Корпорация IBM открыла в Москве центр клиентских решений. Как отметил Девид Ла Рос, генеральный менеджер IBM в Центральной и Восточной Европе, в нынешних условиях наступления «новой эры ИТ», которая связана с облаками, мобильными технологиями, Большими Данными и средствами их анализа, социальными сетями (а также с необходимостью обеспечения безопасности работы со всеми перечисленными технологиями) такие центры необходимы для совместной работы специалистов компания и клиентов над решениями задач последних. Московский центр — пятнадцатый в странах Европы, Ближнего Востока и Африки, в мире их около полусотни. По словам Ла Роса, к их созданию в компании подходят достаточно взвешенно, поскольку каждый из них — это многомиллиолнные инвестиции компании — не только в технику и ПО, но и в специалистов, работающих центрах.

Создание центра по словам Кирила Корнильева, генерального директора IBM в России и СНГ, — логичное продолжение стратегии корпорации, стремящейся быть не поставщиком аппаратных и программных разработок, а «партнером... передающим технологии для создания комплексных решений». В рамках этой стратегии IBM создала инициативу OpenPOWER Foundation, к которой уже присоединилась российская компания «КНС Групп» (см. «Ядро» импортозамещения», Computerworld Россия, № 11-12,.2015), а также открывает сервисные центры различной специализации. В России. Так, в феврале в Казани был открыт центр IBM, специализирующийся на финансовых услугах и аутсорсинге бизнес-процессов. Он поддерживает клиентов из 60 стран, говорящих на 40 языках, к концу года в нем будут работать около 450 сотрудников.

«Сращивание» с заказчиками, совместная разработка решений, помимо прочего, может послужить страховкой от «замещения» технологий IBM у заказчиков на разработки другого западного или отечеситвенного вендора. В том числе и в процессе импортозамещения в сфере ИТ.

Максим Серебряный, руководитель московского клиентского центра говоря о востребованности индустриальных решений отметил, что европейские компании энергетического и промышленного секторов потратят до 2019 года 209 млрд долл., почти половина этих денег, 46%, уйдет на системы управления активами. При этом все больше руководителей видят возможности, которые могут дать их бизнесу мобильность, Большие Данные, социальные сети. И, соответственно, цель нового центра — помочь клиентам воспользоваться новыми технологиями.

Техническую базу центра составляют 22 стойки с оборудованием. на котором запущено почти три сотни виртуальных машин, демонстрирующих работу более чем ста проектов для финансового, топливно-энергетического, телекоммуникационного, государственного, транспортного и других секторов. Емкость дисковой системы центра — 80 Тбайт, потребляемая мощность — до 220 кВт.

Сейчас в центре работает около двух десятков сотрудников. Они будут предоставлять клиентам свои технологические и индустриальные знания, разрабатывать решения на базе технологий IBM и помогать клиентам тестировать на оборудовании центра их собственные разработки, участвовать в проектах. А также, что было особо подчеркнуто, организовывать брифинги, тематические конференции и семинары — как считают в компании, именно эти формы взаимодействия с клиентами наиболее полезны. Социальные сети, что интересно, заняли последнее место среди десятка разнообразных форм общения.

Специалисты Accenture провели опрос в 220 страховых компаниях, и 63% респондентов выразили мнение, что носимая элекироника в ближайшие два года начнет широко применяться в страховой индустрии, а 31% сообщили, что уже пользуются подобными устройствами, — их носят сотрудники, представители партнеров или страхователи.

Более двух третей, а именно 73% страховых компаний к числу самых приоритетных задач относят персонализацию взаимоотношений со своими клиентами, и половина заявляют, что их инвестиции в персонализированные технологии уже окупаются.

«При назначении тарифов и андеррайтинге страховщики всегда опирались на некоторый набор характеристик страхователя, но современные технологии, в том числе носимые устройства, позволяют отойти от традиционных бизнес-моделей и предоставлять обслуживание с учетом новых данных, — отмечает Джон Кьюсано, старший управляющий директор глобальной страховой практики Accenture. — К примеру, один ведущий страховщик недавно объявил, что будет предоставлять новым держателям полисов бесплатный фитнес-трекер для слежения за здоровьем и вознаграждать тех, кто ведет здоровый образ жизни, снижением тарифов на страхование жизни».

