Третья платформа ИТ: «большая семерка» ОС, версия 2012

Сложившуюся уже традицию выбирать некоторое количество (7, 10 или 12) не связанных между собой технологий в качестве наиболее перспективных накануне очередного Нового года, можно объяснить мозаичностью общей современной технологической картины. На протяжении последних десятилетий не отмечалось какого-то объединяющего тренда, который бы определял отдельные происходящие события и придавал бы картине целостность. Однако традиция в 2012 году может быть нарушена — события могут развернуться по-иному. Как ни банально это прозвучит, но изменения следуют из диалектического закона перехода количественных изменений в качественные, закона, постулирующего, что качественные изменения наступают вследствие накопления незаметных и плавных количественных изменений, причем события происходят не постепенно, а внезапно, в виде скачкообразного перехода из одного состояния в другое.

Похоже, что из всех аналитиков в университетах изучали диалектику только некоторые эксперты из IDC, которые смогли осознать происходящие перемены на системном уровне и нашли для нее удачное название — «Третья платформа» (The 3rd Platform). Первой были мэйнфреймы, второй — ПК, а отличительными признаками третьей стал сплав таких явлений, как: отказ от монополии ПК в качестве оконечного устройства, облака, Большие Данные и аналитика. Для корпоративных ИТ третья платформа означает возврат к централизованной модели управления предприятием. По мнению старшего вице-президента и главного аналитика IDC Франка Генса, переход на третью платформу является чрезвычайно серьезным вызовом всем игрокам рынка, и то, как они в ближайшее время отреагируют на новые требования, определит их судьбу на десятилетия вперед.

Двадцать лет назад с приходом ПК в корпоративную сферу произошла децентрализация систем управления — они развалились на отдельные приложения с бесконечными трехбуквенными обозначениями, но в последующем осознание того, что какое-то единство все же необходимо, породило компенсационные меры, отсюда разнообразные интеграционные подходы к данным и приложениям, попытки «править» (governance) и прочие необходимые, но малоэффективные решения, страдающие очевидным отсутствием системного подхода.

В начале декабря 2011 года компания HP обнародовала данные, полученные в результате исследования, выполненного по ее заказу аналитиками Coleman Parkes Research. Его целью было обнаружение узких мест, затрудняющих руководителям работу с бизнес-информацией, и выявление наиболее заметных тормозов, затрудняющих процессы управления предприятиями и организациями. Исследование показало, что при всех огромных вложениях в ИТ у подавляющего большинства опрошенных топ-менеджеров до сих пор нет средств и технологий анализа информации, которые могли бы реально помочь лучше понять текущую ситуацию и поспособствовать принятию оптимальных бизнес-решений. Из всех респондентов только 2% заявили о готовности ИТ-инфраструктуры их организаций к работе в режиме реального времени, об обеспеченности данными, необходимыми и достаточными для своевременного принятия бизнес-решений. Этот процент сопоставим с ошибкой измерения, и вывод прост, но неутешителен — все существующие ИТ продуктивны только в разнообразных операционных приложениях, которые, как бы они ни были сложны, остаются рутиной, а реальных, работающих технологий для поддержки принятия решений, приложений, критически важных для эффективного управления предприятиями, нет. Скажем, «пока нет», поскольку именно сейчас наметились явные положительные сдвиги по направлению к созданию подобных приложений, которые бы сделали реальностью «предприятие, работающее в режиме реального времени» (Real Time Enterprise, RTE). Этот факт не может не радовать; десять лет назад, когда была опубликована статья «На пути к предприятию, управляемому в реальном времени», о RTE можно было говорить лишь в будущем времени, а десять лет спустя оно становится почти реальностью — решение проблемы обеспечения необходимой информацией лиц, принимающих решения, будет возможно именно теми средствами, которые прогнозируются на 2012 и последующие годы.

