Практическая конференция Agile.DevOps.ITSM 2018, проведенная издательством «Открытые системы», собрала более 200 участников из разных сфер экономики и госуправления. Ее основными темами, кроме собственно опыта развития деловых информационных систем и соответствующих методик и инструментария, стали цифровая трансформация, специфике применения Agile при работе с государственными заказчиками и кадровые вопросы.

Трансформация и Agile

С рассказа о цифровой трансформации и началась конференция. Максим Григорьев, управляющий партнер Gartner, до относительно недавнего времени — начальник Центра финансовых технологий Банка России, показав, что меняет трансформация в продуктовой линейке (появляются новые продукты), каналах взаимодействия с покупателем (взаимодействия они становятся омниканальными и «мгновенными») и на производстве (оно становится «цифровым»).

Меняется и ИТ-система — она становится трехслойной. «Внизу», в основе всего, лежат маломеняющиеся монолитные транзакционные системы, «вверху» — быстроразрабатываемые сервисы. А между ними — промежуточный слой, который должен состыковать две столь разные модели разработки. И если на «монолит» в 2016 году приходилось 90% ИТ-бюджета, а на инновации — 1%, то уже в 2020-м, как полагают в Gartner — 50% и 15% (траты на промежуточный слой тоже вырастут — с 9% до 35%).

На эти 15% (а в немалой степени — и на 35% «промежуточных») могут претендовать Agile-команды. Без новых подходов к программированию, позволяющих быстро создавать новую функциональность, трансформация не состоится.

Как сделать государство гибче?

Государство у нас — один из крупнейших заказчиков, в том числе — в области ИТ. Об особенности работы с ним рассказали Дмитрий Матвеев, до недавнего времени возглавлявший развитие портала госуслуг, и Сергей Добриднюк из компании «Диасофт» (она провела в апреле-июне работы по переводу на «Перспективную платежную систему России» Центробанка и всех 480 банков страны).

Их основные выводы не удивительны — при работе с государством гораздо больше формальностей; иерархия заказчиков делает процессы согласования медленными; ошибку в техзадании практически невозможно исправить; со стороны заказчика (то есть — государства) не всегда есть специалисты нужной квалификации — а просто взять и нанять его невозможно. Также, как заплатить приглашенному на проект специалисту «выше среднего по региону».

Разумеется, на всякое государственное требование найдется более-менее хитроумное решение для его обхода или удовлетворения. Например, до руководителя высокого уровня зачастую проще «достучаться» через соцсеть, минуя фильтр из секретарей и референтов. Если у заказчика нет специалистов по каким-либо аспектам — можно взять соответствующую работу на себя, получится быстрее и, в целом, дешевле. А для того, чтобы в «критические» для госсектора ноябрь-декабрь, когда необходимо и продукт сдать и додписать большое количество документов, обеспечить большую длительность взаимождействия с заказчиком в течение рабочего дня, в «Диасофте» привлекли в команду сотрудников из территориально разнесенных филиалов, так что заказчик получал почти 15 часов работы команды над его проектом, вместо «пересечения» всех сотрудников всего на три-четыре часа в день.

Agile в бизнесе

Николай Кныш («Райффайзенбанк»), рассказывая об опыте трансформации компании отметил, что первые три года, с 2013-го по 2016-й, прошли практически впустую. Эксперименты с внедрением методологий Scrum и Kanban шли хаотически, глава банка в процессе не участвовал, в результате 95% организации остались на старых методах разработки.

В 2016-2017 годах CEO стал играть роль «владельца продукта», были созданы кроссфункциональные команды, процесс внедрения новых методов был упорядочен и в результате начали свою работу более двух десятков команд.

Начиная с этого года генеральный директор и члены совета директоров взяли на себя роль «команды трансформации» и трансформация пошла полным ходом, поменялась иерархическая структура, возникли новые роли, продукты стали запускаться гораздо быстрее.

Лина Чуднова («Неофлекс») рассказала о проектах в транспортной компании ПЭК, неназванном банке и Национальном клиринговом центре. Задачи в проектах были весьма различны, но во всех трех случаях заказчика (и бизнес-структуры, и ИТ-подразделения) удалось вывести из пресловутой «зоны комфорта» работы по старинке. Это потребовало некоторых усилий — «нельзя росто так взять, и внедрить DevOps», однако в итоге бизнес получил существенно большую гибкость и уменьшение времени вывода новых услуг в эксплуатацию. Основной вывод Чудновой таков: развивающийся бизнес готов платить за ИТ-решения, но «не знает», что ему нужен DevOps и, соответственно, не готов платить за перестройку процессов. Натолкнуть его на эту мысль можно вовлекая бизнес-заказчика в создание решений — и тогда он сам придет к мысли о необходимости DevOps.

