Автор статьи — Марис Сперга, директор по развитию бизнеса ЦОД компании Tet

Новейшие мировые исследования рынка аутсорсинга в сфере ИТ свидетельствуют, что к 2024 году объем этого рынка в стоимостном выражении достигнет 98 миллиардов. Если ранее ИТ-аутсорсингом обычно пользовались крупные компании, то к 2020 году произошли существенные изменения и в мышлении малых предпринимателей. Сегодня 52% предприятий сознают, что для повышения эффективности следует передать управление своей ИТ-инфраструктурой в руки поставщиков ИТ-услуг. Эти цифры и тенденции показывают, что роль ИТ в предпринимательстве продолжает возрастать, и именно технологии и эффективное управление ими станет тем средством, которое поможет предприятию сохранить конкурентоспособность в условиях перемен.

Определяя направление развития ИТ на предприятии, следует учитывать бизнес-модель предприятия, состояние техники, требования к доступности и гибкости ИТ-среды, государственные нормативы и требования безопасности.

Бизнес-модель предприятия – понятие, основанное на принципе CAPEX/OPEX: ресурсы могут быть куплены (являются основными средствами), арендованы или получены в виде услуги. В качестве примера можно упомянуть оперативный автомобильный лизинг. В долгосрочной перспективе он обходится немного дороже (~20%), чем финансовый лизинг, но обязательства клиента распространяются только на срок действия договора. Клиенту не надо быть собственником авто, также не надо вносить сразу все средства на его приобретение. Те же условия применимы и к ИТ. К примеру, облачные услуги можно получать в тот момент и том объеме, в котором они необходимы в конкретный момент. Выбор в пользу покупки (CAPEX) или в пользу аутсорсинга (OPEX) обычно определяют несколько факторов: перспективы предприятия (что будет через месяц, год, три года), доступность ресурсов для управления ИТ и доступность свободных средств.

Состояние техники подразумевает, что если ИТ-оборудование предприятия устарело (пять-семь лет), то необходимо приобретать новое, что требует затрат в несколько тысяч евро. Оценка состояния техники – подходящий момент для того, чтобы решить, приобретать ли новое оборудование, вложив деньги, или выбрать другую модель, например, аренду оборудования.

Требования к доступности и гибкости ИТ-среды

Наиболее распространенные требования к доступности таковы: 10x5 (в рабочие дни в рабочее время), 12x7 (в течение всей недели в рабочее время), 24x7 (всю неделю круглосуточно). В этих режимах должно быть готово работать не только предприятие, но также ИТ-оборудование. Необходимо предусмотреть, как действовать, если оборудование выйдет из строя, насколько быстро его можно будет отремонтировать (устранить проблему), какие риски и потери это создаст для предприятия. Обеспечение доступности необходимо обдумать заблаговременно, чтобы не возникло ситуации, при которой увеличить доступность становится очень сложно и дорого, например, размещенная в офисе техника имеет только одно независимое подключение к интернету, или офис не обеспечен резервным электропитанием. Предприятия должны учитывать – чем выше требования к доступности, тем дороже ИТ-услуги. Чем выше общий уровень развития предприятия, тем больше возникает требований к ИТ, например, связанных с новыми проектами, разработками, новой ИТ-системой и т.д. Гибкость ИТ-среды определяется готовностью и быстротой предоставления необходимых ресурсов.

Нормативные требования обычно касаются безопасности данных (соответствующая сертификация, географическое размещение данных или политика резервного копирования). Нередко без участия поставщиков ИТ-услуг аутсорсинга выполнение этих требований становится либо невозможным, либо очень дорогостоящим.

Безопасность – раздел сферы ИТ, которому уделяется наименьшее внимание, правда, благодаря повышению требований принятого в Европе Общего регламента по защите данных (GDPR) можно наблюдать позитивные изменения. К сожалению, значительная часть предпринимателей успокаивает себя мыслью «со мной этого не произойдет». В реальности же вопрос состоит в том, «когда произойдет». Необходимо оценить, сколько будет стоить потеря и последующее восстановление всей информации, а в худшем случае – ее утечка из предприятия. Учитывая все эти риски, следует позаботиться и о безопасности данных.

Tet (ранее Lattelecom) – крупнейший IT-интегратор в странах Балтии, который развивает инновации и предлагает решения IT&T высокого качества предприятиям в Латвии и на экспортных рынках. В портфеле услуг Tet различные IT-решения, включая облачные технологии, услуги центров обработки данных (ЦОД), кибербезопасности, искусственного интеллекта др. Tet оперирует пятью ЦОД, инфраструктура и персонал которых сертифицированы в соответствии с международными стандартами TIER, PCI DSS Level1 и ISO27001, что гарантирует высочайший уровень безопасности, как физической, так и IT. ЦОД «Dattum», единственный в Балтии дата-центр, имеющий сертификат TIERIII, является самым безопасным в Северной Европе. Больше информации о Tet: tet.lv, tetcloud.com.

Благодаря внедрению платформы управленческой аналитики Luxms BI в большинстве линейно-технических участков (ЛТУ) и линейно-технических цехов (ЛТЦ) — технологических подразделениях макрорегионального филиала «Северо-Запад» компании «Ростелеком» — их руководители поднялись с уровня технических специалистов, став полноправными управленцами, которые отвечают за бизнес на своих территориях. Об особенностях проекта рассказывает Дмитрий Ольшевский, директор департамента финансового планирования и анализа МРФ «Северо-Запад» ПАО «Ростелеком».

В чем специфика работы ЛТУ и ЛТЦ в «Ростелекоме»? Насколько она изменилась в ходе реализации проекта «Хозяин территории»?

Дмитрий Ольшевский: «Теперь начальник ЛТУ/ЛТЦ — это представитель компании, отвечающий за выручку, затраты, отношения с абонентами и репутацию»

ЛТУ/ЛТЦ отвечают в «Ростелекоме» за эксплуатацию сетей связи. Каждому из подразделений вверена определенная территория, на которой оно занимается обслуживанием абонентов, подключением новых услуг, устранением аварий, техническим обслуживанием и ремонтом сети.

После запуска проекта «Хозяин территории» функции ЛТУ/ЛТЦ радикально изменились. Теперь начальник ЛТУ/ЛТЦ — это не просто технический специалист, обеспечивающий качество услуг связи. Это представитель компании, отвечающий за выручку, затраты, отношения с абонентами и репутацию.

Для реализации этой идеи начальникам и их сотрудникам потребовались новые инструменты, первый из которых — отчётность о финансовых и натуральных показателях. До старта проекта финансовые данные собирались иначе. Не было деления на территории. То есть раньше затраты и выручку смотрели по всему, например, Архангельскому филиалу, и дальше не было никакой детализации. Чтобы проанализировать, на каких территориях внутри филиала падает доход или абонентская база, приходилось заказывать у ИТ дополнительные выгрузки. Вдобавок не было постоянно работающего процесса подготовки отчётности, и это не позволяло системно анализировать динамику и планы по показателям в разрезе территорий. Кроме этого, раньше не было возможности оценивать маржинальность территорий, так как информация о затратах по ним вообще не собиралась.

Всё это стало возможным благодаря реализации проекта «Хозяин территории», когда была разработана методология учета в разрезе территорий и внедрена информационная система. Мы посчитали маржинальность, стали из месяца в месяц ее отслеживать. В результате получили понимание, какие наши действия к каким результатам приводят, и главное, как мы можем этим управлять. До проекта у начальников ЛТУ/ЛТЦ не было такого ключевого показателя эффективности (КПЭ), как операционная прибыль. Как только этот КПЭ появился, появилась мотивация. Начальник участка и его сотрудники стали задумываться о расходах, анализировать, какие суммы отражаются в первичном учёте по их территории, и начали управлять ими. Стали выключать свет на ночь, оптимизировать работу оборудования, отказываться от физической охраны в пользу технических средств, устанавливать терморегуляторы на батареи и так далее.

Какие обстоятельства подтолкнули к тому, чтобы начать этот проект?

Все началось с инициативы на местах. Начальник ЛТУ в Беломорске (Карелия) на встрече с вице-президентом «Ростелекома» предложил оценивать линейно-технический участок не просто как территорию с сетями связи, которые необходимо обслуживать, а как маленький бизнес, передав соответствующие инструменты, ответственность и полномочия. Эта идея была поддержана, и финансово-экономический блок получил соответствующую задачу.

