В Twitter давно интересуются технологиями машинного обучения, и покупка британского стартапа Magic Pony лишь подтвердила это. В стартапе работает 11 специалистов с учеными степенями, занимающихся созданием алгоритмов анализа изображений с помощью методов машинного обучения, компьютерного зрения, нейроинформатики и высокопроизводительных вычислений.

По словам генерального директора Twitter Джека Дорси, технологии Magic Pony планируется использовать в первую очередь для повышения качества потокового видео. Но, как отмечают аналитики, возможности их не исчерпываются одним видбольшео. Анализ изображений, видео и других неструктурированных данных чрезвычайно важен для организации потока новостей в реальном времени, на чем специализируется Twitter, считает аналитик Enderle Group. Автоматический поиск и объединение по темам публикуемых пользователями фото и видео превратит Twitter в настоящую службу новостей. Впрочем, для этого потребуется вложить еще немало средств, полагает аналитик.

Аналитик Enterprise Strategy Group отмечает применение методов машинного обучения и нейроинформатики в анализе Больших Данных и возможность расширения аналитических сервисов Twitter.

Big Data в России и в мире

По итогам прошлого года аналитики констатировали общее падение российского ИТ-рынка. Главная причина тому – экономический кризис, неожиданная волатильность рубля. Однако компании, привыкшие использовать в своей работе все возможности инновационных технологий, не спешат отказываться от внедрения новейших ИТ-разработок. Преследуя тенденции мирового рынка, российский бизнес берет курс на Большие данные (Big Data). Согласно прогнозам международной исследовательской компании IDC, общемировые доходы в сегменте решений для обработки и анализа Больших данных будут расти в среднем на 27 процентов ежегодно и к 2017 году превысят 32 миллиарда долларов. Эти показатели примерно в 6 раз обгоняют темпы развития рынка информационных и телекоммуникационных технологий в целом. В перспективе использование Big Data выйдет из рук индивидуальных пользователей и крупных корпораций и станет доступным малому и среднему бизнесу. В России Большие данные уже сегодня пользуются большой популярностью в банковской сфере и телекоме, кроме того, стремительно набирает обороты их применение в ритейле, энергетике, добывающей промышленности, логистических компаниях и госсекторе. Хотя, в сравнении с мировыми масштабами, российский рынок Больших данных очень мал: в 2014 году IDC оценивала его всего лишь в 340 миллионов долларов. Тем не менее, наш рынок демонстрирует впечатляющие темпы роста: уже сейчас он прибавляет в объеме не менее 50 процентов ежегодно. По данным отчета СNews Analytics и Oracle, из 108 опрошенных российских компаний более трети уже приступили к использованию технологий Big Data. Порядка 20 процентов активно работают с такими решениями, а еще 17 процентов готовят пилотные проекты. Анализ исследований, проведенных IDC, позволяет сделать многообещающий вывод: в нашей стране применение Больших данных очень и очень востребовано. Рынок ищет инноваций, которые позволят быстро обрабатывать данные и извлекать из них практическую пользу. А данных для анализа предостаточно: в 2014 году в России уже было накоплено 155 эксабайт информации, а к 2020 году этот объем достигнет 980 эксабайт и займет более 2-х процентов мировых данных.

«Big Data is Dead»?

Итак, получившаяся картина весьма обнадеживает: рынок, готовый активно использовать все преимущества Больших данных растет как в России, так и во всем мире. Откуда же тогда взялся знаменитый девиз Gartner – известной компании, занимающейся исследованиями в области ИТ? Этот девиз звучит как «Big Data is Dead» («Большие данные мертвы») и мелькает в заголовках всех специализированных СМИ с тех пор, как в середине 2015 года Gartner не включила Большие Данные в свой традиционный «Цикл зрелости технологий» (Gartner Hype Cycle Emerging Technologies). Решение Gartner исключить Big Data из «Цикла зрелости» аналитики объясняют просто: извлечение из Больших данных практической пользы для бизнеса оказалось сложнее, чем предполагалось ранее. По словам Ирины Яхиной, руководителя отдела технологических решений московского представительства Hitachi Data Systems (HDS), сама по себе технология Big Data не несет в себе тех преимуществ, которые компании могли бы использовать моментально, не прилагая дополнительных усилий – разве что, позволяет осуществлять ускоренную обработку большого количества информации. «Для того, чтобы Большие данные вызвали прилив спроса со стороны бизнеса, необходимо, пожалуй, только одно: появление на рынке грамотных аналитиков, умеющих извлекать из данных практическую пользу. Такой специалист должен разбираться в специфике работы компании и, вместе с тем, уметь работать с Bid Data, понимать, какую информацию и по каким критериям нужно извлечь, чтобы оптимизировать работу предприятия и открыть новые возможности его развития», — рассказывает Ирина Яхина.

