Фёдор Прохоров, Cloud: «Выгоду от применения ML в облаке может получить каждый»

Рынок облачных технологий в России развивается «с оглядкой» на глобальные тренды, но в то же время сохраняет собственную специфику. Наряду с активным использованием традиционных сервисов IaaS и PaaS, всё больше внимания потребители уделяют модели AIaaS – технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, предоставляемой как услуга. Находят большой спрос и услуги по миграции инфраструктуры заказчиков в отечественные облака из зарубежных. Технический директор (CTO) компании Cloud (ООО «Облачные технологии») Фёдор Прохоров рассказывает ICT-Online.ru о тенденциях рынка и ключевых направлениях развития одного из ведущих российских облачных провайдеров.

Фёдор, в свете общих тенденций развития облачного рынка – есть ли у России всё же некая специфика, связанная особенностями регулирования, составом услуг, сегментами заказчиков?

– Специфика у российского облачного рынка была всегда, а в последние месяцы она стала еще более очевидной. Заказчики сегодня переносят инфраструктуру на наши платформы – это касается как миграции приложений с зарубежных облаков на отечественные, под российскую юрисдикцию, так и переноса нагрузки в облако с локальных серверов и арендованных серверов в ЦОДах.

В целом же сегодня наша миссия остается прежней: предоставить заказчикам современные облачные продукты в наиболее удобном и доступном формате, вне зависимости от внешних условий дать им возможность развивать бизнес и получать все преимущества облачных технологий.

Какое место на рынке облачных услуг занимает Cloud? В чем его конкурентные преимущества?

– Я считаю, что мы занимаем достойное место в числе лидеров рынка. Наша ключевое конкурентное преимущество – гибкость и разнообразие продуктового портфеля. Мы имеем достаточно ресурсов для того, чтобы не развивать одни сегменты облачных услуг в ущерб другим, а идти «широким фронтом». Традиционные IaaS-сервисы, например, сегодня более интересны крупным заказчикам, которые переносят готовую инфраструктуру в облако, чтобы упростить управление ей. PaaS-сервисы позволяют быстро разрабатывать или перестраивать приложения, выводить их на рынок, проверять гипотезы, поддерживать деятельность стартапов.

Всё это дополняется технологиями искусственного интеллекта и машинного обучения. Владея двумя суперкомпьютерами, мы имеем возможность предоставлять их вычислительные ресурсы на платформе ML Space для обучения и функционирования моделей ML. Услуги, которые мы предлагаем, могут удовлетворить потребности любых заказчиков: государственных организаций, компаний SMB, стартапов и даже частных лиц.

 

Фёдор Прохоров, технический директор компании Cloud

Фёдор Прохоров, технический директор компании Cloud

 

Несколько лет назад игроки рынка заговорили о дефиците вычислительных мощностей в дата-центрах – в связи с постоянным ростом объемов данных. Насколько сейчас заполнены ЦОДы?

– Сегодня, на мой взгляд, на рынке достаточно свободных мощностей. При этом с точки зрения бизнеса, действительно, важно быть вертикально интегрированными, иметь возможность гибко и оперативно развивать инфраструктуру, если появляется потребность.

В отчете Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies 2022 ряд трендов связан с облаками: экосистемы облачных данных, Cloud sustainability, Промышленные облачные платформы. Актуальны ли эти тренды в России? Есть ли у вас собственный Hype Cycle?

– Конечно, у нас есть понимание фокусных направлений на ближайшие годы, и оно в значительной степени перекликается с направлениями, указанными Gartner. Мы действительно видим спрос на Edge Computing, связанный с предварительной обработкой данных, в том числе для машинного обучения. Мы глубоко смотрим на промышленные решения для определенных отраслей.

Cloud делает акцент на всех трендах, связанных с машинным обучением и искусственным интеллектом. Мы будем и дальше активно развивать платформу ML Space, которая дает возможность получать доступ к ресурсам суперкомпьютеров как специалистам в области машинного обучения, так и простым аналитикам. Также мы делаем большой фокус на R&D для создания и развития собственных продуктов IaaS и PaaS, на накопление внутренней экспертизы.

Еще один тренд, который на слуху – управление на основе данных, Data Driven. Обращаются ли к вам за помощью клиенты, готовящиеся внедрить этот подход?

– Многие крупные компании уже научились не только накапливать, но и эффективно обрабатывать данные, в том числе, с помощью инструментов машинного обучения. Бизнес-преимущество получает тот, кто использует передовые технологии для того, чтобы извлекать максимальную пользу из своих данных, пока они не успели устареть. В нашем активе уже есть проекты по построению Data Lake. Кстати, один из них – в компании «Уралхим» – в этом году стал лауреатом конкурса «Лучшие цифровые решения для нефтегазовой отрасли» в номинации «Лучший проект с использованием защищенных облачных технологий».