DevOps и его команда. Как ее создать?

«Прийти к мысли» о необходимости перейти на новые методы разработки -это только часть дела. Необходимо создать команду, способную работать по-новому. О трудностях ее создания говорили многие выступающие.

Одна из причин, как отметил Олег Скрынник (компания Cleverics), все участники процесса разработки програмного обеспечения (аналитики, тестировщики и разработчики) — считают себя умнее коллег по ИТ-цеху и уж конечно умнее сотрудников бизнес-подразделений.

Для того, чтобы заставить их работать вместе, необходимо ломать административные барьеры и заставлять их сидеть и работать вместе, учить разговаривать друг с другом, «слушать и слышать».

Задача эта лежит на наставниках, scrum-мастерах. «А их нет», — резюмировал Скрынник. И откуда брать, непонятно, поскольку рынок труда в этом сегменте и перегрет («кандидаты в мастера» требуют больших зарплат) и пуст (результата дорогие специалисты зачастую не дают).

Выращивать в своем коллективе — но из кого? Менеджеры проектов в scrum-мастеров «перековываются» плохо. Они остаются менеджерами, которые привыкли не «зажигать глаза» у своих сотрудников, а «поджигать под ними стулья».

Scrum-мастер «из программистов» в душе остается программистом, его взгляд на мир, как считает Кныш, специфичен, да и с социализацией у программистов не слишком хорошо. В ходе обсуждения была высказана идея брать психологов и обучать их, поскольку обучить психолога «скраму» проще, чем делать менеджеров и программистов знатоками человеческих душ.

Идея эта многим показалась интересной, однако «девочка-психолог из HR» уже стала именем нарицательным в мире ИТ, так что реакция программистов на scrum-мастера из психологов может быть неоднозначной.

Олег Егоркин («Ростелеком») предложил создавать внутри компаний, особенно территориально распределенных, гильдии — профессиональные сообщества, объединяющие специалистов из разных филиалов, работающих над одним продуктом. Это даст возможность сотрудникам обмениваться знаниями о продуктах, повышать их квалификацию, создавать кадровый резерв.

При этом он подчеркнул роль рукоуодства компании в процветании гильдий. Без этой поддержки — как моральной (положительное отношение к тому, что специалисты общаются, а не разрабатывают «еще одну фичу»), так и материальной (выделение средств на конференции и прочие мероприятии, внешние и внутренние) — работа в гильдиях с большой вероятностью заглохнет.

В интернет-магазине Wildberries к кадровой проблеме подошли с другой стороны. Там классифицировали сотрудников «по Афанасьеву». Она заключается в том, что личность «разбивается» на «эмоции», «логику», «физику» и «волю», их «порядок» и определяет личность. Скажем ИТ-специалисты — это ЛВФЭ (Лао-цзы) или ЛВЭФ (Энштейн), а управленцы — ВЛЭФ (Сократ) или ВЛФЭ (Ленин).

При этом команды разработчиков Андрей Ревяшко, технический директор Wildberries, «раздал» по бизнес-заказчикам. Теперь главы подразделений сами определяют, какие задачи для них приоритетны и оплачивают заказы из «своего» бюджета. По словам Ревяшко, эта мера, помимо прочего, резко сократила количество проектов, в бизнес-структурах стали гораздо внимательнее смотреть на то, действительно ли им так уж нужно то или иное усовершенствование ПО, или лучше потратить деньги на что-нибудь другое.

В 2019 году объем продаж ИТ-товаров и услуг в мире вырастет до 3,8 трлн долл., что на 3,2% больше, чем в 2018 году. Колебания валютных курсов и опасность торговых войн все еще оказывают влияние на состояние рынка, но главным фактором оказывается переход от модели владения к модели услуг, отмечают аналитики Gartner, и по мере цифровой трансформации бизнеса значение услуг будет расти.

Расходы на закупки корпоративного программного обеспечения вырастут в 2019 году на 8,3% до 405 млрд долл. При этом почти во всех сегментах, а особенно в сегменте CRM, рост обеспечивается за счет продаж по модели SaaS (программы в виде сервисов). Рост продажи систем для центров обработки данных замедлится с 6% в 2018 году до 1,6% — в первую очередь, из-за снижения продаж серверов, которое продолжится и в последующие пять лет.

