«Мы имеем возможность объединять пространственные данные с очень сложной структурой, трудные в обработке, — заявил Дейн Коер, генеральный директор SpaceCurve. — Наше программное обеспечение способно непрерывно принимать большие объемы геопространственной информации, предоставляя пользователям возможность следить за нею и опрашивать ее».

По оценке аналитиков Gartner, сейчас около 80% всех данных имеют какие-либо геопространственные элементы. Но, по сведениям Коера, на сегодня практически нет программных средств уровня предприятия, способных извлекать из таких данных максимум пользы.

Традиционные СУБД и даже более новые системы Больших Данных не оптимизированы для быстрого анализа геопространственной информации, хотя почти все подобные решения имеют какой-то уровень поддержки работы с нею. И, хотя недостатка в географических информационных системах сейчас нет, они не рассчитаны на обработку колоссальных объемов показаний датчиков, объединенных в сенсорные сети в стиле Интернета вещей.

Специалисты SpaceCurve разработали семейство алгоритмов, упрощающих разбор географических данных, и реализовали с нуля движок базы данных, оптимизированный для распараллеленного выполнения на группе серверов.

По словам Коера, результатом стала система, которая, в отличие от Hadoop и подобных, может опрашивать потоки данных, поступающие в режиме реального времени, причем обходится она в разы дешевле, чем решения для анализа данных в оперативной памяти вроде Oracle TimesTen.

По убеждению Коера, у системы SpaceCurve — широкий круг потенциальных применений. Операторы связи, к примеру, смогут пользоваться ею для мониторинга перемещений абонентов в режиме реального времени. Систему также можно применять для обработки «цунами» информации, поступающей от удаленных сенсорных сетей.

В качестве примера Коер показал, как SpaceCurve наглядно отображает информацию о движении транспортных средств в Сиэтле одновременно со сводками демографических сведений по всем, кто в них едет, — для этого данные из журналов операций базовых станций сотовой связи сопоставлялись со статистикой бюро переписи населения.

SpaceCurve позволяет получать данные из источников, поддерживающих REST-запросы, и может работать с форматами JSON и ArcGIS.

«Для любой технологии, предоставляющей возможность использования геоданных с целью оптимизации процессов и повышения результативности, можно предложить массу сценариев применения, обеспечивающих отличную окупаемость», — полагает Том Петрочелли, аналитик компании Neuralytix по социальным, мобильным и облачным приложениям для предприятий.

Способность обрабатывать огромные объемы данных в реальном времени обещает SpaceCurve рыночные преимущества. Система подобного рода позволит, к примеру, организовывать крупномасштабные маркетинговые кампании, в ходе которых покупатели будут узнавать о распродажах, просто проходя мимо магазинов, отметил Петрочелли.

Геоинформационных систем и СУБД с поддержкой геопространственных данных существует немало. В частности, система IBM InfoSphere Streams тоже предлагается в качестве решения для анализа огромных объемов геопространственных данных «на лету». Но поскольку подобные технологии отличаются новизной, пока еще рано говорить о том, какой из подходов работает лучше, считает Петрочелли.

У SpaceCurve уже есть ряд заказчиков в различных отраслях, в том числе компания Socrata, разрабатывающая ПО для госструктур; Dyn, разработчик ПО управления производительностью ИТ-систем; Via Informatics, провайдер сервисов анализа геопространственной информации.

Компания SpaceCurve, основанная в 2009 году, с тех пор получила значительный объем инвестиций от целого ряда фондов, в их числе Reed Elsevier Ventures и Divergent Ventures. Она заключила партнерские договоры с несколькими компаниями, работающими в сфере геоинформационных систем, такими как AirSage, предоставляющая услуги анализа данных из сотовых сетей, системный интегратор L3 и Esri, ведущий разработчик ГИС.

SpaceCurve работает под Linux и может выполняться в облачных инфраструктурных сервисах, например в облаке Amazon.

«Наш пакет облегчит предприятиям переход к облачным технологиям, – заявил технический директор Accenture Пол Догерти. – Крупные клиенты говорят, что им нужны гибридные облака, сочетающие в себе возможности общедоступных и частных облачных технологий».

Распространением нового пакета Accenture Hybrid Cloud Solution for Microsoft Azure займется поставщик ИТ-услуг Avanade – совместное предприятие Microsoft и Accenture.

Проведенный Accenture опрос показал, что примерно 75% клиентов выражают желание перейти на гибридную облачную архитектуру, в которой управление частью вычислительных ресурсов осуществляется своими силами, а другая их часть размещается в общедоступном облаке.

Сегодня большинство гибридных облаков фрагментировано. Для разной рабочей нагрузки используются разные технологии. Идея, положенная в основу Accenture Hybrid Cloud Solution, заключается в том, чтобы интегрировать все ресурсы в рамках одной и той же управляющей инфраструктуры. Для управления гибридными облаками технологии Microsoft Azure будут объединены с собственным набором инструментов Accenture.

«Клиенты хотят получить возможность перехода к гибридному облаку, в котором им не нужно было бы думать об интеграции, – отметила Сюзан Хозер, вице-президент Microsoft, возглавляющая группу управления корпоративными клиентами и партнерскими отношениями. – Avanade предоставит нашим клиентам профессиональные услуги внедрения и поддержки облачных сервисов».

