Цифровая трансформация: времени на раздумья у бизнеса больше нет
Данные перевесили «железо»
Цифровая трансформация стала одним из самых популярных предметов обсуждения в деловой среде в последние годы. Однако прежде чем подробно говорить о ней, важно понять, в чем именно заключается эта тенденция. Подробное объяснение привела в своем выступлении Татьяна Бочарникова, глава представительства NetApp в России, в своем приветственном слове на конференции NetApp Directions, которая прошла в Москве 17 июля 2018 г.
Как объяснила глава российского офиса NetApp, в начале 2000-х годов ключевое место в ИТ-структуре предприятий занимало аппаратное обеспечение. Интеграторов заботили в первую очередь ПК, серверы, ЦОДы. В этой инфраструктуре функционировало несколько ключевых приложений, которые создавали данные. «Нашей основной задачей было гарантировать защиту этих данных, их восстановление в случае сбоя», — сказала Бочарникова.
Следующим этапом стала эпоха виртуализации. ИТ-специалисты начали уделять большее внимание приложениям, операционным системам, виртуальным машинам. Удельный вес «железа» стал снижаться, зато количество приложений увеличивалось, и постоянно рос объем создаваемых ими данных. «На этом этапе нашей основной задачей стало обеспечение производительности и защиты этих приложений и их окружения», — прокомментировала глава российского отделения NetApp.
Новейший, третий, этап характеризуется тем, что инфраструктура становится модульной и начинается активный переход к программно-определяемым системам. На этом этапе на первое место вышли данные, их постоянно растущий объем является основным драйвером цифровой трансформации. «Сегодня именно данные являются одним из основных активов современной компании. И нам сейчас не так важно, где они находятся, а важно то, насколько эффективно и безопасно мы можем управлять этими данными», — подвела итог Татьяна Бочарникова.
Передовики и отстающие
NetApp совместно с IDC провела исследование Data Thrivers, в котором оценила уровень зрелости бизнеса, исходя из того, насколько эффективно компании обращаются с имеющимися у них данными. В этом исследовании всех участников проранжировали, разделив на 5 уровней. В низший уровень попали компании, практически ничего не предпринимающие для соответствия новой цифровой реальности и сопротивляющиеся изменениям. Второй уровень включает в себя фирмы, пытающиеся выживать и применяющие данные по минимуму.
В высший пятый уровень, в разряд настоящих виртуозов обращения с данными, были зачислены процветающие компании. И, согласно исследованию, таких фирм набралось лишь 11% от общего числа. Зато большинство, а именно более 50% от всего количества бизнесов, попали в две низшие категории. Это означает, что компания не имеет процессов системного управления данными, и у нее нет цельной картины цифровой трансформации.
В чем же различие между теми, кто процветает и кто выживает? Оказывается, что у этих предприятий очень большая разница в уровне удовлетворенности заказчиков, размерах доходности и маржинальности, операционной эффективности. Исследование IDC говорит, что процветающие компании могут похвастаться шестикратным увеличением эффективности по сравнению с отстающими. Их доходность в 2 раза выше, а маржинальность в 3 раза больше.
Татьяна Бочарникова: Не так важно, где находятся данные, а важно то, насколько эффективно и безопасно мы можем управлять этими данными
Чтобы понять, в чем кроется причина столь впечатляющей разницы, можно обратиться к историческому сравнению: сколько времени требуется, чтобы технология завоевала более 50 млн пользователей. Телефония достигла этого рубежа за 75 лет, 50-миллионый автомобиль был продан через 62 года, телевидение охватило 50 млн зрителей за 14 лет.
Чем дальше — тем меньше становились сроки. Социальная сеть Facebook заработала 50 миллионного подписчика за 3,5 года, Twitter — уже за 2 года. Но все мыслимые рекорды побила игра Angry Birds, которая достигла аудитории 50 млн пользователей всего за 35 дней.
Это означает, что сегодня времени на раздумья у бизнеса практически нет, все решают не годы, а недели и даже дни. «Пока вы будете принимать решение, ваши конкуренты выведут на рынок новый продукт и раньше всех достигнут аудитории в 50 млн пользователей», — подчеркнула Татьяна Бочарникова.
Три этапа нашей трансформации
Как отметила Татьяна Бочарникова, чтобы оценить готовность бизнеса к цифровой трансформации, его менеджменту следует задать себе четыре главных вопроса: есть ли у вашей компании облачная стратегия; есть ли в компании человек, ответственный за цифровую трансформацию; какие цифровые инициативы сейчас запускает компания; думаете ли вы об искусственном интеллекте. Последний пункт особенно важен, так как по данным IDC если в 2018 г. на проекты ИИ будет потрачено более $19 млрд, то в 2021 г. — уже $52 млрд.
