云与大数据独角兽公司Pivotal

1评论 2018-01-18 07:56:24 来源:道口保险观察 作者:谢雯丽 603022老妖不死!

  以下内容节选自中国保险与养老金研究中心开发案例《企业数字化转型的关键:云与大数据独角兽Pivotal》。希望获取更多保险科技企业研究请持续关注我们

  Pivotal 成立于 2013 年 4 月,由 EMC、VMware 和 GE 投资成立,专注于下一代企业级云计算与大数据基础平台,以及下一代应用程序运行框架实现,在敏捷与快速应用程序开发、数据科学、云计算、开放源代码软件、大规模并行处理和实时数据系统领域颇有建树。

  Pivotal起源于Rob Mee于1989年创立的Pivotal Labs,该公司总部位于旧金山,专注于快速的互联网风格的软件开发,被称为敏捷编程,发现灵活的、快速迭代的、由测试驱动的软件开发方法,多年来,Pivotal Labs一直被誉为塑造硅谷最有影响力和最有价值公司的软件开发文化。

  2012年,Pivotal Labs被EMC公司收购。Pivotal 构建的面向下一代企业级 IT 系统基础平台和服务的框架“Pivotal One”,是业界新的企业级 PaaS标准。

  Pivotal One 引入了大量在 EMC 及 VMware 的面向大数据、云计算以及快速应用开发环境工具等在业界具有众多企业用户的成熟产品,并重新构架在新一代的 PaaS 标准 Cloud Foundry 之上,为企业级 IT 系统建设提供相比较于传统企业 IT 系统平台更加快速、高效、安全稳定的运行平台。

  云与大数据独角兽公司Pivotal丨商业模式研究

  图片由Pivotal提供

  公司发展历程

  云与大数据独角兽公司Pivotal丨商业模式研究

  图片来源:官网

  公司客户遍布银行、保险、健康医疗、汽车、电信运营商、零售商、政府等多个行业,其中拥有全球知名的大型保险公司客户7家,包括Allstate(好事达保险),Humana, Liberty Mutual(利宝相互保险)等。

  - 融资情况 -

  Pivotal于2016年5月获得了6.53亿美元(其中包括EMC发布的4亿美元债转权益)的融资,公司估值约为28亿美元。在此轮融资中,福特是领投方。与此同时,微软也参与了投资,这也是微软首次对Pivotal进行投资。除了EMC和VMware之外,通用电气公司也是Pivotal的早期投资者之一。通用电气曾于2013年以1.05亿美元的价格购买了Pivotal公司约10%的股权。

  Pivotal融资情况

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  来源:Crunchbase

  - 管理团队 -

  

  

  董事长Paul Maritz 于 2013 年成立了 Pivotal 公司,此前他曾出任 EMC 的首席策略官和 VMware 的首席执行官。

  CEO Rob Mee是Pivotal的首席执行官,曾作为软件工程师。Rob是一名软件工程师,他曾于东京的人工智能实验室工作,用Lisp编写自然语言翻译系统。Rob于1989年创立了Pivotal Labs。2012年,Pivotal Labs被EMC公司收购。

  在2013年,Rob与Paul Maritz,Scott Yara和Bill Cook一起组成了Pivotal的创始团队。

  

  云与大数据独角兽公司Pivotal丨商业模式研究

  

  - Pivotal中国研发中心 -

  Pivotal中国研发中心成立于2013年4月,目前其主要团队成员分布在北京和上海。并且与全球Pivotal团队一起,推动了Pivotal主导的Greenplum数据库,HDB (SQL on Hadoop)以及Cloud Foundry等知名产品的开源。

  Pivotal中国研发中心总经理冯雷拥有北京大学物理学和经济学双学士学位、美国卡内基梅隆大学(CMU) 硕士学位,归国之前居住于美国硅谷,在世界500强企业甲骨文(Oracle)总部从事云计算调度引擎的研发,同时是云计算最早的一批从业人员。

