Rambler's Top100
Блоги Алексей ШАЛАГИНОВ

Международный бизнес-форум «Cloud Services & Big Data: технологии для бизнеса»

  21 декабря 2016 Страница персоны
Отраслевые и технологические конференции в телеком-отрасли в последние годы проходят все реже и посещаются все хуже.



Кризис тут не причем – очень многое зависит от организаторов: умение подобрать интересный контент и людей, способных донести до аудитории, которую тоже нужно суметь привлечь, дорогого стоят. Бывает, что такие конференции проходят как формальные мероприятия: докладчики зачитывают свои слайды, слушатели сидят в своих смартфонах-планшетах и отвечают на рабочую почту, и некоторое оживление наступает лишь во время кофе-брейков, особенно если там подаются вкусные пирожные.

Однако, компания TMT conferences в последнее время постоянно радует своими хорошо организованными и интересными мероприятиями. Не стал исключением и Международный бизнес-форум «Cloud Services & Big Data: технологии для бизнеса», прошедший 8 декабря 2016 г. в отеле Holiday Inn Сущевский. Единственным спонсором конференции стала уважаемая компания Ericsson, при участии инновационного стартапа в области систем искусственного интеллекта компании «МИВАР», а также компании цифрового маркетинга Sendsay.

Первая сессия конференции называлась «Основные тенденции рынка Облачных услуг и Больших данных», которую вел Сергей Македонский, президент Ассоциации «АСТРА». По традиции всех ТМТ-конференций, сессию и саму конференцию открыл широко и медийно всем известный Константин Анкилов, руководитель подразделения TMT-Consulting (tmtconsulting.ru) .

Он говорил о развитии рынка технологий Big Data, о главном, по его мнению, предназначении их – лучшем удовлетворении клиента. Объем рынка России составит 22 млрд. руб. в 2016 году, и хотя в абсолютных цифрах – это маленький рынок, по сравнению с мировым он развивается опережающими темпами (до 50% в год). На фоне российского рынка мобильной связи в 1 трлн руб. рынок услуг Big Data пока выглядит также довольно скромно. Основные отрасли, перспективные для Big Data — «нефтегаз» и госсектор.

 Максим Тамбиев, региональный менеджер Forrester Research, рассказал об исследовании TechRadar — взгляд Forrester на текущее состояние и перспективы развития 22 ключевых технологий BigData. TechRadar – метод анализа Forrester, напоминающий Hype Cycle от Gartner. С точки зрения Forrester, различные технологии Big Data находятся на разных этапах развития:

Количество и размер стрелок в кружочках означают скорость продвижения данной технологии по кривой развития TechRadar. Квадратик или вертикальные линии показывают то, что технология практически не развивается, или достигла максимума своих возможностей. Синяя кривая – оптимистичный вариант, красная – пессимистичный, — серая – усреднённый. Для потребителей технологий Big Data такой TechRadar представляет несомненную ценность для разработки инвестиционных планов.

Современный рынок Облачных услуг и его драйверы роста были представлены в докладе Александра Савчука, генерального директора Коминфо Консалтинг, входящего в партнёрство профессионалов аутсорсинга национальную ассоциацию «ACTPA». По его мнению, основная ценность облачных услуг заключается в следующих факторах:

Фактор

 В чем ценность облачных услуг
Снижение начальных затрат Снижение затрат на лицензии, обучение, поддержку и масштабирование количества пользователей
Ускоренное внедрение Снижение времени, необходимого для начала работы в системе, увеличение продуктивности ее использования
Улучшенное внедрение Возможность большему числу пользователей использовать ПО
Снижение затрат на инфраструктуру Устранение затрат на техобслуживание и замену

Снижение затрат на help-desk и серверную поддержку и задействование технического персонала на ролях, приносящих бóльшую результативность

Повышение гибкости Снижение затрат на свободные мощности

Порядка 48% прироста рынка ИТ-услуг в период 2014 – 2019 гг. связано с развитием Digital Business. По оценке Gartner, к 2018 году тем компаниям, которые перейдут на цифровые технологии ведения бизнеса понадобится на 50% меньше традиционных рабочих мест и на 500% больше «цифровых» рабочих мест.