Avanade будет заниматься продвижением Accenture Hybrid Cloud Solution в среде крупного бизнеса, относящегося к предприятиям из списка Fortune 2000. Этот пакет можно использовать как для модернизации ИТ-инфраструктуры, так и для быстрого проектирования новых клиентских приложений. Над его созданием партнеры работали более года.

«ИТ-директору необходимо иметь целостное представление о своих облачных активах, – подчеркнул Догерти. – Здесь есть масса различных нюансов. Понимает ли он, каким образом распределяется рабочая нагрузка? Уверен ли в том, что ресурсы потребляются рационально? Интегрированное представление поможет получить ответы на все эти вопросы».

Компания Avanade была образована в 2000 году с целью предоставления консультационных услуг и услуг системной интеграции клиентам Microsoft. Сегодня в ней работает 22 тыс. сотрудников, а совокупный объем продаж по всему миру превышает 2 млрд долл.

Инструментальная панель Accenture Hybrid Cloud Solution for Microsoft Azure упрощает организации управление всеми ресурсами Azure. Пакет позволяет также создать портал самооблуживания, на котором сотрудники могли бы получать необходимые им ресурсы.

Компания Avanade предлагает консультационные услуги, помогающие организациям подготовить свои бизнес-процессы к переносу в хостинговую среду с соблюдением всех необходимых норм и требований регулирующих органов.

Расценки на Accenture Hybrid Cloud Solution пока не сообщаются.

В свежей редакции, вышедшей в понедельник, первое места снова заняла система Tianhe-2 Китайского национального университета оборонных технологий, остающаяся лидером уже четыре выпуска подряд.

При этом мощность суперкомпьютера по сравнению с июнем 2013 года, когда он впервые занял верхнюю строчку, не изменилась: это 33,86 PFLOPS — 33,86*1015 операций с плавающей запятой в секунду.

В десятке лидеров Top500 на этот раз всего один новичок — система, построенная компанией Cray для неназванного американского правительственного агентства. Ее мощность — 3,57 PFLOPS.

Составители Top500 — специалисты Национальной лаборатории им. Лоуренса в Беркли, Университета Теннесси и компании Prometheus, организатора International Supercomputing Conference, пока не высказали предположений о том, почему рост быстродействия суперкомпьютеров замедляется, по крайней мере судя по показателям Top500. Обнародовать анализ обещано в ближайшее время на конференции SC14.

В числе возможных факторов — снижение объема финансирования исследований государством и появление облачных сервисов суперкомпьютерного масштаба вроде предоставляемых Amazon и Microsoft, для которых не требуются большие начальные капиталовложения, необходимые для локальной установки большой машины.

Составители рейтинга признают, что в связи с охлаждением конкурентной борьбы в верхних строчках рейтинга замедляется его развитие в целом. Обычно самые быстрые машины из перечня в очередных выпусках постепенно перемещаются вниз, а их место занимают более быстрые. Соответственно, совокупная вычислительная мощность систем исторически росла. Но теперь этот рост, похоже, замедляется. Между 1994 и 2008 годом ежегодное приращение составляло 90%, а в последние пять лет уменьшилось до 55%.

Общее быстродействие всех 500 систем в новом выпуске — 309 PFLOPS, тогда как в июне аналогичный показатель составлял 274 PFLOPS, а год назад — 250 PFLOPS.

В предстоящие годы ситуацию может встряхнуть американское минэнерго, финансирующее разработку суперомпьютеров для научных исследований. У минэнерго есть план по созданию компьютера на 300 PFLOPS, который планируется ввести в действие в 2017 году, если Конгресс выделит необходимые средства.

У Соединенных Штатов по-прежнему больше всех систем в рейтинге, но сейчас их количество уменьшилось до исторического минимума — 231, это на две меньше, чем в июне, и на 32 — чем год назад. Число азиатских суперкомпьтеров снизилось с июньских 132 до 120. Результат Европы, между тем, вырос со 116 до 130.

Среди поставщиков преобладает HP — она сконструировала 179 систем из Top500. На втором месте IBM — 153 суперкомпьютера, а на третьем Cray — ее машин в списке 62.

Корпорация продемонстрировала также предварительную версию портала, упрощающего клиентам управление операциями в облаке.

Совместно с Dell корпорация планирует представить аппаратно-программный комплекс Azure, открывающий перед организациями возможность создавать гибридные облака, в которых легко можно будет перемещать выполнение операций между облаком Microsoft Azure и их собственными системами.

Объяснение в любви к Linux отражает растущий рост использования в Microsoft программного обеспечения, которое не было создано ею своими силами, и свидетельствует по крайней мере о стремлении компании распространить сферу влияния облачной платформы Azure как можно дальше.

На протяжении десятилетий в Microsoft привязывали большинство своих новых продуктов и инновационных решений к платформе Windows, воспринимая все иные операционные системы, в том числе и Linux, как угрозу. Бывший генеральный директор Microsoft Стив Балмер однажды сравнил Linux с раковой опухолью.

Неприязнь Microsoft объяснялась тем, что клиенты хотят получать облачные сервисы, в которых использовалось бы и программное обеспечение, не имеющее отношения к Microsoft. Наделла признал, что примерно 20% рабочей нагрузки Azure создается на базе Linux.

«В последние два года мы старались проявлять максимальную открытость и интегрировать свои продукты с самыми разными источниками», – подчеркнул в интервью после презентации исполнительный вице-президент Microsoft Скотт Гатри, курирующий направление Azure.