Но в то же время огромный наплыв данных создает новые трудности для страховщиков: выяснилось, что большинству из опрошенных не удается в полной мере пользоваться доступной информацией. Так, 56% признались, что управление данными для них — «крайне» или «очень» сложная задача ввиду больших объемов, разнообразия информации и высокой скорости ее поступления. В то же время 86% ожидают, что интеллектуальное программное обеспечение сделает проще работу ИТ-служб.

В заключение составители доклада Accenture по страховой индустрии отмечают, что ширящаяся цифровая трансформация предприятий предусматривает встраивание средств интеллектуального анализа во все аспекты бизнеса и это позволяет извлекать больше пользы из доступных Больших Данных и обнаруживать в них связи, которые человек бы найти не смог самостоятельно.

Из числа участвовавших в опросе представителей страхового бизнеса 66% сообщили, что экспериментируют с интеллектуальными технологиями, а 76% верят, что на успешных предприятиях уже скоро начнут работать как люди, так и «умные машины».

Виммер провел аналогию с лягушкой, которая выпрыгнет и спасется, если ее бросить в горячую воду, но погибнет, если воду с лягушкой медленно нагревать. Для сохранения жизнеспособности компаниям нужна немедленная цифровая трансформация.

За последние несколько лет мир радикально изменился: все отрасли эволюционируют в сторону большего использования окружающих данных. Apple Watch неожиданно становятся «умными» конкурентами для легендарных швейцарских часов, а смартфоны – для банков. Как следствие, данные превращаются в стратегический актив. Компаниям нужна в буквальном смысле аналитическая фабрика, способная поддержать их потребности в информации.

В Teradata планируют интегрировать все существующие и будущие решения в единую аналитическую экосистему, создав лучший в своем классе инструмент для анализа всех видов данных. При этом озвучиваются три стратегические цели проводимых работ: простота, выбор и гибкость. Под простотой понимается доступность решений для широкого круга пользователей, так называемая «аналитика с человеческим лицом». Выбор подразумевает наличие разных инструментов для анализа различных категорий данных и решения различных бизнес-задач, а гибкость – широкие возможности внедрения, включая облачную модель.

Компания достаточно активно ведет себя на рынке. Среди ее последних приобретений за 2014 год числятся Revelytix, занимающаяся управлением данными, Hadapt — разработчик решений для Hadoop, а также консалтинговая компания Think Big, специализирующаяся на проектах Больших Данных. В рамках форума были анонсированы два решения: Think Big Dashboards Engine и комплекс Data Warehouse Appliance 2800. Первое позволяет быстро формировать отчетность с использованием информации из «озер данных» на базе Hadoop, а второе реализует потребности в скоростной аналитике с помощью обработки данных в оперативной памяти.

Большой интерес вызвали выступления на конференции нескольких крупных заказчиков Teradata.

«Сопоставление внутренних и внешних данных порождает взрыв информации», — отметил Суреш Пиллай, глава департамента клиентской аналитики eBay. По его мнению, именно так и появляются Большие Данные, позволяющие компаниям изучать наблюдаемые тенденции.

Разумеется, успех интернет-ретейлера определяет «последний клик», приведший к покупке, однако компанию должен интересовать весь путь покупателя, который также полон интереснейшей информации. Иногда в поисках причинно-следственных связей приходится опускаться на уровень кликов, разбираясь в истории покупки. Аудитория eBay так широка и разношерстна, что концентрироваться на какой-либо ее части нельзя. Надо работать со всеми, но по различным правилам, определяя значимые для каждого сегмента факторы.

Как подчеркнул Пиллай, Большие Данные позволяют дойти в персонализации предложений до каждого конкретного клиента, отслеживая ключевые события в их жизни. Например, «не заметив» у человека рождения ребенка, компания теряет массу возможностей для дополнительных продаж и обеспечения его лояльности.

Обычно компании строят модель оттока клиентов, несложно оценить и вероятность продажи товара конкретному клиенту. Но гораздо труднее выстроить систему рекомендаций, «угадав» готовность клиента сделать покупку продукта другой категории. Эта задача в eBay успешно решается с помощью машинного обучения. Однако, предупреждает Пиллай, доверить машине абсолютно все нельзя, работа для эксперта всегда найдется. «Думая о науке, не забывайте об искусстве», — призвал он.