Что может Интернет вещей?

Возможно, по-настоящему оценить достоинства Больших данных можно только приложив эту технологию к другой, вызывающей сегодня у экспертов куда большее одобрение – Интернету вещей (Internet of Things, IoT). Применение технологии Big Data к обработке информации, генерируемой посредством взаимодействия предметов друг с другом, с внешней средой и человеком – а именно это и представляет собой IoT — способно в корне перестроить все существующие общественные, экономические и бизнес-процессы. По прогнозам экспертов, число подключенных к Интернету вещей устройств к 2020 году возрастет почти семикратно: с 7 миллиардов (на 2008 год) до 50 миллиардов устройств.

Внедрение концепции IoT открывает бизнесу колоссальные возможности контроля за эксплуатацией своей продукции, расширению ее объема и поиска маневров для привлечения новых потребителей – все, о чем может мечтать предприниматель. По сути, Интернет вещей может полностью изменить подход к работе предприятия: генерируемые устройствами данные расскажут, в каком состоянии находится проданное изделие и, если необходимо, предложат вызвать мастера на дом; анализ потребностей клиентов позволит в разы ускорить продажи; данные подскажут, как улучшить продукт и какие маркетинговые инструменты выбрать, чтобы отвоевать у конкурентов лакомый участок рынка – и это далеко не все, что может IoT.

Подобные технологии могут показаться немыслимыми – однако рынок уже демонстрирует спрос на них. Так, в июле 2015 года сотрудники Глобального института McKinsey изучили 150 разных способов применения IoT и заключили, что вклад Интернета вещей в экономику к 2025 году составит от 3.9 до 11.1 триллионов долларов. Неудивительно, ведь многие зарубежные производители уже используют актуальную для IoT коммуникацию между техникой (machine-to-machine, М2М) – и повышают тем самым эффективность работы своих изделий. При этом, следить за «общением машин», делать необходимые выводы и управлять ситуацией можно с максимальной скоростью и без участия человека.

Таким образом, скоро новая информационная среда Интернета вещей повлечет за собой и технологическую революцию. На смену пакетной аналитике придет потоковая, позволяющая в режиме реального времени анализировать данные с различных датчиков. «Можно ожидать, что уже в 2016 году ИТ-компании придут к партнерству с компаниями из сферы транспорта, сельского хозяйства, здравоохранения, телекоммуникаций, чтобы реализовать все возможности, которые открывает мир Интернета вещей», — пишет в своем блоге Хью Йошида, технический директор Hitachi Data Systems.

Сама HDS уже движется в этом направлении, активно взаимодействуя с другими подразделениями в составе Hitachi. К примеру, HDS заключила партнерство с компанией Clarion, входящей в Hitachi Group и разрабатывающей технологии для автомобильных информационных систем. Компании объявили о проведении совместных исследований, направленных на создание управляемых данными решений для систем автомобильной электроники нового поколения Clarion. По словам Хью Йошиды, это сотрудничество может дать водителям, страховым компаниям и производителям уникальные знания, которые позволят повысить уровень безопасности на дорогах и получить конкурентные преимущества на растущем автомобильном рынке.

Очевидно, что с повсеместным внедрением Интернета вещей компаниям придется адаптироваться под меняющиеся рыночные условия. При использовании данных, генерируемых IoT, а также при совершенствовании методов их анализа и обработки, любое предприятие будет вынуждено преобразовать свою бизнес-модель. Большинство российских предпринимателей уже отмечают как отсутствие хорошего технического описания приобретаемых технологий, так и их высокую стоимость. Для зарубежных IT-менеджеров основной проблемой пока является огромный масштаб данных, создаваемых Интернетом вещей. Это вполне логично — ведь в течение нескольких лет IoT создаст целую лавину данных. Часть их придется просеивать, а часть – анализировать.

