21 октября 2013 г.
Камиль Исаев, Виктор Дурыгин, Сергей Карпов
С основным докладом выступил Сергей Карпов, вице-президент ЕМС в России и СНГ, который сказал, что в настоящее время возможности трансформации ИТ и бизнеса в компаниях связываются с использованием облачных технологий, больших данных и решений по безопасности: «Существующая ИТ- инфраструктура компаний уже не отвечает запросам корпоративных заказчиков и тем более, провайдеров услуг. Поэтому мы разрабатываем решения, которые позволят заказчикам переходить к формированию программно-управляемых ЦОДов, инфраструктура которых автоматически изменяется в зависимости от потребностей. Такие ЦОДы могут появиться у крупных компаний, которые хотят использовать приложения и данные “на месте”, а также у провайдеров, обслуживающих расширяющийся круг клиентов».
В подтверждение этих выводов, он привел результаты проведенного ЕМС второго ежегодного опроса 678 ИТ-руководителей крупных и средних российских компаний, которые оценили возможности и задачи, встающие пред ними в ходе трансформации ИТ.
«Прежде всего, стоит отметить следующее: опрос показал, что ИТ в России становятся неотъемлемой частью ведения бизнеса. В число самых распространенных приоритетов, стимулирующих трансформацию ИТ, вошли эффективность бизнес-процессов/операционной деятельности (так ответили 68% компаний), улучшение обслуживания заказчиков и взаимодействия с ними (37%), а также инновации в разработке решений и продуктов (34%). При этом 78% опрошенных компаний полагают, что в ближайшие три года автоматизация ЦОДов станет важным фактором повышения скорости и гибкости их операционной деятельности. В то же время в эти годы все труднее будут поддерживать квалификацию специалистов на уровне, соответствующем темпам инноваций в ИТ», - сообщил он.
Сергей Карпов отдельно остановился на теме использования компаниями возможностей анализа больших данных. Он подчеркнул, что в основе систем анализа больших данных по-прежнему лежит ИТ-инфраструктура (серверы и СХД), некое ПО, реализующее стандартные математические методы обработки данных для выявления связей между ними, и собственно массивы разнородных данных, накапливаемые компанией: «Основой проблематикой для ЕМС остается формирование конгломерата данных, получаемых из разных источников, и сохранение их в едином хранилище для последующего анализа и получения бизнес-результатов для заказчика. С этой целью ЕМС разработала программно-аппаратную платформу Greenplum, которое обеспечивает ускоренную обработку и оптимизацию задач бизнес-аналитики».
Карпов отметил и другую проблему: как сформулировать вопрос, ответ на который при обработке всех имеющихся данных позволит компании получить новый и вполне реальный бизнес-результат. В тех индустриях, которые стали пионерами обработки больших данных (финансы, крупная розница, телеком), появился круг типовых задач (то есть вопросов), ответы на которые можно получить, применяя типовые методы обработки больших данных.
«Для реализации типизированных проектов нам потребуются партнеры, и не всегда это будут системные интеграторы. Скорее партнерами станут такие компании как пермский “Прогноз”, в течение 20 лет разрабатывающий системы аналитики. Впрочем, скорее мы являемся технологическим партнером для “Прогноза”, чем он для нас», - подчеркнул Сергей Карпов.
Он также объявил, что для изучения проблемы больших данных и формирования проектов, которые будут реализовываться в России, ЕМС в этом году в дополнение к подразделению разработки в Санкт-Петербурге открыла в Сколково Центр исследований, который возглавил генеральный директор Камиль Исаев, вице-президент ЕМС в России и СНГ.
«Созданный в 2013 г. центр исследований, фокусируется на проблеме больших данных. Большие данные интересны тем, что помогают решать проблемы, возникающие в процессе деятельности компаний, но они кастомизированы в зависимости от рода деятельности организации, ее принадлежности к определенной отрасли экономики. Поэтому нам нужно изучить целый ряд областей – медицину, биологию, энергетику и сети. Есть и финансовый сектор, в котором также возможно применение средств аналитики больших данных. Сейчас мы формируем портфель проектов, которые нам предстоит реализовать», - сказал Камиль Исаев.