В настоящее время своими новыми конкурентами в Microsoft считают облачные сервисы, предлагаемые Amazon и Google.

По словам Наделлы, в начале 2015 года Azure будет использоваться в 19 регионах мира и охватит более широкое пространство, чем облачные платформы Google и Amazon.

Компания инвестировала в ЦОД более 4,5 млрд долл., что, по оценкам Microsoft, в два раза превышает соответствующие инвестиции Amazon и в шесть раз — инвестиции Google.

Чтобы сохранить конкурентоспособность, Microsoft активно использует вместе с Azure и программное обеспечение независимых разработчиков. По словам Наделлы, в настоящее время Azure поддерживает все основные стеки интеграции данных – как предлагаемые корпорациями Oracle и IBM, так и разработанные новыми крупными участниками, например MongoDB и Hadoop.

Похоже, результаты не заставили себя долго ждать. Сегодня Azure приносит Microsoft 4,48 млрд долл. годового дохода, причем все это происходит лишь на начальном этапе развития облачных технологий.

Еженедельно сервис привлекает около 10 тыс. новых клиентов. Примерно 2 млн разработчиков уже оформили подписку на Visual Studio Online. Под управлением сервиса находится около 1,2 млн баз данных SQL.

«Программное обеспечение независимых разработчиков помогает нам привлекать новые стартапы, на которые приходится уже около 40% бизнеса Azure, – указал Гатри. – Мы осуществляем поставки не только предприятиям и не ограничиваемся продажей Windows Server. Наше облако поддерживает все и везде. Мы не только говорим об открытости, но и постоянно подтверждаем это своими действиями».

Дистрибутив CoreOS стал уже пятым дистрибутивом Linux, поддерживаемым Azure, присоединившись к Ubuntu, CentOS, OpenSuse и Oracle Linux (один из диалектов Red Hat Enterprise Linux). Клиенты имеют возможность развертывать в среде Azure и свои собственные дистрибутивы Linux.

Дистрибутив CoreOS разрабатывался как облегченная версия Linux, предназначенная для использования главным образом в облачных средах. Представленный официально в декабре дистрибутив CoreOS уже предлагается в качестве сервиса Google, Rackspace, DigitalOcean и другими игроками.

Вторым дистрибутивом Hadoop, предлагаемым в Azure, вслед за Hortonworks стал дистрибутив Cloudera. В ходе веб-конференции генеральный директор компании Cloudera Майк Олсон присоединился на сцене к представителям Microsoft, чтобы продемонстрировать, как просто использовать программное обеспечение Cloudera Hadoop в среде Azure.

Используя новый портал, Олсон показал, как запустить экземпляр Cloudera на 90 узлах всего несколькими щелчками мыши. Развернутую систему можно было подключать к электронной таблице Excel, предоставляя пользователю возможность обращения к набору данных с выдачей запросов на естественном языке.

Microsoft анонсировала также ряд других продуктов и сервисов.

В среде Azure появится новый тип виртуальной машины G Family. Виртуальные машины такого рода могут объединять до 32 процессорных ядер, до 450 Гбайт оперативной памяти и до 6,5 Тбайт пространства хранения. Все это, по словам Гатри, делает G Family самой мощной виртуальной машиной в облаке.

В Microsoft полагают, что семейство виртуальных машин способно справиться со значительно большей рабочей нагрузкой, чем может потребоваться клиентам. А объем пространства хранения, доступный одной виртуальной машине, вырос до 32 Тбайт.

Программно-аппаратные комплексы, которые появятся в ноябре и будут построены на новой облачной платформе, позволят клиентам развернуть сервисы Azure на своей территории и наладить связь между операциями, выполняемыми у себя и у поставщика облачных сервисов. Одним из первых пользователей этой технологии станет интегратор General Dynamics, который с ее помощью намерен помочь госструктурам в США осуществить переход в облако.

«Любой желающий сможет создать среду с заранее прогнозируемой производительностью, причем проделать это очень быстро, – отметил Гатри. – Буквально через день-другой у вас появится свое собственное работоспособное частное облако, и вам не придется несколько недель или месяцев заниматься его тестированием, настройкой и подгонкой процессов».

Новая интернет-платформа создана на базе результатов тех работ, которые компания Microsoft проводила с апреля в рамках модернизации портала Azure. Теперь пользователи имеют возможность легко управлять всеми облачными системами, а не только отдельными компонентами, которые образуют эти системы. Платформа позволит независимым поставщикам запускать свое программное обеспечение на виртуальных машинах.

«Все это открывает множество возможностей для монетизации», – подчеркнул Гатри.

К этому времени в исследовательском подразделении компании рассчитывают создать прототип вычислительной машины нового типа, которая так и называется — Machine.

Если новой архитектуре будет сопутствовать успех, то практически всем в мире ИТ, от специалистов по компьютерным наукам до системных администраторов, возможно, придется переучиваться — судя по докладу, с которым Мартин Финк, директор HP Labs, выступил на 10-й конференции, ежегодно проводимой организацией Software Freedom Law Center.

А впервые о Machine специалисты HP рассказали на пользовательской конференции Discover в июне, сообщив, что коммерчески доступные компьютеры новой архитектуры могут появиться в течение десяти лет. Финк указал, что первый прототип машины может быть готов к 2016 году — у компании еще будет запас времени, чтобы устранить все недоработки и выпустить систему на рынок.

