スタートアップ企業のIguaz.ioは、複数回繰り返されるデータのコピーや変換を行わずに、必要な企業のデータをビッグデータ基盤のアプリに配信できるという仮想（ビッグ）データ サービス アーキテクチャを発表しました。
同社は2014年に設立され、Aラウンドで1500万ドルの資金調達を受けたスタートアップ企業です。同社の売り文句は、ビッグデータ分野におけるデータ供給ワークフロー全体が過度に複雑化しており、応急処置に次ぐ応急処置のようなものだということです。
私たちに必要なのは、データをオンザフライで仮想化および変換し、ストリーム、メッセージ、ファイル、オブジェクト、またはデータ レコードとして一貫して公開し、異なるメモリまたはストレージ層に保存する、大容量、高速、リアルタイムのデータ リポジトリ設計にデータを統合するもの (マーケティング用語を使用) だと言われています。
以下は同社が提供した図で、Hadoop、HBase、Spark、Splunk、Kafka、Redis について言及し、同社が蔓延していると主張する複雑さを示しています。
混乱を解決するための高レベルのアーキテクチャ設計は次のとおりです。
この考え方は、ActifioやPrimary Dataとほぼ同じで、データの単一のコピーが複数の層に分散され、それを用いて必要なアプリケーションに適切な形式でデータを提供するというものです。ちなみに、これは非常に複雑な仕組みです。
イグアス氏は、このような仕組みにより、企業は低コストで洞察を得るまでの時間を 10 ～ 100 倍も短縮できると主張しているが、製品も標準的なビッグデータ パイプラインのフロー時間も存在しないため、そう言うのは簡単だ。
まだ製品はリリースされていませんが、Iguazには40人以上の従業員がいます。Iguazは高度なソフトウェア製品設計を確立しており、これは今後の開発資金獲得に役立つと考えています。v1.0の技術を開発し、それを実証する必要があります。従来のVC資金調達ルートを辿れば、この資金がさらなる資金調達に活用され、潜在顧客によるテストが可能な製品を生み出すことになるでしょう。
今後の展開にご注目ください。Iguazは、広大なビッグデータストアと分析データワークフローの複雑さを解消するために、非常に複雑な取り組みに着手しています。次のステップは技術デモです。楽しみにしています。®