Он также отметил, что возглавляемому им центру потребуются партнеры, которые работают в указанных областях и которые могут помочь в постановке и решении новых для ЕМС задач: «Мы должны найти компании, институты РАН и университеты, где работают так называемые data-scientists, консультанты по обработке данных в конкретной индустрии, с которыми можно наладить тесное сотрудничество для формирования актуальных проектов и их реализации».
Говоря о нетрадиционных путях решения задач обработки больших данных, Сергей Карпов привел два примера. Так, одна из страховых компаний Израиля каждому владельцу автомобиля выдает свой GPS-навигатор. Собирая и анализируя данные с них, компания может увеличить размер страховых взносов тому или иному автомобилисту в связи с его агрессивной манерой вождения, которая способна привести к аварии. Подобным образом действует банк: собирая информацию из социальных сетей, он может отказать в выдаче кредита клиенту, который уже поделился со своими друзьями информацией о том, как взял и не отдал кредиты в трех других банках.
«Но в любом случае поставщик услуг или продуктов будет вынужден черпать информацию из нетрадиционных для своей деятельности источников. Не секрет, что в России есть круг компаний, которые привыкли к традиционным методам и условиям работы и которые еще не понимают открывающихся перед ними возможностей, они не готовы использовать технологии больших данных – 49% опрошенных ЕМС компаний полагают, что большие данные не помогут им в развитии бизнеса. В то же время 31% респондентов сообщили, что их компании уже получили конкурентное преимущество в результате внедрения технологий аналитической обработки больших данных», - отметил Сергей Карпов.
Одной из таких компаний стало ОАО «МГТС», заместитель директора по ИТ которой Виктор Дурыгин рассказал, как компания внедрила и использует технологию больших данных: «Наряду с обслуживанием телефонной сети наша компания реализует в Москве различные проекты: подключение к Интернету по оптоволокну, взаимодействие с мобильными операторами связи, различные проекты с мэрией Москвы. Один из них - сбор и обработка видеоданных, получаемых с тысяч видеокамер, что в случае каких-либо инцидентов поможет идентифицировать человека и собрать разнообразные сведения о нем. В рамках этих проектов нами уже накоплен огромный объем данных. Для их хранения МГТС сформировала в Москве с помощью ЕМС несколько ЦОДов, где мы храним и обрабатываем различные срезы информации. Число таких проектов постоянно растет, и многие из них будут реализованы в течение ближайших лет».
В то же время возможности обработки больших данных можно использовать для обеспечения безопасности ИТ-инфраструктуры и данных. Входящая в структуру ЕМС компания RSA выпустила платформу RSA Authentication Manager 8. Платформа использует новый механизм аутентификации на основе оценки рисков, функционирующий с использованием аналитики больших данных для повышения уровня контроля идентификации в корпоративных, облачных и мобильных средах.
Как правило, ранее в России ЕМС и ее партнеры в основном выполняли проекты для крупных коммерческих и государственных компаний и организаций. Однако в 2013 г., как заявил Сергей Карпов, выпуск новых решений, в частности, более доступных СХД ЕМС VNX, позволил практически удвоить число проектов у СМБ-клиентов и довести их уровень почти до 25% оборота вендора в России: «В этом году произошел “взрывной” рост поставок нашей техники и технологий в компании СМБ, мы значительно увеличили штат сотрудников отдела, который работает с этими клиентами».
Форум ЕМС проходил при поддержке и участии Cisco, VMware («бриллиантовые» спонсоры), КРОК, «Техносерв» («платиновые» спонсоры), Brocade, Intel, «Открытые технологии» («золотые» спонсоры), CompTek, Green Solutions, Lenovo, OCS, IBS Platformix, Softline («серебряные» спонсоры) и ряда других российских и зарубежных компаний. Некоторые из них на Форуме представили свои новые продукты на базе технологий ЕМС. В частности, компания DIASOFT продемонстрировала разработанную ею платформу FLEXTERA BI Greenplum Edition для создания и аналитической обработки финансовых данных и управленческой отчетности.
Источник: Владимир Смирнов, CRN/RE