В этом направлении недавно у нас появилась целая отдельная команда, которая фокусируется на аналитике и на обновлении архитектур приложений конкретных заказчиков. Таким образом, мы не просто помогаем заказчику перенести его инфраструктуру в облако Cloud, но и сделать ее более современной – Cloud Compatible или даже Cloud Native.

Вообще PaaS – это сервисы только для крупного бизнеса? Что интересно сегодня небольшим компаниям, частным лицам? Какое из облачных направлений пользуется наибольшим спросом?

– Небольшим или нишевым игрокам больше интересны сервисы SaaS, так как эти компании часто не готовы инвестировать в собственные решения, нанимать персонал для их развития и поддержки, а просто хотят получить какой-то несложный функционал за минимальные деньги. Но стартапы и небольшие компании так же используют и PaaS-сервисы, так как с помощью платформенного решения проще создавать готовые приложения.

Для крупных заказчиков с большой унаследованной legacy-архитектурой, с большим штатом ИТ-специалистов, значительными инвестициями в ИТ – не теряют актуальности традиционные IaaS. Так им проще переносить инфраструктуру в облака с минимальными изменениями архитектуры. С другой стороны, те же крупные заказчики с традиционными приложениями активно используют и быстро получают выгоду из сервисов PaaS, быстро выводя на рынок новые цифровые продукты или дописывая на основе PaaS функциональные модули к существующим приложениям.

Наша облачная платформа Advanced доступна и для частных лиц – все более чем 60 PaaS-сервисов. На базе них любой человек, зарегистрировавшись на платформе, для себя, для своего проекта может без крупных инвестиций создавать профессиональные приложения.

Какие еще услуги и возможности вы можете предложить клиентам?

– У нас есть успешные проекты как по переносу готовых сложных приложений из зарубежных облаков в российское, так и по миграции с PaaS-сервисов зарубежного облачного провайдера на PaaS-сервисы Cloud. В последнем случае мы помогаем быстро перенастроить и адаптировать приложения. Мы переводим инфраструктуру клиентов в наше облако собственными силами, а также развиваем партнерскую сеть с интеграторами, которые уже своим клиентам помогают мигрировать к нам.

Есть программные продукты, которые облегчают этот процесс – конвертеры. Но практически во всех кейсах присутствует большая доля ручной работы, связанная с изменением кода приложения для того, чтобы адаптировать их под другие PaaS-сервисы.

В чем ее особенность вашей платформы ML Space? Кто основной пользователь технологии ML и какие задачи решаются с ее помощью?

– Платформа ML Space позволяет получить доступ к ресурсам наших суперкомпьютеров, причем сделать это достаточно прозрачно, а при необходимости масштабировать свою задачу в области машинного обучения на весь суперкомпьютер или сразу на два. С другой стороны, наша платформа написана с расчетом не только на квалифицированного Data Scientist, но и на аналитика, который не обладает глубокими познаниями в машинном обучении – при этом он также может использовать всю мощь суперкомпьютера для решения своих аналитических задач с минимальным программированием.

Поэтому спектр наших заказчиков максимально широкий: небольшие и крупные частные компании, организации госсектора, научно-исследовательские институты и университеты. Задачи, которые они решают на платформе, тоже совершенно разные. Например, крупные производственные или нефтяные компании обрабатывают большие объемы промышленных данных. Компании поменьше строят бизнес-аналитику на основе моделей ИИ не только на собственных данных, но и на готовых дата-сетах. Практически все могут получить выгоду от использования машинного обучения.

Поэтому один из фокусов развития Cloud в том, чтобы делать платформу ML Spase еще более понятной, простой и функциональной, предоставляющей доступ к разным ресурсам из единого интерфейса.

Каковы ваши прогнозы динамики рынка? И связанная с этим собственная стратегия развития Cloud?

– Я думаю, что в ближайшем будущем сохранится востребованность облачных сервисов. Это связано с повышением интереса заказчиков к технологии машинного обучения – она становится все более доступной. В этой области компания Cloud сможет сыграть существенную роль, упрощая и расширяя возможности применения машинного обучения для всех категорий пользователей.

Мы по-прежнему планируем развивать IaaS и PaaS, собственные сервисы и возможности машинного обучения. Будем расширять облачную инфраструктуру, добавлять в нее новые продукты, чтобы удовлетворять самые разные потребности наших заказчиков. Например, мы сейчас прорабатываем отраслевые решения – смотрим на рынок не в разрезе собственных продуктов, а в разрезе специфики конкретных категорий заказчиков. Мы публикуем отраслевые кейсы, проводим мероприятия – демонстрируя решение конкретных отраслевых задач с помощью облачных сервисов.

Реклама
LjN8K6ov1

Рубрики: Интеграция

Ключевые слова: облачные технологии, облачные услуги, SberCloud