Какие системы и инструменты применялись для анализа данных до старта проекта?

До начала проекта «Хозяин территории», который стартовал в октябре 2017 года, в принципе не было подобной аналитики. Когда мы его запускали, то вручную свели данные из источников, посчитали КПЭ и стали рассылать отчёты Excel. На старте проекта мы собирали данные суммарно из 15 источников: это биллинг, хранилище Hadoop, базы данных Oracle.

Почему возникла необходимость внедрения аналитического решения? Что именно требовалось улучшить в анализе данных?

В отчётах Excel было практически невозможно поддерживать необходимую глубину анализа — в них нельзя было «провалиться» в детализацию, отфильтровать любые территории. А рассылать всем начальникам все подложки и вовсе было нереально. К тому же был существенный временной лаг — на подготовку одного отчёта уходило четыре дня.

Объективно мы понимали, что весь объём аналитики поддерживать в Excel не сможем, поэтому ещё на старте «Хозяина территории» стали искать BI платформу для создания аналитического решения. Мы хотели объединить данные по всем ЛТУ/ЛТЦ в единое хранилище, автоматизировать подготовку визуальных отчётов и обеспечить детализацию до первичных данных без дополнительных выгрузок. В результате все вовлеченные руководители должны были быть обеспечены удобным прозрачным инструментом для получения информации и принятия управленческих решений.

Рейтинг ЛТУ/ЛТЦ с отображением 5 лучших и 5 худших по всей компании и ранжированием ЛТУ/ЛТЦ внутри выбранного на экране филиала.

По каким критериям вы выбирали аналитическую платформу?

Для нас были важны удобство, наглядная визуализация, интеграция с учетными системами, производительность. Мы остановились на BI-платформе Luxms BI от группы компаний Luxms по ряду причин. Во-первых, это полностью российская разработка. Во-вторых, стоимость владения ею ниже по сравнению с аналогами. В-третьих, ГК Luxms гарантировала создание кастомизированного решения под проект «Хозяин территории» — сюда вошли и разработка функционала под наши требования, и создание кастомной визуализации. Кроме того, были оговорены сжатые сроки развёртывания решения.

Что делала проектная команда со стороны «Ростелекома», и что — со стороны Luxms?

Мы разделили проект на два этапа. Первый — создание пилотной версии аналитического решения для проверки релевантности для пользователей. Со своей стороны, мы готовили Excel-файлы, передавали их в Luxms и параллельно готовили эскизы визуальных панелей. Коллеги из Luxms загружали эти файлы, формировали отчёты и настраивали первую версию визуализации. После признания пилотной версии успешной на втором этапе Luxms подключал источники данных и разрабатывал по нашим эскизам индивидуальные элементы визуализации.

Нас очень сильно поддержала наша команда ИТ, которая организовала конструктивное техническое взаимодействие с командой Luxms в части инфраструктуры. Коллеги оперативно реагировали на запросы по выделению вычислительных мощностей: быстро добавляли ресурсы, когда они заканчивались, помогали с предоставлением доступа к источникам. За счёт этого мы смогли уложиться в сроки по всем работам. Когда этап был закончен, наше ИТ-подразделение полностью взяло на себя сопровождение системы.

Как обеспечивалось управление проектом?

Как я уже упоминал, этапов было два. Сначала мы хотели получить обратную связь от пользователей, насколько им это полезно, удобно, понятно. Начали с визуализации посчитанных в Excel аналитических показателей. Поставили коллегам из Luxms задачу. Затем показали готовые аналитические панели в ЛТУ/ЛТЦ, собрали мнения, обработали, передали разработчикам для реализации. Затем уже занимались автоматизацией сбора данных из учётных систем. Потом перешли на витрины из хранилища Greenplum. Много времени уделяли сверке данных. Таким образом прошли путь от того, чтобы брать аналитические показатели из Excel, до автоматического расчёта и отображения в BI.

Интерактивный факторный анализ по ЛТУ/ЛТЦ для поиска точек роста.

Пришлось ли в ходе проекта столкнуться с какими-то значительными трудностями?

Основная сложность — это соответствовать возросшим требованиям к качеству данных, в том числе по степени их детализации. Это привело к созданию новых централизованных витрин данных в едином корпоративном хранилище данных ПАО «Ростелеком».

Какие данные охвачены новым аналитическим решением?

Сейчас для каждой территории (их у нас 137) мы собираем доходы по сегментам (удалось собрать 95% доходов по сумме), прямо относимые расходы (расходы на оплату труда технических специалистов, содержание зданий, ремонты и ТО сетей связи, аренда, содержание транспорта и прочее), абонентская база, отток, подключения, ARPU, численность сотрудников, протяженность сетей связи, доля оптики и другие показатели — в общей сложности их более 100. Объёмы данных на входе — порядка 3 млн записей в месяц. Дополнительно рассчитываем порядка 80 аналитических показателей. Для всего этого у нас организовано централизованное хранилище на базе массивно-параллельной СУБД Greenplum.

Какие бизнес-задачи решаются с использованием нового аналитического комплекса? Для принятия каких решений он используется?

Аналитика позволяет видеть так называемые «красные зоны» — как отдельные показатели, демонстрирующие отрицательную динамику или низкое место в рейтинге по сравнению с соседями, так и в целом территории, которые тянут филиал вниз. В результате директора филиалов и руководители подразделений могут принимать адресные управленческие решения по исправлению ситуации.

Сравнение ЛТУ/ЛТЦ по ключевым показателям в формате «светофор» с индикацией проблемных мест.

Какие результаты проекта представляются вам наиболее значимыми?

Главный результат в том, что на уровне отдельных территорий директора филиалов получили дополнительных помощников — руководителей ЛТУ/ЛТЦ, на которых каскадированы цели по выручке и прибыли. Во многом это стало возможным благодаря появлению платформы Luxms BI, которая помогла нам построить системное решение для непрерывного контроля маржинальности территорий и отказаться от разовых отчётов в Excel. Мы вышли на качественно новый уровень аналитики: теперь начальник ЛТУ/ЛТЦ может прямо в отчёте детализировать любой показатель, посмотреть, из чего он складывается, углубиться до населённого пункта и конкретного адреса. Затрачиваемое время на ручной труд по обработке и визуализации данных у аналитиков сократилось с четырех дней до одного для нового цикла отчётности. Цифры стали точнее, снизился процент ошибок и нестыковок. Ко всему прочему, с помощью Luxms BI мы организовали оперативный мониторинг изменения абонентской базы, который помогает нам фиксировать отток абонентов в моменте, оценивать причины и быстро принимать управленческие решения.

Повлиял ли проект на корпоративную культуру принятия решений?

Проект имеет говорящее название — «Хозяин территории», это означает изменение отношения к вверенному руководителям имущественному комплексу, восприятие территории как своего бизнеса. Удалось ли реализовать это изменение? Мы считаем, что да.

Как можно оценить выгоду проекта для бизнеса «Ростелекома» в целом?

Был реализован целый ряд инициатив, направленных на рост выручки и прибыли, — это и новая стройка оптики, и повышение процента задействования имеющихся портов, и оптимизация затрат всех типов — от аренды земли до отказа от ненужного транспорта. Но главное — изменение сознания людей: появились управленцы, которые смотрят на абонента не как на причину новых проблем (его придется теперь обслуживать), а как на источник для роста бизнеса.

Каковы дальнейшие планы компании по развитию аналитического решения для проекта «Хозяин территории»?

Мы планируем тиражировать проект «Хозяин территории» вместе с аналитикой на Luxms BI и на другие макрорегиональные филиалы.

Корпоративные озера данных продолжают расширяться — в первую очередь за счет неструктурированных данных. Их основу сегодня составляют различный контент (аудио- и видеоматериалы, изображения, документы, результаты медицинских исследований, данные геоинформационных систем), сообщения социальных сетей и электронной почты, записи показаний различных приборов Интернета вещей (IoT и IIoT), телематических измерений и пр.

HCP позволяет расширять емкость облачного хранилища с терабайт до экзабайт, создавая значительный запас емкости по мере необходимости.

Для хранения неструктурированных данных сегодня широко применяются облачные объектные сервисы, такие, например, как Amazon Simple Storage Service (S3), чей протокол уже стал стандартом де-факто для доступа к объектам. С одной стороны, эти сервисы позволяют не заботиться об инфраструктуре хранения и обеспечении быстрого доступа к объектам. С другой — в силу разных причин далеко не всегда данные можно и нужно размещать в публичных облаках. Но где же тогда хранить значительные объемы неструктурированных данных — во всех смыслах эффективно и безопасно?

