Désormais installé sur le campus de Dell à Santa Clara, Hortonworks a vu grand pour assurer la croissance de son modèle open source. Herb Cunitz, le CEO de l’éditeur, nous a rappelé en octobre dernier que ce modèle repose sur un écosystème de partenaires, plus de 150 à ce jour, qui participent au développement de l’architecture Hadoop. Si la quasi-totalité des revenus de l’éditeur provient du support, comme ses principaux concurrents d’ailleurs, il ne néglige pas pour autant l’intégration que ce soit avec Spark ou MapReduce. « Aujourd’hui, ce n’est pas Spark ou Hadoop, certains vendeurs l’aimeraient bien, mais c’est Spark et Hadoop. Si les clients ont plus d’intérêt pour Spark que pour MapReduce, très bien, nous supportons les deux et nous les aiderons sur Spark. La vraie question est : quel est le bon outil pour le travail à faire ? », nous a indiqué le CEO.
Le traditionnel éléphant à l'entrée du building de Hortonworks à Santa Clara.
Et pour mieux accompagner ses clients, Hortonworks a mis la main cet été sur Onyara, une société spécialisée dans le dataflow avec le projet Apache Nifi. Hortonworks voit Nifi comme un moyen de créer une nouvelle plate-forme pour Hadoop afin de traiter des données recueillies en temps réel (capteurs, objets connectés…). Développé à l'origine pour la NSA, Nifi repose sur un socle open source en vertu du programme de transfert de technologie de l'agence. Le même effort de déclassification qui a fourni l'outil de cyber-sécurité SIMP.
Développer le chiffre d'affaires avec les entreprises clientes
Plutôt que d'essayer de construire cette fonctionnalité dataflow dans Hadoop, l'éditeur a choisi de proposer une gamme de produits parallèle baptisée Hortonworks DataFlow (à ne pas confondre avec le produit du même nom chez Google). DataFlow sera vendu aux entreprises à la recherche d'une solution pour gérer des données mises à jour en temps réel, mais aussi des données froides. Nifi peut également travailler avec tous les autres modules de la distribution Hadoop, à savoir Spark (pour le traitement des données en temps réel) ou Kafka (messagerie). Hortonworks DataFlow fonctionne en parallèle avec Hadoop, plutôt que de l'intérieur, avec des données chaudes et extraites de Hadoop au besoin.
Interrogé sur l'introduction en bourse de Hortonworks, l'an dernier, le CEO indique que la société a choisi « d’aller vers plus de transparence […] Il y a beaucoup de questions sur notre croissance, en accédant à un financement public, les choses sont plus simples ». Les derniers résultats financiers de Hortonworks sont toutefois mitigés, avec des pertes nettes en hausse en dépit d'une base clients croissante et d’une augmentation du chiffre d’affaires trimestriel. Au 9 novembre, le montant de l'action se situait à 17,49$ (niveau d'introduction 16$ il y a un an) . DataFlow se dégage comme une tentative d’apporter à l'entreprise une nouvelle source de revenus en misant sur les clients existants au lieu d'en ajouter de nouveaux. Si on considère la taille du marché pour les offres big data commerciales, cette approche semble judicieuse.
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