1961年、アラン・シェパードは小さなカプセルに座り、アメリカ人初の宇宙飛行士になろうとしていた。当時の象徴的なフレーズのひとつで、彼はこう言った、 「僕は君たちよりずっとクールだ。小さな問題を解決して、このキャンドルに火を灯そうじゃないか - 私の尾翼の下にある78,000ポンドの花火のスイッチを入れてスラスターに点火し、すべてが計画通りに進むことを祈ろう。あるいは、要するに『行くぞ、俺に任せろ......』ということだ。
今日、僕はQumuloに加入したんだけど、受けた質問のナンバーワンは "なぜ？"だった。2番目に多かった質問は、"ダグ、今度は何を作るの？"だった。
この2つについて順番に説明しよう。
まず、私はアリスタでの仕事が大好きでした。品質、カスタマー・サクセス、顧客との親密さにおいて高い水準を設定する、完璧なプロフェッショナルと一緒に仕事ができたことは幸運でした。そこで過ごした時間は、良い製品を作るとはどういうことなのか、私が抱いていたあらゆる期待をリセットしてくれました。また、市場の変化をとらえること、資本効率を高めること、一緒に働く優れた人材を採用することの重要性も学びました。
Qumuloを見始めたとき、類似点が多すぎて恐ろしくなりました。価値の高い機能を顧客に提供することを純粋に考えている、優れた人材と企業文化。革新的なエンジニアリングチームは、"出荷して顧客に理解してもらう "ことよりも、"正しく行う "ことを優先していた。私は、コネクテッド・カスタマー・サクセス・モデルの構築における革新と、信じられないほどの可能性を秘めた会社を見た。
私はまた、市場力学や大きなトレンドに多くの時間を費やし、その会社が最も重要なトレンドを捉え、それに参加するのに適したポジションにあるかどうかを見極めた。例えば
応用AI - AIトレーニング／学習」の波はすでに過ぎ去り、AI学習に理想的な高性能オブジェクト・ストアを構築する企業が続々と登場していた。つまり、トレーディング、広告配信、自動運転、選挙の影響力などの学習モデルを作成するために、数十万とは言わないまでも、1,000台ものGPUを要求できる規模と人的資本を持つ企業や組織がどれほどあるだろうか？数十か、100か？
しかし、自社でモデルを構築し、改良する人的資本を持たないが、GPT 4oや将来のGPT5のような成熟したLLMの能力を「十分以上」と見なし、自社のデータがモデルの一部になることなく、既存の企業データをパブリックまたはオープンソースのAIモデルに組み込みたいと考える企業がどれほどあるだろうか？これは私にとって、より大きく、より主流で、より持続可能な市場のように感じられた。
ネットワーク・アタッチド→ネットワーク・インテグレーテッド： また、正直なところ、「ネットワーク・アタッチド・ストレージ」という言葉には飽き飽きし続けていた。ちょっとだけ過剰に透明化しよう： ネットワーク接続 - イーサネット・ポートに接続しましたか？ネットワーク化された分散システムの一部として統合されるには、もっと多くのことがある！ではなぜ ネットワーク統合 - このような歴史的なサイロを越えて、より優れた分散システムを構築し、私たち実務者が最初から望んでいたように連携するように設計された機能や能力を備えたシステムを構築する！単純な例だが、優先順位の高いレプリカの再構築を、定期的なバックアップよりも優先させることはできるだろうか？すべてがTLS 1.3の443番ポートで実行されているネットワークでは、それはほとんど不可能です。しかし、信頼境界をネットワークからストレージターゲットまで拡張し、Infrastructure-as-a-Codeモデルと統合することで、困難が可能になり、可能が新しい標準になる。
私が好きなのは、システム・レベルの視点で既存の市場を見て、質問を投げかけることができることだ：「システム・オペレーター、ストレージ・エンジニアリング、インフラストラクチャーの責任者の度肝を抜くようなものを作るにはどうしたらいいのか」と問いかけ、同時に、私たちが開発している分散システムを、私たちがサービスを提供している組織の経営陣やビジネスの優先順位に直接対応する機能や能力の提供と、不可避的に結びつけるような能力を生み出すことです。
ストレージは今やデータのすべてである。企業のデータセットは、ムーアの法則がシリコンや面密度の増加で吸収できるよりも速く成長している。AIは、これまでに見たことがないほど速いデータ成長とデータ消費を促している。
ソフトウェアが世界を食べている」「データが新しい石油である」とすれば、そのデータには効率的な精製所、信頼できるストレージ、思慮深い流通、そして、ただ「汲み上げて捨てる」のではなく、信頼性、耐久性、品質に焦点を当てながら、今日組織が直面する最優先課題に時間をかけて取り組むスチュワードや管理人が必要だ。
しかし、ラン・エニウェア・モデル、クラウド・ネイティブな実装、そしてグローバル・ネームスペースを組み合わせれば、データを重要なビジネス資産としてとらえ、"Everything, Everywhere, and All At Once"（かなりワイルドな映画の言葉を借りれば、「すべて、どこでも、一度に」）にシンプルにアクセスできるようになる。
「さあ、行こう。
dg
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