Зачем хоккею облака
Пока болельщики ждут, чем закончится плей-офф в КХЛ, готовятся к ЧМ-2021 и считают расклады в НХЛ, мы вернёмся к теме использования облаков в большом спорте. Про футбол и крикет мы уже писали, а теперь поговорим о хоккее. Как облачные технологии и работа с большими данными помогают хоккейным экспертам, тренерам и самим командам сделать игру лучше, а для зрителя — интереснее?
Поймать неуловимое
Хоккей — игра динамичная. В условиях, когда игроки разгоняются по льду до 56 км/ч, а шайба летит со скоростью 160 км/ч, контролировать все перемещениями невозможно. Ведь игроков много, арена большая, а события могут одновременно происходить в разных зонах. Даже подготовленный человек не в состоянии отследить и проанализировать всё происходящее прямо по ходу матча. Нечто подобное, но в упрощённом виде приходится делать комментатору. Поэтому их часто двое — чтобы разделить обязанности.
А теперь представьте, что тот же комментатор будет мгновенно получать точную информацию о силе броска шайбы, о скорости игроков, об их движении на льду. Что хаос происходящего на площадке можно упорядочить, превратить в реальные цифры и проанализировать с высокой точностью. И любой болельщик будет видеть, с какой скоростью условный Александр Овечкин врезался в Евгения Малкина, применяя силовой приём. И что услышал в ответ. Ещё пятнадцать лет назад это могло бы показаться настоящей фантастикой, но будущее уже здесь. И всё благодаря облачным технологиям.
Как это работает?
Мысль о том, что аналитика применима к хоккею, конечно, не нова. Статистику о бросках по воротам или сделанных передачах получить не так уж сложно. Оценить эффективность отдельных игроков можно было и раньше. Что и делалось доступными на тот момент методами. А были они довольно скромными — например, визуальный анализ по видеозаписям с матчей.
Современные решения выводят хоккейную аналитику на принципиально новый уровень. Мы можем узнать точную скорость игрока в любой момент времени на протяжении всего матча, зафиксировать силу и дальность броска шайбы, посчитать время игры без остановок и многое другое. О том, какие преимущества это даёт для тренеров, игроков и болельщиков, поговорим чуть позже, а сейчас рассмотрим саму технологию, благодаря которой всё это стало возможным.
В 2012 году старший вице-президент НХЛ по вопросам коммерческого развития и инноваций Дэвид Лехански стал инициатором внедрения IoT-датчиков. Их разместили на арене, на шайбе и на сами игроках. Первые тесты с использованием датчиков-трекеров движения шайбы и хоккеистов были сделаны во время игр «Вегаса» и «Сан-Хосе», а также на «Матче звезд». Сейчас такие сенсоры уже размещены в Лас-Вегасе и Сент-Луисе.
IoT-датчики способны собирать данные 2000 раз в секунду. За 60 минут игрового времени захватывается около 9 360 000 событий для всех категорий игры! Это уже само по себе огромное достижение. Понятно, что такой колоссальный объем информации нужно где-то хранить и, главное, обрабатывать. Тут на помощь приходит искусственный интеллект и облачные технологии. Главное, что обработка и оценка выполняется без предвзятости и ошибок, неизменно возникающих из-за человеческого фактора.
Как только датчики появятся на всех аренах в НХЛ, КХЛ и т.д., лиги перейдут от ручного отслеживания к автоматическому. Чтобы была понятна разница: вручную за игру обрабатывается примерно 350 событий (ударов, попаданий, отражённых бросков и передач), а при автоматическом — до 10 000 событий.
А ещё уже тестировались камеры и микрофоны на игроках и судьях, информация с которых обрабатывалась в облаке и передавалась зрителям и комментаторам. Так люди могли ещё глубже погрузиться в атмосферу матча, находясь вне арены.
Выигрывают все
Благодаря датчикам и облачным вычислениям хоккейная аналитика выходит на новый уровень. Любая игра, любой профессиональный спорт, так или иначе, сводятся к получению преимущества над противником. Когда человек располагает информацией, он получает это преимущество.
