コメント：これで終わりではありません。エンドポイントのバックアップと共有ビジネスを展開するDruvaは、エンドポイントに関する専門知識をリモートオフィスにも拡張できると考えています。
同社の事業はエンドポイントバックアップとファイル共有で、ビジネスユーザーのノートパソコン、タブレット、デスクトップ、スマートフォン上のデータを、ローカルデータ処理からAmazonパブリッククラウド（ウォームデータにはS3、コールドデータにはGlacier）へのデータ送信においてリソース消費を最小限に抑えるよう設計されたInSyncソフトウェア製品によって保護しています。資金調達履歴からもわかるように、同社は好調です。
Druva は、Jaspreet Singh、CRO の Miland Borate、そして健康上の理由でしばらく前に引退した Ramani Kothandaramen によって 2008 年にインドで設立されました。
2年後、シリコンバレーに移転し、500万ドルのAラウンド資金調達を実施しました。その後、2011年には1200万ドル、2013年にはEMCも出資した2500万ドルのラウンドを実施し、昨年は2000万ドルを調達しました。これにより、資金調達総額は6200万ドルとなります。
約3,000社の顧客には、ファイザー、米陸軍、セントゴバン、デル、テスラなど、一流企業も含まれています。シン氏は、InSyncのエンドポイントユーザーは約300万人と見積もっています。彼は、Druvaが「まさに狭い範囲の問題を非常にうまく解決した」と述べています。InSyncは、Android、Mac OS X、iOS、Microsoftソフトウェア、Linuxなど、事実上あらゆるエンドポイントデバイスで動作します。
VCが垂涎の数字です。彼は今年、飛躍的な資金調達ラウンドが期待できると語り、Druvaの成長を加速させるために5,000万ドル以上の資金調達を検討しています。
1つ以上のデータセンターと多数のユーザーエンドポイントを持つ企業にとって、データセンターで使用されているバックアップスキームをユーザーとそのクライアントサイドデータに拡張することがデフォルトのアプローチです。なぜDruvaのようなエンドポイント専用のバックアップ製品を別途購入する必要があるのでしょうか？
Druva CEO ジャスプリート・シン
シン氏は、InSyncはエンドポイントとそのユーザーのニーズに合わせて設計・調整されているため、単純に優れている、はるかに優れていると述べています。エンドポイントデバイスのCPUとネットワークリソースの消費量が少なくなります。
詳細な重複排除の実装
InSyncは、クライアント側での重複排除とサーバー側でのグローバル重複排除インデックスチェックを組み合わせることで、上流および下流のネットワーク帯域幅を削減します。Druvaは、データ内の重複ブロックを最も確実に特定できると判断し、アプリ対応型の可変長ブロック重複排除を採用しています。アプリ対応とは、InSyncがアプリのデータストリーム内の論理ブロックとメッセージを認識することを意味します。対応アプリには、Microsoft Outlook、Office、PDF形式のドキュメントなどがあります。
InSyncはバックアップを実行する前に、ファイルフィンガープリントを使用してサーバーとその重複排除インデックスを確認し、ファイル全体、あるいはファイルの一部が、どのエンドポイントのどのユーザーによっても以前にバックアップされたことがないかを確認します。このグローバルチェックは、企業内のすべてのエンドポイントデバイスを対象としており、クライアントエンドポイントからサーバーに送信されるコンテンツは一意であるため、重複排除率を最大化し、帯域幅の使用を最小限に抑える鍵となります。
サーバー側の重複排除インデックスは、高速な検索パフォーマンスを実現する専用のインメモリキャッシュであるDruvaのHyperCacheに格納されています。従来、これらの重複排除インデックスはディスクに保存されており、DRAMよりもアクセス速度が大幅に低下していました。
Druvaのスクリーンショット
HyperCacheは自動調整され、Druvaによるとストレージ消費量に基づいてサイズが調整されます。InsyncはHyperCacheの助けを借りてディスクI/Oを最大80%削減し、SSD向けの最適化により全体的なバックアップスループットが5倍向上するため、低帯域幅のクライアント接続にも最適です。
InSyncの重複排除機能は、バックアップ機能とファイル共有機能の両方で動作し、より大きなメリットをもたらします。データはクラウドファイルシステムを介して保存され、Amazonだけでなく、Dellと同様にCephおよびSwiftベースのオンサイトストレージにもオブジェクトとして送信できます。
データ転送時には、WAN最適化技術を用いて転送の問題を軽減します。例えば、ネットワークノイズと遅延に基づいてパケットサイズを最適化し、並列接続を使用します。CPU使用率は、バックアップが優先度の高いユーザーアプリケーションに干渉するのを防ぐため、調整されます。
シン氏は、「マーケティングに多額の資金を費やしたわけではありません。クラウドにおけるバックアップとアーカイブを提供する企業へと進化してきました」と述べた。
イベントベースの検出やフィルタリングされたデータに対する法的保留などの電子情報開示機能が追加され、ガバナンス機能には国固有のデータ所在地規制への準拠が含まれます。