«Компании получат новый доход от внедрения названных технологий. А у NetApp есть инструменты, технологии и люди, которые помогут в этом», — подвела итог Татьяна Бочарникова.
Как сказал в следующем выступлении старший директор по облачной инфраструктуре и облачным услугам NetApp в регионе EMEA Петер Вюст, цифровая трансформация — это уже не будущее, а то, что происходит прямо сейчас.
«Цифровая трансформация условно разбивается на три этапа», — отметил Петер Вюст и привел описание упомянутых этапов. Первый этап — когда цифровизации подвергаются процессы, которые традиционно делаются на бумаге. Сюда входят всевозможные согласования, договоры, должностные инструкции и т.п. Для их перевода в цифру хороши такие программы, как SharePoint, семейство ПО Adobe и т.д. Это уже полноценная цифровая трансформация, но важно понимать, что это только первый этап.
Второй этап гораздо интереснее, в нем появляется прогнозная аналитика, предиктивная поддержка. К примеру, можно создать систему, которая через систему датчиков отслеживает состояние проданной машины или сложного оборудования, и заранее выдает направление на ремонт или замену износившегося узла, до того, как его поломка остановит всю работу и принесет существенные убытки.
Петер Вюст: Цифровая трансформация — это уже не будущее, а то, что происходит прямо сейчас
Третий этап — самый сложный. Это работа не столько на своего клиента, сколько на клиентов его клиентов. «Мы продумываем, как вам помочь добиться успеха в вашей работе. Например, ваш клиент — банк и вы предлагаете ему приложение, которое позволяет обслуживать его конечных клиентов. Здесь есть место для множества инноваций. И ваша компания может выделиться из конкурентной среды, предложить то, что еще никто не предлагает», — сказал Петер Вюст.
Как отметил представитель NetApp, у его компании есть несколько стратегических направлений развития. В первую очередь это все более активная разработка облачных сервисов, доступных у гиперскейлеров, а также гиперконвергентной инфраструктуры (HCI). «HCI позволит вам строить частные облака, чтобы держать все данные у себя. Я знаю, что это очень важно для многих российских компаний, тем более, что они обязаны хранить данные на территории России согласно требованиям закона», — сказал Петер Вюст.
Продукты NetApp, по словам представителя фирмы, превратят простых администраторов хранилищ, в администраторов информации. Вместо того, чтобы просто управлять сетью, аппаратурой и ПО, администраторы смогут создавать интересные решения, полезные для всего бизнеса.
Стать немного Уэйном Гретцки
Следующий выступающий, технический директор NetApp в России Роман Ройфман, начал доклад с цитаты знаменитого хоккеиста Уэйна Гретцки. «Канадский форвард сказал, что нужно смотреть не туда, где сейчас находится шайба, а туда, где она будет через несколько секунд, — отметил Роман Ройфман. — Нам всем нужно быть немного Гретцки, и один из вариантов, где завтра будет шайба — это системы искусственного интеллекта. В эту область сейчас идут огромные инвестиции. В результате появятся экзабайты данных, которыми нужно будет управлять».
В России уже есть примеры рабочего использования ИИ, подчеркнул выступающий. Например, HeadHunter занимается с помощью искусственного интеллекта подбором сотрудников для ритейлеров. Это особенно актуально из-за большой текучки линейного персонала в больших гипермаркетах. Также в нашей стране многие банки используют возможности ИИ для кредитного скоринга. В некоторых кинотеатрах сейчас работают системы, которые распознают эмоции зрителей во время фильма. В крупных аэропортах запускается система, которая распознает лица пассажиров и предлагает им персонализированные услуги.
Роман Ройфман: В сферу искусственного интеллекта сейчас идут огромные инвестиции. В результате появятся экзабайты данных, которыми нужно будет управлять
Как отметил Дмитрий Конягин, руководитель направления профессионального бизнеса Nvidia в России, для того, чтобы ИИ стал бурно развиваться именно сегодня, в единый момент времени сошлось несколько важных обстоятельств. Во-первых, появился необходимый математический аппарат, во-вторых, собралось по-настоящему много данных, чему во многом способствовало развитие смартфонов и облачных сервисов. И третий немаловажный компонент — реальностью стала повсеместная доступность вычислительных мощностей.