Hitachi Content Platform

Чтобы организации смогли безопасно хранить неструктурированные данные в локальных и гибридных средах, выстраивая по-настоящему зрелые процессы DataOps, компания Hitachi Vantara разработала портфель решений Hitachi Content Platform (HCP). На их основе можно создавать не только локальные, но и распределенные хранилища данных разных типов, консолидируя с их помощью весь корпоративный контент и централизованно управляя им на протяжении всего его жизненного цикла. Расширенные функции HCP для работы с метаданными позволяют «дирижировать» триллионами файлов и объектов и выполнять поиск по ним.

Что важно, HCP позволяет обеспечить безопасный доступ к контенту, давая возможность защищать его шифрованием и прочими известными методами, предотвращая возможные утечки и заодно поддерживая выполнение требований регуляторов в отношении персональных и прочих персональных данных. В качестве одного из вариантов использования HCP предлагается подход «однократная запись — многократное чтение», который помогает минимизировать риск искажения когда-то записанных данных.

Еще одна полезная возможность HCP — так называемое обогащение данных. Как известно, совокупность данных различной природы может оказаться гораздо более содержательной, чем те же самые данные, взятые по отдельности. Простейший пример: созданные дронами материалы фото- или видеосъемки будут иметь гораздо более высокую ценность, если «привязать» к ним данные о месте, времени, погодных, геомагнитных и прочих условиях, в которых эта съемка производилась. Ну а, например, результаты компьютерной томографии едва ли вообще будут иметь какое-либо значение без данных о пациенте, его истории болезни и прочих показателях исследований ИКТ.

Поскольку окружающие нас объемы данных продолжают расти, без масштабирования не обойтись. HCP позволяет расширять емкость облачного хранилища с терабайт до экзабайт, создавая значительный запас емкости по мере необходимости.

Удаленный доступ к хранилищу неструктурированных данных, их синхронизацию и совместное использование файлов, работу удаленных файловых сервисов и защиту данных обеспечивает компонент HCP Anywhere. Доступ к данным, получаемым и хранимым на периферии и в удаленных офисах, обеспечивает компонент HCP Anywhere Edge. Анализировать данные в хранилищах HCP помогает модуль Hitachi Content Intelligence.

«Сейчас мы видим существенный рост требований к объектным хранилищам. Если какое-то время назад это были архивные системы с гарантированным неизменяемым хранением объектов, то сейчас это высокопроизводительные системы с доступом по протоколу S3 с множеством встроенного функционала для работы современных приложений, — отмечает Алексей Никифоров, руководитель департамента технологических решений Hitachi Vantara в России и странах СНГ. — Программные и аппаратные новшества в системах HCP позволяют нашим заказчикам эффективно отвечать на данные вызовы индустрии».

Решение для высокопроизводительных нагрузок

Как правило, организациям требуется не просто хранить большие объемы данных, но обрабатывать их и анализировать. Вот что об этом пишет Амита Потнис, директор по исследованиям инфраструктурных систем компании IDC: «Директорам по информационным технологиям и ИТ-специалистам больше не нужны объектные хранилища только для данных, хранение которых установлено нормативными требованиями, архивных данных, данных второго уровня или «холодных» данных. Сейчас они рассматривают такие хранилища с точки зрения новых вариантов применения и поддержки высокопроизводительных рабочих нагрузок. Эти организации также оценивают возможность внедрения распределенных файловых решений, обеспечивающих необходимую масштабируемость и производительность для обеспечения работы требовательных вычислительных приложений, систем ИИ и аналитики реального времени».

Как видим, наряду с объектным сегодня востребован и файловый доступ к неструктурированным данным — хотя бы потому, что подавляющее большинство аналитических систем, в том числе систем машинного обучения и искусственного интеллекта привыкли иметь дело именно с файлами в качестве данных «на входе», а не с объектами.

Алексей Никифоров: «Экосистема HCP позволяет решить большинство задач по хранению и обработке неструктурированной информации»

«Экосистема HCP позволяет решить большинство задач по хранению и обработке неструктурированной информации. Придав неструктурированным данным порядок, заказчики используют HCP как единый репозиторий данных с доступом к ним из всех систем организации, — продолжает Алексей Никифоров. — Корпоративный репозиторий позволяет быстро искать данные, обрабатывать их согласно внутренним политикам или требованиям регуляторов».

Нынешним летом Hitachi Vantara в партнерстве с компанией Weka анонсировала новое решение, которое позволит пополнить ассортимент продуктов Hitachi Vantara высокопроизводительными параллельными файловыми системами на базе NVMe, которые будут интегрированы с HCP. Это решение на основе сетевой системы хранения (NAS) будет особенно востребовано в системах искусственного интеллекта, машинного обучения и аналитических приложениях.

Hitachi Vantara также объявила о расширении HCP: благодаря высокопроизводительным узлам на базе флэш-памяти платформа HCP сможет более эффективно поддерживать неструктурированные рабочие нагрузки. В частности, пропускная способность при передаче данных по протоколу Amazon Simple Storage Service (S3) вырастет почти в 3,4 раза, что может привести к снижению затрат на 34%. Обновленные узлы СХД обеспечат повышение производительности операций чтения и записи в три раза, при этом позволят втрое увеличить емкость для стоечного пространства по сравнению с предыдущим поколением.

По оценке Cybersecurity Ventures, к 2021 году ежегодный мировой ущерб от киберпреступлений составит шесть триллионов долларов, а атаки вымогателей на корпоративные инфраструктуры будут происходить каждые 11 секунд.

В ходе подготовки свежего отчета ведущей мировой консалтинговой компании в области кибербезопасности Herjavec Group были опрошены 400 тыс. специалистов в области информационной безопасности. 37 % из них заявили, что за последний год деловая активность их компаний хотя бы однажды была нарушена из-за инцидентов безопасности. Еще 73 % признались, что главной угрозой для бизнеса считают атаки вымогателей. Что же касается угроз внутренних, то 51 % опрошенных главной назвали нехватку навыков кибербезопасности у сотрудников.

Если разрастается инфраструктура

BBC уже прямо пишет о том, что тренд удаленной работы становится «новой реальностью». И приводит в пример соответствующие инициативы руководства таких компаний, как Facebook, Twitter, Square, Shopify и многих других. Пока трудно оценить все последствия прошедшей пандемии, но ясно одно — мир стал более рассредоточенным. И, видимо, уже останется таковым навсегда. Это плохая новость для владельцев дорогой офисной недвижимости, но только ли для них?

Если посмотреть на происходящее с позиции ИБ-специалиста, то мы увидим, как драматически растягивается периметр безопасности вверенной ему компании. Множество частных компьютеров, работающих далеко за пределами доверенной сети, но при этом являющиеся частью корпоративной IT-инфраструктуры. Мало того, что могут быть скомпрометированы данные на самом конечном устройстве, оно же может стать и точкой входа для спланированного проникновения во внутреннюю сеть.

Понятно, что в таких условиях бизнесу крайне важно получить в свое распоряжение удобный и высокоавтоматизированный инструмент комплексной защиты офисных компьютеров и других конечных точек сетевой инфраструктуры, которым можно было бы управлять из единого центра. На рынке не так много предложений, полностью отвечающих всем условиям, и одним из самых известных и проверенных среди них, безусловно, является Kaspersky Endpoint Security (KES).