Нынешние основные тренды и прогнозы на 2012 год позволяют представить будущее, которое, впрочем, не столь уж неожиданно, — лучшие умы человечества давно понимали, что требуется, но кроме понимания нужны были знания, опыт и технологии. Самая удивительная публикация из всех когда-либо встреченных, где было предсказано почти все, принадлежит перу Ванневара Буша — это эссе As We May Think, опубликованное в июле 1945 года в журнале The Atlantic Monthly. Статья вышла за месяц до применения атомной бомбы (Буш был одним из административных руководителей Манхэттенского проекта), а в своей статье он хотел указать на научное направление, нацеленное не на разрушение, а на расширение возможностей человеческого мозга. Относительно небольшая публикация настолько глубока, что ее, как классическое произведение, можно перечитывать не раз, обнаруживая что-то новое с каждым новым прочтением. Раньше в ней улавливалось предсказание персональных компьютеров и гипертекста, потом Wikipedia, а сейчас все то, что ассоциируется с Big Data и новой аналитикой. Буш возлагал свои надежды на машину memex (memory extension) как на средство, которое поможет превратить количественный рост данных в расширение знаний. В 1945 году это была фантастика, а сейчас реальность. Результаты Coleman Parkes Research показывают, что для поддержки принятия решений как раз и нужен современный memex — все, что для его создания нужно, сводится к умению собирать данные, работать с ними, анализировать и выделять требуемую информацию. Именно поэтому большинство индустриальных аналитиков ставит на одно из первых мест Big Data, связанную с ней новую науку Data Science и аналитику следующего поколения (Next-Generation Analytics).

В новых условиях появляется возможность классифицировать прогнозы на будущее, например разделив их на три группы: фундаментальные технологии, составляющие основу третьей платформы; технологии, обеспечивающие пользователям доступ к возможностям платформы; технологии пока не связанные с платформой, но которые могут быть использованы в ближайшие годы.

1. Облака. Чтобы облака действительно превратились в коммунальную услугу, необходимо интегрировать все их ресурсы.

Облака удивительным образом собрали в себе все те замыслы, которые возникали на протяжении предшествующего десятилетия: самоуправляемые компьютерные системы (autonomic computing), модель клиент-сервер, Grid, мэйнфеймы, «коммунальный» компьютинг, распределенная модель без центрального координирующего органа (P2P).

Перспективы облаков в 2012 году:

• произойдет разделение функций примерно такое, как в энергетике, на генерирующие и транспортирующие компании, то есть между провайдерами инфраструктуры и провайдерами сервисов, фокус внимания сместится с IaaS на PaaS;
• будет прорыв в области безопасности — для большинства компаний вопрос о сохранности данных в Сети будет снят;
• ожидаются заметные изменения на рынке труда — при явном переизбытке администраторов нехватка опытных профессионалов будет ограничивать рост частных облаков и стимулировать переход в глобальные облака, сократится спрос на разработчиков с традиционными навыками и знаниями в пользу владеющих новыми, такими как Ruby on Rails, HTML5 и др.;
• будет меняться организация бизнеса, то, что называют Line Of Business (LOB) — на смену тяжелым, широко функциональным приложениям придут более легкие, собираемые из имеющегося набора модулей, рассчитанные на доступ с мобильных устройств, а предприятия обзаведутся своими «магазинами приложений», аналогичными AppStore;
• усилятся тенденции к объединению облаков (федерированию), получат дальнейшее развитие средства интеграции облаков (Cloud-to-Cloud Integration, C2I);
• для доступа к облакам на корпоративном уровне основным устройством останется ПК, на долю планшетов, смартфонов, нулевых и тонких клиентов придется не более 20%, но обслуживание всего этого зоопарка будет все дороже и сложнее.

2. Большие Данные и наука о данных. Очередная революция в индустрии пройдет под знаком композитных материалов и данных.

Термин Big Data появился явно с перепугу, скорее всего под влиянием разошедшихся по миру кинокадров об участившихся за последнее время природных катаклизмах — на самом деле данных производится ровно столько, сколько можно произвести, а далее желательно полученные данные употребить с пользой, поэтому лучше бы подошло название Right Data, «правильные данные». Перед современными предприятиями стоит не какая-то абстрактная «проблема Больших Данных», а вполне реальная задача принятия решений относительно того, как получить максимальную пользу от имеющихся данных, работать с новыми объемами данных, как получать к ним доступ, как покупать и продавать данные, оперировать ими и анализировать. Иначе говоря, наступает эпоха индустриальной работы с данными.

Чтобы вписаться в эту эпоху, по мнению аналитиков Forrester, информационным подразделениям предприятий необходимо решить несколько задач:

• помочь бизнесу открыть глаза, увидеть и осознать открывающиеся возможности;
• выработать целостный подход к созданию информационной архитектуры предприятия и согласовать эту архитектуру с существующими способами получения данных и информации;
• модернизировать технологическую инфраструктуру, разработать перспективный план ее развития.

Для всего этого потребуются люди новых специальностей: ученые по данным (data scientist), архитекторы данных (data architect), проектировщики пользовательских запросов и специалисты, способные учесть опыт пользователей (user experience designer). Спрос на представителей этих специальностей будет расти экспоненциально.