Испанскому филиалу Vodafone аналитические технологии помогли завоевать более твердые позиции во время передела рынка. В 2012 году начался «конвергентный бум» — массовый рост рынка конвергентных услуг, создав для компании немало проблем. Занимая хорошие позиции в мобильном сегменте, она не могла то же сказать об охвате клиентов фиксированной связью. Одним из шагов на пути исправления этой ситуации стало поглощение компании Ono, специализировавшейся на проводных соединениях, и последовавшее слияние клиентских баз.

«Главной целью усилий стало сокращение оттока при одновременном повышении ценности клиентов. Это потребовало скоординированной работы нескольких департаментов», — сказал Франсиско Азорес, руководитель департамента по управлению ценностью клиентов Vodafone Spain. Для заполнения пробелов в собственных знаниях использовались данные из трех внешних источников. При этом критически важно было рассматривать информацию о клиентах в контексте семьи – именно это давало возможности поддерживать продажи конвергентных услуг. Далее производилась сегментация домохозяйств, после чего формировались маркетинговые кампании, жизненный цикл которых был полностью автоматизирован. Новые тарифы с включенным контентом помогли стабилизировать ценность клиентов и радикально сократить их отток.

Как признал Азорес, гораздо большего эффекта можно достичь, если объединить клиентские данные с информацией об их текущем местоположении, – это даст возможность предлагать принципиально новые сервисы. Пока весь вопрос в том, чтобы получить от клиентов разрешение использовать подобные данные.

К новой инфраструктуре

Открывая форум, президент Hitachi Хироаки Наканиши заявил, что современное общество требует качественного обновления социальной инфраструктуры, возможного лишь на основе глубоких инноваций, объединяющих в себе перспективные подходы к развитию информационных технологий и эффективные отраслевые решения. Инновации, рожденные на стыке производственных ноу-хау материнской компании Hitachi и ИТ-инфраструктуры, предоставляемой ее "дочкой" HDS, Наканиши назвал социальными. Теперь они – главный вектор в долгосрочной стратегии всей корпорации. При этом Hitachi делает акцент на вертикальных рынках, где ее отраслевой опыт получил наибольшее распространение – в телекоммуникациях, здравоохранении, энергетике, в автопромеи и на транспорте, а также в сферах общественной безопасности и бизнес-аналитики. В частности, для энергетических предприятий Hitachi поставляет гидротурбины, солнечные и ветровые генераторы, газотурбинные установки; для медицинских учреждений — сложные диагностические и лечебные комплексы, а для бизнес-аналитики – мощные вычислительные системы.

Глава HDS Джек Домми отметил, что развитие социальных инноваций на этих приоритетных направлениях будет осуществляться в облачной среде Интернета вещей. Среду эту он условно поделил на три слоя. Ее инфраструктурной основой станут программно-конфигурируемые решения, обеспечивающие консолидацию, виртуализацию, масштабирование и конвергенцию используемых ресурсов, а также автоматизацию процессов. Во втором слое будет реализовано управление контентом, включая задачи защиты данных, их архивирования, поиска и мобильного доступа к ним. На верхнем уровне будут выполняться функции агрегации, идентификации и анализа данных.

Домми на конкретных примерах пояснил, как именно социальные инновации соединяют в себе отраслевую экспертизу и новейшие разработки Hitachi. По его словам, внутри многих современных автомобилей находятся десятки узлов и агрегатов, произведенных подразделением Hitachi Automotive Systems, в том числе интеллектуальная система помощи при торможении, топливные инжекторы, аккумулятор, навигационная система, камеры заднего вида и др. Через телематические системы все эти узлы подключены к облаку сервисов, таким как навигация, развлечения, диагностика, страхование, предупреждение о несчастных случаях. На базовом уровне эти сервисы поддерживает программно-конфигурируемая, гипермасштабируемая конвергентная платформа, позволяющая в реальном времени анализировать данные от сенсоров в автомобиле для последующего принятия необходимых решений. На уровне управления контентом происходит агрегация полученных данных. А в верхнем слое осуществляется анализ данных, указывающих на характер и степень износа деталей, устанавливаются причины поломки, характер вождения. И все эти данные «живут» в облаке, откуда их в нужный момент получают: водитель, сервисное предприятие, дилер, автозавод, страховая компания и др. Задействуется вся социальная инфраструктура, а в итоге пользование автомобилем, качество его производства и обслуживания поднимаются на принципиально иной уровень.

