는 상태 (적절한 리소스 양)에서 실행중인 상태로 실행되고 있는지 확인할 수 있다면 실시간으로 지원하십시오. 모니터링 및 알림을 기다리고 응답하는 것보다 훨씬 나은 세상입니다.
가상화로 소프트웨어 정의 데이터 센터가 처음 생겨 났을 때 정말 흥미로운 발전 이었지만 미래의 데이터 센터 운영 체제라고 불렀고 바로 사용하기 때문에 너무 진일보했습니다. 그러나 실제로 운영 체제에서 수행해야 할 5 가지 사항을 찾아 보면 첫 번째는 성능 관리입니다. 하이퍼 바이저가 성능 관리를 수행합니까?
Techopedia: 당연히 아니지.
벤 네: 권리 없다. 그런 다음 두 번째로해야 할 일은 리소스 할당입니다. 그렇다면 하이퍼 바이저는 리소스 할당을 수행합니까? 아니.
작업 일정은 어떻습니까? 예약은 어떻습니까? 계획은 어떻습니까? 아냐 아냐 리소스를 더 많이 사용하면서 더 많은 앱과 더 많은 형태의 작업 부하 및 더 많은 장소를 만들면서 알림을 생성하고 알림 수를 늘리거나 늘리는 것입니다. 그들이 실행할 수 있습니다. 우리는 갑자기이 모든 경고를 가진 사람들을 분쇄하고 있습니다.
하지만 가장 큰 것은 사람들이 경고를 추적하도록함으로써 우리가하는 일이 사람들이 최신 데이터 센터 운영 체제에 들어가는 것은 사람들이 잠들기 때문에 이상합니다. 사람들은 가족이 있고 사람들은 휴가를 듣게되므로 사람들은 운영 체제를 사용할 수 없으므로 우리가 한 것은 바로이 다섯 가지 일을 할 수 있도록이 애플리케이션 성능 제어 시스템 인 Turbonomic을 만든 것입니다. 우리는 하이퍼 바이저가 훌륭한 발명품, 컨테이너 및 구름이라는 점에 동의하지만 유동성 제공 업체로 간주합니다. 운영 체제가 아닙니다. 나머지 운영 체제는 응용 프로그램 성능 제어 시스템을 갖추고 있습니다. 성능 관리, 리소스 할당, 작업 예약, 예약 및 계획 등을 수행합니다. 이것이 우리의 가치입니다. 그래서 우리는 시장에 존재합니다.
Techopedia : 향후 2 ~ 5 년 동안 머신 러닝이나 AI가 어떤 역할을한다고 생각하십니까? AI의 Turbonomic가 데이터 센터를 어떻게 변화 시키는가?
벤 네 : 모든 종류의 다른 환경에서 만들 수있는 믿을 수없는 흥미로운 추론이 있습니다. 나는 그 일이 그보다 훨씬 더 정확하다고 말할 것입니다. 큰 빅 데이터 세트의 문제점 중 하나는 해당 데이터를 개발 한 다음 상관시키고 해당 데이터에 대한 추론을 도출하는 데 시간이 필요하다는 것입니다.
때로는 잘못된 추론을 이끌어 내고 빅 데이터 세트가 그 추론을 옳고 그른 것으로 판단하는 데 걸리는 시간을 알기가 매우 어려울 수 있습니다. 그런 다음에도 여전히 인간 또는 어떤 형태의 정적 인적 노동 구성 요소로 백엔드되어 실제로 행동을 취합니다. 우리의 경우, 이것은 자율 지능입니다. 인공 지능과 이러한 워크로드는 모델에서 자체적으로 결정을 내릴뿐만 아니라 정밀하게 결정합니다. 단순히 빅 데이터 데이터 세트로 달성 할 수있는 것보다 훨씬 큽니다.
Techopedia : 평균 시스템 관리자, 평균 데이터 센터 아키텍트 또는 평균 CIO에게 맡길 수 있다면 내년 또는 2 년 안에 어떤 상황이 발생합니까? 사람들이 2017, 2018 및 그 이후에 대해 알아야한다는 것을 지금 깨닫지 못하는 것은 무엇입니까?
벤 네: 가장 중요한 것은 기술 분야에 들어간 이유를 기억하는 것입니다. 우리는 근본적으로 호기심이 많고 미국 경제 또는 다른 경제가 적은 비용으로 더 많은 일을 할 수 있기를 원하기 때문입니다. 그것이 기업이 운영하는 방식입니다. 어제 공급 또는 공급 기반 모델의 접근 방식을 대략 50 % 초과 프로비저닝 된 수준으로, 애플리케이션이 고장난 응용 프로그램 세계에서 실행해야 할 때, 사상가에서 수행자로 노동.
더 좋은 방법이 있습니다. 더 나은 방법은 새로운 공급 업체의 새로운 아이디어와 새로운 기술을 수용하여 방정식의 수요 측면, VM의 소비 측면, 컨테이너, 클라우드의 소비 측면을 살펴보고보다 성능 적으로 실행할 수있는 기회를 제공하는 것입니다. 보다 현명한 노동력과 자본의 효율성 향상, 운영 전반의 민첩성 및 탄력성 측면에서 유연성을 통해 더 많은 규모를 제공합니다.
그렇기 때문에 저는이 기회를 매우 매력적으로 여겼기 때문에 운영하고 싶었습니다.
Turbonomic의 애플리케이션 성능 제어 플랫폼을 무료로 테스트하려면 여기를 다운로드하십시오.