Machine — это отход от классической компьютерной архитектуры Джона фон Неймана, преобладающей еще с зарождения вычислительных систем. Согласно ей у компьютера есть процессор, рабочая память и накопитель. Чтобы выполнить программу, процессор загружает инструкции и данные из накопителя в память и после обработки при необходимости копирует результаты обратно на диск для постоянного хранения.

Поскольку технологии производства современной памяти RAM приближаются к физическим пределам возможностей, отрасль вынуждена будет перейти на память нового типа. Существует ряд экспериментальных технологий памяти следующего поколения. Над одной из них работают в HP, она основана на мемристорах — элементах, меняющих сопротивление в зависимости от протекавшего через них заряда. Именно такая память будет использоваться в Machine.

Все новые технологии памяти, в отличие от нынешней RAM, энергонезависимы: если выключается питание, содержимое памяти не теряется. По сути, память нового типа может заменить средства постоянного хранения данных — жесткие диски, твердотельные накопители и т. п. Поэтому компьютер с такой памятью — на мемристорах в случае системы HP — может работать без промежуточных операций загрузки данных в оперативную память и сохранения результатов на накопитель.

Это кажущееся простым изменение архитектуры повлечет за собой целый каскад перемен в принципах вычислений, объяснил Финк.

Во-первых, компьютеры новой архитектуры теоретически могут быть гораздо мощнее, чем сегодня.

В HP заявляли, что компьютер вроде Machine мог бы работать вшестеро быстрее по сравнению с обычным и требовать в 80 раз меньше электроэнергии. Как указал Финк, у первого прототипа, над которым работают в HP, будет 150 вычислительных узлов и 157 Пбайт адресуемой памяти.

Для такой машины понадобится совершенно новая операционная система, добавил он. Значительная часть работы нынешних операционных систем состоит в копировании данных из памяти на диск и обратно. В Machine обмен данных с накопителем отсутствует в принципе.

По словам Финка, в HP Labs работают над ОС, которая создается с чистого листа. Ее исходные коды в компании собираются опубликовать уже в следующем году. Наряду с этим в HP предложат для Machine модифицированный вариант Linux под предварительным названием Linux++, чтобы облегчить переход с классических фон-неймановских принципов организации вычислений.

Переработка понадобится и приложениям. В частности, ненужными станут сложные механизмы индексации и сброса данных на диск, которые применяются реляционными базами данных после завершения транзакции. «Новая архитектура отменит необходимость дублирования данных на накопителе», — заявил Финк.

По его словам, СУБД начнут действовать аналогично графовым базам данных, когда программа ищет способы оптимизации обработки всех данных, доступных для текущей задачи. Финк отметил, что определенный опыт в этом отношении накопили в Facebook, поскольку компании приходится постоянно обрабатывать огромный объем взаимосвязанной информации по пользователям социальной сети.

Hadoop, вероятно, больше подойдет для новой компьютерной архитектуры, чем реляционные базы данных, учитывая что эта система не накладывает никаких ограничений на порядок данных, заметил Финк.

Он назвал еще одно преимущество Machine — простоту архитектуры. Современные системы имеют по 9-11 уровней хранения данных, от сверхбыстрого кэша первого уровня до медленных жестких дисков. Каждый уровень характеризуется определенным компромиссом между продолжительностью хранения и скоростью доступа. Эта иерархия сильно усложняет архитектуру систем, а с переходом на единую быструю энергонезависимую память ее можно будет значительно упростить.

Технология виртуализации Docker сделала еще один гигантский шаг вперед: разработчики Microsoft и Docker приступили к ее реализации для Windows Server. В результате набирающей популярность системой контейнеризации Docker смогут пользоваться в компаниях, чьи ИТ-среды основаны на Windows.

«В будущем разработчик приложения, имеющего Windows-компоненты, сможет управлять им с помощью Docker», — пообещал Соломон Хайкс, создатель и ведущий разработчик Docker, а также директор по технологиям одноименной компании.

До сих пор технология Docker работала только на Linux. Партнеры создадут ее вариант под названием Docker Engine, который сможет функционировать в следующей версии Windows Server и в облаке Microsoft Azure.

По замыслу, в будущем архитекторы смогут строить распределенные системы, содержащие программные компоненты как для Windows, так и для Linux. «Станет гораздо проще компоновать гибридные системы, состоящие из различных модулей, подбираемых в зависимости от потребностей приложения», — добавил Хайкс.

Судя по всему, в Microsoft придерживаются той же точки зрения, что и в Google, где рассматривают систему контейнерной виртуализации Docker как важный компонент инфраструктурных облачных сервисов.

Возможность размещения Linux-контейнеров Docker в облаке Microsoft Azure предлагается еще с июня. Теперь же там появятся и контейнеры для Windows Server, работающие быстрее.

В Microsoft не стали создавать проприетарный вариант технологии. Docker Engine — это подпроект с открытым кодом в рамках проекта Docker, в развитии которого в Microsoft тоже собираются активно участвовать.

«Мы создаем механизм поддержки контейнеров в Windows Server, с которым Docker для Linux сможет связываться с помощью уровня оркестровки», — сообщил Джейсон Зандер, руководитель разработки Microsoft Visual Studio.

