Model9 veut incarner la passerelle entre mainframes et traitements en ligne
La startup s’intéresse à la conversion des données entre les machines Z d’IBM et les services d’analytique en ligne, qu’elle considère plus indolore que la migration des applications proposée généralement.
Model9, la startup israélienne qui avait commencé en 2016 en développant une solution d’archivage sur bandes virtuelles pour mainframes et s’est ensuite spécialisée dans l’export de ces archives au format objet du cloud public, veut à présent incarner la passerelle entre les clients des machines Z historiques d’IBM et les nouvelles applications d’analytique en ligne.
Point saillant de cette stratégie, une réorganisation de son catalogue autour de trois produits dont le seul objectif est d’adapter les données pour en changer l’usage.
Manager est désormais le nom de l’outil historique qui archive les données et les exporte en mode objet, soit sur une baie S3 locale soit vers le cloud. Shield est un service en ligne qui s’occupe de la protection de ces données : il les chiffre et les réplique vers des cloud privés de l’entreprise cliente dans le but de pouvoir les restaurer en cas de panne ou de cyberattaque.
Gravity, enfin, est le nouvel outil phare qui convertit les données au format des applications d’analytique, des moteurs de Machine Learning et des bases de données. L’éditeur supporte les formats JSON, CSV, XML, Snowflake, Apache Spark, Hadoop, Splunk, ainsi qu’Athena, Aurora, QuickSight et Redshift pour les services AWS, HDInsight et SQL Data Warehouse pour les services Azure, ou encore BigQuery et BigTable pour les services de Google cloud.
Les traitements analytiques moins chers dans le cloud
« La caractéristique importante de notre offre Gravity est que les données sont converties en ligne, par nos services cloud. D’ordinaire, pour mettre vos données dans les applications d’analytique modernes qu’offre le cloud, vous devez utiliser un ETL. Celui-ci est exécuté sur les processeurs du mainframe, qu’IBM vous facture à l’usage. Chez nous, vous n’utilisez plus ces processeurs et la conversion au bon format vous coûte bien moins cher », explique Tamar Melstein, le directeur Produits de Model9, lors d’une rencontre avec la presse organisée dans le cadre de L’IT Press Tour, un événement qui consiste à présenter aux journalistes les startups innovantes du stockage, cette fois-ci israéliennes.
« Nous avons fait un calcul. Entraîner un moteur de Machine Learning sur 5 Po de données vous coûterait 5 millions de dollars si vous faites tous les traitements sur vos mainframes et 1 million de dollars si vous passez par Gravity et exécutez ces traitements sur des services en ligne d’AWS. Dans les deux cas, l’entraînement durerait entre 4 et 6 mois », ajoute Dan Shprung, le directeur commercial de Model9.
Techniquement, la solution de Model9 impose en revanche l’étape supplémentaire d’extraire les données du mainframe, ce qui a également un coût puisqu’IBM facture même le trafic sur le réseau propriétaire FICON de ses machines Z.
« Ce coût est minoré, car, via Manager, nous utilisons en début de chaîne un agent qui compresse les données en utilisant les processeurs secondaires zIIP des mainframes, les seuls qu’IBM ne facture pas. Cette compression vous permet d’avoir un débit utile d’environ 3,6 Gbit/s par lien de 1 Gbit/s, ce qui correspond à la bande passante standard d’une connexion Internet vers le cloud », ajoute Dan Shprung.
Moderniser les données plutôt que les applications
Pour Gil Peleg, le PDG de la startup, cette nouvelle offre fait de Model9 le seul acteur qui concrétise une offre de cloud hybride pour les mainframes.
« Les clients des mainframes sont pris entre deux feux. D’un côté, IBM investit énormément dans la modernisation. Cependant, le monde du cloud évolue beaucoup trop vite au regard de l’évolution du mainframe. De l’autre, les acteurs du cloud sont avides de faire migrer les clients du mainframe vers leurs services. Mais les entreprises ne peuvent tout simplement pas passer comme ça d’un monde à l’autre. »
Selon lui, le mainframe héberge 80% des données les plus critiques : les 92 plus grosses banques utilisent encore ce type de machine, tout comme 23 des 25 plus grandes compagnies aériennes et les 10 plus grandes compagnies d’assurance. 90% des transactions par carte de crédit sont gérées par des mainframes.
« Dans le monde du mainframe, vous avez soit des éditeurs qui vous proposent des outils mainframes pour moderniser vos applications - IBM, Red Hat, BMC, Compuware – soit des acteurs qui vous vendent des solutions pour migrer définitivement vos applications vers le cloud - Azure, GCP, AWS, Micro Focus, Cornerstone, TCS (Tata Consultency Services) et Astadia. En revanche, il n’y a que Model9 qui propose de moderniser les données », conclut-il.