Продажи ИТ-услуг в 2019 году вырастут на 4,7% и превысят триллион долларов. Ожидаемое замедление мирового экономического роста и необходимость снижения расходов подталкивает компании к консолидации закупок услуг у небольшого числа провайдеров.

Продажи ПК, планшетов и мобильных телефонов в сумме вырастут на 2,4% до 706 млрд долл. Спрос на ПК в корпоративном сегменте остается высоким, но в краткосрочной перспективе на него может повлиять дефицит процессоров Intel, отмечают аналитики.

Стратегическое направление технологии, по определению аналитиков Gartner — это направление, обладающее высоким прорывным потенциалом, и либо уже выходящее в широкое применение, либо быстро растущее, динамичное и, по мнению аналитиков, способное достичь критической точки в ближайшие пять лет. Различные сочетания стратегических технологий создают новые революционные возможности. Аналитики указывают на десять таких технологий, способных сыграть самую важную роль в 2019 году.

Автономные вещи — роботы, дроны и автономные транспортные средства с помощью искусственного интеллекта (ИИ) автоматизируют работу, ранее выполнявшуюся людьми. Эта автоматизация шире той, что способны обеспечить программные модели, и автономные вещи естественно взаимодействуют с окружающей средой и людьми. Аналитики ожидают перехода к взаимодействию между автономными вещами — например, при доставке товаров по цепочке.

Дополненная аналитика — одна из областей дополненного интеллекта. В ней с помощью машинного обучения автоматизируется процесс подготовки данных и генерации и визуализации выводов результатов анализа, что во многих случаях позволяет непрофессионалам самостоятельно проводить анализ данных. Она ведет к появлению «гражданских» специалистов по анализу данных, которые ликвидируют дефицит профессиональных кадров.

Технологии разработки с использованием ИИ уже предоставляют разработчику целую экосистему алгоритмов и моделей ИИ, а также средства разработки, приспособленные для интеграции возможностей ИИ и моделей в собственные решения. Новые возможности для разработки приложений дает применение ИИ к автоматизации исследований, разработки приложений и тестирования. К 2022 году, считают аналитики, как минимум в 40% новых проектов разработки приложений будут участвовать ИИ.

Цифровые двойники — это цифровые представления реальных объектов или систем, строящиеся на основе данных с датчиков. Через пару лет, полагают аналитики, в мире будут созданы миллиарды цифровых двойников, сначала простых, а затем все более сложных, вплоть до двойников целых организаций со всеми их бизнес-процессами.

Повышение мощности «края» — конечных устройств, используемых людьми или встроенных в окружающий мир. Обработка данных перемещается с центральных серверов на края облака. Специализированные процессоры ИИ, увеличенная память и другие ресурсы появятся у многих краевых устройств. При этом гетерогенность встраиваемых систем Интернета вещей и длительных жизненных циклов промышленные системы, создадут серьезные проблемы управления. Связь будет развиваться за счет технологий 5G.

Технологии виртуальной, дополненной и смешанной реальности изменяют само восприятие людьми цифрового мира. Они ведут к созданию иммерсивного взаимодействия, по многим каналам и способам одновременно. Тогда все окружающее пространство становится «компьютером».

Блокчейн, или технология распределенного реестра, все еще плохо понимается и не оправдывает себя в масштабной работе бизнеса, отмечают аналитики. Многие проекты не используют все возможности блокчейна — например, распределенную базу данных. Но потенциал технологии очень высок, и руководителям ИТ нужно начинать с ней знакомиться, считают аналитики.

Интеллектуальные пространства — это физические или цифровые среды, в которых люди и системы взаимодействуют во все более открытых, взаимосвязанных, скоординированных и интеллектуальных экосистемах. Это направление привело к созданию умных городов, цифровых рабочих мест и умных домов. Аналитики считают, что такие интеллектуальные пространства станут неотъемлемой частью повседневной жизни.

Цифровая этика и защита личных данных становится все более важной темой развития технологий. Доверие основывается не только на безопасности и защите данных, отмечают аналитики. Доверять — значит верить в истинность утверждений без доказательств, а это уже этическая проблема. Поэтому позиция организации в вопросах защиты данных должна определяться более широкой позицией в вопросах этики, считают аналитики.

