Hortonworks如何應對大數據市場從Hadoop轉向

技術供應商在尋求穩健的增長道路時，常常比他們承認的要勇敢。

在大數據領域，進入市場的消息傳遞方法在首批將Hadoop編程框架商業化以在多臺計算機上存儲和處理非常大的數據集的供應商中非常明顯。例如，Hortonworks Inc.首席執行官羅伯·比爾登(Rob Bearden)在最近的一次采訪中試圖 對他的公司的增長前景做出樂觀看法。

底線是，Hortonworks，像老對手了Cloudera公司，是仍然在努力實現持續盈利和動力。從積極的一面來看，兩家公司每個季度都將繼續增加收入，增加新客戶并加深他們在現有客戶中的足跡。最近，Hortonworks報告第四季度總收入為7500萬美元2017年，與去年同期相比增長了44%，年收入年增長率比2016年增長了42%，并且它預計收入將繼續強勁增長。此外，Hortonworks在最近一個季度完成了20筆交易，金額超過100萬美元，是上一財年同期的兩倍多，交易規模持續增長，并且不斷更新客戶，甚至擴大了他們在Hortonworks產品上的支出。

但是沒有人取得勝利。盈利能力仍然是Hortonworks的一觸即發的主張。對于總部位于加利福尼亞州圣克拉拉的公司而言，2017年第四季度是其有史以來第一個現金流量正季度。與Cloudera形成鮮明對比的是Cloudera，盡管它預測今年的收入增長會放緩，但它仍在增加經營虧損，并以狂熱的步伐燃燒投資者的現金。但是，Hortonworks無法將持續的現金流量正值視為理所當然，并且一直不愿預測其至少會在未來幾個季度達到收支平衡。

兩家供應商都面臨挑戰，以證明他們的商業模式可以長期成功。兩家公司都將其業務立足于開源軟件，特別側重于Hadoop和本地部署。他們倆都面臨著一個市場，在這個市場上，勢頭已經轉移到了公共云以及提供全套大數據分析產品以及基礎設施和平臺產品以解決每種可能的企業部署方案的提供商。

像Cloudera一樣，Hortonworks最近也看到了它的股價被一個對此存有疑問的投資界的knock折。沒有大數據供應商-甚至沒有擁有龐大企業客戶群的IBM-都認為僅憑基于場所的部署就可以無限增長。

敏銳地意識到了這些擔憂之后，Hortonworks繼續調整其消息傳遞，以表明它并未因其Hadoop遺留問題而受到束縛。Bearden最近告訴投資者，Hortonworks已“從專注于大數據市場的領先Hadoop提供商演變為在全球擁有1300多家客戶的領先的全球數據管理平臺公司。”

盡管Bearden夸耀其收入流的三分之二來自本地部署，但該公司仍將重點放在公共云合作伙伴關系上。其Cloudbreak產品可簡化在Amazon Web Services Inc.，Microsoft Corp.，IBM Corp.和Google LLC云中的Hadoop平臺的部署，配置和擴展。IBM轉售了Hortonworks Data Platform 來代替自己已棄用的Hadoop發行版，并將HDP置于其Hadoop平臺即服務產品的核心。微軟已經將OEM的HDP集成到了Azure HDInsight公共云服務的核心中。如果您是AWS客戶，則可以在該云提供商的在線市場上購買HDP，并通過完整的S3存儲連接和共享的Hive Metastore對其進行部署。

即使努力避免受到創新的公共云解決方案的侵擾，Hortonworks仍難以擺脫傳統競爭對手的困擾。它的產品組合-由HDP，Hortonworks DataFlow 和Hortonworks DataPlane Service錨定 -為混合云中的非結構化，流式傳輸和邊緣分析提供了一個全面的平臺。但從整體上看，它與同樣復雜的Cloudera Enterprise Data Hub或MapR Converged Data Platform并沒有區別。它們在這些產品組合中全部提供的企業級功能范圍(集群管理，數據治理，查詢優化，策略管理，安全性等)只是企業市場中的賭注，而不是競爭優勢。

同樣，這些供應商對數據倉庫，網絡安全和其他業務應用程序的行業特定和橫向解決方案的日益重視，對于增加他們在既有客戶中的收入份額至關重要，但是這不會使公共云提供商擺脫這些和其他增長。未來的機會。

即使他們越來越強調提供數據科學DevOps工具，也不一定會在迅速發展的人工智能市場上獲得很多份額。考慮到AWS，微軟和Google在AI，深度學習和機器學習方面的深度和廣度，Hortonworks等傳統Hadoop供應商也有在這一領域被邊緣化的危險。

由于Hortonworks只是IBM一種工具Data Science Experience的轉售商，因此它在AI市場上仍然受阻。Cloudera在其Data Science Workbench上具有更強的競爭地位，但即使如此，它也面臨著AWS，Microsoft和熱門創業公司的強大競爭，這些競爭對手提供的機器學習自動化水平顯然是Cloudera工具所缺少的。