Контейнеры Docker, созданные для Linux, в Windows Server работать не смогут, по крайней мере в нативном режиме, как и Windows-контейнеры — в Linux. Но у версии для Windows Server будет тот же набор функций, что и в Linux-варианте, благодаря чему обоими можно будет управлять с помощью одного и того же набора инструментов, пояснил Хайкс.

Система контейнерной виртуализации Docker вызывает большой интерес на рынке облачных вычислений с самого своего появления в марте 2013 года. Подобно виртуальной машине, контейнер Docker содержит приложения и освобождает разработчика от необходимости реализации низкоуровневых системных функций. Но, в отличие от полноценной виртуальной машины, контейнер Docker не имеет полной операционной системы — он пользуется операционной системой хоста, на котором работает.

Вследствие этого контейнеры Docker могут выполняться быстрее и требовать меньше ресурсов, чем виртуальные машины. На создание и запуск полноценной виртуальной машины может понадобиться несколько минут, тогда как контейнер можно проинициализировать за считаные секунды. Контейнеры также позволяют своим приложениям выполняться быстрее, чем на виртуальных машинах, для которых характерны непроизводительные затраты, связанные с работой под управлением гипервизора.

Помимо Google еще ряд операторов облаков и разработчиков программного обеспечения поддерживают Docker, в том числе Digital Ocean, Amazon Web Services и VMware, а также создатели дистрибутивов Linux уровня предприятия — Red Hat и CoreOS.

«В Microsoft приняли разумное решение, предоставив разработчикам Windows-приложений доступ к Docker», — считает Эл Хилва, директор исследований IDC.

По его мнению, активность Microsoft свидетельствует о том, что в корпорации меняют отношение к открытому коду, который раньше рассматривали как конкурентную угрозу.

«Microsoft явно стала действовать быстрее и более открыто, демонстрируя готовность кооперироваться и взаимодействовать с разработчиками конкурентных технологий», — добавил Хилва.

В онлайн-репозитории Docker Hub, который ведет компания Docker, теперь появится раздел для Windows-контейнеров. Сейчас в репозитории около 45 тыс. контейнеров с приложениями для Linux. Microsoft и Docker также обеспечат связь между Docker Hub и облаком Windows Azure.

Разработка проекта с открытым кодом Docker контролируется одноименной компанией, ее финансирует группа венчурных фондов: AME Cloud Ventures, Benchmark, Greylock Partners, Insight Venture Partners, Sequoia Capital и Y Combinator.

После почти восьми лет работы Консорциум World Wide Web представил наконец окончательную версию стандарта HTML5, приведя базовую веб-технологию в соответствие с требованиями эпохи мобильных устройств и полнофункциональных интернет-приложений, запускаемых в облаке.

«HTML5 открывает перед нами Web следующего поколения, – заявил генеральный директор W3C Джефф Джаффе. – Не так давно среда Web была предназначена только для просмотра статических документов. Сегодня число поддерживаемых функций значительно увеличилось».

Несмотря на то что разработчики веб-приложений и мобильных программ используют отдельные компоненты HTML5 на протяжении уже нескольких лет, окончательный вариант спецификаций – получивших статус рекомендованных W3C и гарантирующих, что код, написанный сегодня, будет работать и в дальнейшем – появился только сейчас.

«Сегодня мы пришли к устойчивому состоянию, в котором каждый разработчик сможет опираться на стандарт, будучи уверенным в том, что соответствующий функционал будет реализован во всех браузерах, – пояснил Джаффе. – Ведь если мы не сможем обеспечить полной интероперабельности, у нас не будет единой среды Web».

В 1989 году Тим Бернерс-Ли создал первую версию языка HTML, который был предназначен для форматирования материалов, размещенных в Интернете, и установления связей между. Прошли годы, и сегодня среда World Wide Web предоставляет миллиардам пользователей все виды контента, начиная от фильмов и музыки и заканчивая полнофункциональными приложениями.

Окончательный вариант спецификаций HTML5, изложенных на 1370 страницах, ориентирован на создание сложных информационных сред.

HTML5 предлагает способ создания мультимедийного контента и требуемой функциональности приложений без использования нестандартных настроек над браузерами. Он позволяет решать в Web и множество других задач, например, отображать масштабируемую векторную графику (SVG) и математические символы и конструкции (MathML).

В настоящее время HTML5 предлагает многоплатформенную альтернативу написанию приложений для каждой конкретной мобильной платформы: Android, iOS и т.д. По оценкам аналитиков Vision Mobile, около 42% разработчиков мобильных приложений используют при создании своих программ наряду с JavaScript и каскадными таблицами стилей (Cascading Style Sheets, CSS) и язык HTML.

В Консорциуме W3C надеются, что новые спецификации станут отправной точкой для разработки так называемой платформы Open Web Platform и еще более полного набора стандартов для построения межплатформенных приложений.

Двигаясь дальше, W3C приступает к проектированию спецификаций для общения в режиме реального времени, выполнения электронных платежей и разработки приложений. Создается также набор стандартов для обеспечения безопасности и конфиденциальности.

Главным архитектором спецификаций HTML5 являлся Иан Хиксон, работающий сегодня в Google. Сопредседателями рабочей группы были инженеры Microsoft, IBM и Apple. При составлении предварительного варианта документа участники проекта получили и отправили свыше 45 тыс. писем, которыми они обменивались с представителями 60 компаний.

