分析スタートアップ企業は、新技術と新製品の驚きを鳴り物入りで発表して登場し、その後、基本製品にオプション機能を追加しながら、ビジネスを市場で話題になるような地位にまで成長させるという長い苦労に直面します。
最初の製品を世に出すということは、構想から会社設立、資金調達、そして製品開発、アルファテストとベータテストに至るまでの技術トレンド分析と開発の苦労がすべて正しかったことを証明することになります。
しかし今、既存のベンダーと売上を競わなければなりません。ステルススタートアップの魅力や、創業者がアルファ顧客やベータ顧客を大切にする姿勢は失われています。そして、潜在顧客から断られるたびに、過去に封印していた疑念が再び蘇るかもしれません。技術トレンドを正しく読み取っただろうか？適切な技術を選択しただろうか？製品は十分に優れているだろうか？
Primary Dataと、そのプライマリデータとセカンダリデータサイロを統合するDataSphereストレージソフトウェアを例に挙げましょう。DataSphereは、ファイル、ブロック、オブジェクトストレージを統合します。このソフトウェアが誕生した理由の一つは、ファイル、ブロック、オブジェクトストレージにまたがる複数のプライマリデータサイロとセカンダリデータサイロの運用と管理が非常に複雑で困難だったことです。もっと良い方法があるはずです。
データベース仮想化ツールのDelphix、コピーデータ管理ツールのActifio、そしてセカンダリデータサイロの統合・保護ツールであるCohesityとRubrikの誕生にも、同様の考え方が反映されています。Catalogicもコピーデータ管理分野で積極的に活動しています。クラウド上のサイロを統合するAxcientも存在します。
これらのサプライヤーのうち、データとストレージのスプロール化分野における顧客のニーズを満たす特効薬を持っているのはどれでしょうか？ Delphixはプライマリデータのスプロール化に適切な答えを出しているでしょうか？ Actifioはセカンダリデータのスプロール化市場を掌握するでしょうか？ それともCohesityやRubrikでしょうか？ Axcientはクラウドへの注力で正しい選択をしたでしょうか？ それとも、プライマリデータとセカンダリデータの両方を網羅するDataSphere抽象化レイヤーを構築したPrimary Dataが勝利を収めるでしょうか？
これらの企業はすべて現在、積極的に製品を販売しており、どの企業が最も速く成長して他を追い抜くことができるかを競う競争になりつつあります。
これまでのところ、Primary Data の状況はどうですか?
今月シリコンバレーで行われた記者会見では、24社ほどの大企業顧客を抱え、年間数百万ドル以上の節約を実現し、大きな進歩を遂げていることが伝えられました。
DataSphere製品はVMworldで一般提供（GA）されました。CEOのランス・スミス氏は、当初の販売サイクルは3ヶ月以上かかると述べ、同社はメディア＆エンターテインメント（M&E）業界、そして石油・ガス業界の大口顧客をターゲットにしていると述べました。ターゲット顧客は1ペタバイト以上、多くの場合数ペタバイト規模のデータを保有しています。また、特にプライマリTier 1データストレージにおける過剰なストレージコストや、アクセスボトルネックの特定や修正が困難、あるいは事実上不可能であることによるアクセスの問題を抱えています。
同氏によると、DataSphere はこれらの問題を解決し、大幅な節約を可能にする可視性と制御を提供します。
メディアとエンターテインメント
一例として、世界的なM&Eリーダーであるお客様がありました。同社の計算によると、DataSphereを使用しなかった場合、ストレージコストは1,328万ドルでした。DataSphereを使用すると、483万1,567ドルとなり、64%の削減となります。この削減は、以下の要因によって実現しました。
- コールドデータを第2層に移動することで、第1層ストレージの過剰プロビジョニングを削減
- グローバル名前空間の実装と、映画資産をディスク、テープ、クラウドなどの長期ストレージ層に移動する機能。
- 新しいストレージを導入するコストを削減
DataSphere のおかげで、サーバー間で負荷分散が可能になり、高性能な NVMe ホワイト ボックス ストレージ ハードウェアを使用して、600 ～ 700 人のアーティストが同時に映画の自分の部分のレンダリング作業を行うことができました。
同社の事業の一つに、映画関連商品とのタイアップがあります。前編・続編のように、映画が1年でリニューアルされる場合、映画のクリップやデザイン素材など、既存の製品関連データをコールドストレージから取り出し、再作業を行う必要があります。プライマリー社は、DataSphereによってこれが実現可能かつ容易になったと述べています。
プライマリー・データのCEO、ランス・スミス氏は、同社はM&E業界のリーダー企業と協議中だと述べています。QuantumやそのStorNextは、顧客企業には含まれません。おそらく、顧客数の多い幅広い業種を扱っているか、あるいはプライマリー・データがQuantumよりも大手の企業と取引しており、それぞれの市場に重複がないのかもしれません。
スミス氏によると、同社はほぼすべてのM&E顧客と接点を持っているとのことです。見込み顧客のほとんどがFusion IOキットをまだ使用しているためです。もちろん、Primary Dataの創業者たちはFusionIOとそのフラッシュカードのハードウェアおよびソフトウェアの設立当初から、あるいはその開発に関わっていました。Primary Dataはまた、M&E分野で活動するチャネルパートナーも抱えています。
2つ目の例は、世界的な旅行業界のリーダー企業です。プライマリデータを利用していない場合のコストは5,073,771ドルでしたが、プライマリデータを利用すると2,576,800ドルとなり、50%の削減となりました。この削減は、以下の要因によって実現しました。