Data scientist — работник или консультант, чья деятельность связана с анализом больших объемов данных с целью совершенствования систем управления бизнесом. Работа data scientist предполагает наличие знаний в таких областях, как аналитика, машинное обучение, добыча данных (data mining), статистика в сочетании с пониманием конкретной предметной области. Самой востребованной специальностью в 2012 году будет Chief Data Scientist.

Data architect отвечает за организацию информационных активов предприятия таким образом, чтобы она в наилучшей мере способствовала целям и задачам бизнеса. Квалификационные требования к этой категории специалистов включают образование в следующих областях: базы данных, интеграция данных, технологии получения и сбора данных. Data architect должен уметь строить модели данных, а комплекс его знаний включает управление метаданными и семантику бизнеса. Data architect отвечает за разработку и поддержку формальных описаний и структур данных, моделей и потоков данных, включая метаданные.

Под User Experience подразумевают опыт, полученный пользователем при непосредственном взаимодействии с объектами окружающего мира, или восприятие человеком функциональных и эмоциональных характеристик продукта (услуги) в процессе использования. Проектирование (Experience Design) основывается на User Experience, то есть в большей степени на непосредственных потребностях пользователей, а не на функциональности, оно базируется на когнитивной психологии, психологии восприятия, лингвистике, этнографии и многом другом. Таким образом, User Experience Design — это подмножество Experience Design, включающее в себя все аспекты взаимодействия пользователя с продуктами и услугами.

3. Аналитика. Из всех приложений бизнес-аналитики наибольший рост продемонстрирует прогнозная аналитика.

Анализ данных (Data Analytics, DA) — область деятельности, связанная с обработкой сырых данных с целью выделения из них полезной информации. DA рассматривается как основа для принятия решений. Data Mining также анализирует большие объемы данных с целью обнаружения скрытых закономерностей, распознавания образов, установления не очевидных связей, используя для этого ПО, основанное на серьезном математическом аппарате, тогда как DA сводится к поддержке системы выводов и умозаключений в соответствии с тем, что исследователю ранее известно. В первом случае используется интеллект машины, а во втором — человека.

Облака отрывают возможности для широкого использования DA в приложении к Big Data. В качестве IaaS могут служить предложения провайдеров, поддерживающие аналитические решения в режиме по требованию. Практически все современные аналитические решения DA построены на принципах MapReduce, предложенных Google и распространенных в решениях с открытыми кодами Hadoop.

Hadoop, MapReduce и облака позволяют решить проблему аналитики Big Data.

4, 5. Технологии доступа к платформам. Наступление эры post-PC предполагает многообразие форм компьютерных систем.

Планшетные устройства и консьюмеризация ИТ останутся, безусловно, модными в 2012 году, но разбираться в причинах их популярности и их будущем предстоит не инженерам, а психологам, поскольку здесь правят не рациональные аргументы, а особенности ментальности и маркетинг. По бессмысленности происходящее в этой области можно сравнить с тем, что происходит в автомобильной промышленности, где на фоне бесконечной борьбы за безопасность до сих пор нет решения по высоте и конструкции бамперов.

6. SSD и In-Memory Computing. Поколоночные СУБД, твердотельные накопители и облака существенно повлияют как на принципы построения баз данных, так и на пути развития методов бизнес-аналитики.

До сих пор массовому внедрению твердотельных накопителей мешали цена и неготовность ПО использовать их преимущества, к 2012 году оба барьера полностью преодолены, и ничто не мешает модернизации систем хранения данных и появлению новых серверных архитектур.

7. Высокопроизводительные компьютеры на базе новых архитектур.

В 2008 году сотрудники лаборатории Parallel Data Laboratory Университета Карнеги-Меллона разработали конструкцию, которую можно сравнить с многоклеточным организмом — узлы кластера были более тесно функционально интегрированы, чем это принято в традиционных системах, и имелась оригинальная система управления этими узлами, построенными на процессорах ARM. Речь шла о FAWN (Fast Array of Wimpy Nodes) — быстром массиве из слабых узлов. Два года спустя начинающая компания SeaMicro представила сервер SM10000 на 512 процессорах Atom, в котором реализованы подходы, близкие к архитектуре FAWN, вслед за ней эту инициативу подхватила HP, образовав специальное подразделение HyperScale Computing, аналогичные работы начали выполнять и в Dell.