Самое большое «озеро» в мире

И вот тут-то мы вновь возвращаемся к технологии Больших данных, а точнее – к пользе, которую она может принести Интернету вещей в случае, если потоки генерируемой им информации перерастут границы любой системы хранения данных. Речь идет о создании распределенной вычислительной системы и хранилища с горизонтальным масштабированием – «Озера Данных» («Data Lake») — для эффективного управления и анализа Больших данных. Авторство термина «Озеро Данных» приписывают директору по технологиям компании Pentaho Джеймсу Диксону. «Если стандартное хранилище данных можно сравнить с магазином, где продают бутилированную воду – очищенную, упакованную и упорядоченную по типам для простоты потребления – то «Озеро Данных» представляет собой огромный водоем в его естественном виде. Потоки контента из источников наполняют «Озеро» — и разные пользователи могут исследовать, углубляться в них или отбирать образцы», — рассуждает Диксон.

Подобные системы, или «Озера», будут содержать огромное количество данных, а доступ к ним можно будет получить через файловый или веб-интерфейс. Защита данных в «Озерах Данных» будет реализована с помощью репликации и не потребует резервного копирования, поскольку данные не будут подвергаться изменениям. Таким образом, использование открытых систем позволит снизить затраты на лицензирование, а вычислительные системы будут оптимизированы для аналитики в рамках MapReduce. Возможность автоматического перемещения по уровням хранения удовлетворит требования высокой производительности и длительного сохранения данных.

Конечно, многие специалисты считают, что «Озера» пока остаются бесконечно далекой перспективой. Технологии требует усовершенствования: ведь сложно управляемое хранилище данных рискует со временем превратиться в «болото». «Что бы не произошло с Большими данными, Интернетом вещей или «Озерами» в дальнейшем, производители решений сделают все возможное для того, чтобы обеспечить своих клиентов технологиями, не только удовлетворяющими, но и предупреждающими появление любых потребностей бизнеса, связанными с ИТ-архитектурой», — утверждает Ирина Яхина.

В Санкт-Петербурге прошел форум «IBM SolutionsConnect 2016: время новых возможностей», на котором значительная часть выступлений была посвящена прогнозной аналитике. Новые возможности, по версии IBM, связаны также с облачными технологиями, хотя новизны в этом уже и не очень много, и с обычной аналитикой, которая порой позволяет выявить неожиданные взаимосвязи.

Аналитика Больших Данных при существующем огромном объеме накопленной информации часто используется для понимания поведения клиентов. «В банках, — отмечает Андрей Солуковцев, руководитель департамента IBM Security в России и СНГ, — такое использование особенно распространено — более 60% случаев. Например, по структуре расходов клиента и ее изменению можно определить, насколько клиент близок к дефолту».

«Благодаря компьютерному анализу, который учитывает множество факторов и показателей, мы работаем 365 дней в году и 24 часа в сутки, формируя производственный заказ в автоматическом режиме на каждый следующий день», — поделился опытом Станислав Ефремов, начальник группы техподдержки и администрирования компании «Каравай», которая имеет одно из крупнейших хлебопекарных производств в Петербурге.

Александр Дмитриев, бизнес-консультант IBM Client Center в России и СНГ, рассказал об одной из корреляций, которую в автоматическом режиме предложила программа Watson Analytics. Выяснилось, что машины женатых мужчин на 24% чаще подпадают под град. Причины подобной закономерности, наверное, можно попытаться выявить, но для страховой компании они не важны: для них имеет значение сама статистика, с помощью которой корректируются страховые программы. По-видимому, женатым мужчинам придется платить за страховку чуть больше, чем неженатым.

Обратившись к криминальной тематике, Владислав Буянов, представитель по развитию бизнеса IBM Analytics, рассказал о том, как только по анализу базы данных о нераскрытых преступлениях силовикам удалось раскрыть несколько преступлений. По его словам, если в аналитическую систему загнать множество разнообразных данных о предпринимателях, технологиях, ситуации в экономике, то можно определить, насколько рискованно инвестировать в тот или иной стартап.

Однако в большинстве случаев типовая система не подойдет. «Эра коробочных решений прошла. Все простое из типовых систем уже у пользователей стоит на компьютерах. И не только простое, но и сложное. Сейчас требуются специфические решения под потребности конкретной компании. Такие решения можно разработать благодаря облачной платформе IBM Bluemix. В ней предусмотрены как бесплатная, так и платная формы работы», — представил инструмент для разработчиков Дмитриев.

