Oracle OpenWorld 2012: наблюдения

Любое крупное мероприятие отнюдь не исчерпывается информацией, представленной в новостях и репортажах. Очень часто акценты, комментарии, примеры и пр. могут представлять не меньший интерес, чем самые громкие анонсы.

«Облака»
Ларри Эллисон вполне недвусмысленно задал новый вектор развития своей компании, по крайней мере, на ближайшее время. Оставаться дальше в стороне от «облачного» прогресса было нельзя, впрочем, в Oracle это поняли давно. Менее очевидно, как разом поменять стратегию и донести ее заказчикам, особенно потенциальным. Это было не слишком просто даже для Microsoft, хотя переход от ПО к сервисам довольно естественен. А сегодняшний бизнес Oracle в значительной степени завязан на достаточно сложное оборудование.

Эллисон «выкрутился» следующим образом – предложил покупателям SaaS-сервисов помнить, что на самом деле они (пусть косвенно) приобретают и базовую инфраструктуру (пусть не целиком, а нужной «порцией»), а она базируется на стандартном технологическом стеке Oracle и тех самых Engineered systems, и в этом смысле, несомненно, самая-самая. Понятно, что к IaaS это будет относиться в еще большей степени.

Такая точка зрения довольно необычна, традиционно облачные операторы призывают как раз полностью абстрагироваться от инфраструктуры и даже не задумываться, за счет чего обеспечиваются надлежащие производительность и надежность – в этом вся суть новой вычислительной модели. Соответственно, позиция Oracle, по-видимому, призвана не только сгладить переходный период, но и, сохранив некий информационный фон, дополнительно подчеркнуть идентичность публичного и приватных облаков, что также отличает инициативу компании.

Java
Конференция JavaOne 2012 проходила параллельно OpenWorld 2012 и оставила ощущение некоторой вторичности. В рекомендованной «повестке дня» для журналистов было буквально пару мероприятий по Java, включая наложившиеся ключевые доклады. Да и размещалась она отдельно, в нескольких крупных отелях – впрочем, в Moscone Center лишнего места действительно не было.

При этом сама по себе JavaOne 2012, прежде всего содержательной стороной, вызвала в общем-то позитивные отзывы – кажется, впервые с тех пор, как ее стала проводить Oracle. Вообще, в этот раз многое было впервые: «возвращение» Джеймса Гослинга (отца Java, который едва ли не со скандалом уволился после поглощения Sun Microsystems), специальная подконференция по Java Embedded… Все это, по-видимому говорит о том, что Oracle уже полностью «переварила» наследие Sun Microsystems и интегрировала Java в свой бизнес, но со свойственным ей прагматизмом. Отсюда, видимо, и «осадок» – для Sun Microsystems это было любимое детище.

Тем не менее Java продолжает двигаться в самых разных направлениях, среди которых, я, волюнтаристски, выделю два: RIA и Embedded. Несколько парадоксально, что JavaFX не только развивается, но и намеревается охватить мобильные платформы – очевидно, что именно такова конечная цель проекта JavaFX on ARM. Проблема даже не в том, что пока этой технологии заказан путь и на iOS, и даже на Android – Adobe и Microsoft уже фактически отказались от своих RIA-технологий в мобильном мире, а сама Oracle также стала поддерживать HTML5/JavaScript в NetBeans (проект Easel). Ну а Embedded активно продвигается в контексте «Интернета вещей», который будет одним из главных источников Big Data…

Big Data
Этой темы на OpenWorld 2012 не касался только ленивый. В том числе свое видение представили все приглашенные «партнеры-конкуренты» (coopetitors :)) – Fujitsu, Intel, EMC и др. – каждый со своими примерами и рецептами. Скажем, Fujitsu рассказала о проекте из сельского хозяйства, в рамках которого накапливаются климатические и прочие данные от множества полевых сенсоров. Затем на основе их обработки строятся различные прогнозы и ищутся лучшие агропрактики, есть даже какие-то результаты. Но с точки зрения ИТ пример кажется не слишком удачным, так как обработка климатических данных – не новинка. Они хорошо структурируются, их можно уплотнять/усреднять по разумным временным периодам, нет даже того самого экспоненциального роста, которым нас пугают аналитики. Т.е. здесь проблема, утрированно, не технологическая, а техническая.

Ларри Эллисон собственноручно (в прямом смысле) представил другой пример: определение наиболее популярного олимпийца – по общественному мнению, т.е. из Twitter. C технической точки зрения задача довольно сложная: 4.9 млрд твитов, 100 млн авторов, 27 млрд связей. Естественно, для обработки такого массива использовались Exadata и Exalytics, и в конце концов было получено довольно предсказуемое имя Майкла Фелпса (хотя для отдельных категорий иногда получался кто-то иной). Но наиболее сложные вопросы также остались за кадром. Как из неструктурированных данных извлекались структурированные? А это тонкий момент, не случайно даже привлекалась стороння технология для оценки эмоциональной окраски твитов. Насколько достоверен полученный результат? В контексте Big Data этим вопросом, кажется вообще никто не задается, возможно потому, что результат обычно более сложен, чем конкретное имя, но все же, если мы собираемся его использовать в бизнесе...

Т.е. несмотря на появление стандартных инструментов и тиражируемых решений, каждый проект Big Data – это, перефразируя известного сатирика, по-прежнему индпошив, а не ширпотреб, хотя целью является именно последний.