Инструменты KES

Одиннадцатая версия KES воплотила в себе весь почти четвертьвековой опыт борьбы «Лаборатории Касперского» с полным спектром киберугроз. Для каждого типа киберугроз в пакете есть отдельный инструмент. Перечислим основные:

• Предотвращение вторжений происходит путем записи всех действий программ, присвоения этим программам того или иного уровня доверенности и ограничения функциональности в зависимости от присвоенной группы;
• Сетевой экран регламентирует работу всех сетевых интерфейсов и использующих их программ в соответствии с настроенными администратором политиками;
• Защита от веб-угроз подразумевает полную проверку входящего сетевого трафика, сопоставляя адреса узлов с постоянно обновляемым списком вредоносных или фишинговых сайтов;
• Защита от сетевых угроз выявляет активность, характерную для сканеров портов и других хакерских инструментов;
• Защита почты проверяет все сообщения, поступившие по электронной почте;
• Контроль программ в непрерывном режиме отслеживает попытки запуска приложений;
• Контроль устройств позволяет настроить права доступа к накопителям, сетевым картам, периферийному оборудованию и разъемам для его подключения;
• С помощью средств веб-контроля администратор может ограничить тем или иным пользователям доступ к сетевым ресурсам;
• Защита от эксплойтов следит за открытием исполняемых файлов и блокирует их работу, если обнаружены признаки попытки эксплуатации уязвимостей ОС или прикладного ПО;
• Откат вредоносных действий позволяет вернуть системе состояние, предшествовавшее началу работы вредоносного ПО;
• Контроль аномалий использует алгоритмы машинного обучения для обнаружения на устройстве нетипичной активности, отличающейся от стандартного пользовательского сценария. При срабатывании этого модуля действие блокируется, а системному администратору отправляется оповещение;
• Анализ поведения программ собирает данные об активности приложений и передает их другим компонентам KES, тем самым повышая эффективность их работы;
• AMSI-защита использует Antimalware Scan Interface от Microsoft и позволяет сторонним приложениям запрашивать у KES проверку потенциально опасных объектов;
• Защита от атак BadUSB препятствует попыткам подключить к компьютеру предварительно зараженную флешку, которую система может распознать как клавиатуру;
• Шифрование файлов и дисков по технологиям Kaspersky или Bitlocker.

Издание Antivirus-review среди главных достоинств KES отмечает его способность обеспечивать согласованность бизнес-процессов на предприятии, наличие единой консоли управления (включая веб-консоль) и высокий уровень защиты, основанный, помимо прочего, на возможности эффективно выявлять угрозы даже при невозможности частого обновления баз сигнатур.

Организуем отпор угрозам удаленно

Об удаленном управлении следует рассказать подробнее. Системный администратор или ИБ-специалист может управлять всеми функциями KES в дистанционном режиме посредством инструмента Kaspersky Security Center (KSC). С его помощью можно проводить инсталляции KES на рабочие станции сотрудников, настраивать все параметры его работы, просматривать отчеты, следить за состоянием прикладного ПО и применять общие политики безопасности.

Наличие централизованного веб-интерфейса администрирования дает возможность очень быстро реагировать на любые инциденты. К тому же, он позволяет выполнять необходимые работы, не задумываясь о том, в какой программной среде находится сейчас администратор — достаточно интернет-браузера, пусть даже и мобильного.

В настоящий момент Kaspersky Endpoint Security входит в состав следующих пакетов решений:

• «Kaspersky Total Security для бизнеса»;
• «Kaspersky Endpoint Security для бизнеса Универсальный»;
• «Kaspersky Endpoint Security для бизнеса Расширенный»;
• «Kaspersky Endpoint Security для бизнеса Стандартный»;
• «Kaspersky Endpoint Security Cloud».

Если изучить отчет Gartner «9 главных трендов кибербезопасности в 2020 году», станет понятно, что актуальная версия KES полностью отвечает требованиям современности, включая в себя, среди прочего, средства автоматизации рутинных операций и инструменты машинного обучения.

Логичной на этом фоне смотрится и лидирующая позиция KES в отчете Gartner Peer Insights Customers’ Choice, где решение «Лаборатории Касперского» по итогам 2019 года удостоилось звания лучшего в категории Endpoint Protection Platforms.

Весной этого года Micro Focus представила новую версию Vertica 10, и основное внимание на «Форуме пользователей Vertica. Лето 2020» было уделено реализованным в ней техническим новинкам. Однако спикеры форума также напомнили слушателям об истории, основных направлениях развития и глобальной миссии Vertica и рассказали о практическом опыте использования унифицированного аналитического хранилища в решении бизнес-задач мировых и российских компаний.

Миссия — унификация

Vertica была создана под руководством известного специалиста в области баз данных, лауреата премии Тьюринга Майкла Стоунбрейкера как колоночная база данных с поддержкой массово-параллельной обработки (MPP), что изначально определило беспрецедентные возможности платформы с точки зрения производительности и масштабируемости.

Дальнейшее развитие Vertica за 15 лет ее истории определялось ключевыми тенденциями работы с данными, которые доминировали на рынке. Накопление огромных объемов данных требовало эффективных инструментов для их обработки — данные должны приносить пользу бизнесу, а не лежать мертвым грузом. Отличительной чертой Vertica является то, что это не просто хранилище, а аналитическое хранилище — одна из первых на рынке платформ со встроенными функциями предиктивного анализа и машинного обучения.

Еще одной важной тенденцией стало распространение облачных технологий и рост интереса заказчиков к размещению данных в облаке, на что Vertica ответила поддержкой облачного развертывания и гибридной инфраструктуры.

С ростом популярности Hadoop и востребованности технологий больших данных компании начали все активнее осваивать новый формат хранения — озера данных в противовес традиционным хранилищам, позволяющим работать только со структурированными данными. Vertica не считает правильным противопоставление этих двух типов хранения, поскольку каждый из них имеет свои преимущества для определенного круга задач. Не видят в Vertica перспектив и в организации единого централизованного репозитория для всех типов данных — по этому пути пытаются идти вендоры традиционных хранилищ.

Подход Vertica состоит в создании унифицированной платформы для работы со всем многообразием типов данных, которые доступны и необходимы бизнес-аналитикам и специалистам в исследовании данных (data science). При этом Vertica не навязывает хранение у себя этих данных (что тоже возможно, но не обязательно), а обеспечивает интеграцию своих инструментов обработки данных (построения отчетности, углубленной аналитики, машинного обучения) с внешними источниками, равно как и возможность работать с внешним инструментарием анализа данных.

В результате такого подхода Vertica на сегодняшний день занимает уникальное положение на рынке со своим предложением унифицированного аналитического хранилища, способного работать с разными типами инфраструктуры хранения, различными опциями развертывания и разнообразным инструментарием анализа данных. По существу, Vertica обеспечивает единую гибкую, высокопроизводительную и масштабируемую платформу для реализации как традиционных хранилищ структурированных данных, так и озер данных, объединяя тем самым не только разные технологии, но и, что, возможно, еще важнее, разные сообщества пользователей — бизнес-аналитиков и специалистов в исследовании данных (data scientists).

Новые вызовы и Vertica 10

Благодаря последовательной реализации своей миссии — формирования унифицированного аналитического хранилища данных, Vertica оказалась полностью готова к тем новым вызовам, которые возникли в последнее время на рынке хранения и обработки данных. На этом подробно остановился в своем выступлении Колин Махони (Colin Mahony), СЕО Vertica.

Рост объемов данных продолжается, но инфраструктура Hadoop, на которую было возложено столько надежд в недавнем прошлом, не оправдывает ожиданий с точки зрения производительности, поддержки многозадачности, обеспечения корпоративных требований к безопасности и надежности. Отказ компаний от работы с Hadoop приводит к тому, что эксабайты данных, представляющих большой интерес для бизнеса, оказываются в «подвешенном» состоянии. Одновременно растет популярность объектных облачных хранилищ, строящихся в изоляции от традиционных корпоративных хранилищ данных, информация из которых также остается актуальной для решения ряда бизнес-задач.

Колин Махони подчеркнул, что Hadoop и объектное хранение в облаке полностью «перевернули» существовавшую до того экосистему хранения, открыв дорогу бурному развитию интерактивной сложной аналитики. «Мы в Vertica понимали, что изменения в этой области настолько кардинальные, что нет смысла самостоятельно разрабатывать что-то свое. Вместо этого мы, исходя из основополагающей идеи унифицированного аналитического хранилища, решили адаптировать свою архитектуру таким образом, чтобы включить в ее орбиту объектные хранилища».

Так два года назад появилась Eon Mode — опция развертывания кластера Vertica на базе облачного хранилища. Eon Mode реализует принцип разделения хранения и вычислительных мощностей, что обеспечивает дополнительную гибкость в управлении облачными нагрузками. Как подчеркивают в компании, Eon Mode не является отдельным продуктом, это лишь вариант развертывания платформы наряду c Enterprise Mode для серверов в локальном ЦОДе, и, покупая Vertica, заказчики могут выбрать тот или иной вариант либо комбинировать их, решая проблему изолированных «вертикалей» хранения данных в облачных озерах и хранилищах on-premise.