После целой серии выступлений на форуме слушателям могло показаться, что менеджеру можно не думать и не гадать, рассчитывая на решение всех вопросов благодаря аналитическим способностям искусственного интеллекта — если не прямо сейчас, то уже в ближайшем будущем. Достаточно только загрузить какой-то массив данных в систему. Подобное представление характеризовали вопросы из зала. В частности, спикера спросили о возможности прогнозировать устойчивость политической системы, а также валютных курсов. Для этого, как оказалось, сложно набрать необходимый объем исходных данных. Кроме того, сама публикация прогноза может повлиять на развитие ситуации (на том же валютном рынке), а это влияние сделает прогноз неверным.

«Для успешного применения прогнозной аналитики нужны специалисты, которые разбираются в данных внутри организации. К тому же, эти данные нужно очистить, чтобы обеспечить высокую вероятность точности прогноза и выявленных взаимозависимостей», — заверил слушателей Буянов.

В Москве в рамках мирового тура компании Informatica прошла конференция Informatica Day. Организатором мероприятия в этом году, за отстутствием с недавнего времени в нашей стране представительства компании, выступила DIS Group, мастер-дистрибьютор Informatica в России и СНГ. В центре внимания Informatica Day были не только технологические возможности нового поколения инструментов компании, но и подходы и методики, которые Informatica продвигает, чтобы помочь своим заказчикам превращать данные в ключевой актив бизнеса.

Одной из методологий, на которую Informatica призывает предприятия обратить пристальное внимание, является data governance, что можно перевести как «управление данными», хотя термин «управление» в данном случае не совсем точен – речь идет скорее об организации стабильного процесса работы с данными на корпоративном уровне. Объясняя суть data governance, управляющий директор DIS Group Александр Тарасов отметил, что, если согласиться с возрастающей ролью данных как важнейшего фактора развития бизнеса, необходимо в первую очередь уделять внимание их качеству и управляемости. Цель data governance – обеспечить максимальный эффект для бизнеса от использования корпоративных данных, в том числе за счет повышения отдачи от информационных активов, обеспечения адекватной стоимости владения корпоративными данными и достижения доверия к данным со стороны бизнеса.

Тарасов подчеркнул, что data governance не является ИТ-проектом, это корпоративная функция, которая должна быть реализована прежде всего на организационном уровне и привязана к бизнес-стратегии. В компании должны быть разработаны соответствующие политики, регламенты и процессы, организован комитет по управлению данными, а в конечном итоге отлажена система работы с данными, обеспечивающая непрерывное улучшение качества данных, высокий уровень их полноты и достоверности и доступность данных для решения бизнес-задач.

Нет сомнений, что эффективным организационным мерам по управлению данными технологический фундамент абсолютно необходим. Informatica предлагает в качестве такого фундамента комплекс решений на базе Intelligent Data Platform. В основе самой этой платформы лежат продукты для интеграции, обеспечения качества и безопасности данных, управления мастер-данными, Большими Данными, данными в облаке. Их объединяет уровень интеллектуальных мета-данных, с помощью которых реализуются инструменты, предназначенные для использования не только ИТ-специалистами, но и бизнес-пользователями. Например, новое решение Intelligent Data Lake, позволяющее объединять массивы данных из внутренних и разнообразных внешних источников и строить «карту» всех корпоративных информационных активов, предоставляет средства самообслуживания с простыми интерфейсами, с помощью которых неискушенные в data science сотрудники бизнес-подразделений могут работать с нужными Большими Данными. Помимо прочего, это повышает эффективность их участия в процессах data governance.

В очередном выпуске отчета «Worldwide Semiannual Big Data and Analytics Spending Guide» компания IDC прогнозирует увеличение объемов продаж на рынке Больших Данных и бизнес-анализа со 122 млрд долл. в 2015 году до 187 млрд долл. в 2019-м. Таким образом, рост в течение пяти лет превысит 50%.