«Очень трудно найти область, на которую ИИ уже не оказывал бы влияния, или в ней не было бы сценария для использования ИИ, — сказал Дмитрий Конягин. — Но глубокое обучение ИИ требует огромных объемов информации. И это преимущество для компаний, которые предлагают решения для обработки данных».
Роман Ройфман добавил, что NetApp может помочь в деле обработки сверхбольших объемов информации. «Мы собрали систему, которая работает с данными, часть из которых находится в облаке, а часть — на собственном оборудовании. Благодаря ее внедрению, перед заказчиком не стоит вопрос выбора. Его не мучают сомнения, что предпочесть: высокую производительность, большие размеры хранилища, высокую пропускную способность или низкую латентность. У NetApp все показатели очень высокие, и вы можете построить любую систему, чтобы решать разные задачи на одном и том же оборудовании. К тому же вы можете пользоваться всеми инструментами, которые предлагают крупнейшие гиперскейлеры. Получается, что вы собираете все элементы в единый конвейер», — сказал Роман Ройфман.
Дмитрий Конягин: Глубокое обучение ИИ требует огромных объемов информации. И это преимущество для компаний, которые предлагают решения для обработки данных
Сапожник с сапогами
Антон Казаков, системный инженер NetApp в России, привел в пример историю использования компанией NetApp своих же собственных технологий на примере оптимизации платформы AI в функциональном ядре портала Active IQ.
«Этот кейс будет интересен, потому что настоящее доверие к продукту возникает, только если его разработчик сам пользуется своими же наработками, — сказал Антон Казаков. — В качестве примера можно привести Microsoft. Когда в компании создавалась ОС Windows NT, ее разработчики сами работали на Windows NT, чтобы на собственной шкуре прочувствовать все плюсы и минусы новой операционки».
История началась с того, что был запущен сервис NetApp AutoSupport для сбора и мониторинга данных по телеметрии от всех клиентов, установивших оборудование NetApp. Впоследствии данные использовались для своевременного обслуживания и сервиса. О масштабе данных говорят следующие цифры: с 300 тысяч единиц оборудования или ПО ежедневно поступает около 70 млрд срезов данных. Это более 100 ТБайт в месяц.
На первых порах работать можно было привычными методами, нужно было только своевременно масштабировать серверную. Однако со временем данные стали прирастать такими темпами, что расширять серверы стало просто некогда и некуда. В результате в NetApp решили перейти на новую архитектуру. Поскольку в тот момент мировое признание получила технология Hadoop, новую систему для больших данных сделали на ней.
Задачи масштабируемости были решены, но появилось много новых проблем, которые поначалу никто не видел и не ожидал. Система получилась сложной в обновлении и сопровождении. Ее дизайн подразумевал, что одновременно требуется хранить целых три копии данных. Не было никаких механизмов для передачи данных в облако, хотя это было необходимо — в облаке предполагалось держать часть инфраструктуры. Наконец, сложно было искать неисправности и поддерживать требуемую производительность.
«Сначала мы вынесли все данные на централизованные хранилища, — рассказал Антон Казаков. — Их защищенность позволяла сократить число хранимых резервных копий. Их стало не три, а только две».
Но оставались вопросы с перемещением данных в облаках. Тогда все данные перенесли на all-flash массивы, благодаря чему потребовалось хранить только одну копию. В совокупности с механизмами компрессии и дедупликации это позволило уменьшить размер хранилища с 4 до 1,3 Пбайт.
Антон Казаков: Настоящее доверие к продукту возникает, только если его разработчик сам пользуется своими же наработками
Как отметил Казаков, нынешняя модель хранения данных использует все преимущества технологии data fabric. Данные поступают в центр диспетчеризации сообщений и накапливаются локально. Hadoop-кластеры обращаются к ним через коннектор, разработанный NetApp. Благодаря ему к данным одновременно могут обращаться много кластеров. Часть данных уходит в архив, который сделан на технологии StorageGRID.
«Благодаря новой системе мы можем пользоваться всеми облачными сервисами аналитики. Для этого надо просто разместить данные в NetApp Private Storage, которое имеет прямую связь со всеми крупнейшими облачными провайдерами», — подчеркнул представитель NetApp.
Антон Казаков подвел итоги внедрения собственных продуктов NetApp. В результате требуемая емкость хранилища сократилась почти в 12 раз, число узлов Hadoop увеличилось в 3 раза. А если обратиться к финансовым результатам, то годовая экономия составила более $1 млн в год. «Это наглядный пример, как наши продукты помогают нам самим», — подвел итог представитель NetApp.
Полный текст статьи читайте на CNews