Тренерское чутьё теперь можно дополнить объективными показателями. Изучать возможности игроков в поисках новых звёзд, разрабатывать стратегию и принимать решения, основываясь на аналитике больших данных. Субъективное уходит на второй план, тренера и руководящий состав могут реально оценить вклад в игру каждого члена команды, понять, кто по-настоящему делает игру. Теневые лидеры и молчаливые пахари станут героями в новой аналитической реальности. Причём вся информация поступает в режиме реального времени, позволяя менять стратегию прямо по ходу матча. Более глубокая аналитика, подкреплённая точными цифрами, даёт возможность эффективнее перестраиваться от матча к матчу, учитывая сильные и слабые стороны соперника.
Процесс обучения тоже можно ощутимо усовершенствовать. Новичкам будет проще понять, что и как делают топовые игроки. Не просто наблюдать за их действиями, но и получать конкретные цифры. А для опытных хоккеистов появилась возможность стать ещё эффективнее. Например, любой игрок теряет в скорости и в остроте реакции ближе к концу матча, верно? Можно ли благодаря снятым данным провести расчёты и выяснить, каким образом оптимизировать силозатраты, чтобы не выдыхаться к последнему периоду? Можно! И это потрясающе.
Нововведения не обойдут стороной и болельщиков. Отслеживание и анализ данных на порядок повышают наглядность матча. Особенно это касается зрителей, которые не очень «в теме». Например, при просмотре матча с экрана уже сейчас фамилии игроков можно узнать по надписи возле него, а не пытаться разглядеть игровой номер или фамилию на свитере. Кое-где уже встречаются попытки приделать шайбе хвост, как у кометы, чтобы не терять её из виду и легко следить за перемещениями по льду.
Данные могут выводиться на табло в реальном времени, то есть болельщики на арене смогут самостоятельно оценить мастерство игроков, их скорость, силу удара и т.п.
Новый смысл обретают повторы, они дополнятся точными цифрами и информацией, благодаря которой зритель сможет детально понять, что происходит во время матча. И это понимание приближает болельщиков к процессу игры. Разве не этого хочет любая профессиональная спортивная команда? Ещё больше возможностей для укрепления отношений со своими фанатами.
Косвенно использование больших данных в хоккее способствует и притоку новых доходов. Например, станет легче вовлекать в процесс инвесторов. А ещё один важный момент — ставки. Многие болельщики делают их прямо в ходе матча, анализируя процесс игры. И если раньше им приходилось опираться только на собственный опыт и субъективное восприятие, то сейчас появляется точная информация. Она поднимает аналитику на новый уровень, тем самым подогревая интерес азартных людей.
НХЛ в облаках уже сегодня
В феврале 2021 года НХЛ заключила сделку с крупным облачным провайдером. Сервис позволит разместить все видео и данные лиги в облачном хранилище. Идея в том, чтобы предоставить всем, включая тренеров, руководителей, игроков и болельщиков, комплексное представление об игре благодаря анализу видеозаписей с разных камер, искусственному интеллекту и машинному обучению. Причём оценка скорости и силы удара игроков — только начало!
Упомянутый ранее Дэвид Лехански видит такие перспективы: может появиться новое приложение дополненной реальности, благодаря которому болельщики прямо во время просмотра игры на арене будет получать статистику, отслеживать движение шайбы и игроков.
Кстати, НФЛ, Формула 1, немецкая футбольная Бундеслига и Кубок шести наций (рэгби) уже пользуются облачными сервисами.
Планируется, что уже в этом сезоне болельщики, изучающие статистику на сайте НХЛ, смогут посмотреть видеоролики с подробным статистическим разбором. Лига ожидает установки 4К камер на центральных табло каждой арены, чтобы получить дополнительные ракурсы.
Собранные данные о шайбе, действиях игроков и видеозаписи позволят облачному ИИ обработать всю доступную информацию о происходящем на ледовой площадке и откроют новые горизонты для статистики и аналитики.