Технологии квантовых вычислений, способные решать задачи, слишком сложные для современных вычислительных методов, пока находятся на начальном этапе развития. Но, как полагают аналитики, уже пора начинать задумываться об их применении. Впрочем, ожидать практических результатов раньше 2023-2025 года не следует.

Опросы руководителей информационных служб крупных компаний из разных отраслей и из 89 стран показывают, что развитие цифрового бизнеса в этом году достигло переломного момента, заключают аналитики Gartner. 49% опрошенных считают, что их компания либо уже сменила бизнес-модель, либо находится в процессе смены. Цифровой бизнес стал господствующей тенденцией.

33% компаний (против 17% в прошлом году) сумели провести масштабирование своих цифровых проектов. Основной причиной для масштабирования является желание повысить вовлечение клиентов через цифровые каналы. Бюджеты ИТ в корпорациях уверенно растут: в 2018 году они выросли в среднем на 3%, а на 2019 год аналитики прогнозируют рост в 2,9%.

Технологией с самым большим потенциалом опрошенные чаще всего называют искусственный интеллект. Обработка и анализ данных в этом году переместилась на второе место. Однако только 37% компаний внедрили или собираются в ближайшее время внедрить технологии искусственного интеллекта. На первом месте у руководителей сейчас стоят технологии кибербезопасности. В большинстве компаний за кибербезопасность по-прежнему отвечает ИТ-служба. Но, как считают аналитики, в современных условиях, когда для защиты от атак методами социального инжиниринга требуется изменение поведения всех сотрудников, ответственность следует перевести на более высокие уровни руководства.

Сейчас роботизированная автоматизация процессов (RPA) применяется в бухгалтерии только 19% компаний, но уже к 2020 году их доля вырастет до 73%, полагают аналитики Gartner. В отличие от традиционных методов ИТ, применяемых в финансовой сфере, RPA позволяет гораздо быстрее полностью или частично автоматизировать процесс, сохраняя при этом его прежнюю структуру. До сих пор считалось, что перед автоматизацией необходимо добиться полной стандартизации процесса, но теперь, когда появились технологии RPA, аналитики рекомендуют сразу выявлять те участки бизнеса, которые можно быстро автоматизировать и проводить стандартизацию в процессе работы.

Внедрение RPA приносит немедленную выгоду, так как автоматизация высвобождает время сотрудников бухгалтерий и финансовых отделов, нужное для выполнения более сложных задач. В процессе роботизированной автоматизации выявляются неэффективные места и возможности стандартизации, а привычный ход работы людей нарушается минимально, подчеркивают аналитики.

Со временем преимущества RPA накапливаются. Отдельные программы RPA внутри организации объединяются, что приносит дополнительную выгоду. Кроме того, RPA может самостоятельно документировать свои действия, что облегчает контроль за соблюдением нормативных требований.

Опросы потребителей в США и Великобритании показывают, что технологии искусственного интеллекта привлекают их в первую очередь возможностью сэкономить время и деньги, полагают аналитики Gartner. Этим они отличаются от других персональных технологий, которые потребители рассматривают главным образом как средство общения, развлечения и поднятия самооценки.

58% опрошенных готовы использовать технологии искусственного интеллекта, если они смогут взять на себя часть их дел и сберечь таким образом время, а 53% рассчитывают, что они подскажут им способы сэкономить деньги. 47% ценят в искусственном интеллекте возможности легкого доступа к информации — например, о транспорте или о повседневных расходах на различные товары.

70% потребителей не возражают против того, чтобы искусственный интеллект следил за состоянием их здоровья и распознавал голоса и лица с целью обеспечения безопасности операций. Однако больше половины потребителей не хотят, чтобы компьютер мог анализировать выражения их лиц и понимать, что они чувствуют, а 63% возражают против постоянного прослушивания их разговоров для сбора данных. Потребители скептически относятся к возможностям защиты личной информации при использовании искусственного интеллекта. 65% считают, что в результате она ухудшится, а не улучшится.

В государственном секторе придают большое значение проектам цифрового бизнеса, но реализация таких проектов отстает от других отраслей, а возможности масштабирования увеличиваются медленно, заключают аналитики Gartner по результатам опроса, проведенного среди ответственных за цифровые проекты в крупных компаниях и государственных организациях в США, Канаде, Великобритании, Австралии, Индии и Сингапуре.

