デイブ・ベランテの最新分析: 完全なコレクション

06:33 EDT / 2023 年 8 月 4 日更新

デイブ・ベランテによる最新分析

Breaking Analysis は、SiliconANGLE の theCUBE からの知識とエンタープライズ テクノロジー リサーチからの支出データを組み合わせた毎週の編集プログラムです。

ETR を活用した theCUBE Insights としてブランド化されたこのプログラムは、独立したフィルタリングされていない編集内容を SiliconANGLE、theCUBE、Wikibon コミュニティと共有する機会です。 私たちが作成するプログラムと結論はデータ主導型であり、ETR 独自の支出データセットを活用しています。

エピソード 190 – AWS、Azure、Google Cloud の市場シェアについて、流出した法廷文書が語ること–最近 Microsoft Activision の公聴会中に法廷文書が漏洩したため、クラウド予測と市場シェア データを再検討する必要があります。 その後公開から削除された不十分に編集された文書は、Microsoft の Azure 収益が当社の以前の推定より少なくとも 25% 低いことを示唆しています。 その結果、当社は Azure の収益数値を削減および修正し、その結果、AWS のビッグ 4 ハイパースケール クラウド市場シェアが増加しました。 私たちの新しい推定では、AWS が 2023 年まで収益の 50% 以上のシェアを維持することが示されています。この変更は Google Cloud にとっても有益ですが、その市場シェアへの影響はわずかです。

この最新分析では、ハイパースケーラー クラウドの収益予測と市場シェア データを更新します。 また、この文脈でクラウド上の ETR データをどのように解釈すべきかについても説明し、生成 AI による第 4 四半期の加速など、クラウドの成長の潜在的な触媒に期待します。

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エピソード 189 – AI によりサイバー攻撃者が有利になる…今のところ–クラウドの複雑さ、ツールの無秩序な拡散、AI の覚醒により、バランスはさらにサイバー攻撃者に有利に傾きます。 企業の惰性、AI ウォッシュ、LLM の不一致、および変化のペースを考慮すると、いずれにせよ、現時点では敵対者が防御者よりも有利であると考えられます。 さらに、マクロ支出の逆風により、組織は引き続き予算のトレードオフを余儀なくされており、中でも特に AI の実験と展開に資金を提供する方法が重要です。 しかし、注目すべきことに、組織の 45% が、長期的には SecOps チームの生産性を大幅に向上させ、準平衡状態へのイタチごっこを加速させる可能性のあるユースケースのために実稼働環境で LLM を使用しています。

この最新分析では、スーパークラウド 3 から得た重要なポイント (AI とクラウド セキュリティの融合) を共有し、最新の ETR 調査からの新しい支出データを提示して、AI 競争でどのセキュリティ企業がその波に乗るのに最適な立場にあるかを示しています。

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エピソード 188 – AI は市場をすべて奪う勝者にはならない– AI は世界中で「機械知能部門に再び注目を集めている」と聞いています。 しかし、マスコミの誇大宣伝を超えて目を細めると、データは、ETR 分類法における相対的な支出速度の観点から、人工知能が現在ナンバーワンのセクターであることを示しています。 通常、市場の誇大宣伝が展開を主導しますが、データは、AI への支出活動と市場浸透が誇大宣伝と一致していることを示唆しています。 ハイパースケール クラウド プレーヤーが恩恵を享受している一方で、これは目に見えるものとあまり目に見えないものの両方を含め、すべての AI 船を押し上げる上昇潮流であると私たちは考えています。

この速報分析では、ETR とテクノロジー全般、特に AI 分野で最も優れた頭脳の 1 人である Senzing の CEO、創設者、主任科学者である Jeff Jonas からの支出データを使用して、AI 分野をさらに深く掘り下げます。

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エピソード 187 – 新たな Databricks 技術スタックの点と点を結ぶ–最近の Databricks Data+AI Summit には多くの聴衆が集まり、Snowflake Summit と同様に、大規模な言語モデル、統合、データへの AI の導入に重点が置かれていました。 顧客はすべてのデータにアクセスするための統合プラットフォームを要求していますが、Databricks と Snowflake はさまざまな観点から問題に取り組んでいます。 私たちの見解では、市場規模は両方のプラットフォームで見られる現在の熱狂を正当化しますが、どちらかの企業がもう一方の企業に壊滅的な打撃を与える可能性は低いです。 これは正面衝突ではありません。 むしろ、データの運用化という点では、Snowflake が数年先を行っている可能性があります。 開発者は、市場を獲得した当時の Oracle のように、分析を実行してアクションを実行するアプリケーションを 1 つのプラットフォーム上に構築できます。 Databricks も、あらゆる種類の分析データ (BI、予測分析、生成 AI など) の統合という点で同様の優位性を持っている可能性があります。 開発者は、今日の Palantir のように、異種データ全体にわたる分析アプリケーションを構築できます。 ただし、アクションを実行するには、外部の運用アプリケーションにアクセスする必要があります。