Облака могут подарить массу новых возможностей для аналитики, необходимой для улучшения игры текущего состава и для набора новых игроков. Это прекрасно понимает НХЛ в Сиэтле. Недавно там с нуля собирали аналитический отдел для создания новой команды.
Игроки рынка спортивной аналитики
Поскольку спортивная аналитика становится всё более востребованной, то рынок начинают осваивать новые компании. Яркий тому пример — русский стартап Iceberg Sports Analytics. В его основе лежит разработанный ими облачный сервис www.iceberg.hockey. Его задача — повысить эффективность тренировочного процесса, оптимизировать расход бюджета хоккейных клубов, найти перспективных игроков и в целом сделать игру команды успешнее.
Сервис использует свои алгоритмы на основе машинного обучения. Данные для анализа собираются с датчиков IoT, о которых говорилось выше, а также с трёх видеокамер. Система способна делать 1 миллион записей за матч, фиксируя всё происходящее на площадке. Учёт идёт по 500 различным параметрам каждого игрока. Другие схожие решения записывают не более 3000 событий за матч. При этом уровень погрешности вычислений Айсберга составляет около 4%, в то время, как у конкурентов — 10–25%.
Анализ видеопотока происходит в реальном времени благодаря облачным стриминговым сервисам. Это даёт возможность видеть общую картину в процессе матча, то есть тренер может подстраивать стратегию прямо на ходу, а комментатор — отказаться от бесполезной болтовни в пользу реальных данных.
Айсберг уже используют клубы КХЛ (ХК «Сочи»), НХЛ (New York Islanders), шведский Vaxjo Lakers и австрийский Red Bull.
Ещё один игрок на рынке хоккейной аналитики — компания SAP. Она стала технологическим партнёром КХЛ в марте 2019. В лигу внедряется система на базе решений SAP Marketing Cloud и SAP Analytics Cloud, дополненная возможностями SAP Cloud Platform, с использованием единой базы данных SAP HANA.
SAP Marketing Cloud объединяет данные, полученные из разных источников: официального сайта и мобильного приложения КХЛ, билетных касс, сайтов и форумов, соцсетей. В едином профиле болельщика собирается полная история его взаимодействий: покупка билетов, абонементов и сувенирной продукции, отсмотренные онлайн-трансляции, посещённые матчи, действия в соцсетях и участие в программах лояльности.
Система от SAP — важный инструмент для маркетологов КХЛ, она позволяет отладить взаимодействие с болельщиками, понять, насколько эффективны те или иные маркетинговые кампании.
Также платформа SAP HANA поможет хоккейной лиге автоматизировать календарь сезона. Это позволит формировать его значительно быстрее и учесть при этом намного больше факторов.
Наши решения для хоккея
Тема облачны решений для спорта, в частности хоккея, весьма интересная, так что Cloud4Y не мог не подумать о том, что мы сами могли бы предложить КХЛ и другим хоккейным лигам.
В первую очередь — это объектное хранилище S3. Услуга предназначена для хранения и раздачи контента с пониженной нагрузкой на основные мощности. Вариант реализации в хоккее: загрузка медиафайлов (видеозаписи матчей, снятые на разные камеры в 4K) и предоставление возможности их одновременного просмотра большим количеством зрителей.
Для обработки больших данных у нас есть GPU Cloud — виртуальные сервера с графическим процессором NVIDIA. Клубы и лиги могут использовать NVIDIA Tesla P100 для задач, требующих повышенных вычислительных мощностей.
Что ещё интересного есть в блоге Cloud4Y
→ Частые ошибки в настройках Nginx, из-за которых веб-сервер становится уязвимым
→ Пароль как крестраж: ещё один способ защитить свои учётные данные
→ Тим Бернерс-Ли предлагает хранить персональные данные в подах
→ Подготовка шаблона vApp тестовой среды VMware vCenter + ESXi
→ Создание группы доступности AlwaysON на основе кластера Failover
Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы не пропустить очередную статью. Пишем не чаще двух раз в неделю и только по делу.