  Pivotal中国创始团队

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  Pivotal中国研发其团队以强大技术背景见长,北京研发岗40人左右,销售岗30人左右;上海研发岗30人左右。Pivotal中国销售加研发总共100多人。Pivotal中国研发中心目前有Greenplum并行数据库研发团队,HDB(SQL on Hadoop)研发团队,Cloud Foundry公有云PWS(Pivotal Web Service)研发和运维团队。

  - 主要业务 -

  从创意萌生到产品生产仅需一天时间

  云与大数据独角兽公司Pivotal丨商业模式研究

  来源:官网

一、企业项目管理核心软件:Tracker

  Tracker是现代团队工作流程的核心,它拥有共享团队目标、促进协作的能力和强大的分析工具。Tracker这一企业级的项目管理软件可以运用到保险公司,由于其通常体量较大,团队与项目管理需求非常高。

  Tracker适合公司:Humana、Allstate等传统保险公司

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  来源:官网

  二、数据仓储分析软件,从大数据战略到实现:Greenplum

  开源大容量并行数据仓库,对大量数据进行强大的交互式分析。Pivotal Greenplum是由开源的Greenplum数据库提供支持的商业功能齐全的数据仓库。它为PB级数据量提供强大而快速的分析。Greenplum提供独特的面向大数据的分析能力,由世界上最先进的基于成本的查询优化器提供支持,可在帮助保险公司大数据量上提供高分析查询性能。

  MADlib预测性分析模型图

  云与大数据独角兽公司Pivotal丨商业模式研究

  来源:官网

  训练机器学习模块:

  如果将数据从其本地存储库导出进行数据分析,分析速度慢并且机器学习的可用数据被限制在了一个数据子集内。Apache MADLib可以解决这个问题,它是一款在横向扩展系统上运行的开源机器学习算法库。这让数据科学家可以基于Greenplum、Apache HAWQ、PostgreSQL中的大量数据集,快速制定出分析模型的功能。

  此软件内置于Greenplum,优点是不同于其他数据分析软件(例如sas、R等),该平台可直接在数据存储平台上进行使用,省去了数据存储与数据分析平台之间相互导入的冗杂过程,缺点是相较于R等软件其安装包(Package)较少,正在持续开发中。

  然而 Greenplum 具有强大的扩展能力,支持Python、R 等语言实现的自定义函数。Greenplum 的PL/Python和PL/R 扩展包使得客户可以运行任何第三方 Python和R包。根据场景不同,用户可以选择MADlib或者PL/Python、PL/R实现高级分析和预测。

三、流水线化自动化测试驱动开发软件:Concourse

  Concourse让企业“总在创新”。该软件可以检测保险公司IT团队代码提交了与否,可完成自动化测试,可直接发布的软件将被做成标签(tag)。在流水线(pipeline)上标记为绿色的产品为可通过测试的,红色为存在问题的程序。

  Concourse是为实施敏捷开发并需要处理复杂交付排列的团队重新设计的CI / CD(Continuous Integration and Continuous Delivering:持续集成、持续交付)系统。由于Pivotal工程师对现有的持续集成(CI)系统的不悦,Concourse被创造出来了。

  当客户需要时,可以利用Concourse采用一种全新的方法:自动化测试驱动开发;维护多个版本之间的兼容性;定位多个平台和配置,如不同的云;每天提供频繁更新,每天甚至多次。

  云与大数据独角兽公司Pivotal丨商业模式研究

  Concourse使用流程图

  - Pivotal在保险行业的身影 -

  一、Humana:Cloud Foundry加速应用产品发布

  总部设在肯尼亚路易斯维尔的Humana是一家保险公司。公司成立于1961年,专注于通过卓越的临床协调护理来帮助人们实现他们最好的健康状态。公司拥有约50,000名员工,服务了超过140万客户。

