Neocloud — умное, безопасное и «зеленое» облако

В Москве прошла первая облачная конференция 2026 г. — в Центре событий РБК на конференции Cloud X Day собрались более 500 делегатов и еще 1800 смотрели трансляцию онлайн. На мероприятии компания Cloud X представила широкой публике свою масштабную экосистему продуктов, которую позиционирует как одну из основ платформенной экономики.

«Облачные платформы в основном конкурируют своими виртуальными машинами. Мы же предлагаем проект гипермасштабируемого облака, которое обеспечивает гипермасштабируемость на уровне энергетики, дата-центров и платформы. Сохранение всех качеств облака гарантируется при любом количестве клиентов, их географическом положении и потребляемых ресурсах. Речь идет не просто о продаже IaaS или PaaS, а о платформе управления экосистемами. Без нее нельзя говорить о платформенной экономике. Еще один важный фактор — надежность и безопасность. Мы в Cloud X делаем большой упор на аттестацию и сертификацию платформы и считаем это важным стратегическим преимуществом для использования крупным бизнесом и государством», — дал комментарий нашему изданию основатель и генеральный директор Cloud X Денис Хлебородов. 

Эксперт пояснил, что облачная платформа Cloud X во многом соответствует характеристикам облаков нового поколения — Neocloud. Она включает в себя сервисы обучения и использования искусственного интеллекта, платформы для промышленности и является «зеленой», поскольку базируется на «зеленом» источнике энергии — гидроэлектростанциях, задействующих возобновляемые водные ресурсы.

В прошлом году немало компаний стали экспериментировать с технологиями ИИ и пытаться встроить их в бизнес-процессы. Хайп подогревают прогнозы оптимистов: уже в 2027 г. появится ИИ общего назначения (Artificial General Intelligence, AGI), в 2035 г. AGI обгонит человеческий интеллект, а в 2045 г. AGI достигнет точки сингулярности, когда темпы его развития станут непредсказуемыми для человечества. И кто возглавит ИИ-гонку, тот победит и на остальных фронтах конкурентной борьбы.

Для ИИ нужны ЦОДы, что хорошо понимают инвесторы. По данным Uptime Institute на конец 2024 г., мире собирались запустить 119 проектов дата-центров для ИИ со средней нагрузкой 580 МВт на ЦОД. Инвесторы готовы были заплатить за это $454 млрд.

Однако большая часть этих проектов, как отметил Алексей Солодовников, управляющий директор Uptime Institute по России и СНГ, в 2025 г. не «взлетела». Среди основных причин: трудности нахождения свободного от рисков участка земли для дата-центра; проблемы с энергоснабжением; нехватка инженерного оборудования для ЦОДов. Добавляют неопределенности прогнозы энергопотребления GPU. От вчерашних 25–40 кВт на стойку с воздушным охлаждением дата-центры сегодня переходят к 120 кВт на стойку и жидкостное охлаждение, а, если верить планам Nvidia, то в 2028 г. к стойке с GPU или к тому, что ее заменит, понадобится подводить до 600 кВт. И у инвесторов возникает логичный вопрос — на какие стойки ориентироваться при строительстве ЦОДа для ИИ сейчас?

Все это справедливо прежде всего для задач обучения ИИ. В России этим занимается считанное количество компаний, так что дефицит электрических мощностей есть, но, по мнению ведущего консультанта iKS-Consulting Станислава Мирина, не ИИ является его причиной. Энергоемкость задач инференса гораздо меньше, правда и используются они намного больше. Оптимальный путь, по мнению Д. Хлебородова, — потреблять ИИ из облака по модели SaaS, а не строить свои ЦОДы. 

Да и хайп вокруг ИИ, по всей видимости, скоро спадет. Сколько уже было таких перегретых ожиданий — вспомнить хотя бы блокчейн. На вопрос из зала, использует ли Uptime Institute ИИ в своей работе, А. Солодовников прямо ответил: «нет». ИИ найдет применение в бизнесе и уже повышает производительность труда. Но появление в обозримом будущем AGI уже не столь очевидно. Так что экспериментировать, конечно, надо, но для этого пока можно ограничиться и облаком. 

Neocloud — это не только набор облачных сервисов, но и платформа для их безопасного взаимодействия, экосистема связанных между собой продуктов и сервисов для всех этапов обработки информации от сбора и хранения до анализа и построения цифровых моделей. Она обеспечивает связь информационных систем клиентов и тем самым выступает фундаментом для построения общих экосистем клиентов и партнеров облачного провайдера. 

Облако нового поколения — фундамент для цифровой трансформации промышленности, перехода к Индустрии 4.0, ключевыми технологиями которой являются ИИ, интернет вещей (IoT) и Big Data. «Индустрии 4.0 — это сквозной цифровой контур, в котором технологические данные превращаются в управляемый поток, “физика” представлена цифровыми моделями, а решения принимаются быстрее и точнее благодаря полноте данных и предиктивной аналитике на базе ИИ-решений», — сформулировал главный архитектор Cloud X Кирилл Васильев.

Поскольку многие промышленные объекты относятся к КИИ, облако должно соответствовать повышенным требованиям к безопасности, установленным законодательством, и иметь подтверждающие соответствие сертификаты. А сами данные должны распределяться между промышленными площадками предприятий, где происходят их сбор и первичная обработка, и облаком, обеспечивающим хранение обработанной информации, использование технологий Big Data и BI.

