No es lo más difícil configurar Elasticsearch, el sistema de código abierto que muchas empresas grandes y pequeñas utilizan para impulsar sus motores de búsqueda y análisis distribuidos. Sin embargo, lo que es muy difícil es aprovisionar la cantidad correcta de recursos para ejecutar el servicio, especialmente cuando la demanda de sus usuarios aumenta considerablemente, sin pagar de más por la capacidad no utilizada. El nuevo servicio Elasticsearch de Vizion.ai elimina todo esto ofreciendo esencialmente Elasticsearch como un servicio y solo cobrando a sus clientes por la infraestructura que utilizan.
El servicio de Vizion automáticamente aumenta y disminuye según sea necesario. Es un servicio administrado y se entrega como una plataforma SaaS que puede admitir implementaciones en nubes privadas y públicas, con compatibilidad API completa con el estándar Elastic. pila que normalmente incluye herramientas como Kibana para visualizar datos, Beats para enviar datos al servicio y Logstash para transformar los datos entrantes y configurar las tuberías de datos. Los usuarios pueden crear fácilmente varias pilas para pruebas y desarrollo, también, por ejemplo.
Vizion.ai GM y VP Geoff Tudor
"Cuando entres en el servicio de búsqueda de Elastics de AWS, verás docenas o cientos de permutaciones para intentar crear tu propio clúster", me dijo el vicepresidente y gerente general de Vision.ai, Geoff Tudor. "¿Qué tamaño de instancia? ¿Cuántas instancias? ¿Quiero redundancia geográfica? ¿Cuál es mi red? ¿Cuál es mi seguridad? Y si elige mal, eso afectará el rendimiento general. […] Hacemos equilibrios dinámicamente detrás de esa capa de infraestructura ”. Para hacer esto, el servicio analiza los patrones de utilización de un usuario determinado y luego asigna recursos para optimizar el caso de uso específico.
Lo que Vizion ha hecho aquí es tomar parte del trabajo de su empresa matriz Panzura, un servicio de almacenamiento en múltiples nubes para empresas que tiene muchas patentes sobre el almacenamiento en caché de datos, y aplicarlo a este nuevo servicio Elasticsearch.
Obviamente, hay otras compañías que ya ofrecen plataformas comerciales de Elasticsearch. Tudor lo reconoce, pero argumenta que la plataforma de su compañía es diferente. Con otros productos, argumenta, usted tiene que decidir el tamaño de su almacenamiento de bloque para sus metadatos por adelantado, por ejemplo, y normalmente desea SSD para un mejor rendimiento, que puede ser costoso rápidamente. Gracias a la IP de Panzura, Vizion.ai puede reducir el costo al almacenar en caché datos recientes en SSD y mantener el resto en grupos de almacenamiento de objetos más baratos.
También señaló que la compañía está posicionando el servicio general Vizion.ai, con el servicio Elasticsearch como uno de los primeros componentes, como plataforma para ejecutar cargas de trabajo de AI y ML. El soporte para TensorFlow, PredictionIO (que funciona bien con Elasticsearch) y otras herramientas también está en proceso. "Queremos que esto sea un fácil consumo de ML / AI sin servidor en una nube múltiple, donde no solo puede aprovechar el cálculo, sino que también puede tener su registro de almacenamiento a un precio muy económico".
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