Изначально опция Vertica Eon Mode была реализована для сервиса хранилища данных S3 в облаке Amazon (AWS). С выходом Vertica 10 обеспечивается также возможность развертывания платформы на базе облачного объектного хранилища Google Cloud Platform. Кроме того, новая версия включает в себя опцию Eon Mode for HDFS — важный шаг в направлении защиты инвестиций заказчиков в озера данных, построенные на инфраструктуре Hadoop. Эта опция обеспечит существенное улучшение гибкости и производительности работы с данными распределенной файловой системы Hadoop за счет заложенного в Eon Mode принципа разделения хранения и вычислительных мощностей и позволит применить к данным в HDFS любые инструменты продвинутой аналитики, которые предоставляет и с которыми интегрируется Vertica.

Колин Махони заметил, что при очевидном хайпе вокруг облаков реальная ситуация с ними складывается не такая уж «безоблачная»: затраты на облачную инфраструктуру оказываются более высокими, чем рассчитывают заказчики, риски с точки зрения безопасности и приватности не снимаются, а, наоборот, растут. Все это приводит к тому, что все больше компаний отказываются от развертывания своих систем в публичном облаке, предпочитая комбинировать облака и собственные ЦОДы.

Vertica полностью готова к этому. «Мы затрачиваем очень много энергии на унификацию аналитики в гибридной среде, чтобы дать организации полную свободу маневра: вы можете развернуть Vertica в одной области, затем перейти в другую или сочетать разные, с одинаковой эффективностью используя данные независимо от того, где они размещены физически», — сказал Махони.

И наконец, еще одна важнейшая тенденция последних лет — операционализация машинного обучения. Компаниям необходимо, чтобы проекты в области data science быстро выводились в продуктивную среду и начинали приносить реальную выгоду бизнесу. Многие существующие решения сдерживают этот процесс, не предоставляя нужных инструментов продвинутой аналитики или требуя сложной интеграции для развертывания моделей машинного обучения. «Vertica — идеальная платформа для сбора и подготовки данных для применения алгоритмов машинного обучения, — подчеркнул Махони. — Вы не только можете разработать модель, но и получаете возможность развернуть ее на той же самой платформе».

Vertica предоставляет широкий спектр возможностей продвинутого анализа данных, непосредственно встроенных в платформу. В Micro Focus сообщают, что по количеству таких функций Vertica лидирует на рынке и в новой версии их стало еще больше: в Vertica 10 добавлено более 30 новых аналитических инструментов. Среди них, например, VerticaPy — решение с открытым кодом, сочетающее преимущества сбора и подготовки данных в колоночной базе с МРР и построение моделей на языке Python, одном из основных инструментов data science.

Но важно также, что платформа не ограничивается собственными инструментами машинного обучения — она дает возможность работать с внешними решениями. В Vertica 10 их список расширен: платформа теперь поддерживает интеграцию с популярной открытой библиотекой Tensorflow, а также позволяет импортировать и экспортировать прогнозные модели в формате PMML.

Не просто клиенты, а партнеры

	Колин Махони: «Vertica пережила много вех в своей истории, но чем крупнее мы становимся, тем больше ведем себя как стартап. Парадокс? Нет. Сегодня, чтобы добиваться успеха, надо на каждом новом уровне развития оставаться столь же инновационными, как стартапы»

«Вдохновляют не только возможности и перспективы технологий Vertica, но и то, что делают с их помощью наши клиенты», — отметил Колин Махони. На форуме были представлены кейсы нескольких международных компаний из разных отраслей с масштабными развертываниями Vertica. Показательно то, что многие из них являются не только успешными пользователями, но и активными партнерами Vertica по развитию функциональности платформы.

Так, например, рекламная платформа theTradeDesk была одним из первых пользователей бета-версии Vertica Eon Mode и внесла значительный вклад в развитие ее функциональности. В AT&T перевели свои аналитические задачи с дорогой и функционально избыточной платформы Teradata на кластер Vertica и в процессе выдвинули идею реализации принципа разделения хранения и вычислительных мощностей Eon Mode в локальном ЦОДе, что и было успешно реализовано на базе систем хранения Pure Storage.

Разработчики Uber приняли участие в создании инструмента VerticaPy. Кроме того, во многом по инициативе этого клиента в Vertica появилась возможность развертывания Eon Mode c использованием HDFS в качестве разделяемого хранилища.

В России тоже немало активных пользователей Vertica. Дмитрий Володин, архитектор КХД Сибур Digital, признался, что давно работает с платформой и по-настоящему любит и ценит ее. Он рассказал участникам форума об организации процесса непрерывной интеграции и поставки (CI/CD) в отношении схем хранения Vertica. Подробно познакомиться с этим кейсом можно здесь.

Колин Махони заметил, что революция данных, охватившая мир, происходит и в России, и в компании впечатлены теми реализациями Vertica, которые есть в стране. Он заверил, что в Micro Focus с большим энтузиазмом относятся к развитию бизнеса Vertica в России и готовы к самому тесному общению с российскими клиентами, чтобы в полной мере понимать их отличия от западных компаний и реализовывать их потребности в области унифицированной аналитики.

«Vertica пережила много вех в своей истории, но чем крупнее мы становимся, тем больше ведем себя как стартап. Парадокс? Нет. Сегодня, чтобы добиваться успеха, надо на каждом новом уровне развития оставаться столь же инновационными, как стартапы, и, как они, продолжать делать новые интересные вещи», — подытожил глава Vertica.

Приглашаем вас познакомиться с выступлениями участников «Форума пользователей Vertica. Лето 2020». Полная трансляция форума доступна в записи — https://www.vertica.com/ru/vertica-forum/

Компания Hitachi Vantara анонсировала новое решение для распределенных файловых систем и управления хранением, которое позволит ускорить доступ к источникам неструктурированных данных, таким как сообщения электронной почты, документы, медицинские карты, аудио- и видеоматериалы, изображения, и извлечь из них ценную информацию.

OEM-партнерство с Weka позволит пополнить ассортимент продуктов Hitachi Vantara высокопроизводительными масштабируемыми файловыми системами хранения на базе NVMe, которые будут интегрированы с хранилищами данных HCP

Решение будет выпущено в партнерстве с компанией Weka - ведущим разработчиком инновационных высокопроизводительных и масштабируемых систем хранения файлов для информационных сред, осуществляющих обработку больших объемов данных. OEM-партнерство с Weka позволит пополнить ассортимент продуктов Hitachi Vantara высокопроизводительными масштабируемыми файловыми системами хранения на базе NVMe, которые будут интегрированы с хранилищами данных HCP. Это решение на основе сетевой СХД (NAS) идеально подойдет для использования в системах искусственного интеллекта, машинного обучения и аналитических приложениях.

«Организации, стремящиеся в своей деятельности ориентироваться на данные, сталкиваются с необходимостью задействовать стремительно растущие массивы неструктурированной информации, чтобы получить конкурентные преимущества, — отмечает Брайан Хаусхолдер (Brian Householder), президент направления цифровых инфраструктур Hitachi Vantara. — Hitachi Vantara помогает своим заказчикам максимально реализовать преимущества своих инфраструктур, обеспечивая значительное повышение производительности при работе с данными и возможность быстрее принимать верные решения».

Hitachi Vantara также объявила о расширении платформы Hitachi Content Platform (HCP) — облачного программного решения для хранения объектных данных, позволяющего объединить производителей данных, пользователей, приложения и устройства в единой среде. Благодаря высокопроизводительным узлам на базе флэш-памяти HCP сможет более эффективно поддерживать неструктурированные рабочие нагрузки. Новые функциональные возможности обеспечат повышение пропускной способности при передаче данных по протоколу Amazon Simple Storage Service (S3) почти в 3,4 раза, что может привести к снижению затрат на 34%.

«Директорам по информационным технологиям и ИТ-специалистам больше не нужны объектные хранилища только для данных, хранение которых установлено нормативными требованиями, архивных данных, данных второго уровня или "холодных" данных, — считает Амита Потнис (Amita Potnis), директор по исследованиям инфраструктурных систем компании IDC. — Сейчас они рассматривают такие хранилища с точки зрения новых вариантов применения и поддержки высокопроизводительных рабочих нагрузок. Эти организации также оценивают возможность внедрения распределенных файловых решений, обеспечивающих необходимую масштабируемость и производительность для обеспечения работы требовательных вычислительных приложений, систем ИИ и аналитики реального времени».

