Облачные технологии

Облака

Что такое облачные технологии? Для чего они и кому нужны? Как понять, требуются ли они твоему бизнесу?

Владимир Рубанов, управляющий директор «Росплатформа», вице-президент по технологиям Virtuozzo

Облачные технологии в общем смысле — это как водопровод с нужным вам напитком, проведенный прямо в квартиру. Вам не нужно держать запасы в кладовке, которые могут либо внезапно закончиться, когда к вам пришла компания друзей, или, наоборот, впустую испортиться, если вы уехали в отпуск. В качестве «напитка» могут быть вычислительные мощности, конкретные приложения и сервисы, хранилища данных и т. п.

В области информационных технологий облачные сервисы позволяют избавиться от жесткости физической IT-инфраструктуры, давая возможность потреблять ИТ-мощности в тех меняющихся объемах, которые соответствуют текущим потребностям. В случае использования внешних публичных облаков оплата может быть по факту реальной нагрузки. При этом без рисков и затрат на поддержание собственных «запасов». Даже если вы создаете собственное приватное «облако», виртуализация ресурсов позволяет быстрее приводить инфраструктуру в соответствие с изменяющимися бизнес-потребностями, что делает вас более конкурентоспособными.

В любом случае при облачном подходе экономия достигается за счет масштаба и повышения коэффициента использования оборудования. В результате для решения одной и той же задачи требуется меньше техники. Сильнее всего эффект экономии проявляется у публичных облаков, которые оптимизируют ресурсы по большому количеству потребителей. В итоге такие гиганты, как Amazon за счет масштаба имеют низкую себестоимость и могут предложить низкие цены конечным потребителям. В частных облаках экономия меньше, но зато полный контроль остается в организации. Также распространены гибридные подходы, позволяющие задействовать внешние мощности только тогда, когда они нужны при пиковых нагрузках.

 

Алексей Алексеев, руководитель отдела разработки интегрального профиля компании Digital Society Laboratory

Что такое облачные технологии?

Под облачными технологиями чаще всего понимают один из трех видов сервисов: SaaS, BPaaS или IaaS\PaaS.

SaaS — это привычные облачные сервисы: почта, веб-аналитика, реклама и т. д. Например, Gmail, Яндекс. Почта, Google Analytics и Яндекс. Метрика. SaaS-сервисы довольно разнообразны: это могут быть CRM-системы, сервисы для ведения бухгалтерии, склада и т. д.

BPaaS — сервисы, позволяющие аутсорсить бизнес-процессы целиком. Например, Кнопка — по бухгалтерским услугам, Яндекс. Доставка — по доставке и транспортной логистике. Также есть сервисы для аутсорсинга складов, Call-центров, выбора ПО и т. д.

IaaS\PaaS — инфраструктура или платформа, как сервис. Это классические облака, позволяющие арендовать вычислительные ресурсы, а также платформы, позволяющие решать специфические задачи, например, по надежному хранению большого объема данных или построению и использованию алгоритмов машинного обучения. Наиболее известные проекты — Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure и Google Cloud Platform.

По оценке исследовательской и консалтинговой компании, специализирующейся на рынках информационных технологий, Gartner, мировой рынок SaaS в 2015 году составил $31,4 млрд, BPaaS — $39,2 млрд, IaaS\PaaS — $20,0 млрд. При этом темпы роста составили от 8% до 38% в год. Gartner включает рекламные сети в облачные технологии, оценивая объем рынка в $80 млрд.

Команда Digital Society Laboratory не задается вопросом, использовать существующие рекламные сети и сервисы или создавать свои — мы решаем, какими пользоваться.

Для чего и кому они нужны?

Раньше, чтобы организовать корпоративную почту, компании закупали «железо», затем системные администраторы настраивали почтовые сервера, а после нужно было продумать вопросы безопасности, защиты от сбоев и т. д. SaaS-решения (вроде Gmail или FastMail) значительно дешевле, сразу готовы к использованию и почти не требуют работы администраторов.

