Индустрия финансовых услуг является вторым после здравоохранения по объему продаж рынком для американского производителя программного обеспечения InterSystems. Впрочем, ее доля в общей выручке компании (264 млн долл. в 2008 году) не достигает и 10%. Возможно именно поэтому, хотя конференция "InterSystems Симпозиум 2009" была в основном посвящена здравоохранению, Андреас Дикоу, главный менеджер департамента стратегического планирования, счел нужным рассказать в первую очередь о внедрении основного продукта InterSystems -- высокопроизводительной объектной СУБД Caché -- финансовой группой Credit Suisse. Ранее процесс торговли обыкновенными акциями был автоматизирован в этой финансовой организации с помощью СУБД собственной разработки, функционирующей в оперативной памяти. Однако со временем поддерживать эту систему становилось все тяжелее; близился предел масштабируемости и производительности, предопределенный особенностями архитектуры. Рассмотрев вариант СУБД Caché с использованием механизма распределенного кэширования на базе фирменного протокола ECP (Enterprise Caché Protocol) и библиотеки Light C++ binding, обеспечивающей высокоскоростной обмен между процессами, в Credit Suisse остановились именно на нем. В результате производительность увеличилась в три—пять раз, повысилась стабильность работы и вдвое сократились затраты на аппаратное обеспечение.
Выпущенный год назад инструментарий для бизнес-аналитики DeepSee (см. "Новый игрок на поле BI", Computerworld Россия, 2008, № 36) еще не успел занять заметного места в объеме поставок продукции InterSystems, однако встретил на рынке, как выразился Дикоу, "исключительно благожелательное отношение". А растущие потребности организаций в бизнес-аналитике и то преимущество DeepSee, что для его работы не требуется отдельного хранилища данных, позволяют компании надеяться на стабильный рост продаж этого пакета. В беседе с обозревателем Computerworld Россия Дикоу привел пример уже из области медицины, наглядно показывающий ценность средств бизнес-аналитики,. Исследователи из сети больниц в Бостоне обнаружили, что некий препарат весьма эффективен при определенной форме рака, однако лишь для 10% пациентов. Всякий раз, чтобы определить пригодность этого препарата для конкретного больного, требовалось проводить пробный курс лечения. Применив к данным о пациентах, получавшим такое лечение, метод "добычи данных" (data mining), исследователи обнаружили, что препарат эффективен в тех случаях, когда ДНК пациента содержит определенный ген. После этого стало возможным определять применимость препарата на основе анализа ДНК.
Дикоу привел несколько примеров использования DeepSee для решения бизнес-аналитических задач в реальном времени. В частности новозеландский филиал Tata Consultancy Services, разрабатывающий ПО для финансовой индустрии, применяет этот пакет для управления продажами. Поскольку DeepSee – совсем новая разработка, производитель, естественно, имеет обширные планы по совершенствованию его функциональности. Во-первых, будут упрощены конструирование моделей данных и управление ими. До сих пор аналитические модели данных были ограничены имеющимися определениями классов, в новой же версии для одного определения класса можно будет создавать несколько моделей данных. Иными словами, аналитические модели можно будет конструировать независимо от операционных. Кроме того, планируется поддержка стандартизированного OLAP-языка запросов MDX. Для повышения производительности будут реализованы параллельное выполнение запросов и многоуровневое кэширование результатов. Также в планах интеграция с AJAX-библиотеками Intersystems Zen, поддержка средств отчетности Zen и другие нововведения.
Следующую версию платформы интеграции и разработки приложений Ensemble, функциональность которой была расширена в очередной раз совсем недавно (см. "InterSystems выпустила новую версию Ensemble"), компания планирует выпустить в начале будущего года. Стратегические направления ее совершенствования таковы: дальнейшее повышение производительности и масштабируемости, ускорение разработки приложений (в частности, благодаря расширенной поддержке стандартов и введению механизма программирования конечным пользователем посредством определения правил), повышение характеристик высокой готовности, включая улучшение возможностей модернизации без останова работы системы, и расширенные средства безопасности. Дикоу сравнил сложность задачи модернизации информационной системы на ходу с проведением операции на сердце спортсмену, пока тот бежит марафон. Что же касается производительности применительно к медицинским приложениям, то, например, результаты тестирования скорости передачи сообщений по протоколу обмена медицинской и управленческой информацией HL7 версии 2 для Ensemble версии 2009.1 показали: обычный сервер на четырехъядерном процессоре Intel Xeon X5570 может обрабатывать 89 входящих и 356 исходящих сообщений в секунду (с преобразованием данных и применением правил), или 16,02 млн сообщений за 10 часов. Такая производительность вполне достаточна для поддержки больших информационных систем лечебно-профилактических учреждений.