Евгений Равич, председатель комитета Cloud Computing Ассоциации стратегического аутсорсинга «АСТРА», генеральный директор Cloudhill Systems, представил доклад «Cloud Computing 2016: новые вызовы и вопросы, новые решения и ответы». Евгений представил интересную информацию о взрывном росте облачных услуг Amazon Web Services (AWS), в частности, строительства глобальной ВОЛС для AWS (n*100Gbps), как при помощи аренды операторских волокон, так и прокладки собственных океанских кабелей. Amazon разрабатывает собственные чип-сеты и даже собственные серверы, поскольку, имеющиеся на рынке их не устраивают из-за избыточности функционала. Google в 2016 г. является крупнейшим в мире покупателем возобновляемой энергии (солнце, ветер), и планирует в 2017г. 100%-ный переход на источники ВЭ.

Вопросы безопасности, по мнению Евгения, играют ключевую роль в развитии облачных вычислений. Например: на сеть компании ZDNet в 2016 г. произошло более 3000 атак и 2,2 млрд записей оказалось в продаже. В продаже также находятся 500 млн. записей Yahoo начиная с 2014 года. Произошла массивная утечка данных из соискателей из HR системы Cisco, атака с веб-камер на атака серверы провайдера DYN в октябре 2016 г, привела к недоступности на некоторе время сервисов Twitter, Amazon, AirBnB, Spotify, GitHub, Reddit.

Лилия Воронова, зав. кафедрой «Интеллектуальные системы в управлении и автоматизации» Московского технического университета связи и информатики (МТУСИ), подготовила доклад «Вопросы подготовки кадров для проектов интеллектуального анализа больших данных в связи и телекоммуникации» (доклад был представлен ее заместителем). Отрадно, что наши ВУЗы идут в ногу со временем и готовят специалистов по самым передовым дисциплинам, например,

  • Автоматизация и управление технологических процессов и производств
  • Теория автоматического управления
  • Базы и банки данных
  • Разработка информационных систем
  • Нейросетевое управления
  • Нечёткие модели управления
  • Big Data
  • Machine Learning. Обучаемые технические системы.

Олег Алексеев, сооснователь и CTO облачного сервиса для управления торговлей МойСклад (www.moysklad.ru/), представил доклад «Ритейл и государство в 2016 году», в котором показал интересные облачные решения для розничной торговли. Например, розничные чеки могут сразу отправляться в ФНС, что исключает их потери, ошибки и затраты времени при обработке чеков перед отправкой.

Андрей Гришин, ведущий консультант Cloud & IoT компании Ericsson, показал пути «Трансформации ИТ инфраструктуры, как первого шага в развитии облачных услуг». За счет чего Интернет-гигантам, таким как Facebook, Google, Amazon с гипер-масштабными дата-центрами удается гораздо большей эффективности, нежели операторам с традиционными ЦОД?

Это происходит за счет дезагрегирования ресурсов в крупных дата-центрах, что позволяет значительно сократить долю простаивающего оборудования.

В решениях других вендоров подобные решения называются также распределёнными облачными дата-центрами, а также сервисно-ориентированными дата-центрами.

 

На Сессии 2, которую вел также Сергей Македонский, президент Ассоциации «АСТРА», были рассмотрены вопросы технологий Больших Данных и Облачных услуг и приложений.

Александр Герасимов, директор департамента ИТ, облачных услуг и ПО, J’son & Partners Consulting, рассказал о том, каким должен быть «ЦОД для облачных сервисов». Александр известен своими эпатирующими сообщениями о развитии ИТ и телекома, и не преминул применить этот прием и здесь, в частности, было заявлено, что «никаких облачных технологий не существует», а есть лишь «облачная модель», как модель идеального предприятия, что в частности нашло свое отражение даже в определении NIST.

