去年11月，在資料排序競賽中，近幾年竄紅的大資料分析技術Apache Spark，締造新的世界紀錄，不到30分鐘就完成100TB資料的排序，打破了由Hadoop保有的72分鐘記錄。
今年4月，蘋果一位工程師在舊金山一場小型演講中，首度對外透露了Siri語音秘書能夠服務全球用戶爆量需求的關鍵，就是用來管理上千臺伺服器的Mesos軟體。Spark和Mesos這兩項技術其實都來自同一個團隊，也就是柏克萊大學的AMPLab。明天，iThome次世代大資料研討會即將登場，Apache基金會Mesos專案的管理者，也是在Mesos技術主要開發公司Mesosphere中，擔任分散式系統首席工程師的Timothy Chen，將首度在臺分享如何用Mesos架構新一代Big Data平臺。
請跟讀者簡要介紹一下您的背景？
A：我在美國在大型的軟體公司（Microsoft、VMWare）與小型Startup（Mesosphere、Z2、Evri）都做過軟體工程師，大部分的經驗都在大型分散式系統跟Big Data系統的開發。
我在Mesosphere的工作就是規畫Mesos的Container系統，並帶領團隊開發，此外也參與大資料與Mesos結合的開發（Spark、Kafka等）。我很喜歡開源軟體，也花很多精力參與許多開源軟體專案，目前擔任Apache Mesos和Apache Drill專案的PMC，也貢獻許多patch到Apache Spark。
Mesos是一套什麼樣的軟體？
A：Mesos是一個分散式系統的核心，把資料中心所有的資源抽化，而讓不同的Scheduler決定怎麼使用這些資源。Mesos本身也有寫一個像Docker一般的Container Runtime，所以更可以用來管理Container。
Mesosphere與Mesos的關係為何？
A：Mesosphere跟Mesos的關係，與Datastax跟Cassandra的關係很類似。
當初把Mesos引進Twitter的核心開發成員，大部分都在Mesosphere任職，而這可讓我們所開發的Mesos可以帶給Twitter以外更多的公司來使用。Mesosphere的產品DCOS就是以Mesos當作核心， 並在上面架構了不同的平台（如Packaging、Monitoring等），來讓Mesos更容易給不同公司運用。
Mesos與Spark皆出自柏克萊大學的AMPLab，這是巧合嗎，還是兩者有特別的關係？
A：這並不是巧合，大部分在Berkeley研究Spark的研究生，也同樣是研究Mesos的人。AMPLab在當時有許多研究是從Hadoop Mapreduce展開，包括研究如何能讓Hadoop跑得更快以及資源運用更優化。 從當時的研究開始，研究團對發現Hadoop裡面的Fair Scheduler可以更佳優化Multi-tenant多租戶架構的叢集系統，來直執行更多的運算任務。從那之後就產生不同Scheduling算法（DRF、Delayed scheduling等），這也讓他們開始架構一個平台，能夠運用這些研究結果。Mesos就是這個平台。而為了能夠證明Mesos可以支援大量Workload，他們就寫了Spark來測試Mesos。
Spark與Mesos被譽為是新世代大資料平臺，何以這麼說？
A：Mesos最具特色的地方是它能夠不只是跑Spark，而且可以同時支援不同Big Data的系統，像是Kafka、HDFS等。
很大的原因是因為社群貢獻這些Framework，讓許多系統跑在Mesos上能夠各種不同的運算工作。所以以一個平台而言。Mesos更容易整合不同類型的系統，而讓它們可以在同一個叢集下運作。
你同時參與Mesos、Kafka、Drill等大資料相關的開源專案，對於Big Data未來的發展，你有何看法？
A：我相信Big Data將會變成標準配備，而且將會出現各式各樣的平臺。這都將讓Big Data技術更容易維運，也更容易操作。Big Data將會持續滲透到更多不一樣的領域中，例如更快的串流運算或空間分析上。
能否稍微透露一下你將在Big Data Conference 2015大會的演講內容？
A：我將會討論為何不同的Big Data公司跟開源軟體選擇跟Mesos結合，而這樣子的Big Data平台看起來會是如何。