Аналитики выделяют пять стадий цифровой трансформации: намерение, проектирование, реализацию, масштабирование и получение результатов. 91% участников опроса, работающих в государственном секторе, считают, что их организация находится пока только на одной из трех первых стадий. На стадии масштабирования трансформация замедляется, что аналитики объясняют расхождением цифровой стратегии и приоритетов текущей деятельности, а также отсутствием чувства необходимости и готовности к изменениям.

Важную роль в цифровой трансформации играют экосистемы. Сотрудничество с партнерами — сотрудниками, гражданами, потребителями, стартапами и крупными цифровыми компаниями и провайдерами, позволяет использовать преимущества цифрового правительства в большом масштабе.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) обещает cэкономить время и усилия ИТ-служб, затрачиваемые на выявление различных неполадок во все более сложной среде, в которой им приходится работать.

Аналитический дом Gartner ввел этот термин для описания того, каким образом средства искусственного интеллекта могут применяться для автоматической идентификации возникающих проблем и их устранения.

В настоящее время целый ряд поставщиков платформ AIOps используют технологию машинного обучения для улучшения контроля за операциями, уменьшения числа ложных предупреждений и более точной выдачи прогнозных уведомлений. Эти платформы через API необходимо интегрировать с другими приложениями для повышения эффективности, а также создания независимых от конкретного поставщика аналитических систем, которые объединяли бы существующие разрозненные компоненты.

Типичные сценарии их использования включают в себя постобработку потоков событий, генерируемых средствами мониторинга, организацию двунаправленного взаимодействия с инструментами управления ИТ-сервисами и интеграцию с инструментами автоматизации для более глубокого проникновения в суть происходящего.

Разработка стратегии AIOps

В Gartner рекомендует внедрять AIOps поэтапно. Пользователи обычно начинают применять машинное обучение к мониторингу, операциям и инфраструктурным данным еще до перехода к использованию глубоких нейронных сетей, чтобы автоматизировать работу ИТ-сервисов и служб технической поддержки.

Директор Gartner по исследованиям Вив Бхалла предлагает определить тактические и стратегические варианты использования, позволяющие извлекать выгоду из AIOps, после чего оценить инструменты и поставщиков, которые готовы удовлетворять соответствующие потребности.

«Поэтапные подходы к AIOps обещают быть наиболее успешными, – пояснил Бхалла, выступая на конференции Moogsoft AI Symposium. – Область наших интересов – машинное изучение данных о событиях, а также структурированных данных – представляется мне низко висящим плодом. Если вы знакомы с этой темой, используйте свои знания для расширения применения соответствующей технологии. На втором этапе будет происходить развитие нейронных сетей, поведенческого анализа и данных, ориентированных на языки, причем все это будет осуществляться через автоматизацию сервисных служб. Не вижу ничего плохого в том, чтобы начать с низко висящего плода, а затем уже продвигаться далее».

Бхалла рекомендует выделить время для того, чтобы подготовить отвечающий за функционирование инфраструктуры и выполнение операций персонал к использованию новых технологий, создать центр передового опыта, который организовал бы обмен идеями между различными подразделениями, а затем, начав с малого, быстро продвигаться вперед, оценивая полученные результаты.

«Речь идет не о том, чтобы установить что-то и на этом успокоиться, – подчеркнул Бхалла. – Мы имеем дело со стратегией, с процессом, требующим оценки и развития. Вы ищете новые варианты применения – идеи, о которых, возможно, даже не задумывались раньше».

Предложения вендоров

Бхалла убежден в том, что готовые инструменты AIOps, такие как Splunk IT Service Intelligence и Moogsoft AIOps, станут более популярными, чем решения собственной разработки, поскольку они обеспечивают большую согласованность и позволяют ускорить оценку.

Фил Ти, директор Moogsoft, в беседе с Computerworld заявил, что программное обеспечение его компании учитывает изменение потребностей при выполнении ИТ-операций.

«Инструменты AIOps создавались с учетом того, что нельзя априори предвидеть отказы и моделировать свои действия в таких случаях, – пояснил он. – Нужно отказаться от поиска условий отказов вручную и начать использовать данные, которые помогут определить логику поиска неисправностей. Направление AIOps охватывает полный набор операций машинного обучения, науки о данных и искусственного интеллекта».

Платформа Moogsoft AIOps применяет алгоритмы машинного обучения к данным ИТ-систем для поиска возникающих проблем и их устранения. По мнению Ти, главным ее достоинством является возможность обнаружения отказов, которые человек не в состоянии предвидеть.