По аналогии с уже давней практикой извлечения полезных знаний из протоколов веб-трафика, в организациях, предоставляющих онлайн-сервисы, могли бы черпать новую информацию о потенциальных заказчиках, анализируя статистику использования интерфейсов программирования этих сервисов, подчеркнул на недавней конференции Intel Business of APIs Джон Массер, директор консалтинговой компании API Science. Массер известен как основатель Programmable Web, информационного сервиса по интерфейсам программирования, который в 2013 году купила компания MuleSoft, разработчик ПО для предприятий.

Базовая статистика частоты использования API сохраняется во многих организациях, но из этих данных можно извлечь более конкретные и полезные индикаторы производительности, уверен Массер. По его мнению, нынешняя статистика обращений к API — это все равно что примитивные счетчики посещений страниц на заре WWW.

Когда предприятия начали пользоваться Интернетом, быстро стало ясно, что число посещений сайта и отдельных страниц может быть красноречивым индикатором успеха бизнеса, продукта или маркетинговой кампании.

Дисциплина оценки статистики посещений быстро развивалась, стали учитываться повторные посещения и «конверсия» — доля посетителей, совершивших желательное для владельца сайта действие, например покупку продукта или услуги.

Многие крупные интернет-компании в последние несколько лет снабдили свои сайты интерфейсами программирования, что позволило сторонним приложениям обращаться к онлайн-сервисам и данным с помощью вызовов функций API по сети.

Сегодня обычно лишь учитывают, сколько всего раз обращались к API. Чем этот показатель больше, тем, как считается, успешнее сервис.

Но подобный подход может дать ограниченные и даже обманчивые результаты. Массер предостерег аудиторию от использования «индикаторов тщеславия» — впечатляющих цифр доступа к API, которые на самом деле ни о чем не говорят. В пример он привел Google и Twitter, которые рекламируют огромную статистику вызовов своих API. Массер называет такие компании «клубом API-миллиардеров». В 2011 году в Twitter объявили, что получают по 13 млрд вызовов API в день.

Но подобные цифры могут вводить в заблуждение. В Netflix, к примеру, которая в среднем получала ежедневно по 5 млрд вызовов API, теперь хотят даже уменьшить их число, разработав более функционально богатый интерфейс. Операторы онлайн-словаря Dictionary.com совсем закрыли общий доступ к API через некоторое время после его появления, а программисты музыкальной энциклопедии Discogs вынуждены были ввести сложную процедуру аутентификации и ограничения — из-за приложений, злоупотреблявших сервисом, но не дававших ничего взамен.

Из статистики вызовов можно извлечь много потенциально полезных показателей. Чтобы разобраться, что именно нужно измерять, нужно понимать цели организации. «Задумайтесь, что нужно мерить и зачем», — подчеркнул Массер.

Во многих случаях в подразделении, непосредственно отвечающем за работу сервиса API, просто в силу своей специализации не имеют четких представлений о том, какие показатели необходимо собирать, добавил он.

Если цель публикации API — получить заказчиков, готовых платить, то полезным показателем будет средний доход в расчете на пользователя.

К примеру, операторы сервиса цифровых пожертвований JustGiving выяснили, что поступления через сторонние источники, пользующиеся его интерфейсом программирования, приносят от 20 до 25% дохода, то есть инвестиции в API явно оказались оправданными.

Еще один важный показатель — заинтересованность. В компании Evernote, предоставляющей сервис сохранения «вырезок» из веб-контента, выяснили, что люди, просматривающие Интернет с обычных компьютеров, сохраняют примерно 15% контента, который находят, тогда как пользователи мобильного приложения Evernote Pocket — до 80%. В компании сделали вывод, что приложение Pocket оказалось полезным.

Если же API предлагается, чтобы заинтересовать как можно больше сторонних разработчиков, то полезно будет знать, сколько программистов зарегистрировалось, сколько из них активно, скольких коллег каждый из них привел и сколько разработчиков испытывает затруднения с той или иной частью API.

Важный показатель, по мнению Массера, — это «время до Hello, World», то есть период времени, проходящий с момента знакомства с API до выполнения первой простейшей функции с его помощью.

В организациях также стоит учитывать внутренние показатели, добавил он. Внутренние API используются служащими или внутренними процессами в каких-либо потоках операций. Так, около 70% вызовов API-серверов газеты The Guardian поступает от внутренних источников.

Ряд разработчиков ПО корпоративного уровня предлагают системы управления API, в том числе Oracle, IBM, Tibco, Software AG, Layer 7 и Mashery («дочка» Intel).

Тем не менее направление аналитики, связанное с оценкой ключевых показателей производительности на основе статистики использования API, только зарождается, отмечает Мэрибел Лопес, главный аналитик компании Lopez Research: «Пока что это не считается самостоятельной дисциплиной, и большой активности здесь не наблюдается».

Генеральный директор IBM Джинни Рометти постаралась развеять опасения, связанные с сокращением прибыли корпорации, и защитить сделку стоимостью более миллиарда долларов, по результатам которой убыточный микроэлектронный бизнес IBM будет передан компании GlobalFoundries.

В ходе конференции, состоявшейся после публикации IBM отчета о прибыли и убытках, Рометти твердо настаивала на том, что мероприятия, приведшие к снижению прибыли, и сделка, которая должна реформировать подразделение электронных компонентов, совершенно необходимы IBM для сохранения конкурентоспособности в условиях быстрых перемен, происходящих в ИТ-отрасли.