Новое расширение HCP позволит быстрее превращать неструктурированные данные в ценную для бизнеса информацию

Обновленные узлы СХД обеспечат повышение производительности операций чтения и записи в три раза, и при этом позволят втрое увеличить емкость при размещении в стоечном пространстве по сравнению с предыдущим поколением. Это особенно важно в условиях, когда традиционные хранилища NAS, основные и облачные рабочие нагрузки постепенно перемещаются в объектные хранилища, чтобы обеспечить  изповышение производительности.

Новое расширение HCP позволит заказчикам быстрее превращать данные в ценную для бизнеса информацию, увеличивать доходы, генерируемые благодаря использованию неструктурированных данных, и повышать производительность приложений, совершенствуя цифровую среду для пользователей.

В 2020 лидером магического квадранта Gartner в области управления мастер-данными в четвёртый раз подряд стало решение Informatica — Informatica Master Data Management. В России компанию Informatica представляет DIS Group. Александр Тарасов, управляющий партнёр компании DIS Group, рассказал о том, что сейчас происходит в области управления мастер-данными и как Informatica удаётся столько лет удерживать лидерство.

Мастер-данные — скелет цифрового бизнеса

Мастер-данные для компании — это каркас, который позволяет структурировать корпоративные данные так же, как скелет структурирует человеческое тело. Согласно Gartner, именно методология управления мастер-данными обеспечивает универсальность, точность, семантическую непротиворечивость, надёжность ключевых для бизнеса сведений, а также возможность их курировать.

Управление мастер-данными играет важнейшую роль практически для всех секторов экономики. Большинство крупных компаний в России сейчас выстраивают у себя каркас мастер-данных. Это и ретейл (например, X5 Retail Group, «Лента», «М.Видео-Эльдорадо»), и операторы связи, и логистические компании, и банки. Не отстают и промышленные предприятия. Там сейчас активно стандартизуются и унифицируются справочники оборудования, комплектующих, деталей. Наиболее продвинутые промышленные предприятия уже научились нанизывать на каркас мастер-данных информацию с датчиков Интернета вещей.

Особенное значение управление мастер-данными играет для организаций, ключевым активом которых является клиент. Очевидно, что клиентских данных в таких компаниях очень много, зачастую хранятся они в различных системах. Для одного и того же человека может быть заведено несколько записей с разной информацией. В одной записи может быть указаны имя и адрес, в другой имя, фамилия и телефон. Чтобы настроить эффективную коммуникацию с клиентом, все эти записи необходимо свести в одну — «золотую» — с помощью системы управления мастер-данными.

Проблемы с неполными и дублирующимися записями часто возникают и с данными о предлагаемых компанией продуктах. С той лишь разницей, что информация в этом случае может быть представлена в различных форматах (текст, изображение, видео), а значит управлять ей может быть сложнее. Что уж говорить про промышленные предприятия, где мастер-данные зачастую используются вместе с информацией с датчиков Интернета вещей.

Пандемия повысила значимость управления мастер-данными

Пандемия COVID-19 высветила многие недочёты в области управления данными в компаниях, мастер-данные — не исключение. В условиях быстрой смены условий ведения бизнеса правильно организованная система управления мастер-данными выходит на первый план. Именно она поможет быстро завести во все каналы коммуникации с клиентом информацию о новых продуктах, услугах, тарифах. Именно она позволит быстро начать работать с новыми поставщиками и подрядчиками или обновить условия работы со старыми, оптимизировать цепочки поставок.

Отмечу, что к моменту начала пандемии системы управления мастер-данными уже достигли определенного уровня технологической зрелости. Они уже успели пройти этап хайпа и доказали свою эффективность в реальных бизнес-кейсах. Судя по всему, системы управления мастер-данными сейчас переживают ренессанс, причем не только в России, но и во всём мире.

Для больших данных также требуется MDM

Технологии больших данных в России постепенно достигают зрелости, подтверждение тому — множество очень успешных кейсов применения озер данных. Эффективное управление мастер-данными помогает извлекать из озёр данных больше «рыбки» — ценной для бизнеса информации. Иначе как, например, специалист по данным (data scientist) сможет эффективно обучить предиктивную модель для прогнозирования поведения клиентов, если не будет точно знать, сколько в его выборке имеется уникальных записей о реальных клиентах и сколько дубликатов?

Перед попаданием в озеро данные должны автоматически привязываться к той или иной «золотой записи». Например, сведения с датчиков Интернета вещей при поступлении в озеро обязательно должны быть связаны с записью об оборудовании, с которого они поступили.

Что мешает российским компаниям эффективно управлять мастер-данными

Универсальной на сегодняшний день проблемой всех проектов по внедрению управления мастер-данными остается организационная сложность таких проектов. С одним и тем же доменом мастер-данных (например, характеризующим клиентов) может работать целый ряд департаментов внутри организации. У каждого департамента могут быть свои представления о том, как должны быть организованы «золотые записи» для этого домена и какие атрибуты в них необходимо включать.

Кроме того, за большинством систем, которые внедряют у себя организации, чётко закреплены бизнес-владельцы. Однако определить бизнес-владельца системы управления мастер-данными бывает очень непросто. За владение системой могут бороться различные департаменты, между ними иногда разгораются очень жаркие споры, которые тормозят проект. На мой вгляд, у такой системы не может быть единого владельца. Она выступает, скорее, в роли контейнера для хранения мастер-данных. Объектом владения должны стать сами мастер-данные, при этом у отдельных доменов мастер-данных могут быть разные владельцы внутри компании.

Более того, некоторые склонны ограничивать управление мастер-данными одноразовым проектом по дедупликации и валидации справочников. Это в корне неверно! Мастер-данные могут и должны постоянно меняться и обновляться, управление ими — это непрерывный процесс.

Чтобы проект по управлению мастер-данными был успешен, необходимо на самых начальных этапах тщательно проработать методологию управления ими. Проще всего сделать это можно с привлечением внешнего консультанта с опытом работы в этой сфере. В частности, потребуется оптимальным образом расписать атрибуты, выставить для уровня качества выполнимые KPI и описать процессы его оценки. Также важно определить ответственных за все «золотые записи», проработать процессы их изменений и настроить уведомление ответственных сотрудников об этих изменениях.

Почему Informatica — наиболее предпочтительный инструмент для управления мастер-данными

Важнейшее преимущество Informatica — комплексный подход к управлению корпоративными данными: развернув решение для управления мастер-данными, вы получите в свое распоряжение мощный инструмент для обеспечения качества данных, который будет незаменим в процедурах очистки справочников, а также при решении задач. То же самое касается и возможностей в области интеграции данных и реализации процессов корпоративного управления данными (Data Governance) в целом.

В решения Informatica встроены алгоритмы искусственного интеллекта. В частности, они помогают формировать «золотые записи», связывать их с релевантной транзакционной информацией, очищать данные, обеспечивать их полноту и непротиворечивость. Informatica постоянно обновляет и дорабатывает эти алгоритмы. Без автоматизации на основе искусственного интеллекта невозможно эффективно управлять мастер-данными, особенно в крупных компаниях, собирающих большие объёмы информации.

Кроме того, платформа Informatica позволяет управлять мастер-данными разных доменов (мастер-данными о клиентах, товарах, поставщиках и прочее) из одного решения — мультидоменной MDM-системы. В целом ряде сценариев такой подход обеспечивает более быстрое получение бизнес-результатов и окупаемость инвестиций.

В июне этого года Informatica представила продукт Business360 — новое решение для управления мастер-данными нескольких доменов, в том числе о поставщиках, клиентах, продуктах. В нём использованы ещё более продвинутые алгоритмы искусственного интеллекта, позволяющие управлять ключевой информацией ещё эффективнее, чем раньше.

Чтобы в деталях увидеть возможности Informatica в области управления мастер-данными, скачайте видео вебинара DIS Group.

Сергей Золотарёв, генеральный директор компании Arenadata, делится своим представлением о том, как будут развиваться платформы сбора и хранения данных в ближайшие десять лет и почему организации, вероятнее всего, откажутся и от традиционных локальных, и от новых облачных инфраструктур.

Мучительное состояние выбора

К настоящему моменту предприятия уже сделали немалые инвестиции в создание или аренду традиционной локальной (on-premise) инфраструктуры на локальных площадках, обеспечив разнообразные функции защиты внутреннего периметра, выполнив интеграцию с имеющимися системами и внедрив развитые системы управления и мониторинга. Однако эластичное масштабирование локальной инфраструктуры при пиковых нагрузках реализовать тяжело, к тому же в ней не очень удобно разворачивать новые среды (по крайней мере, далеко не всегда получится сделать это быстро).

