オープンソースの分散検索エンジンのElasticsearchは、今や大小さまざまな多くの企業が自社の分散検索とアナリティクスを実装するために利用している。そのセットアップはそれほど困難ではないが、難しいのはリソースの最適プロビジョニングだ。特にユーザーの要求にスパイクがあるアプリケーションでは無駄のないリソース確保が難しい。そこで、Elasticsearchを管理を伴うクラウドサービスElasticsearch Serviceとして提供するVizion.aiは、その心配を解消し、ユーザーが実際に使ったインフラストラクチャにのみ課金する。
Vizion.aiのサービスは、必要に応じて自動的にスケールアップ・ダウンする。そのマネージドサービスとして提供されるSaaSプラットホームはプライベートとパブリック両様のクラウドデプロイをサポートし、Elasticの標準的スタックとの完全なAPI互換性がある。また標準のツールとして、データ視覚化のKibanaや、データをサービスに送るBeats、入力データを変換してデータパイプラインをセットアップするLogstashなど、Elasticsearchの標準のツールも含まれている。例えばーザーは、テスト用や開発用に複数のスタックを容易に作ることができる。
Vizion.aiのGeoff Tudor氏
Vision.aiのバイスプレジデントでゼネラルマネージャーのGeoff Tudor氏は、次のように語る。「AWSのElacticsearchサービスを使おうとすると、選択肢の数が多すぎて途方に暮れてしまう。インスタンスのサイズはどれにするか？、インスタンスはいくつ必要か？、地理的冗長性は必要か？、どんなネットワーキングを使うのか？、セキュリティはどうか？、などなど。選択を間違えると全体的なパフォーマンスに影響が及ぶ。弊社では、インフラストラクチャのレイヤの背後でリソースの均衡化を動的に行う」。
そのためにこのサービスはユーザーの利用パターンを見て、そのユースケースに合った最適なリソース割り当てを行う。実はVizion.aiの親会社Panzuraはエンタープライズ向けのマルチクラウドストレージサービスで、データのキャッシングに関する多くのパテントを持っている。今度の新しいElasticsearchサービスは、それらの技術を利用してリソースの最適割り当てを行う。
Tudor氏も認めるように、Elasticsearchの商用サービスはほかにもある。それらと、Vizion.aiの新しいサービスとの差別化要因は、事前にメタデータ用のストレージのサイズを決めなくてもよいこと、そして高価なSSDを大量に使わないことだ。PanzuraのIPを利用できるVision.aiは、最近のデータだけをSSDにキャッシュし、そのほかは安価なオブジェクトストレージのプールに収める。
さらに彼によると、Vizion.aiはAIやMLのワークロードを動かす総合的なサービスであり、Elasticsearchサービスはその構成成分のひとつだ。TensorFlowやPredictionIOのサポートも、目下準備中だ。とくにPredictionIOは、Elasticsearchと併用しやすい。「今後これを、マルチクラウドによる使いやすいサーバーレスのML/AIサービスにしていきたい。しかもうちでは、提供するのはコンピュート（計算処理）だけではなく、レコードのストレージも非常に高いコスパで利用できる」。
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（翻訳：iwatani、a.k.a. hiwa）