Более половины оборота рынка Больших Данных и бизнес-анализа будет связано с разнообразными услугами. При этом продажи ИТ-сервисов в три раза превысят продажи бизнес-услуг. Второй крупнейшей категорией станет программное обеспечение, которое в 2019 году принесет более 55 млрд долл. дохода. Почти половину из этой суммы составит закупка инструментов для формирования конечными пользователями запросов и отчетов и для проведения анализа, а также инструментов для управления хранилищами данных. Расходы на оборудование в 2019 году вырастут почти до 28 млрд долл.

Наибольший объем продаж ожидается в отраслях дискретного производства (22,8 млрд долл. в 2019 году), банковской (22,1 млрд долл.) и процессного производства (16,4 млрд долл.). Еще четыре сегмента – госсектор, сфера профессиональных услуг, телекоммуникации и розничная торговля – сгенерируют в 2019 году оборот, превышающий 10 млрд долл. дохода. Быстрее всего темпы продаж будут расти в сфере коммунальных услуг, ресурсных отраслях, области здравоохранения и в банковской сфере. Впрочем, почти все отрасли, фигурирующие в новой редакции отчета, в ближайшие пять лет продемонстрируют рост более, чем на 50%.

Основным двигателем дальнейшего развития рынка Больших Данных и бизнес-анализа станут крупные и очень крупные компании (численностью более 500 человек). В 2019 году оборот этого сегмента превысит 140 млрд долл. Значительный вклад, впрочем, внесут и представители малого и среднего бизнеса. Примерно четверть мирового оборота будет исходить от компаний, в которых работают менее 500 сотрудников.

«Организации, которые сумеют воспользоваться мощью решений бизнес-анализа нового поколения, смогут провести необходимые цифровые преобразования, адаптироваться к разрушительным переменам и создать для себя конкурентные преимущества на своих рынках, – указал вице-президент IDC по вопросам аналитики и управления информацией Дэн Вессет. – Организации эти не просто автоматизируют существующие процессы, но рассматривают данные как очень важный актив, ориентируясь на извлечение полезных для себя сведений и приумножение ценности информации».

«Мало кто сомневается в том, что Большие Данные и аналитические средства способны оказать самое серьезное влияние фактически на любую отрасль, – добавила программный директор направления анализа и изучения клиентов IDC Джессика Гепферт. – Технологии позволяют повышать рентабельность и эффективность, одновременно усиливая обратную связь и удовлетворенность со стороны клиентов и открывая новые перспективы. Организации, которые смотрят в будущее, все активнее обращаются к технологиям, помогающим принимать более быстрые и качественные решения на основе анализа данных».

С точки зрения географического положения, более половины оборота рынка Больших Данных и бизнес-анализа будет приходиться на США. Согласно прогнозам IDC, к 2019 году объем продаж решений, связанных с Большими Данными и бизнес-анализом, достигнет в США 98 млрд долл. Вторым крупнейшим географическим регионом на этом рынке станет Западная Европа.

Тема Интернета вещей стала одной из основных на Инновационном форуме SAP для компаний-разработчиков, который компания провела в Москве в начале июня. Так произошло не только потому, что центральным событием форума стала торжественная церемония открытия российского Центра Интернета вещей, но и потому, что эта тема является одной из самых востребованных и интересных как для заказчиков SAP, так и для разработчиков.

Как рассказал генеральный директор SAP Labs CIS Андрей Биветски, на протяжении уже довольно долгого времени заказчики и партнеры компании говорили о том, что нуждаются в неком общем пространстве, где можно было бы ознакомиться как с проектами в сфере Интернета вещей, так и с уже реализованными сценариями в этой области. С другой стороны, добавила исполнительный директор SAP CIS Наталия Парменова, в учебном центре SAP (он был открыт в апреле нынешнего года) уже состоялся первый набор на курс, посвященный Интернету вещей, и он вызвал такой интерес среди слушателей, что будет обязательно повторен.

Резко возросший интерес к Интернету вещей можно объяснить сразу несколькими причинами, считает старший архитектор IoT-решений SAP CIS Сергей Кузин. С одной стороны, накопилось уже достаточно датчиков, сенсоров и контроллеров, обладающих функцией передачи данных, с другой стороны, эти данные используются крайне мало, пояснил он. Кузин привел пример из нефтегазовой области: на одной нефтяной платформе установлено около 30 тыс. датчиков, при том, что в реальном бизнесе используется менее 1% данных, которые с них поступают. Это объясняется тем, что эти данные нельзя обрабатывать с помощью обычных технологических решений, но с появлением технологии обработки данных в оперативной памяти, облачных сервисов и т.д. это стало возможным, что и вызвало в буквальном смысле взрыв интереса к Интернету вещей, считает Кузин. Этот интерес, добавил он, поддерживается и со стороны государства: в России развитие Интернета вещей официально признано одним из ключевых направлений для инноваций, напомнил он.