Еще один пример – производимая в Hitachi протонная система терапии раковых заболеваний. Этот сложнейший медицинский комплекс совмещает в себе протонную установку, мощные компьютеры, сеть, энергетическую подсистему, системы хранения и анализа данных. Весь комплекс размещается в одной комнате, но одновременно он присутствует и в облаке — виртуально.

Именно примеры социальных инноваций, а не технологии, реализующие их, оказались в центре внимания на форуме, и это его главная отличительная черта.

Воплощение идей

Помимо масштабной демонстрации концепции социальных инноваций на форуме были представлены несколько новых продуктов и сервисов.

«Независимость данных – один из главных принципов формирующейся среды Интернета вещей, основанной на социальных инновациях. Данные будут доступны пользователям независимо от того, какие приложения они используют и где эти данные физически находятся в момент обращения к ним. Обеспечить данным требуемую независимость помогут программно-конфигурируемые решения, поэтому более 85% инвестиций в исследования и разработки HDS направлены сейчас на создание программных продуктов», — заявил директор по операциям HDS Брайан Хаусхолдер. Он анонсировал на форуме ряд важных инициатив по развитию программно-конфигурируемой инфраструктуры.

Во-первых, HDS распространила возможности применения функций операционной системы Hitachi Storage Virtualization Operating System на всю линейку устройств хранения Hitachi Virtual Storage Platform. Это значит, что пользователям систем VSP начального уровня теперь будут доступны все те же функции, что и владельцам флагманских систем, в том числе стандартная поддержка виртуализации гетерогенных и распределенных хранилищ.

«Все продукты VSP теперь полностью совместимы друг с другом и могут обмениваться данными в процессах миграции и репликации без дополнительных устройств и специального ПО», — отметил старший управляющий по маркетингу продуктов HDS Боб Мадайо.

Во-вторых, HDS сделала важный шаг для обеспечения гипермасштабируемости конвергентных инфраструктур, пополнив семейство продуктов Hitachi Unified Compute Platform новыми моделями: UCP 1000 для VMware EVO:RAIL и UCP 2000. По словам Мадайо, они поддерживают работу любых приложений заказчика на всех элементах инфраструктуры — от центральных до граничных, и это позволяет в очень экономичном режиме наращивать инфраструктуру UCP до очень больших масштабов.

Третье: представлена новая платформа Hitachi Hyper Scale-Out Platform (HSP), ориентированная на выполнение задач, связанных с анализом данных. Как утверждают в Hitachi, этот продукт, основанный на гиперконвергентной архитектуре, станет «идеальной масштабируемой платформой для Hadoop». Кроме того, HDS вывела на рынок новые программные продукты, реализующие автоматизацию выделения ресурсов хранения и защиты прикладных сред.

Что касается собственно социальных инноваций, то на площадке Connect 2015 состоялась премьера двух важных продуктов: Hitachi Live Insight for IT Operations и Hitachi Clinical Repository for Connected Health.

Первый представляет собой облачное решение для анализа в дата-центрах сведений от систем межмашинного (М2М) взаимодействия. Hitachi Live Insight for IT Operations использует в ходе анализа машинные данные из корпоративных приложений и данные, поступающие от сенсоров, энергетических блоков, различных инженерных подсистем. Это позволяет очень быстро выявлять причины возможных сбоев оборудования и предупреждать их.

Вторая новинка, Hitachi Clinical Repository (HCR) for Connected Health, – это усовершенствованная версия выпущенного ранее решения HCR, использующего многоцелевой репозиторий в качестве единой интегрированной платформы для хранения и резервного копирования данных медучреждений. Его обновленная версия дополнена возможностями защищенного мобильного доступа к данным для развития услуг дистанционного здравоохранения.

Также был анонсирован новый сервис Hitachi Live Insight Center of Excellence. Директор HDS по социальным инновациям и маркетингу глобальных индустриальных решений Бьорн Андерсон сообщил, что этот сервис позволит заказчикам и партнерам HDS оперативно тестировать и подстраивать под собственные нужды различные инструменты, приложения, платформы и интегрированные решения для аналитической обработки данных.

