Что такое решения класса mediation и чем они могут пригодиться бизнесу?
Поделиться
Работа с данными остро востребована в разных секторах экономики: от финсектора и здравоохранения до логистики и промпроизводства. На помощь приходят системы класса mediation, созданные для сбора данных из разнородных источников, проверки их целостности и приведения в единый формат. Однако большинство таких систем либо морально устарели, либо недоступны из-за санкций. Где выход из положения, как mediation-системы выглядят на данный момент и в чем их преимущества? Рассказывает Александр Бондин, руководитель направления разработки в компании STM Labs.
Данные являются «рабочим телом» для современной экономики. Все передовые решения, направленные на развитие бизнеса и госуправления — «искусственный интеллект», аналитика в разных формах (как с применением машинного обучения, так и традиционных математических методов), «цифровые двойники» и т.д. — для работы требуют больших данных, описывающих реальные системы, а это огромные массивы информации.
Технические решения, выполняющие сбор данных, должны быть достаточно развиты и разнообразны. После сбора данных их нужно предварительно обработать и разместить оптимальным образом с обеспечением защиты, простоты последующего доступа и т.д. Задачи непростые, кроме того, правила обработки данных постоянно изменяются в зависимости от бизнес-задач. В таких условиях актуальны удобные специализированные инструменты, которыми и являются платформы рассматриваемого нами класса mediation.
«Внедрение таких систем важно для предприятий из разных сегментов экономики, — объясняет Александр Бондин. — Решения mediation оптимизируют обработку данных и существенно упрощают разработку новой бизнес-логики». Чем больше разнородных данных генерирует бизнес компании в повседневной работе — тем нужнее будут mediation-системы».
Почему Pi.One?
В качестве примера, на котором будем рассматривать эти решения, возьмем российский продукт Pi.One компании STM Labs. Причины выбора просты: это развитая и функционально-полная российская разработка (внесенная в Реестр Российского ПО и получившая сертификацию Минкомсвязи), поэтому она обладает санкционной устойчивостью и пригодна для импортозамещения.
«Для обеспечения импортонезависимости мы уже реализовали совместимость платформы с российскими компонентами: Postgres Pro, Astra Linux, Яндекс Браузер и другие», — говорит Бондин.
Pi.One сочетает и дополняет в себе лучшие практики классических mediation-систем, созданных для выполнения сбора, предварительной обработки и доставки данных. Чтобы обеспечить решению возможность работы под высокими нагрузками, его разработали в соответствии с принципами микросервисной архитектуры с учетом современных требований к созданию таких систем.
Три задачи, но все — с особенностями
Обработка собранных данных — больше, чем путь от сбора до доставки. В большинстве случаев для обработки требуется ряд процедур, которые не являются аналитикой, но которым тоже нужна гибкость. Pi.One является платформой, что позволяет менять процедуры в зависимости от обновления бизнес-логики заказчика. «Постоянные изменения бизнес-сценариев, характерные для современного телекома, приводят к необходимости частой коррекции правил обработки трафика», — уточняет Александр Бондин.
Для упрощения и ускорения соответствующих процедур, в платформе предусмотрены нужные прикладные инструменты, которые в терминах Pi.One получили название «агенты». Каждый агент отвечает за реализацию элемента бизнес-логики (например, поиск дубликатов, обогащение данных и т.д.), что несколько роднит концепцию агентов с подходом Agile. В составе стандартной поставки платформы Pi.One идет достаточно широкий набор агентов, что крайне полезно для внедрения решения у заказчика.
Для кастомизации системы в Pi.One использует языки Groovy и Pi.Lang. «Pi.Lang создан для превращения исходных данных в универсальный формат, понятный бизнесу». — объясняет Александр Бондин. — Разумеется, для Pi.One реализована рабочая среда, упрощающая построение и дальнейшее отслеживание процессов обработки потоков данных. В среде есть средства отладки, инструменты для мониторинга состояния рабочих потоков и пр…
Отмечу наличие системы контроля версий, которая позволяет вести разработку большими командами. Это упростит мониторинг процессов, в том числе, при параллельной разработке разных направлений бизнес-функций.
