Datastax Accelerate Apache Cassandra オープンソース データベースを中心に構築されたビジネスである DataStax は、このプラットフォームを使用して新しいシステム アズ ア クラウド サービスを作成しています。
大きな新しいアイデアは Constellation です。これは、分散データベースの管理と維持に必要なスキルのハードルを下げることを目的としており、消費量に基づいて 1 分ごとに支払いができるという疑問の余地のある追加の利点があります。
DataStax は、オンプレミスとクラウド データ センター全体のデータベース クラスターのパフォーマンスを監視するための新しいツールである Insights という追加の機能でプラットフォームを強化しており、さらに多くの Constellation 関連製品が開発中です。
このプラットフォームは 10 月に Google Cloud で利用可能になり、最終的には AWS と Azure でも利用可能になる予定です。
「もしちょっとした連想ゲームをするとしたら、CassandraやDataStax製品を使うときに思い浮かぶ形容詞を一番多く挙げてくださいと頼んだとしたら、『簡単』『シンプル』といった言葉がリストの一番上に上がるかどうかはわかりません」と、CEOのビリー・ボズワースはワシントンDCで開催されたDataStax Accelerateカンファレンスの基調講演で述べた。
「今日から、私たちはこの強力なテクノロジーを活用して、それを簡単に、シンプルに、そして素晴らしい体験にしていきたいとお約束します。」
「かつては遠くから崇拝され、複雑すぎるという理由で人々が手に取るのを少しためらっていたかもしれないこの技術を、皆さんに使っていただきたいと思っています。私たちは、皆さんのこの技術の使い方を変えていきます。」
Cassandra は、もともと Facebook で受信トレイの検索機能の管理用に開発され、2008 年にオープンソース化された分散型 NoSQL データベースです。複数のデータ センターに展開できるように設計されており、マスター ノードがないため、どのノードでもあらゆるリクエストに対応できます。
Cassandraは線形的にスケールします。パフォーマンスを向上させるには、問題のあるノードを追加するだけです。データベースの主要ユーザーにはNetflix、Apple、eBay、Walmartなどが名を連ねており、これが「遠くから崇拝されている」という表現をある程度裏付けています。
消費ベースのモデルが導入される前、DataStax は Cassandra と DataStax Enterprise のディストリビューションのライセンスとサポートを販売しながら、無料のオープンソース バージョンに大きく貢献していました。そのため、2016 年にはプロジェクトに対する制御の程度をめぐって Apache Software Foundation と激しい対立に発展しました。
DataStaxはConstellationよりずっと前からクラウドプロバイダーと連携していました。GCPやAzureとの緊密な統合を構築しており、Bosworth氏によると、DataStaxの顧客導入の60%は既にパブリッククラウドを利用しており、その大半(51%)がAWS、次いでAzure(25%)、GCP(12%)となっています。さらに12%は小規模なクラウドベンダーでホスティングされています。ある意味で、DataStaxは顧客の長年の取り組みに追いついていると言えるでしょう。
Google Cloud が「一度書けばどこでも実行」の夢の実現に向けて花の力を輝かせる
続きを読む
同時に同社は、DaaS は Cassandra の単純なホスト型バージョンを超え、回復力と信頼性の機能、自動バックアップ、統合開発コンソール、カスタマイズされたアプリケーション ドライバーを追加しており、それ以上の調整は不要であると主張しています。
ここでの目的は、購入から開発、運用まで、新しいアプリを作成するプロセス全体を簡素化することです。
一方、Insights は、複数のクラウド ベンダー間で分散される可能性のあるデータベースを管理するというタスクに取り組むために作成されました。
「私たちが皆さんの前に並べ立てる600もの指標をただ読み通す必要はありません。私たちは、皆さんが何に注目すべきか、何に注意を払う必要があり、何にそうでないかがわかるよう、高水準でインテリジェント、かつ常識的な健康指標を提供します」とボズワース氏は語った。
さらに、必要に応じて、より深く掘り下げて分析することも可能です。シンプルで分かりやすいヒートマップで、クラスター内の情報をより深く掘り下げ、次に何をすべきかに関する実用的な推奨事項を提示します。これらの推奨事項は、単なる技術用語ではなく、一般的な言葉で表現されます。例えば、「このインデックスは間違っているかもしれない」「このマシンは小さすぎるかもしれない」といったことを伝えてくれます。®