«Инженеры не делают ошибок сознательно, – пояснил он. – Но сложность ИТ-систем настолько велика, что человеку просто не под силу охватить их в полном объеме и свести все к простому набору правил».

Оператор платежных систем Worldpay, например, обратился к Moogsoft с целью совершенствования традиционных инструментов мониторинга за счет кластеризации событий в ситуациях, требующих вмешательства и выявления их вероятных первопричин, а компания Daimler использует инструменты Moogsoft для предоставления сервисным службам необходимой информации в условиях растущих объемов данных, генерируемых автомобилями.

«Для нас AIOps – это решение, помогающее реагировать на действительно важные события, а не на тысячи событий, регистрируемых нашими инструментами мониторинга», – пояснил ИТ-менеджер группы диагностики подключенных автомобилей Daimler Рюдигер Шмидт.

Что дальше?

Согласно прогнозам Gartner, к 2019 году четверть глобальных корпораций внедрят платформы AIOps, поддерживающие не менее двух основных ИТ-операций.

Ти считает, что популярность AIOps будет расти по мере увеличения объема данных, возрастания сложности систем и повышения интеллектуальности устройств.

«В конечном итоге мы придем к автономной сети, самовосстанавливающейся системе, в которой накопленные знания о возможных причинах сбоев позволят автоматически предпринимать меры для их устранения, – подчеркнул он. – Со временем мы дойдем до того, что будем автоматически оповещать клиентов о сроках восстановления работоспособности системы и о том, каким образом они могут продолжить работу в сложившейся ситуации. Думаю, что в перспективе искусственный интеллект будет в полном объеме поддерживать взаимодействие как с клиентами, так и с устройствами».

В 2018 году мировой объем продаж публичных облачных сервисов (не считая рекламы) вырастет до 186,4 млрд долл., что на 21,4% больше, чем в 2017 году, полагают аналитики Gartner. Быстрее всего растет сегмент облачных инфраструктурных сервисов (IaaS). В 2018 году его размер достигнет 40,8 млрд долл. При этом доля крупнейших провайдеров в сегменте IaaS быстро растет, и к 2021 году всего десять провайдеров будут контролировать в нем почти 70%. Это выгодно с точки зрения эффективности и затрат, но клиенты и рынок в целом могут попасть в зависимость от ведущих провайдеров, предупреждают аналитики.

Крупнейшим сегментом облачного рынка остаются программы в виде сервисов (SaaS). В 2018 году этот сегмент вырастет на 22,2% до 73,6 млрд долл, а к 2021 году на SaaS будет приходиться 45% общего объема закупок программного обеспечения.

В сегменте платформ в виде сервисов (PaaS) быстрее всего растет доля платформ СУБД в виде сервисов (dbPaaS). К 2021 году она вырастет почти до 10 млрд долл. Операторы гипермасштабируемых облачных систем все чаще включают в ассортимент услуг dbPaaS, но клиентам следует рассматривать и предложения других провайдеров, считают аналитики.

В 2019 году объем продаж публичных облачных сервисов в мире вырастет по сравнению с 2018 годом на 17,3% и достигнет 206,2 млрд долл. В 2018 году, по прогнозам Gartner, рынок вырастет на 27,6% — со 145,3 млрд до 175,8 млрд долл.

Быстрее всего растет сегмент инфраструктурных облачных сервисов (IaaS). В 2019 году он вырастет на 27,6% до 39,5 млрд долл. К 2022 году, полагают аналитики Gartner, 90% организаций, использующих IaaS в публичных облаках, будут покупать их у провайдеров интегрированных инфраструктурных и платформенных (PaaS) сервисов, и будут одновременно пользоваться сервисами PaaS, предоставляемыми тем же провайдером. Самым крупным сегментом остаются программы в виде сервиса (SaaS). Объем этого сегмента в 2019 году вырастет на 17,8% до 85,1 млрд долл.

В сегменте бизнес-процессов в виде сервиса (BPaaS) аналитики Gartner прогнозируют рост на 7,9% до 50,3 млрд долл. Аналитики отмечают, что именно в этой категории облачных сервисов покупатели все чаще требуют от провайдеров глубоких знаний в своей предметной области и возможностей глобального развертывания, а также сервисов, к которым можно подключить системы предыдущего поколения, одновременно поддерживая новые автоматизированные, цифровые и облачные парадигмы предоставления сервисов.