«Результаты нашей работы по итогам последнего квартала действительно оказались разочаровывающими, и не стоит думать, что мы пытаемся как-то преуменьшить их значимость, – заявила она. – Но нужно четко понимать, что отрасль уходит вперед, и нам нужно претворять в жизнь стратегию, которая открывает перед IBM определенные перспективы. Внесение существенных коррективов в процессы управления компанией меняет ее облик, и я абсолютно убеждена, что мы находимся на правильном пути».

Корпорация IBM объявила о том, что заплатит GlobalFoundries за передачу ей своего подразделения по производству электронных компонентов.

На первый взгляд, готовность IBM заплатить за передачу своего бизнеса с оборотом в 7 млрд долл. шокирует, но эта выручка, по словам Рометти, является «пустыми калориями». А убытки корпорации от деятельности этого подразделения в 2013 финансовом году оцениваются в 700 млн долл.

«Принимая решение о передаче производства электронных компонентов, мы больше думали даже не о прошлогодних убытках, а о решении стратегических задач, – пояснила Рометти. – Анализируя оборот, я прежде всего смотрю на возможность получения компанией дополнительных ценностей. Производство микроэлектроники требует больших капитальных затрат, а в перспективе эти затраты возрастут еще сильнее, поскольку процесс изготовления подложек становится все более сложным и дорогостоящим. Так пусть лучше этим бизнесом занимается кто-то другой. Компании не стоит извиняться за распродажу активов, которые не приносит ей ценностей и не относятся к ее ядру. А освободившийся капитал нужно пустить на другие цели».

IBM по-прежнему будет проводить серьезные инвестиции в микроэлектронику (на научные исследования планируется выделить 3 млрд долл.), но при этом компания отказывается от собственного производства, намереваясь продавать лицензии на технологии другим игрокам.

Помимо высвечивания финансовых потерь, обусловленных сделкой с GlobalFoundries, результаты третьего квартала, который завершился в сентябре, показали, что у компании есть трудности и с развитием бизнеса в целом.

Чистая прибыль по итогам третьего квартала составила 3,5 млрд долл., что на 17% ниже результатов, продемонстрированных за аналогичный период прошлого года (4,1 млрд долл.). Объем продаж сократился на 4% до 22,4 млрд долл. Рометти объяснила эти цифры временным, но существенным снижением покупательской активности клиентов.

В ИТ-отрасли сегодня происходят беспрецедентные изменения, связанные с перемещением предприятий в облако, распространением мобильных технологий, развитием социальных сетей, ростом объема данных и необходимостью их анализа, а также акцентированием внимания на вопросах безопасности.

В этих условиях перед компанией открываются потенциальные возможности увеличения маржи и добавленной стоимости.

«Меняется весь устоявшийся уклад отрасли, и нам тоже приходится меняться, – указала Рометти. – Многие наши инициативы направлены на то, чтобы помочь компании закрепиться на развивающихся рынках».

Только в текущем году IBM предложила корпоративным клиентам когнитивный облачный сервис Watson, вложила 1,2 млрд долл. в свои облачные ЦОД и еще 1 млрд долл. в платформу облачного программного обеспечения Bluemix.

Укрепляются партнерские отношения с Apple и SAP, что помогает IBM своевременно выдвигать актуальные предложения своим корпоративным клиентам.

«Быть может, стартапы при решении своих задач начинают отдавать предпочтение другим, более новым сервисам, уже не полагаясь на IBM?» – поинтересовался один из аналитиков, присутствовавший на встрече. Рометти сразу отвергла это предположение, указав, что многие стартапы используют инфраструктурные сервисы IBM Softlayer, а к платформе Watson проявили интерес уже более 3 тыс. партнеров.

Цель IBM заключается в том, чтобы предлагать предприятиям новые технологии, которые они могли бы интегрировать в свои операции. В мире есть масса инновационных стартапов, но предприятиям необходимо найти способ интеграции новых технологий в уже существующую инфраструктуру, и с этой точки зрения IBM находится в уникальном положении и способна оказать им неоценимую помощь.

Если говорить об облаке, многие организации сейчас переходят на гибридные операции. В этом случае некоторые задания (особенно те, которые требуют оперативности) выполняются в облаке, тогда как учетные системы продолжают функционировать на территории предприятия.

«Мы видим, что происходит сегодня и что интересует людей, – отметила Рометти. – В этом сценарии IBM выступает в роли навигатора, помогая клиентам создавать гибридные системы».

Затраченные усилия уже начинают окупаться.

В 2013 финансовом году объем продаж в сфере больших данных и аналитических средств составил 16 млрд долл. В нынешнем году к настоящему моменту бизнес этот вырос на 8%. В 2013 году облачные сервисы принесли 4,4 млрд долл., а в текущем году их рост уже достиг 50%. Социальные сети, мобильные технологии и продукты обеспечения безопасности также демонстрируют очень приличные темпы роста.

«Таким образом, мы видим, что в мире появляются новые крупные направления бизнеса, для которых характерны весьма высокие темпы развития», – констатировала Рометти.

Стремясь перевести технологию Watson в коммерческое русло, корпорация IBM приступила к тестированию нового сервиса, который позволит бизнес-менеджерам получить ответы на вопросы, касающиеся их данных.