(1)Humana遇到的问题与挑战

  •   企业内部对软件应用开发的需求迅速增长。

  •   团队分散化运营导致软件开发时间过长,Humana发布客户认为有价值的产品较慢,影响客户价值体验。

(2)解决方案

  •   Pivotal Cloud Foundry软件:将发布用户导向型产品过程简单化,Humana云环境采用Pivotal Cloud Foundry、部署在VMWare的V-Sphere虚拟化平台之上。Pivotal Cloud Foundry内部解决方案提供了与云协调的扩展能力和内部安全控制系统。

  •   Pivotal Labs提供的咨询服务:团队数字化工程师McKee和其他软件工程开发师出差到纽约和三番湾区与Pivotal Labs的专家合作,学习敏捷化软件开发方法和如何使用Pivotal Cloud Foundry。依据于此,Humana创办Humana Digital Experience Center(DEC),一个用以同步Humana在Pivotal Labs使用的创新空间的工作场所,至今已协助开发了不同领域的关键性数字产品。

  (3) 对Humana的帮助

  •   创造一个新的合作文化,鼓励团队合作开发产品:企业内部行程产品专家、设计者和工程师共同合作的文化,远比购买的能缩短产品开发周期的服务本身重要。

  •   快速使用简便和敏捷的方法创新软件产品,满足客户需求:实行结对编程、测试驱动开发、从始至终追求精益产品。

  •   成功满足内部对于新软件应用程序的需求,产品开发、发布速度迅速增强。

  二、中国保险公司:Greenplum通过用户价值模型助力投保续保

(1)挑战

  某中国保险客户使用Greenplum数据库建设数据仓库系统,具体版本为Greenplum 4.3.8.1。考虑Pivotal的数据库产品主要是为了解决传统的Oracle SMP架构在海量数据(行情603138,诊股)规模下无法提供快速的计算性能,为了解决SMP架构性能慢的问题,引入基于MPP架构的Greenplum,通过X86架构PC服务器部署分布式计算平台,提供高吞吐的IO能力,更快速地完成更多的、更复杂的计算任务,为各业务系统提供统一计算平台。

(2)解决方案

  项目上线后解决了计算性能不足的问题,后期随着数据量增加,空间使用增多后Greenplum出现了性能下降的情况,后续进行了扩容,Greenplum可以提供在线的节点扩展及线性的性能扩展能力,扩容后集群规模为2+41节点。Greenplum主要是支撑数据仓库应用,涉及数据模型基本上以计算为主,例如产线续保,产品投保等,可以提供数据帮助业务人员判断客户购买新险种的概率等。

  Greenplum数据集群中保留全量的业务数据,通过不同的产品维度,产品粒度、险种粒度、保单粒度、客户粒度,及保险业务数据,形成客户人物画像,客户画像在Greenplum中完成,由Pivotal的IT数据分析与洞见部负责运维集群及数据计算任务,之后进一步整合寿险的个险业务条线。具体实现方式是通过宽表模式完成类似用户画像需求,通过引入宽表避免多表关联,提高计算性能。

  - 面临的挑战 -

  Pivotal采用现代化的方法构建软件,而非购买软件,帮助全球的领军企业进行转型;通过加快应用程序的交付速度来克服冗长的IT周期带来的各种挑战;采用经过验证的方法和最强大的持续创新平台开发更好的产品。

  竞争对手跨多行业,主要竞争对手公司包括PaaS和数据两个行业:PaaS云平台AWS, google等;数据存储公司例如Oracle和Teradata。Pivotal需要在这两个领域同时保持高效的更新速度、领先行业的竞争力是具有挑战的。同时中国暂无数据科学家团队,因为国内的业务模式和客户需求不同,中国无法完全复制美国的数据科学家团伙和增值服务模式,需要探索其他适合中国国情的方式,例如引入第三方合作伙伴,形成完整商业闭环。【完】

责任编辑:Robot RF13015
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