По оценкам, рынок решений, связанных с социальными инновациями, вырастет к 2020 году до 2 трлн долл.

Как подчеркнул Наканиши, вместе с запросами общества трансформировалась и сама HDS — из вендора систем хранения компания превратилась в поставщика инклюзивных информационных решений, опирающихся на отраслевую экспертизу всей корпорации.

Статья подготовлена Computerworld Россия совместно с Intel IT Center

Однако обработка огромных объемов информации требует эффективных средств и новых инструментов — нужны реальные примеры использования аналитики больших данных, демонстрирующие преимущества оценки всех имеющихся сведений. Кроме этого неизбежно потребуется модернизации ЦОД путем применения облачных технологий и программно определяемых инфраструктур, позволяющих оптимально справляться с большими нагрузками и объемами данных, масштабируя конфигурацию по мере необходимости и интегрируя средства аналитики больших данных в программно-аппаратную инфраструктуру ЦОД.

Для работы с большими данными требуются новые программные инструменты: СУБД со встроенными средствами аналитики, поддерживающие работу с традиционными OLTP реляционными СУБД; специализированные решения для бизнеса, обязательно включающие в себя средства для работы с большими данными; решения Hadoop, ставшие центром интеграции инфраструктуры бизнес-аналитики, причем значительное развитие и все новые возможности получают встроенные функции бизнес-аналитики.

Для получения всех преимуществ от выполнения анализа больших данных корпорация Intel предлагает ряд решений на базе специальных микросхем и универсальных серверов, построенных с соблюдением отраслевых стандартов и интегрированных с платформой Apache Hadoop. Однако прежде всего следует определить цели анализа, оценить имеющиеся возможности, обозначить требования и выявить технические потребности. Если для работы с Большими Данными применяется уже существующая конфигурация, при помощи технологий Intel можно расширить ее возможности, упростить процессы интеграции и заложить фундамент для быстрого роста. Вдвое ускорить аналитическую обработку больших данных можно путем модернизации процессоров до Intel Xeon E5, замены традиционных жестких дисков на флеш-массивы семейства Intel SSD 520 и усовершенствования сети за счет применения Intel 10 Gigabit Converged Network Adapter. Семейство универсальных процессоров Intel Xeon E5-2600 v3 позволяет безболезненно масштабировать конфигурацию, увеличить быстродействие, снизить задержки, повысить производительность операций ввода/вывода и увеличить эффективность всей системы. Все это стало возможным благодаря увеличению количества ядер, объема кэш-памяти и усовершенствования средств работы с оперативной памятью.

Посредством аппаратных решений Intel создается сбалансированная инфраструктура кластера Apache Hadoop, построенного на базе пакета Intel Distribution for Apache Hadoop Software, позволяющего средствами менеджера Intel Manager for Apache Hadoop на 40% повысить быстродействие системы при загрузке Больших Данных (по сравнению со стандартным дистрибутивом Apache Hadoop). Кроме того, для построения систем анализа больших данных корпорация предоставляет рекомендации по тюнингу конфигурации, соответствующей конкретным условиям. Например, число соединений TCP/IP для работы с файловой системой HDFS и движком MapReduce может быть увеличено до 3,240,000, что позволяет уменьшить задержки и ускорить операции обработки больших данных.

Однако для создания и эксплуатации системы анализа Больших Данных важно не только модернизировать ЦОД на базе процессоров Intel Xeon, серверных адаптеров Intel 10 Gigabit, флеш-массивов Intel и пакета Intel Distribution for Apache Hadoop Software — не меньшее значение имеет создание экосистемы больших данных, предполагающей инвестиции в повышение квалификации аналитиков, привлечение отраслевых специалистов, проведение тестирования и настройки конфигураций, создание среды обмена опытом. Сегодня корпорация Intel активно участвует в создании такой экосистемы, позволяющей полнее использовать ее собственные решения и продукты партнеров, чтобы мощные расширенные средства аналитики больших данных непременно открыли перед информационным обществом новые возможности и позволили обнаружить новые направления развития на основе изучения скрытых пока взаимосвязей.