Новый сервис может превратиться в достаточно мощное аналитическое средство в руках любого бизнес-пользователя. Источник: IBM

Представленная IBM бета-версия интерактивного сервиса Watson Analytics должна помочь пользователям в поиске ответов на заданные вопросы и выявить тенденции, связанные с наборами корпоративных данных.

«Новый сервис может превратиться в достаточно мощное аналитическое средство в руках любого бизнес-пользователя, – заявил вице-президент IBM по маркетингу средств бизнес-анализа Эрик Солл. – Традиционные инструменты бизнес-анализа остаются слишком сложными для бизнес-менеджеров. Им трудно получить необходимые данные. Неспециалисту тяжело анализировать информацию и использовать соответствующие инструменты. Watson Analytics пытается оптимизировать этот процесс».

Системы, поддерживающие общение на естественном языке, все чаще появляются в человеко-машинном интерфейсе. В роли виртуальных персональных помощников, отвечающих на некоторые простые вопросы пользователей, выступают сегодня Apple Siri, GoogleNow и Microsoft Cortana.

Watson Analytics тоже работает в аналогичном ключе. Система отвечает на вопросы, заданные на естественном языке, избавляя пользователей от необходимости составлять SQL-запросы, управлять сложными статистическими пакетами и писать код для синтаксического анализа при обработке больших наборов данных.

Работы проводятся в рамках инициативы, направленной на перевод технологий Watson в коммерческую плоскость. На эти цели компания IBM выделила 1 млрд долл.

Система Watson была разработана подразделением IBM Research для участия в игровом шоу Jeopardy в 2011 году, где с машиной соперничали люди. При поиске ответов на задаваемые вопросы использовались технологии обработки естественного языка и аналитические средства, а также множество источников структурированных и неструктурированных данных.

После этого компания IBM приступила к переводу технологии Watson на коммерческие рельсы, выявляя отрасли, которые могли бы получить выгоду от когнитивных решений такого рода. К ним в первую очередь относятся здравоохранение, финансовые институты и правоохранительные органы.

В начале текущего года IBM представила инструментарий Watson Discovery Advisor, предназначенный для исследователей, глубоко погружающихся в какую-либо специальную область знаний – химию, клеточную биологию и т.д.

Еще один представленный сервис, Watson Engagement Advisor, использует технологии искусственного интеллекта для оказания клиентам необходимой поддержки.

Система Watson Analytics предназначена скорее для поиска ответов на более общие вопросы в интересах среднего бизнес-менеджера. Сервис хорошо подходит для людей, которые трудятся в сфере маркетинга или продаж, заняты операционной и финансовой деятельностью, а также работают в области управления персоналом.

Сервис ориентирован на бизнес-пользователей, выполняющих сегодня большую часть аналитических функций с помощью электронных таблиц или традиционных инструментов бизнес-анализа.

Менеджер по продажам, к примеру, мог бы определить, какие незавершенные сделки будут закрыты с наибольшей вероятностью. А менеджер по управлению персоналом получил возможность оценить преимущества, которые сулит компании отказ сотрудников от поиска работы в другом месте.

«Сервис оптимизирует большинство задач, которые обычно связаны с упреждающим анализом», – пояснил вице-президент исследовательской компании IDC по вопросам бизнес-анализа Дан Вессет.

С помощью Watson Analytics можно было бы, например, подготовить и очистить новый набор данных, представив его в формате, удобном для анализа. Выполнять такую работу вручную очень трудоемко. По оценкам IBM, подготовка данных при выполнении анализа может занимать до 60% от общих затрат времени.

Ожидается, что в конечном итоге большая часть пользовательских данных будет представлена в структурированном формате, в виде таблиц базы данных. Специалисты IBM работают над созданием коннекторов для передачи из других приложений или сервисов наподобие Salesforce.com полуструктурированной информации.

Сервис позволяет изучить набор данных и выявить статистические алгоритмы и средства визуализации, которые лучше всего к нему подходят. Таким образом, пользователи будут избавлены от необходимости принимать технические решения подобного рода.

«На мой взгляд, в IBM сумели собрать вместе целый ряд очень важных компонентов, – подчеркнул Вессет. – Здесь присутствуют средства обработки естественного языка, машинного обучения, когнитивной аргументации, очистки и форматирования данных, проведения предварительного анализа и визуализации. Вместо того чтобы заниматься перетаскиванием по экрану секторных диаграмм, вы описываете на естественном языке то, что хотите увидеть, а система уже сама выбирает наиболее подходящие инструменты визуализации».

На следующем этапе IBM предстоит сформировать для своего сервиса оптимальную пользовательскую базу. Watson Analytics следует предлагать не ИТ-специалистам, а бизнес-менеджерам, обладающим хорошими знаниями своего бизнеса и предметной области. Компания IBM и ее партнеры должны понять это и распространять свой сервис среди подходящей аудитории.

У IBM имеются и более традиционное аналитическое программное обеспечение и сервисы, например, Cognos Business Intelligence Suite и SPSS (Statistical Package for the Social Sciences).

В ближайшее время корпорации предстоит выбрать из круга претендентов тех, кто получит возможность испытать бета-версию. Запуск сервиса ожидается в ноябре.

Структура ценообразования Watson Analytics еще не объявлена. IBM собирается предлагать сервис бесплатно для решения относительно простых исследовательских задач, а для его крупномасштабного использования будут определены платные тарифные планы.