Еще один пример — веб-аналитика. Многие пользуются SaaS-сервисами Google Analytics и Яндекс. Метрика. Альтернативой им будет покупка или разработка собственного решения и развертывание на собственных серверах. Мы оценили такую возможность: стоимость приличных решений для веб-аналитики начинается от сотен тысяч долларов и часто превышает миллионы долларов. Да и на рынке достаточно специалистов по Google Analytics или Яндекс. Метрика. Т. е. SaaS требует меньших капитальных затрат.

Крупные компании, выстраивая собственную IT-инфраструктуру, зачастую создают свои дата-центры. Это дорого, а специалистов, способных квалифицированно организовать работу дата-центра, мало. Распространенная альтернатива — аренда машин в сторонних дата-центрах, что гораздо дешевле. Однако требования отказоустойчивости часто вынуждают размещаться сразу в нескольких дата-центрах. Организация такой инфраструктуры и последующие изменения занимают больше времени, чем хотелось бы.

Такие сервисы, как Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform позволяют арендовать машину почти моментально — в несколько кликов. Их стоимость дешевле по сравнению с первыми двумя вариантами. Аренда машин позволяет гибко масштабировать и обновлять инфраструктуру.

Таким образом, аналогично SaaS, использование IaaS\PaaS-решений значительно снижает капитальные затраты, увеличивает скорость вывода продуктов на рынок (time to market) и снижает потребность в технических специалистах.

Пример из практики

В одной из компаний я участвовал в запуске проекта Big Data. Публичные облачные решения не рассматривались, так как у компании были свои дата-центры и подразделение системных администраторов, плюс необходимо было обрабатывать большое количество персональных данных.

Инвестиции только в «железо» на старте проекта составили миллионы долларов. Бюджет утверждался более полугода. После заключения всех контрактов, поставки и начала эксплуатации оказалось, что купленное «железо» не было оптимальным для ряда наших задач. Помимо этого, у администраторов уходили месяцы на конфигурирование кластеров даже с помощью привлеченных компаний-консультантов.

Для сравнения, сейчас мы в Digital Society Laboratory используем инфраструктуру Amazon Web Services (AWS). Запуск Hadoop-кластера из 10 машин и обработка данных в течение суток составит десятки долларов. Встроенные настройки помогают запустить кластер за несколько минут, сильно снижая кривую обучения.

Сейчас на всю инфраструктуру Big Data мы тратим до $10 тыс. в месяц. При этом обрабатываем терабайты данных, анализируя российский сегмент пользователей популярных соцсетей.

Как понять, требуются ли они вашему бизнесу?

На мой взгляд, в большинстве случаев облачные решения — лучший выбор для бизнеса. Однако иногда имеет смысл отказаться от них.

Во-первых, если существующие решения не покрывают ваших нужд. Насколько я знаю, аутсорсинг бухгалтерского учета пока невозможен для крупных компаний, аналогичная ситуация с юридическими услугами.

Во-вторых, если собственная автоматизация или инфраструктура дает уникальные конкурентные преимущества. Например, Яндекс и Google создали свои дата-центры, обеспечивающие максимальную скорость и доступность. Крупные торговые сети выстроили транспортную логистику с учетом особенностей бизнеса и аутсорсинг такого бизнес-процесса сейчас выйдет дорого.

В-третьих, если вам необходимо хранить и обрабатывать персональные данные. Хранение подобных данных запрещено за рубежом и должно удовлетворять ряду требований ФСТЭК (Федеральной службы по техническому и экспортному контролю). Ни один из трех крупнейших IaaS\PaaS-сервисов не подходит. Однако есть ряд отечественных облачных решений для хранения персональных данных, в соответствии с российскими законами, например, у «КРОК» и Cloud4Y. При этом может подойти гибридное решение: хранить и обрабатывать обезличенные данные в облаках типа AWS, оставляя персональные данные в России.

В 2015 году облачные технологии исчезли из «кривой хайпа» Gartner, впервые появившись на них в 2008 году. Иными словами, по версии Gartner, в 2015 году облачные технологии достигли достаточной продуктивности и зрелости.

Ответить %s