Вместе с тем, в настоящее время очень динамично развиваются облачные сервисы, в том числе инфраструктурные, и многие организации рассматривают их в качестве одной из площадок для размещения своих данных. Использование облачной инфраструктуры позволяет приступить к работе с низкими начальными затратами, предоставляет широкие возможности для ее эластичного масштабирования и дает прекрасный шанс воспользоваться технологиями, которые сложно развернуть самостоятельно (а заодно уменьшает остроту кадрового дефицита). Но многих пользователей тревожат вопросы безопасности облачных инфраструктур, а также надежность их поставщиков в долгосрочной перспективе. Требования государственных регулирующих органов в отношении зарубежных провайдеров накладывают дополнительные ограничения на использование облачных инфраструктур.

В итоге заказчики оказываются перед непростым выбором: то ли им следует продолжать развитие традиционных инфраструктур хранения данных, то ли переносить их в облака. Сделать шаг к одной из концепций, полностью отказавшись от другой, сегодня нелегко, ведь каждая инфраструктура обладает своими преимуществами.

Гибридная инфраструктура как лучший выход

Когда невозможно выбрать один из двух путей, рано или поздно появляется третий, который становится наилучшим выходом из ситуации. В нашем случае такой «золотой серединой» выступает гибридная архитектура, объединяющая часть ИТ-ландшафта и сервисов на локальных площадках с другой частью в облаке. Этот подход быстро завоевывает популярность, поскольку использование гибридной архитектуры позволяет локально развернуть облачные среды, позволяющие реализовать те же самые возможности, что и в публичном облаке.

Уверены, что на горизонте следующих десяти лет будет преобладать именно гибридный подход, в котором сможем наблюдать движение по встречным направлениям: с одной стороны, облако сумеет разместиться на локальной площадке, с другой — традиционная площадка расширится в облако. Заказчики, которые решатся полностью перейти на облачную инфраструктуру, будут строить свои ландшафты, используя мультиоблако (multicloud), то есть сервисы не одного, а двух или нескольких облачных провайдеров. Это, кстати, отличный вариант для быстрого создания тестовых сред, в которых можно проверять гипотезы и проводить разнообразные вычисления, минимизируя расходы на оборудование.

Почему актуален гибридный подход

Эксперты компании IBM полагают, что уже к 2021 году 98% американских компаний будут использовать мультиоблачную инфраструктуру. Они называют три основные причины, которые будут способствовать такому развитию событий:

1. Продолжается интенсивный рост объема данных, используемых компаниями. Теперь они собирают как традиционную бизнес-информацию, так и новые данные, поступающие из таких источников, как, например, Интернет вещей (IoT). Однако ИТ-бюджеты компаний не предусматривают столь стремительного роста объемов. Именно поэтому, для того чтобы хранить, защищать и обрабатывать данные всех типов (как структурированные, так и неструктурированные), а также извлекать из них пользу, требуется гибридный подход, сочетающий преимущества локального и облачного хранения.
2. Современное решение для хранения данных должно обеспечивать доступность данных и их защиту в случае самых неблагоприятных событий — от прекращения подачи электроэнергии до массивных кибератак. Однако замена существующей инфраструктуры может оказаться крайне затратной. Гибридный подход позволит сделать имеющиеся решения более устойчивыми к старым и новым угрозам.
3. Для анализа информации бизнес все чаще применяет современные приложения и системы искусственного интеллекта. Для их эффективной работы приходится задействовать как локальные, так и облачные ИТ-ресурсы.

Основные шаги к гибридной инфраструктуре

1. Миграция. Для переноса существующих приложений и их данных в облако в основном применяются простые инструменты, не требующие перепроектирования имеющихся систем и приобретения нового оборудования.
2. Модернизация. На данном этапе организации начинают переписывать приложения, адаптируя их к работе в облаке.
3. Привлечение новых возможностей. На этом шаге компании начинают использовать новые облачные инструменты.7. Управление. Сочетая облачные и локальные системы и сервисы, предприятия должны позаботиться о том, чтобы для тех и других обеспечить одинаковый уровень обслуживания. В рамках данного этапа необхо
4. Управление. Сочетая облачные и локальные системы и сервисы, предприятия должны позаботиться о том, чтобы для тех и других обеспечить одинаковый уровень обслуживания. В рамках данного этапа необходимо перестроить отношение к программному обеспечению (начать воспринимать его как набор сервисов) и внедрить новые инструменты и процессы. Бесперебойная работа требует гибкого хранения данных с последовательным подходом к эксплуатации, автоматизации и управлению.

Сложности перехода

Сегодня у ряда заказчиков имеются масштабные локальные инсталляции ИТ. В дополнение к ним компании приобретают похожие сервисы в облаке, создают в нем среды разработки и тестирования и обеспечивают их интеграцию с локальными средами. Однако этот подход может стать причиной ряда проблем.

• Разнородность версий программного обеспечения. То, что установлено в облаке, заметно отличается от того, что есть у пользователя. К тому же часто бывает сложно переместить приложение между средами: чтобы сделать это корректно, требуется масштабное тестирование.
• Разные настройки. Нередко для определенных задач создают специальные шаблоны. И может так получиться, что шаблон будет эффективно функционировать в локальной среде, но окажется неработоспособным в облаке, или наоборот. Кроме того, существенно снижается скорость масштабирования и растет время передачи сервисов между инфраструктурами.
• Отсутствие единого инструмента мониторинга и управления. В каждой инфраструктуре наверняка будут свои инструменты, и отсутствие централизованной точки контроля станет мешать эффективной работе с инфраструктурными средами.

Решить названные проблемы позволяет переход на гибридную инфраструктуру: с ней пользователь получает единообразие версий ПО, инструментов управления и мониторинга, полную совместимость и тиражируемость шаблонов.

Инструменты для гибридной инфраструктуры

Все перечисленные предпосылки приводят нас к мысли о том, что программная платформа должна в полном объеме поддерживать все три сценария: локальный, гибридный и мультиоблачный. Однако на рынке пока очень мало таких решений.

Чтобы восполнить этот пробел, Arenadata разработала и активно развивает гибридную платформу сбора и хранения данных корпоративного уровня на базе продуктов Open Source. Платформа одинаково эффективно работает с инфраструктурами всех трех типов и дает компаниям возможность динамично перераспределять ресурсы в зависимости от уровня доступности того или иного вида инфраструктуры, используя единую систему управления и мониторинга — универсальный оркестратор гибридного ландшафта Arenadata Cluster Manager (ADCM). Этот инструмент позволяет быстро устанавливать и настраивать все корпоративные сервисы данных организации и централизованно управлять ими в любых средах — локальных, гибридных и облачных, не вынуждая заказчиков искать разные средства управления для разных сред.

Наиболее ярко преимущества ADCM раскрываются при работе с гетерогенной инфраструктурой, дающей возможность размещать сервисы данных на инфраструктурах различного типа: в облачной, локальной среде или в виде PaaS-сервисов. За счет разделения ADCM на два логически развязанных слоя — инфраструктуру и приложения — эксплуатация ландшафта данных становится предсказуемой, гибкой и повторяемой.

ADCM имеет модульную структуру, что позволяет добавлять необходимый функционал для работы с приложениями и оборудованием по мере необходимости. Благодаря открытому формату открывается возможность создания модулей как для специализированных (в том числе созданных на заказ), так и для различных проприетарных приложений. Развитый REST API дает возможность гибко интегрировать ADCM с другими системами, автоматизируя работу с имеющейся в организации платформой данных. Продукт поставляется в виде контейнеров Docker, что существенно упрощает его развертывание и эксплуатацию. ADCM можно скачать совершенно бесплатно и опробовать самостоятельно.

В настоящий момент компания Arenadata поддерживает все самые популярные облачные платформы. Так, благодаря сотрудничеству с Mail.ru Cloud Solutions (MCS), аналитическая СУБД Arenadata DB стала доступна в виде облачного сервиса. Кроме того, мы будем активно развивать количество поддерживаемых облачных инфраструктур.

Что касается преимуществ гибридной инфраструктуры, то стоит особо выделить следующие:

• появляется возможность ускорить обработку данных и их анализ;
• доступ к гибкой, производительной и экономичной ИТ-инфраструктуре поможет получить важные конкурентные преимущества;
• максимально полное использование собственных активов данных ускорит извлечение из них дополнительной выгоды.