- ティア1ストレージの削減（再び）
- 古いVM（およびデータ）をクラウドストレージに移動する
- ストレージサイロの排除による過剰プロビジョニングの削減
同様の節約を示した他の顧客事例もありました。「プライマリ データは企業に莫大な費用を節約します。」これがメッセージです。
顧客と市場
スミス氏によると、顧客の中にはすぐに採用する顧客もいれば、すぐに追随する顧客もいる一方で、すべてを完璧に把握したいという顧客もおり、同業他社に相談する顧客もいるという。プライマリー・データは、初期顧客を活用して新規顧客を獲得したいと考えている。顧客からは、生涯にわたる継続的な収益を得ている。この継続的な収益は素晴らしく、この方法によるプライマリー・データの成長は、営業部隊を増員し、より大規模な販売チャネルを構築し、より迅速に大量販売を追求するよりも速い。
スミス氏は、プライマリーデータにとって魅力的な4つの業界、すなわちM&E、石油・ガス、サービスプロバイダー、そして金融を挙げました。金融業界の企業は、一般的に意思決定や本番環境への移行が遅いと言われています。しかし、テスト／開発段階でソフトウェアを試用したお客様は概して満足し、本番環境への移行を急いでいるとスミス氏は言います。「当社は予算配分を積み増しており、2017年は好調な見通しです。」
彼は次のように述べています。「既存のクラスターのパフォーマンスを2倍に高めることができます。すべてのノードを監視し、テレメトリも備えています。…Isilonよりも優れたパフォーマンスを実現できます。…ノード間の負荷分散に加え、返されるテレメトリに基づいて動的に再分散することも可能です。」運用速度の向上は、メタデータをNVMeフラッシュに格納し、メタデータ検索プロトコルを最適化し、ストレージプールに事前に作成されたオブジェクトを割り当てられるようにすることで実現されます。
NFS v4.2
Primary Data の Parallel NFS (pNFS) の貢献は NFS v4.2 標準に受け入れられ、DataSphere はネイティブの NFS 4.2 サポートを提供します。
DataSphere製品開発の一環として開発されたこれらの貢献には、pNFS Flex Fileレイアウトの拡張が含まれており、クライアントはデータの使用状況やデータを提供するストレージリソースのパフォーマンスに関する統計情報を提供できます。これらの機能は、Primary DataのLinux NFSクライアントメンテナー兼プリンシパルシステムアーキテクトであるTrond Myklebust氏によってLinuxカーネルに統合されました。
これらの貢献により、Primary Dataのお客様は、ハードウェアやソフトウェアの新たな変更に対応するために、何千ものクライアントを変更する必要がなくなります。代わりに、これらのプロバイダーが、現在のカーネルに準拠した変更を行います。
Parallel NFSでは、制御プレーンとデータプレーンの分割が導入されました。Primary Data社によると、同期ミラーリングをサポートするための拡張機能も導入されたとのことです。「制御プレーンとデータプレーンを分割すると、データプレーンでテレメトリ的に何が起こっているかを把握できなくなります。しかし、すべてのIOが監視され、集計統計に反映されるようになったため、状況を把握できるようになりました。」
最新リリースであるRed Hat Enterprise Linux v7.3には、クラスタ化されたサーバ展開をサポートすることで「pNFSクラスタの管理を簡素化」するFlex Filesサポートが搭載されています。Primary Dataによると、Flex Filesは複数のサーバに分散されたファイルへのスケーラブルな並列アクセスを可能にします。グローバル名前空間、データモビリティ、そしてファイル、ブロック、オブジェクトといった異なるストレージタイプ間の管理をネイティブにサポートし、保護、コスト、パフォーマンスの目標達成を支援します。
NFS 4.2 のその他の機能強化は次のとおりです。
- サーバー側のクローンとコピー - ストレージサーバーによるファイルのクローンとスナップショット
- アプリケーションIO - アプリはストレージサーバーに期待されるIO動作を伝えることができます
- スパースファイル - ゼロではなくプレースホルダーを持つスペース効率の高いファイル
- スペース予約 - ストレージサーバーは、予期せぬ容量不足を防ぐために、データを書き込まずにスペースを予約することができます。
- アプリケーション データ ブロック - ファイル ストレージ管理実装のブロックを有効にします
- ラベル付きNFS - クライアントがアクセス権を強制できる
- レイアウトの強化 - データの移動性とファイルごとのIO統計をより適切にサポートします
コメント
テクノロジー面では、Primary Data は、データ/コントロール プレーンの分割、データの仮想化、データとメタデータのフローと操作で CIO とその技術スタッフを驚かせ、ホワイト ボードの魔法を使ってその技術力を説明することができます。
これはうまくいっています。Primary Dataはベータテストと8月の一般提供開始以降、エンタープライズクラスの顧客を24社獲得したと言えるでしょう。つまり、3ヶ月で14～18社の新規顧客を獲得したことになります。これは悪くない、むしろ健全な状況と言えるでしょう。スミス氏によると、2017年までのパイプラインは良好とのことです。
ということで…Primary Dataは製品発表から立ち上がり、順調に進んでいます。同社の製品は、事業部門ではなくCIOレベルのセールスを必要としており、初期段階であることを考えると、CIOレベルのストレージ問題に対する同社の診断は現実的に見えます。しかし、Primary Dataが競合他社を凌駕しているのか、それとも凌駕されているのかが明らかになるまでには、少なくとも12ヶ月、おそらく24ヶ月かかるでしょう。®
