Adam Skotnicky über die Bewältigung der Komplexität von Daten und die Schaffung einer Cloud-ähnlichen Einfachheit
Wenn es etwas gibt, vor dem der Serienunternehmer Adam Skotnicky Unternehmen warnen würde, dann ist es die Datenkomplexität. Als Vice President of Engineering bei Cloudera und Gründer von tcp.cloud sowie Taikun, das vor kurzem von Cloudera übernommen wurde, ist Adam ein Experte darin, neue Chancen im Technologiesektor zu nutzen, ohne sich von komplexen Datenstrukturen aufhalten zu lassen.
Paul Muller, Moderator von „The AI Forecast Podcast“, und Adam sprechen darüber, wie Entwicklerteams zu mehr Einfachheit zurückfinden können, während sie gleichzeitig ihre Flexibilität und Kontrolle bewahren. Sie gehen der Frage nach, warum sich IT-Teams von der Vielzahl an Tools und betrieblichen Herausforderungen überfordert fühlen, wie Plattform-Engineering den Benutzern das Leben erleichtern kann und was es wirklich bedeutet, diese Cloud-ähnliche Agilität in hybriden Umgebungen zu erreichen.n.
Hier sind einige der wichtigsten Punkte aus der Diskussion.
Die Falle des Overengineering
Paul: Unternehmen verwalten heute Daten in verschiedenen Clouds, On-Premises- und Hybridumgebungen. Welche Herausforderungen stellen sich Ihnen angesichts dieser Komplexität aus Ihrer Sicht?
Adam: Die Sache ist die: Sie müssen sich auf den Kernwert dessen konzentrieren, was Sie aufbauen möchten.
Wenn du alles auf eine Karte setzt, riskieren Sie, Ihre Lösung zu kompliziert zu gestalten. Sie benötigen nicht alle Funktionen der Welt. Das ist wie ein Süßwarenladen für Ingenieure, nicht wahr? Sie drehen durch. Erst kommt der Zuckerrausch, und danach folgt ein gewaltiger Absturz. Genau das ist es.
Die Zukunft gehört der Workload-First-Strategie und der unsichtbaren Infrastruktur
Paul: Was hat Sie dazu inspiriert, in Ihrem Rechenzentrum ein Cloud-ähnlicheres Erlebnis zu schaffen? Ich denke, viele Technologieexperten würden sagen, dass das Problem mit diesem Versprechen von Hybridlösungen schon immer darin bestand, dass meine lokalen Systeme zwar einen gewissen Automatisierungsgrad aufweisen, aber bei weitem nicht so elegant oder einfach sind wie bei der Nutzung eines öffentlichen Cloud-Dienstes, wo viel Entwicklungsgeld investiert wird, um ein wirklich katalogartiges Erlebnis zu schaffen. Stimmen Sie zu, dass dies in der Vergangenheit der Kompromiss war, und wie haben Sie das bei Ihrer Arbeit mit Taikun gelöst?
Adam: Wenn Sie etwas Ähnliches aufbauen möchten, bedeutet das „Cloud-ähnliche“ Erlebnis, dass Menschen aus dem Prozess herausgenommen werden. Wenn zwischen Ihnen und Ihrer Anwendung ein Ticket besteht oder wenn ich der Eigentümer dieser Anwendung bin, melden Sie sich an, gehen Sie zum Katalog und stellen Sie die Elemente bereit. Das ist das ultimative Ziel. Darüber hinaus berührt niemand das Gerät; die Mitarbeiter beobachten es, stellen sicher, dass es funktioniert und gewährleisten seine Leistungsfähigkeit und Sicherheit. Das geschieht ganz ohne Ihr Zutun, ohne dass Sie etwas dafür tun müssen – und genau so funktioniert die Public Cloud. Das ist das Erlebnis; genau das bedeutet „Cloud-ähnlich“.
Paul: Erzählen Sie mir, was Sie auf dem Markt im Hinblick auf die Bereitstellung dieser Big-Data-Workloads beobachten. Wie ermöglicht eine flexible Self-Service-Cloud-Lösung es Teams, sich auf Erkenntnisse statt auf die Infrastruktur zu konzentrieren?
Adam: Ich stimme voll und ganz zu, dass es ausschließlich um die Workload geht. Es geht nicht um die Infrastruktur, und deshalb wollen wir nicht, dass jemand sie anrührt. Sie möchten die Infrastruktur vollständig abstrahieren, aber wir bieten Ihnen dennoch die Möglichkeit, Änderungen daran vorzunehmen. Das können Sie tun und ausprobieren, aber in Produktionsumgebungen sollten Sie das besser lassen. Sie sollten sich an Best Practices halten, denn dann können Sie sich endlich auf die Workload konzentrieren und müssen die Workload nicht mehr nach unten korrigieren. Die Infrastruktur sollte vorhanden sein. Genau das tun wir bei Taikun. Wir konzentrieren uns auf die Workload.
Eine Plattform, jede Umgebung
Paul: Was werden Benutzer von Workloads wie der Cloudera-Plattform bemerken, was bei dieser neuen Arbeitsweise anders ist, wenn sie mit der Bereitstellung beginnen?
Adam: Wir fungieren nun als Abstraktionsschicht für Cloudera-Dienste, sodass diese von dieser Umgebung unabhängig sind und somit in der Public oder Private Cloud, auf Ihren wenigen Servern oder auf Hunderten oder Tausenden von Servern ausgeführt werden können, wobei die Benutzererfahrung unverändert bleibt. Sie können nun beliebig viele davon ausführen, sie mit beliebig vielen Endpunkten verbinden, auswählen, wo sie kombiniert werden sollen, und sie anschließend konfigurieren. Es handelt sich nicht um eine Public Cloud oder Hybrid Cloud. Sie können beide verwenden. Sie können Ihre Produktionsumgebungen betreiben, die Sie aus Gründen der Datenhoheit lokal skalieren können, und Sie können in der Public Cloud mit neuen Technologien experimentieren, da Sie die Kapazitäten innerhalb von Minuten von null auf hundert hoch- und herunterskalieren können. Diese Ansätze lassen sich kombinieren.
Paul: Fantastisch. Was müssen die Menschen tun, um sich auf diese neue Welt vorzubereiten? Handelt es sich um etwas, das Sie sofort umsetzen können, und ist es ein technisches Problem, oder inwieweit ist es ein Problem der Menschen, bei dem man sie dazu bringen muss, anders zu denken? Was muss ich tun, um optimal auf den Einsatz von Hybrid vorbereitet zu sein?
Adam: Sie können Ihren Ansatz auswählen. Sie können sich für meinen bevorzugten Weg entscheiden, die wir den „goldenen Topf“ nennen. Alles ist integriert, sodass Sie den einen oder anderen Weg einschlagen oder einen Mittelweg wählen können. Sie können Ihre alte, funktionierende virtuelle Maschine weiterhin parallel zu dieser Umgebung betreiben. In den bereits vorhandenen Strukturen und Prozessen steckt jede Menge Know-how. Beide Ansätze werden verfügbar sein, und in den Cloudera-Produkten wird die Integration für Sie bereits vorgenommen, falls Sie sich entscheiden, nicht mit dieser neuen Welt zu interagieren.
Hören Sie sich das gesamte Gespräch mit Adam Skotnicky in „The AI Forecast“ auf Spotify, Apple Podcasts und YouTube an.