Чем, по мнению Александра, ЦОД для облачных сервисов отличается от ЦОД для colocation?

Это, прежде всего, «On-demand» и «Resources pooling», в частности:

  • Виртуализация вычислительных и сетевых ресурсов ЦОД
  • Единое управление «полезной нагрузкой» и инженерными системами
  • Объединение нескольких ЦОД в единую систему с автоматической балансировкой нагрузки

А также «Self-service» и «Measured quality»:

  • Автоматический сквозной процесс заказа услуги, выделения ресурсов (provisioning), биллинга и пр.
  • Автоматическая система управления позволяющая выдерживать заданный пользователем сервиса уровень QoS

Однако, Александр считает, что такие ЦОДы, которые могут все это обеспечивать, можно пересчитать по пальцам. И с этим мы с ним совершенно согласны. Одним из немногих таких ЦОД, является глобальный «ЦОД», вернее пул распределённых ЦОДов Google, который в частности, позволяет выдерживать уровень утилизации ширины полосы пропускания магистральных каналов, близкую к 100%.

Доклад «Искусственный интеллект для обработки больших данных» представил

Вячеслав Осипов, заместитель генерального директора компании МИВАР. МИВАР означает Многомерная Информационная Варьирующаяся Адаптивная Реальность (MIVAR = Multidimensional Informational Variable Adaptive Reality). Доклад порадовал тем, что, во-первых, жива прикладная наука, во-вторых, тем что она жива в России, и в-третьих тем, что были показаны реальные проекты использования искусственного интеллекта.

Максим Савченко, руководитель подразделения разработки моделей ИТ-подразделения Сбербанка, формально самостоятельной компании СберТех, представил чрезвычайно интересный доклад «Машинное обучение. Самообучающиеся системы. Пример инициатив Сбербанка». Оказывается, Big Data уже широко используется в банковских технологиях и даже такой, в прошлом неповоротливой структурой, как Сбербанк. Например, был реализован проект по предотвращению случаев мошенничества с документами на основе анализа фото и данных клиента. Система была внедрена в 2014 г, и сразу позволила снизить ущерб от мошенничества с паспортом в несколько раз.

Понравился также вывод в конце презентации: «И берегите Команду. Люди — самое ценное в этом бизнесе». Есть немало примеров бизнесов, который убили пришедшие к руководству финансисты, для которых люди – расходный материал. И хотя Сбербанк – тоже финансисты, их подход к бизнесу весьма рациональный.

 

Сессия 3 была посвящена применению Больших данных и Облачных услуг в современных реалиях. Сессию провел Игорь Лисовой, заместитель исполнительного директора Ассоциации ГЛОНАСС/ГНСС-Форум.

О применении Big Data технологий в нефтедобыче и роботизированной разработка нефтяных месторождений рассказал Тимур Имаев, директор по маркетингу компании Nest Lab. Решение Nest — Big Data для геологов и разработчиков нефтяных месторождений. Nest самостоятельно находит скважины с потерями, определяет их размер, время, причины возникновения и предлагает готовые решения, что необходимо предпринять и на какой скважине, чтобы увеличить или поддержать добычу нефти. Nest- Big Data использует машинное обучение, благодаря которому программа учится, делая расчет на скважинах с учетом их особенностей. Анализ истории разработки 3 месторождений в Западной Сибири с общим фондом 1200 скважин за последние 5 лет показал, что, применение анализа Big Data в разработке нефтяных месторождений приводит к снижению числа неэффективных мероприятий в 2 раза. Роботизированная разработка месторождений позволяет увеличить добычу до 70%. Снижения расходов за счет уменьшения числа неэффективных мероприятий составляет до 30 млн. руб. в годна каждых 100 действующих скважинах. Ошибка в первоначальных данных снижается с 15-25% до 1-2%. Увеличивается скорость подбора мероприятий на скважинах. Вместо дней, недель, месяцев, кварталов – все решения по мероприятиям на скважинах обновляются в ежесуточном режиме.