Интернет вещей является одним из элементов цифровой трансформации, которую мы наблюдаем, и, компании, которые не принимают во внимание эти процессы, обречены на исчезновение, считает Клеменс Дэшле, исполнительный директор SAP Labs Network. Иллюстрацию этого «цифрового дарвинизма», по его словам, можно найти в изменении списка Fortune: 52% крупнейших компаний, присутствующих в списке Fortune 500 в 2000 году, сейчас оттуда исчезли. Чтобы адаптироваться к цифровому миру, по словам Дэшле, компаниям требуется совместно работать со своими партнерами над инновациями, используя самые последние технологии, чтобы опередить конкурентов.

Центр Интернета вещей, открытый в России, станет четвертым для SAP, аналогичные компания уже открыла в Германии, Франции и Японии. Он базируется на Лаборатории совместных инноваций SAP, поэтому дополнительных инвестиций в его создание не потребовалось, уточнили в SAP. Зарабатывать центр будет за счет предоставления консультационных услуг, кроме того, SAP будет получать лицензионные отчисления за пользование заказчиков центра своими продуктами, в первую очередь платформой SAP HANA.

Центр будет работать по нескольким направлениям, рассказала Парменова. С одной стороны, в нем будут разрабатываться сценарии Интернета вещей для заказчиков и партнеров с привлечением экспертов SAP, предоставляться ландшафты для прототипирования, а также разрабатываться и воплощаться в жизнь сопутствующие маркетинговые инициативы. C другой стороны, центр будет сотрудничать с российскими компаниями-разработчиками, которых SAP активно приглашает для создания решений и прототипов, подчеркнула Парменова.

Исполнительный директор SAP CIS также добавила, что уже сейчас в работе находится несколько проектов, а к концу года их общее число планируется довести, как минимум, до двух десятков. Предполагается, что основными клиентами центра станут крупные и средние компании в таких отраслях, как медицина, промышленность и нефтегазовый сектор, сельское хозяйство и животноводство, транспорт и так далее.

Microsoft SQL Server 2016 стал частью реализации стратегии Microsoft по развитию интеллектуальных платформ для хранения и анализа массивов данных. Microsoft SQL Server 2016 официально представлен в четырех пакетных решениях: Enterprise, Standart, Express и Developer, — последние два из которых доступны бесплатно.

Среди нововведений платформы — прогрессивные системы безопасности, такие как Always Encrypted, обеспечивающая шифрование конфиденциальных данных, Role Level Securty, распределяющая информацию среди пользователей с разными областями доступа, а также инструменты обеспечения отказоустойчивости, такие как SQL Server AlwaysOn. SQL Server 2016 способен обрабатывать транзакции в 30 раз, а запросы — в 100 раз быстрее, по сравнению с дисковыми реляционными базами.

Благодаря расширенным инструментам бизнес-аналитики и машинного обучения SQL Server 2016 позволяет не только создавать динамические отчеты PowerBI и запускать их на мобильных устройствах всех популярных платформ, но и разрабатывать умные приложения нового типа, использующие возможности прогнозной аналитики. Это единственная платформа, созданная и протестированная тысячами пользователей и миллионами транзакций в облаке Microsoft Azure, с неограниченными возможностями масштабирования и безопасного хранения большого объема зашифрованных данных, утверждают в Microsoft, подчеркивая, что заказчики смогут использовать все возможности SQL Server 2016 в локальной инфраструктуре или гибридном сочетании с облаком, что позволит им реализовать преимущества обоих подходов: защиту данных и управление доступом к ним в соответствии с корпоративными требованиями, надежность хранения и экономичность резервирования, а также оперативное применение инновационных инструментов.

Для пользователей конкурентных платформ Microsoft предусматривает миграционную политику перехода на SQL Server 2016 с возможностью сэкономить на покупке лицензии. Для компаний, пользующихся более ранними версиями SQL Server, Microsoft предлагает проверку совместимости системы для перехода на новую и более производительную платформу.