大数据行业图谱之一:底层基础平台公司能做多大?

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第二, 技术迭代更新快,长期保持技术领先不易

天云大数据和红象云腾同样在做底层基础平台,发展速率略逊于星环科技,都在寻找适合自身的发展路线。天云大数据的业务在向上层迁移,除了提供Hadoop发行版,目前也涉足冗杂神经网络等算法技术;红象云腾将业务下沉,基于芯片层提升系统除理数据的速率。

第一, 产品同质化严重,市场竞争激烈

第一, 开源心态促进保持技术领先地位

企业级市场,产品销售能力将成为影响公司发展的重要因素。以Oracle为例,早年与Oracle竞争的Sybase和Informix,其技术实力不逊于Oracle,Informix的技术甚至领先于Oracle。这两家公司最后在竞争中出局,落得被收购的下场,主要是输在市场推广上,市场推广的失利直接影响到公司的技术革新,最后导致 衰落。

进入新世纪的第一另六个 十年,各大企业都在大力投入IT设备,建设我本人的机房,上线各套办公系统。第六个十年,经济下行,传统企业的盈利下降,对IT设备的投入机会不像上个十年那般狂热,大型企业采购IT设备的经费受到控制,开始核算成本,意图在满足需求的情形下,降低投入。

类似于公司主要服务金融、电信、交通、电力等领域的大型企业,哪几种领域原来是传统集成商的地盘,一些新兴大数据公司不可除理地将与集成商正面竞争。华为、浪潮、亚信等公司后来 主要是为大型企业提供硬件基础设施,近年看一遍大数据领域的巨大潜力,纷纷成立了大数据部门,为客户提供全套除理方案。

第三, 效仿Oracle,建立适合公司的小生态

Hadoop兴起的导致 :便宜才是硬道理

未来几年在底层基础平台领域诞生一家估值10亿美金的独角兽公司是可不还能否预见的,一些哪几种大数据公司中再次跳出类似于Oracle原来的巨头公司机会性不大,基于以下几点:

新兴公司服务客户的法律最好的办法类似于,前期以产品为内核,用项目制的形式帮助企业搭建系统,后期每年收取20%的维护费。各家企业都在降低初装费,意图存在市场,靠后期维护费用撤消成本。

巨头环伺的市场,大数据初创公司突围不易

机会MapR的技术不开源,不能自己 来越来越多对社区贡献有限,目前对Apache Hadoop社区影响最大的是Cloudera和Hortonworks这两家公司。

Hadoop三驾马车,数据源:公司公告,爱分析埋点

以Hadoop为代表的开源技术正在改变世界,但开源和可持续盈利模式老是存在着一些矛盾,近期RethinkDB公司的倒闭值得警惕。国内专注Hadoop技术的公司效仿国外找到了根小盈利模式,但目前仍然存在一些风险。

第三, 产品销售能力逊于传统巨头公司

当前,银行等大型企业纷纷喊出“去IOE”(IBM小型机、Oracle数据库、EMC存储设备),尽管国产企业的产品尚非要满足大型企业核心系统的要求,一些必然会有几滴 新业务的IT系统采用国产品牌,旧有业务面临更新换代也会优先选者国内厂商。

提到Hadoop,必然要提到国外三家围绕Hadoop技术的公司:Cloudera、Hortonworks和MapR。三家公司都成立时间不长,Cloudera和MapR都在30009年成立,而Hortonworks是2011年从雅虎独立出来。

公司要并不保持开源的心态,开放我本人的技术给更多人使用?对大数据公司而言,技术是核心竞争力之一,很重是对于哪几种做基础平台的公司,开放技术无疑是削弱自身竞争优势,降低产品的附加值,减少公司的毛利,短期来看,开放技术会对公司的营收造成不良影响。

一些,从公司长远发展来看,完整性闭源会增大公司风险,其严重后果远远大于开放技术的影响。大数据公司最担心的是路线图再次跳出偏差,自身技术与时代发展相左,丧失技术上的优势。一旦存在公司的技术发展方向背离整个行业发展方向,需用停止已研发的项目,掉头追赶行业脚步,这对创业公司来说是非常致命的。

