"מוצרי גוגל בענן לא חדשים – אלא שירותים פנימיים המאפשרים ללקוחות להטמיעם כ-Open Source"

לקראת אירוע The New Data World של CloudZone ו-DataZone בשיתוף עם גוגל (Google), קיימנו שיחה עם ניר חינסקי, מנהל Google Cloud Platform במזרח התיכון ואפריקה, על היתרונות שלהם כאחת מספקיות הענן המובילות בשוק והפתרונות שאותם היא מספקת ללקוחותה.

מהם האתגרים העומדים בפני מנהלי מידע ומנמ"רים בחיבור שבין Big Data לענן?
"האתגר הגדול ביותר שעומד בפני בעלי תפקיד אלו הינו בטרם המעבר לענן, מהסיבה הפשוטה שהם מוגבלים ביכולת שלהם לאסוף ולנתח מידע לפי כמות המשאבים שברשותם. כלומר, אם יש לארגון מספר שרתים מסוים שתפקידם לאסוף מידע ולנתחו, כמות זו תגביל את יכולת הביצוע של הארגון.

לעומת זאת, ברגע שארגונים עוברים לענן אין יותר מגבלה של משאבים, הכל תלוי בכמות המידע שברשותם, מה בכוונתם לעשות עימו ואילו סוגי ניתוחים ברצונם לבצע. הארגון אינו מוגבל יותר בכמות וסוגי הניתוחים שבאפשרותו לעשות. האתגר של ארגונים שלא נמצאים בענן הוא כיצד להשתמש במידע שנאסף. ארגונים רבים מחליטים לאסוף רק 'דוגמיות' של מידע כי הם מוגבלים במשאבים, וכך מתקבלות אך ורק תוצאות מדגמיות".

ניר חינסקי, מנהל Google Cloud Platform במזרח התיכון ואפריקה

כיצד אתם, כספקית שירותי ענן מובילה, מסייעים להתגבר על אתגרים אלו?
"אנחנו מספקים כלים שעוזרים ללקוחות לעשות מיגרציה למידע לפלטפורמת ענן בצורה קלה. אנחנו לא מסתכלים רק על איפה המידע יושב, אלא על מה ניתן לעשות בענן שלא היה ניתן לעשות בסביבת On Premise".

"למשל, בענן ניתן להריץ הרבה יותר שאילתות בפחות כסף מאחר שלא צריך לשלם על התחזוקה השנתית של התשתיות בכדי שיוכלו להתמודד עם כמויות המידע. הרבה מאוד משאבים וזמן נחסכים בדרך אל התשובות שצריך מהמידע. גוגל מספקת כלים שעוזרים לארגון להתמקד בתובנות שמגיעות מן המידע, ולא בתפעול הדרוש כדי להגיע לתובנות האלה. זה פותר את הארגון מהתעסקות בתשתית ובאופטימיזציה שלה ומאפשר לו להתעסק אך ורק בתובנות עצמן".

"אחד מהפתרונות הכי נפוצים שלנו הוא Big Query, מנוע אנליטי בעל יכולת לנתח PetaBytes של נתונים ללא התעסקות בתשתית. הארגון מעביר את הנתונים אל המנוע ב-Streaming או על ידי העלאת המידע, והתשובות מתקבלות תוך שניות, ללא קשר לכמות המידע שעובר".

"עם Big Query העיסוק במידע יורד כמעט לאפס, מזרימים את המידע ומקבלים תשובות. פתרון נוסף הוא ה-Data Studio 360. הפתרון מציג לארגון את כל התובנות שהתקבלו בצורה ויזואלית, פשוטה ויפה, ומפיק דו"חות למנהלים ולאנליסטים שעובדים עם המידע במשותף".

"ישנם עוד שני פתרונות שאותה גוגל מספקת: הראשון, Data Labs – פתרון מיוחד לאנליסטים המאפשר להם לעבוד ישירות על המידע ללא עלות ולתחקר את המידע ממגוון זוויות רחב. ו-Data Proc – המאפשר לארגון להריץ תשתיות של Hadoop ו-Spark בצורה קלה, ללא הצורך בניהול התשתית. ה-Data Proc יודע להתאים את עצמו לארגון ולכמויות המידע שהוא עובד איתו".

אריק שמידט, יו"ר תאגיד אלפבית. צילום: תומר פולטין

בשנים האחרונות ישנה מגמת קונסילידציה של ספקיות הענן, אך ניכר כי הספקיות הגדולות שומרות על כוחן. מהן היתרונות של גוגל כספקית, לאילו סקטורים היא מתאימה יותר וכיצד היא מבודלת ממתחרותיה?
"אם מסתכלים על גוגל לאורך כל 18 שנות קיומה ניתן לראות שכבר מימיה הראשונים היא התמודדה עם כמויות מידע עצומות של משתמשים בכל העולם, וכל זה כאשר לא היו פתרונות בשוק למצבים מהסוג הזה. אנחנו נאלצנו להתמודד עם מידע הרבה לפני כולם ולכן פיתחנו פתרונות פנימיים שיעזרו לנו בנושא, ואף הוצאנו אותם כ-Open Source".

"למעשה, כל שירות של גוגל שיוצא בענן משוחרר קודם כל כ-Open Source, בכדי שלקוחות יוכלו להטמיע אותו היכן שהם רוצים. היתרון כאן, הוא שאנחנו מאפשרים ללקוחות להנות משירותי גוגל על גבי כל פלטפורמה או לקבלם כשירות בענן שלנו".

מהם הטרנדים הבולטים לדעתך שיובילו את תחום הדטה בשנה הקרובה?
"מעבר לכלים המאפשרים לטפל בדטה, תחום ה-Machine Learning הוא העתיד. Machine Learning משתמש במידע, וככל שיש לך יותר מידע המודל הופך להיות יותר טוב ועשיר. ככל שהמודל יותר עשיר, כך רמת החיזוי גבוהה יותר. אריק שמידט אמר שלדעתו בחמש השנים הבאות, חברות הענק הבאות שינפיקו את עצמן בבורסה יתבססו על Machine Learning".

כל תחום ה-AI המבוסס על Machine Learning תופס תאוצה. בהרבה יותר תחומים מקבלים החלטות המבוססות על דטה וכך משפרים את הפעילויות המורכבות והפשוטות של הארגון".

תוכלו לשמוע עוד על תחום ה-Big Data של CloudZone ו-DataZone, שיתקיים במהלך חודש נובמבר. במהלכו יקיימו היחידות 11 כנסים ואירועים בנושא הענן ו-Data Big, בשיתוף הטכנולוגיות המובילות בעולם כגון: Couchbase, Elastic, StreamSets ועוד.

למידע נוסף והרשמה לאירועי החודש לחצו כאן.