Гибридное корпоративное облако позволяет организациям сочетать преимущества самых эффективных подходов к хранению данных, вот почему так важно и при модернизации имеющихся систем, и при переходе на новые предусмотреть их возможность работы именно в гибридной инфраструктуре.

Пандемия коронавируса и вызванный ею массовый переход на удаленную работу заставил организации всего мира по-новому взглянуть на возможности информационных технологий и переосмыслить их роль и значение для бизнеса. Более того, несмотря на сложную ситуацию в экономике, глобальные затраты на приобретение продуктов и услуг для реализации проектов цифровой трансформации бизнеса, согласно прогнозам IDC, в вырастут нынешнем году на 10,4%. Аналитики ожидают рост инвестиций в «цифру» во всех основных отраслях экономики.

ИТ-департаментам следует ожидать стремительный рост объемов собираемых и хранимых данных и усиление требований бизнеса к скорости доступа к информации и ее обработки. Как следствие, ИТ-руководителям необходимо обратить внимание на более емкие и производительные системы хранения — в первую очередь флеш-массивы и гибридные СХД.

Ключевые тенденции в области СХД

Эксперты IBM уверены, что в 2020 году ключевыми станут следующие тенденции  в области хранения данных.

• СХД для гибридных мультиоблачных сред. Пытаясь совладать с растущими объемами данных и новыми требованиями бизнеса к их обработке, организации активно осваивают новые возможности вычислений, сочетающие гибридные и мультиоблачные архитектуры. Поскольку встраивание СХД предыдущих поколений в новые архитектуры оказывается весьма проблематичным, растет потребность в новых системах хранения, способных их поддерживать.
• Ускорение и оптимизация контейнеров. Следствием интереса к гибридным и мультиоблачным технологиям стал рост популярности использования контейнерных сред, обеспечивающих простоту переноса и перемещения данных и систем в масштабах всей организации и формирующих таким образом новый уровень «виртуализации» и разработки. В некоторых организациях количество контейнеров достигает нескольких тысяч. Эксперты IBM ожидают, что в 2020 году современные средства защиты данных в контейнерных средах станут обязательным компонентом систем хранения, и рекомендуют организациям убедиться в том, что они способны оптимизировать контейнеры для размещения в первичных системах хранения (включая доступ к ним по всем протоколам — файловым, блочным и объектным), а также обеспечить на должном уровне защиту данных в этих контейнерах.
• Поддержка систем искусственного интеллекта. Организации уже не только экспериментируют с ИИ, но и реализуют бизнес-сценарии, в которых эти технологии приносят реальную пользу. Ключом к хранению данных для задач ИИ является наличие единого обширного хранилища, способного легко подключаться к системам ИИ, ресурсам машинного и глубинного обучения. Такое хранилище может охватывать физические дата-центры и облачные среды с их огромными объемами — потенциально экзабайтами — данных. Отметим, что, по данным IDC, IBM обладает самой большой долей глобального рынка ИИ, включающего услуги, ПО и физическую инфраструктуру.
• Защита от кибератак. Информационной безопасности систем хранения следует уделить особое внимание. Большинство стратегий безопасности сегодня сосредоточены в первую очередь на предотвращении инцидентов, а также на отражении кибератак. Современная инфраструктура хранения должна предоставлять технологические возможности, которые позволяют сформировать целостную стратегию кибербезопасности корпоративных данных.
• NVMe на все 100%. В наиболее производительных СХД сегодня используются интерфейсы хранения данных NVMe. По мнению экспертов IBM, в 2020 году начнется переход организаций к NVMe over Fabrics — расширению протокола NVMe.
• Память класса систем хранения. Сегодня организации приступают к освоению технологии оперативной памяти класса систем хранения (Storage Class Memory, SCM), ставшей доступной благодаря появлению на рынке новейших модулей памяти. SCM обеспечивает очень высокую — почти как в оперативной памяти — скорость доступа к данным, постоянно хранимым на внешних носителях.  Это преимущество SCM особенно востребовано в тех областях применения и рабочих нагрузках, где высокая производительность имеет для бизнеса решающее значение. Эксперты IBM считают, что в 2020 году начнется реальное развертывание технологии SCM в организациях.

Новые системы хранения IBM способны хранить больше данных и эффективно поддерживать современные приложения, использующие возможности искусственного интеллекта и технологий больших данных, позволяя быстрее обрабатывать собранную информацию, оперативно проводить ее анализ и ускорять принятие бизнес-решений.

Основные требования к сохранности данных

По данным исследования компании ESG Research «Тенденции в области современной защиты данных» (“Trends in Modern Data Protection”, март 2019), 73% организаций включили модернизацию систем, обеспечивающих сохранность данных, в число пяти самых важных ИТ-приоритетов. Первоочередная задача таких систем – резервное копирование и восстановление данных. Вместе с тем, уровень сложности в современном цифровом мире растет, ИТ-среды становятся еще более динамичными, чем когда-либо, стремительно обновляя список требований к обеспечению сохранности данных.

Выбирая современные решения для обеспечения сохранности данных, следует обратить внимание на следующие ключевые критерии.

• Низкие затраты. В условиях стремительного роста объемов данных компаниям сдерживать затраты на резервное копирование и хранение данных. Современные решения позволяют снизить нагрузку на ИТ-персонал и уменьшить потребность в дополнительных решениях благодаря своей простоте, гибкости, эффективности, а также поддержке ряда полезных функций, позволяющих освободить ИТ-специалистов от рутинных операций.
• Высокая производительность. От производительности систем резервного копирования и восстановления напрямую зависят такие характеристики, как целевая точка восстановления (RPO), характеризующая максимально допустимую потерю данных, и целевое время восстановления (RTO) — промежуток времени, требуемый для восстановления данных. Новые технологии обеспечивают более быстрое, простое и гибкое восстановление данных в традиционных, гибридных и облачных средах.
• Простота и удобство. Новые, современные системы резервного копирования становятся очень простыми в использовании благодаря интуитивно понятным пользовательским интерфейсам, развертыванию в виртуальных средах, решениях без программных агентов и пр.
• Бесшовная интеграция с облачными средами. Современные решения для резервного копирования данных поддерживают гибридные и мультиоблачные среды, предоставляя функции резервного копирования, аварийного восстановления и долгосрочного хранения в виде сервисов.
• Повышение гибкости бизнеса благодаря повторному использованию данных. В ряде бизнес-сценариев удается предоставить бизнесу новые возможности, основываясь на быстром, простом и безопасном доступе к данным резервного копирования, а также их повторном использовании.

Простые в использовании и легко масштабируемые решения IBM для резервного копирования и восстановления позволяют не только обеспечить сохранность данных, но и предоставлять бизнесу возможности их повторного использования и репликации, в том числе в гибридных и мультиоблачных средах.

Корпорация IBM объявила о проведении своего главного регионального форума Think Digital Summit Moscow – он пройдет в онлайн-формате 17 июня 2020 года. Организаторы подготовили обширную программу, охватывающую не только выступления и круглые столы ключевых экспертов, руководителей бизнеса и ИТ, но также выставку партнеров и тематические сессии. Гости виртуальной конференции смогут узнать о новейших тенденциях и достижениях в области искусственного интеллекта, облачных технологий и информационной безопасности.

Форум откроет Ирис Джеба, генеральный директор IBM в России и странах СНГ. Продолжат пленарный поток панельные дискуссии, посвященные цифровым и ИТ-стратегиям ведущих российских брендов, информационной безопасности, инфраструктурным решениям, а также возможностям цифровых технологий для повышения гибкости бизнеса и обеспечения его устойчивого развития.

Параллельно с пленарным потоком пройдет серия интервью с топ-менеджерами известнейших российских компаний – они прозвучат в эфире радиостанции Business FM, и кроме того, состоится секция для разработчиков.

Помимо экспертов IBM, на форуме выступят представители Х5 Retail Group, «Лента», «М.Видео-Эльдорадо», ВТБ, банка «Восточный», компаний «Северсталь», «Норникель», «СИБУР», Norgold, Сибирской Генерирующей Компании, «Ростелеком», МТС, «Русагро», QIWI Group, BI.ZONE, а также Федерального казначейства и Школы КСО и устойчивого развития.

Присоединитесь к форуму, ощутите пульс цифровых технологий и окунитесь в атмосферу делового профессионального общения!