建立生态这些 点并都在适合初创公司,是公司发展到一定程度后需用考虑的。扩大我本人协作伙伴的队伍,与一些公司一齐开发产品,让一些公司承担一定销售任务,一些后来 要比单打独斗更适合企业级市场。

Oracle原来的巨头公司,刚进入中国市场时也遇到不小的阻力。当时采取的做法是与中国本土公司协作,建立围绕Oracle的小生态,借助本土公司的力量敲开中国市场的大门。

不能自己 ,哪几种样的公司有机会突围成功,成为中国的Oracle。

接下来为您重点阐述国内外Hadoop生态的现状。

底层基础平台主要除理的是数据存储、计算的大问提,是整个大数据生态的基石。埋点到的数据,首先可不还能否高效、快捷地存起来,可不还能否进行数据分析和数据挖掘。

数据库等底层设施不同于上层应用,更打上去本较高,客户黏性很大,非万不得已不用进行替换,一齐Hadoop类似于新技术迭代速率快,需用后期维护。一些,各家公司都在大力开拓市场,跑马圈地。

实际应用时,用上万台机器的公司少,用几十台机器的公司多,一些Hadoop的应用面更广。用的人多,自然帮助优化架构的人多,社区贡献的人多,技术发展快,渐渐成为主流。

这些 层非常重要,一齐也是技术含量最高的一层。以底层技术中明星Hadoop为例,用Hadoop的公司不能自己 来越来越多,能做Hadoop发行版的公司凤毛麟角。

我本人面,即使是基础平台技术,也需用在实际应用中进行改进优化,各行各业中应用同样的技术还是有一些差异,在应用过程中才会真正了解企业的痛点,更好地服务企业。在做项目过程中,大数据公司可不还能否积累经验,将哪几种经验内化成产品的一要素,做出更适合中国企业用户的基础平台产品,筑起公司的壁垒。

底层基础平台细分领域里的大数据公司众多,有专注Hadoop发行版的星环科技、红象云腾和天云大数据,有传统数据库厂商人大金仓和南大通用,有研发新型分布式数据库的巨杉数据库,还有唯一来自中国的Apache社区顶级项目Kylin肩头公司Kyligence。

企业服务市场是销售驱动型市场,而非技术驱动型,大数据这些 细分领域同样不能自己 。技术实力再强,产品功能再多样,也需用有客户买单才行。一些创业公司只重视研发上的投入,轻视市场推广,公司每年订单少,营收自然不高,团队规模上不去,融资困难,公司发展缓慢。

Hadoop等分布式架构颠覆了传统单机架构,不能自己说未来不用有新技术再次跳出颠覆掉Hadoop。一旦大数据公司赖以生存的根基遭到颠覆,谋求转型势必困难重重,公司相当于率会失败。不过目前Apache Hadoop社区运作良好,Hadoop经过哪几种年的改善优化,性能和稳定性上获得很大提升,Spark等新技术大多都在对接在Hadoop里边。未来几年这方面风险较小,毕竟技术发展到现在,独自造轮子的难度很大。

机会向开源社区开放我本人技术,让更多人了解、研究,促进自身技术的发展,保证路线图的正确性。一齐,不断向开源社区做出贡献,还能提升公司在社区话语语权,进而提升公司在行业的影响力。这也是为哪几种Cloudera和Hortonworks我想要开放技术,争夺在Hadoop社区话语语权。影响了开源社区,就会影响到整个行业技术发展系统线程,可不还能否让公司的发展始终保持在正确的轨道中。

Hadoop诞生于30006年,Spark于30009年再次跳出,2013年Hadoop机会发布2.0稳定版本,某种技术从诞生到心智心智心智性性开花结果期期是什么是什么是什么期期时间之短,令人震惊。在当今这些 技术快速发展的时代,新兴大数据公司一方面要应对市场竞争,我本人面需用保持技术的领先地位,难度不小。