К вопросу о внедрении
Внедрение Pi.One занимает порядка полугода. Развернуть саму систему –, а она может работать, например, в привычном Kubernetes — можно за день, но ее интеграция в инфраструктуру заказчика требует анализа бизнес-логики заказчика, проведения функционального и нагрузочного тестирования, тренировок по внештатному выходу из строя одной и более гео площадок и других нештатных ситуаций.
Длительность внедрения зависит от заказчика, причем как от количества данных, так и от степени зрелости его бизнес-процессов. Наличие смежных подсистем, которым требуется интеграция с mediation-решением, также приводит к увеличению времени интеграции.
Во время внедрения необходимо выполнить обучение персонала на стороне заказчика. Это позволит компании собственными силами вносить изменения в реализацию бизнес-логики, а также упростит выявление и отслеживание внештатных ситуаций.
Кто применяет mediation в РФ
Наиболее активными пользователями таких систем являются компании из сегмента телекома. Таким компаниям нужно собирать и хранить данные о длительности звонков, в первую очередь, для выставления счета в системе биллинга.
Однако аналогичные задачи есть, например, у «облачных» провайдеров, поставщиков решений класса SaaS, PaaS и др. — им тоже нужно получать и обрабатывать информацию о потреблении услуг! Mediation-решения также внедряют медиакорпорации (например, стриминговые сервисы), финансовые, логистические, даже коммунальные предприятия и т.д. Задачи сбора данных из разнородных систем стоят в том числе, перед структурами здравоохранения.
А еще в России активно развивается подписочная экономика, где представлено большое количество услуг и подписка является фактом потребления совокупности услуг. Подписочная модель активно развивается от простых ежемесячных платежей до многоуровневой и клиентоориентированной системы предоставления услуг. Пользователь может гибко выбирать необходимые ему услуги, а бизнесу важно фиксировать факт и объем той или иной потребляемой услуги и менять правила тарификации на лету.
Например, реальный кейс фиксации использованных услуг с помощью mediation-системы был осуществлен автопроизводителем в кооперации с официальными дистрибьюторами. Данные о состоянии автомобиля в режиме реального времени передаются в облако, с установленной mediation-системой. Mediation обрабатывает информацию и по определенным бизнес-правилам формирует заказы на запчасти и работы в корпоративных системах на стороне дилеров. Таким образом, решается задача прогнозируемости загрузки сервисов ТО и оптимизируются логистические цепочки.
В последствии на основе анализа собранных данных бизнес принимает различные решения технического и управленческого характера: по созданию новых тарифных планов, коммерческих предложений корпоративным заказчикам, расширению технических решений и т.д. Применение аналитики — как на основе традиционных матметодов, так и с использованием ML-инструментов — позволяет более полно оценивать разные аспекты деятельности компании и принимать объективные решения по дальнейшему развитию. Изменения в бизнес-процессах, маркетинговых политиках, технической инфраструктуры становятся более точечными и более эффективными.
Мediation и новые вертикальные рынки
Еще одним перспективным рынком для mediation-систем может оказаться сегмент промышленного производства. В промышленных ИТ-сетях работает оборудование, использующее разные, зачастую проприетарные, протоколы для данных, а также на предприятиях работают корпоративные приложения (ERP, бухгалтерские системы, ESB и другие), которые с этими данными напрямую работать не умеют. В результате возникают задачи объединения данных из промышленной сети с данными корпоративными. Для этих процессов хорошо подходит Pi.One.
Что дальше?
Платформа Pi.One продолжает развитие, как и положено современному программному продукту. Стратегическое направление на данный момент — превращение в cloud-native. Пока систему чаще всего разворачивают на мощностях on-prem, что вполне логично для телеком-операторов, которым нужно соблюдать законы о персональных данных, требования тайны связи, информационной безопасности и т.д. Однако, у корпоративных заказчиков из других сегментов — логистических компаний, «коммунальщиков» и т.д. — требования мягче, что позволяет им разворачивать mediation-системы из «облака», оптимизируя затраты как на развертывание, так и на дальнейшую эксплуатацию.
В среднесрочной перспективе — вывод Pi.One на рынки других регионов мира. Экспортный потенциал у системы присутствует, так как по функциональности и производительности она вполне может конкурировать с аналогами от НР и SAP, уверен Бондин , а востребованность mediation-решений высока в любой стране, где развиваются операторы связи, финсектор промышленность и т.д.
Полный текст статьи читайте на CNews
