Платформенные сервисы как локомотив облачного рынка: 5 причин взлета PaaS в 2020 году

Рост облачного рынка в России в 2020 году существенно превзошел ожидания. В исследовании IDC, к примеру, говорилось о том, что в 2019 году объем рынка в целом составил чуть более $1 млрд (+26,9% к 2018 году), в 2020-м прогнозировалось увеличение на 21,8%. В итоге, по нашим оценкам, рост рынка оказался почти вдвое выше прогноза: порядка 40%.

По оценке Mail.ru Cloud Solutions, объем затрат компаний на сегмент PaaS («платформа как услуга») увеличился более чем в три раза по сравнению с 2019 годом. Этот тренд подтверждают и аналитики iKS-Consulting: по их оценке, объем российского рынка PaaS по итогам 2020 года достиг 6,1 млрд руб. и продолжит расти, достигнув к 2024 году 11 млрд руб.

Сегодня PaaS превращается для провайдеров облачных услуг во все более значимый источник дохода. Мы видим, насколько популярными становятся сервисы для хранения и анализа данных. Например, расходы крупных заказчиков на масштабируемый PaaS-сервис для анализа больших данных Big Data as-a-Service от MCS за год выросли в 28 раз. Почти впятеро увеличился объем их инвестиций в облачные баз данных (Database-as-a-Service).

Почему именно PaaS-сервисы наиболее востребованы сегодня? Этому есть несколько причин.

Именно предприятия уровня enterprise являются проводниками цифровой трансформации в стране. Они обладают ресурсами для этого и в то же время их запросы наиболее велики. Их потребности не ограничиваются стандартной виртуальной инфраструктурой, предоставляемой по модели IaaS. Им необходимы именно платформы, на которых имеются все необходимые инструменты для гибкой разработки и ускорения вывода новых продуктов на рынок. Кроме того, для компаний важно снять с себя бремя поддержки этих инструментов, сосредоточившись на ключевых бизнес-процессах. В такую модель цифровизации облачные сервисы вписываются идеально.

В 2020 году компаниям пришлось перестраивать многие бизнес-процессы по онлайн-модели: запускать мобильные приложения, интернет-магазины, удаленные сервисы. От скорости реагирования на меняющиеся условия зависит сохранение позиций на рынке и конкурентоспособность бизнеса. Поэтому компании заинтересованы в максимально быстрой разработке, тестировании и внедрении собственных программных продуктов.

Специализированные облачные платформы — именно та среда, где этот процесс можно осуществить оперативно и с меньшими затратами. Во-первых, в облаке уже все готово — бери и пользуйся, не тратя времени на создание или расширение ИТ-инфраструктуры. Во-вторых, облачный партнер берет на себя рутинные процессы, позволяя не раздувать штат ИТ-специалистов и сосредоточиться на своем продукте. В-третьих, оплата облачных сервисов производится по модели pay-as-you-go, т.е. оплачиваются только те ресурсы, которые используются в конкретный момент времени.

Среди PaaS-сервисов наиболее востребованы Managed Kubernetes и Managed Databases. Big Data as-a-Service позволяет снять с ИТ-отдела рутинные задачи администрирования инфраструктуры, необходимой для обработки больших данных, а также надежного хранения и защиты самих данных. При этом компания получает настроенный и оптимизированный кластер обработки Big Data, создание и масштабирование которого автоматизированы. Kubernetes as-a-Service также упрощает процесс создания кластеров и их обслуживание: компания имеет возможность автоматически масштабировать приложения, не тратя ресурсы на поддержку работы сервиса и его обновления.

В России появились провайдеры, которые разрабатывают собственные платформенные сервисы, а не перепродают услуги международных компаний. Наряду с известными зарубежными PaaS-решениями (Microsoft Azure, AWS, Google Cloud и др.) на рынке теперь присутствуют российские разработки, не уступающие международным аналогам. У зрелых провайдеров есть десятки готовых решений для цифровизации разных бизнес-процессов.

Хорошо зная особенности локального ИТ-рынка и потребности заказчиков, российские поставщики PaaS могут кастомизировать свое предложение и обеспечить оперативную русскоязычную техническую поддержку.

Крупным компаниям из разных сфер бизнеса становится все более очевидной ценность данных. Наиболее продвинутые уже собирают их, анализируют и строят прогнозы, на основе которых совершенствуют свои бизнес-процессы. Растет количество собственных разработок в области машинного обучения (ML) и промышленного интернета вещей (IIoT).

Разработка технологий ML и IIoT требует мощных вычислительных ресурсов и специализированных программных инструментов — например, для обучения и тестирования ML-моделей, управления устройствами IIoT, обработки и визуализации данных. Готовые платформенные решения в облаке, такие как, скажем, Apache Spark и Hadoop для обработки больших данных, упрощают использование сложных технологий.

Технологии IIoT задействуются промышленными предприятиями для прогнозирования срока службы и планирования ремонта оборудования, логистическими компаниями — для контроля за перемещением транспорта, расходом топлива и манерой вождения водителя. «Умные» датчики собирают данные, которые в дальнейшем перерабатываются системами предиктивной аналитики.

Во время пандемии существенно вырос потребительский спрос на онлайн-сервисы — это в равной степени характерно как для компаний, изначально ориентированных на e-commerce, так и для тех, чей основной бизнес сосредоточен в офлайне. Банки, сервисы онлайн-игр, интернет-кинотеатры, ритейл, сервисы доставки и многие другие столкнулись с увеличением нагрузки на ИТ-системы в связи с расширением каналов онлайн-продаж.

В этом еще одна причина интереса компаний к PaaS-продуктам. Например, к платформе Kubernetes, позволяющей автоматически увеличивать мощности на время пиковых нагрузок и возвращать их обратно во время спада.

Технологии искусственного интеллекта в сочетании с системами предиктивной и прескриптивной аналитики помогают автоматизировать процессы, строить прогнозы и выбирать наилучшие среди всех возможных решения. Это приносит бизнесу неплохой доход. Например, ритейлер «Ашан» разработал ML-решение для прогнозирования спроса. Протестировав алгоритмы машинного обучения на собственных ресурсах, компания разместила единую Big Data-платформу в облаке. Это позволило получить гибкую и эластичную инфраструктуру для разработки, использовать современные технологии и начать масштабирование решения на всю сеть. Благодаря внедрению разработки в российской сети компания ожидает сокращения товарных запасов в магазинах на 5% и увеличения выручки на 2%. В масштабах всего бизнеса — это колоссальные объемы.

* * *

Резюмируя, можно отметить, что облачный рынок в России становится более зрелым. Это выражается в том числе в появлении разнообразных платформенных сервисов, упрощающих разработку и ускоряющих вывод ИТ-продуктов на рынок. Бизнес, уже знакомый с облачными решениями по моделям SaaS и IaaS, готов шире использовать возможности облаков. В ближайшие годы, по нашим оценкам, спрос на платформенные решения будет расти вдвое быстрее облачного рынка в целом.

Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!