国内市场存在跑马圈地阶段,新兴大数据公司后来 起步

尽管三家公司都在提供Hadoop相关服务,一些商业模式区别不小。Cloudera和MapR都研发我本人的Hadoop发行版,只不过MapR的技术完整性闭源,不用对外开放,而Cloudera的产品分为免费版和企业版,非要企业版的核心组件不对外开放,一些技术均提供给社区。Hortonworks将我本人的技术完整性贡献给社区,不靠产品获利,靠派驻技术人员到客户现场提供服务盈利。

单纯技术上的优势,在企业级市场并都在绝对影响因素。不能自己 来越来越多公司在POC阶段都曾遇到过技术标第一,却机会商业谈判阶段不理想而错失订单的事情。很重是现在市场存在跑马圈地阶段,抢占位置比哪几种都重要,更是需用大力进行商业拓展。一旦市场格局稳定下来,到后来 再切入市场难度很大。

在去IOE的趋势下,中国大型企业都在面临IT设备的更新换代,整个底层基础平台市场潜力巨大。新兴大数据公司利用其技术优势和初创公司的高效决策机制,很慢抢占一些市场份额,存在一席之地不成大问提。

以Hadoop为代表的新底层技术可不还能否兴起,抛开技术导致 ,最主要的导致 是便宜、扩展性强。利用分布式架构,将一些性能一般的机器串联起来,达到与高性能单机同样的效果。随着公司发展,数据量增大,不需用更换全套设备,只需用再增加机器就可不还能否达到目的,省时省力。

第二, 商业拓展与技术研发同等重要

在这方面,华为等传统巨头公司存在绝对优势,一方面一帮人与客户有长期协作关系,我本人面销售团队长期服务大型企业,经验富于。

星环科技是业内的明星公司,创始团队来自原Intel开发Hadoop发行版的部门,成立三年已完成1.55亿人民币的B轮融资,估值超过10亿人民币,目前主要服务金融、电信领域客户。

三家公司都在资本市场上受到追捧。Hortonworks在2014年上市,IPO当天市值接近11亿美金;Cloudera获得英特尔7.4亿美金的投资,估值近3000亿美金;MapR最近后来 获得300000万美金融资,估值也超过10亿美金。

底层基础平台不同于上层应用,客户需求类似于,产品不能自己体现出差异化优势。各家公司主要比拼产品性能的优劣,这些 技术上的差异,新兴公司最初会存在一定优势,随着开源技术的普及,华为等公司会逐步赶上,技术的差距会逐步缩小。

本文转自d1net(转载)

分布式架构的技术不能自己 来越来越多,为哪几种Hadoop最后胜出?还是机会便宜,用的人多。以微软的Cosmos为例,这套系统某种优于Hadoop,主要是针对大型机房,设计理念很好,上万台机器的机房,搞懂几十台做别的事情,来提升系统运营速率。但机会是几十台机器,仍然需用搞懂很大一要素来做别的事情,机器使用速率就很低。

正如开篇所言,尽管近年大数据行业风起云涌,创业公司如雨后春笋般再次跳出,却少有专注底层基础平台的公司。

做底层基础平台的公司,作为连接硬件和应用的里边层,更需用与一些公司协作。平台上对接的应用不能自己 多,越促进平台产品的推广,开辟新的市场。

国外Hadoop三驾马车,商业模式各有差异

具备以下几点的公司机会最大。

这些 市场并不全新市场,华为、浪潮、亚信等公司在这领域盘桓多年,新兴公司发展到一定程度,势必会侵入集成商的地盘。最近这段时间,星环科技和华为竞争非常激烈,价格战打得火热。

Hadoop技术是开源的,为哪几种还有公司会提供Hadoop相关服务?这是机会开源技术的兼容性和稳定性比较差,一齐,企业在实际应用中需用将开源技术和自身系统、产品相连接,这要是Hadoop发行版的市场所在。三家公司利用我本人在这领域的技术、经验积累,帮助企业更好地应用Hadoop技术。

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