Александр Питербарг, генеральный директор компании Sotalcloud рассказал про «Опыт создания облачной платформы для платного интернет-телевидения». Клиент Sotalcloud имеет возможность отложенного просмотра контента практически всех программ телевидения с глубиной до 3 недель.

Анджей Аршавский, директор ЦК Супермассивов данных департамента Развития Аналитических Решений и Системных Сервисов, СберТех, представил интересный доклад «Большие данные в банковской сфере». Сбербанк серьёзно подходит к сбору всех доступных данных о своих клиентах на одной платформе, в частности Сбербанк собирает вот что:

  • Историю транзакцию по картам и счетам
  • Историю подключения услуг
  • История посещения сайтов
  • Данные дочерних компаний
  • Открытые внешние данные
  • ……

Все это используется для персонализации продуктовых предложений, и оценки кредитных рисков. Неясным остался вопрос о том, как Сбербанк собирает информацию об истории посещения сайтов клиентом…

Доклад «Применение Bigdata в видеорекламе» представил Алексей Карахтанов, руководитель проектов Национального Рекламного Альянса (НРА), созданного в этом году. Цель альянса: создать технологическую модель, позволяющую реализовать все рекламные возможности ОТТ ТВ, при помощи статистика телесмотрения в реальном времени, в т.ч.:

  • История абонентов в Сети
  • Создание профилей на лету
  • Data Mining (извлечение нужных данных о клиенте)
  • Построение Look-alike (то, что клиент мог бы еще посмотреть)

Ярослав Городецкий, генеральный директор компании  СDNvideo, представил Облачную платформу хранения и обработки данных CDNvideo для медийной промышленности. К сожалению, из доклада не было возможности понять, что из себя представляет данная система.

Алексей Голяков, коммерческий директор компании Метахаус (www.metacommerce.ru), рассказал про «Подводные камни построения мониторинга конкурентов». По мнению Алексея, наступила новая реальность, когда ваши конкуренты знают о вас всё! Чаще всего предварительная оценка рынка оказывается заниженной, и в реальности оказывается, что конкурентов намного больше, разброс цен и ассортимент – шире. Неактуализация цен на один день в больших магазинах иногда приводит к убыткам в несколько миллионов рублей в день.

Компания Метахаус обрабатывает 50-60 млн. записей о товарах в день. Но сбор информации – задача простая, гораздо более сложен ее сопоставление и анализ, поскольку в разных организациях товары могут называться по-разному. Метахаус поставил цель автоматизации такого анализа.

Про «Предоставление облачных услуг от оператора связи» рассказал Илья Астахов, директор департамента развития сетей и платформ оператора АКАДО-телеком. Он рассказал, что АКАДО-телеком уже вовсю предлагает своим клиентам услуги виртуального ЦОД. И это очень выгодно. Например, для бизнес-кейса для 28 виртуальных серверов в едином виртуальном пространстве (CPU – 248 шт., RAM – 924 Гбайт, HDD – 17300 Гбайт) с задачами размещения корпоративных баз данных, приложений электронного документооборота, системы приема платежей, экономическая эффективность выглядела следующим образом:

На круглом столе состоялась интересная дискуссия о результатах трансформации рынка под влиянием технологий Больших данных и Облачных услуг.

В целом, конференция получилось очень деловая, не отпускающая внимания участников на протяжении всех докладов. Ситуаций, когда в холле было больше людей, беседующих за кофе, чем сидящих в зале, практически не было. Большое спасибо её организаторам TMT-Conferences за приглашение.

Источник

Оставить свой комментарий:

Для комментирования необходимо авторизоваться!

Комментарии по материалу

Данный материал еще не комментировался.