Об облачной платформе данных, поддерживающей все этапы обработки и анализа, рассказал главный архитектор больших данных Cloud X Владимир Пугачев. Для мониторинга, оркестровки и обработки потоковых данных предлагается использовать Managed service for Kafka. Систему управления данными внутри компании поддерживает Cloud X Catalog, виртуализацию данных — распределенная система обработки запросов Trino.

Для нивелирования рисков, обусловленных гравитацией данных, эксперт призвал распределять данные по разным хранилищам, в том числе на региональных площадках и в облаке. Например, в облаке Cloud X предлагаются не только традиционные S3-хранилища, но и базы данных для поступающих в реальном времени данных (Cloud X Clickhouse) и для аналитики (Cloud X Greenplum).

После 2022 г. «зеленая» повестка практически пропала из тематики российских конференций, компаниям стало не до нее. Однако проблема глобального потепления никуда не делась, и на углеродный след начали смотреть не только в Европе, но и в Китае. Проблемы экологии касаются всех, и рано или поздно российским дата-центрам придется к ним вернуться. 

Для уменьшения углеродного следа ЦОДов существует целый ряд решений. Их перечислил Владимир Лукин, партнер группы Kept по оказанию услуг в области операционных рисков и устойчивого развития: повышение энергоэффективности объектов, закупка электроэнергии из возобновляемых источников, применение материалов со сниженным углеродным следом, оптимизация цепочек поставок и инвестиции в климатические проекты.

Российские дата-центры пока не уделяют большого внимания экологической теме, но проекты с утилизацией выделяемой энергии уже есть. Например, в ЦОДе MOS3, запущенном IХcellerate в 2025 г., применяются прецизионные кондиционеры с драйкулерами и конденсаторами с водяным охлаждением, позволяющими отапливать административные помещения. То есть тепло не выбрасывается в атмосферу, а утилизируется с пользой. К климатическим проектам можно отнести и акции «Зеленый Selectel» в Московской и Ленинградской областях, в рамках которых уже высажено 80 тыс. деревьев.

СloudX, как отметил Д. Хлебородов, также стремится минимизировать воздействие на окружающую среду. Например, использует гидроэнергетику. Энергия воды возобновляема, углеродный след от ГЭС — наименьший среди других средств генерации. А размещение кластера из трех дата-центров СloudX в Иркутской области вблизи Усть-Илимской ГЭС минимизирует потери при передаче электроэнергии.

Облачные дата-центры дают больше возможностей для минимизации углеродного следа, чем ЦОДы, предоставляющие услуги colocation. Для маневров при пиковых нагрузках часто привлекают угольную генерацию, но с точки зрения экологии она нежелательна. Облако может снизить необходимость использования менее экологичных источников энергии. Например, в разное время суток клиентам могут предоставляться разные тарифы на ресурсы, что будет побуждать их выполнять фоновые и аналитические задачи в период минимальной нагрузки на энергосистему.

Энергоэффективность ЦОДа повышает фрикулинг. Для него тоже пригодятся облака. Используя анализ временных рядов и предиктивную аналитику, можно снижать PUE за счет тонкой настройки инженерных систем, реагирующих на изменение температуры окружающей среды.

Высокоплотные вычисления потребляют меньше энергии на единицу вычислений, способствуя уменьшению углеродного следа. Кластеры виртуализации в облаке управляют работой набора серверов и их нагрузок, и продвинутые алгоритмы позволяют лучше уплотнять нагрузку на единицу потребления энергии. Система оркестрации контейнеров улучшает утилизацию оборудования.

Использование SaaS также повышает утилизацию оборудования. Более того, предоставляя сервисы, облако способно показывать углеродный след каждого алгоритма. Ведь для каждого сервиса временная характеристика использования памяти и процессора известна, и можно довольно точно подсчитать, какой углеродный след он оставил.

Сегодня все сконцентрированы на тренировке моделей, но со временем в мире станет больше инференса. Задачи инференса можно оптимизировать с точки зрения энергопотребления, выпуская специальные ASIC c высокой энергоэффективностью на уровне «железа».

ИИ не только угроза окружающей среде, но и инструмент для решения экологических проблем. Например, от нехватки пресной воды на планете страдают уже 2 млрд человек. Сейчас 70% воды уходит на нужды сельского хозяйства. Для выращивания килограмма риса требуется 2,5 тыс. л воды, пшеницы — 1,5 тыс. л. Вместе с тем оптимизация режима орошения с использованием ИИ экономит 25–40% воды. Если добавить капельное орошение, когда каждому растению в нужный момент подается оптимальное количество воды, — до 50%. При масштабировании технологии на 1 млн гектар экономия составит 3–5 млрд куб. м воды в год при росте урожайности на 5–15%.

Перспективное направление — ИИ-скрининг генома растений для помощи селекционерам в выведении сортов с нужными признаками. С помощью него уже сейчас в мире выведены требующие на 10–20% меньше воды сорта пшеницы и на 15–25% — сорта риса.

Прогнозирование засухи с помощью ИИ позволит аграриям нивелировать ее последствия. «Мы разработали модель, которая предсказывает засуху с горизонтом прогнозирования 7–12 месяцев», — рассказал Сергей Шебяковский, руководитель проекта климатических рисков в агростраховании в Центре развития искусственного интеллекта компании «Ингосстрах». Такая модель дает аграрию возможность подготовиться, например, посеять засухоустойчивые сорта или сменить культуры. Прогнозируя влажность почвы, ИИ помогает оптимизировать дату посева, что повышает урожайность в среднем на 8–15%. 

…Переполненный зал, интересные доклады, много вопросов, живое общение в кулуарах. В целом конференция прошла на высоком уровне, первый блин не вышел комом. 

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