НовостиОбзорыСобытияIT@WorkРеклама
Сети/Серверы/СХД/ЦОД:
Будущее технического лидерства: взгляд CTO на требования к профессиональным навыкам и компетенциям
По итогам 2023 года топ-менеджерами России с самыми высокими доходами оказались технические директоры (CTO …
Андрей Разин, ICL Astra Services: «Мы видим большой спрос заказчиков на готовые решения, включающие в себя ПО, оборудование и техническую поддержку»
Программно-аппаратные комплексы уже стали неотъемлемой частью современного рынка. Они обеспечивают удобство, надежность …
Дмитрий Рыкунов: «Компании, не использующие ИИ, рискуют сильно отстать в развитии»
Международный консультант по искусственному интеллекту рассказал, как нейросети помогают компаниям повысить …
 

Инвестиции в периферийные вычисления обгоняют частные облака

08.06.2021

Несмотря на широкую популярность, концепция мультиоблаков не всегда отвечает запросам бизнеса, а гибридные решения сегодня активно дополняются возможностями периферийных вычислений — об этом говорят данные отчета Bain & Company.

Декларации и реальность

Согласно недавнему исследованию Bain & Company, результаты которого были представлены в октябре 2020 года, два из трех ИТ-директоров крупных компаний планируют использовать мультиоблачную концепцию, подразумевающую применение в составе общей ИТ-инфраструктуры ресурсов нескольких публичных облачных операторов. В качестве основных аргументов фигурируют такие факторы, как желание избежать привязки к поставщику и возможность оптимизации расходов. Тем не менее, как показывает то же исследование, очень немногим компаниям удалось реализовать подобный подход на практике. Так, если речь идет о сервисах типа IaaS («инфраструктура как сервис»), то свыше 70% используют услуги только одного облачного оператора. При этом даже те, кто использует несколько общедоступных облаков, тратят более 90% своего бюджета на одного основного поставщика.

Говоря о причинах такого положения, исследователи обращают внимание на то, что помимо базовых задач вычислений и хранения данных, среднестатистическая компания использует еще свыше полусотни специализированных внутренних служб и сервисов, охватывающих области искусственного интеллекта (AI), мобильных приложений, дополненной и виртуальной реальности (AR/VR) и др.

Такое разнообразие делает практически невозможным беспрепятственный перенос приложений от одного поставщика инфраструктуры к другому. Вторым моментом является сложность обеспечения безопасной работы и сохранности данных при использовании сразу нескольких публичных облаков. В-третьих, не менее важен и кадровый вопрос — сейчас сложно найти специалистов, способных профессионально управлять хотя бы одним облаком, не говоря уже нескольких платформах сразу (такие универсальные специалисты попросту уникальны). При этом, учитывая тот факт, что основные функциональные отличия и технические возможности популярных облаков не слишком разнятся между собой, выходит, что заказчики не имеют ощутимого стимула для использования мультиоблака.

Инвестиции в периферийные вычисления растут

При этом растет спрос на гибридные модели развития ИТ-инфраструктур, сочетающих собственные ИТ-ресурсы и возможности внешней IaaS-площадки, особенно для задач резервного копирования и обеспечения дополнительных серверных мощностей в периоды пиковых нагрузок. Но, здесь исследователи отмечают тот факт, что все большую роль в построении распределенных корпоративных инфраструктур начинают играть периферийные вычисления (Edge Computing), особенно в свете развития технологий Интернета вещей, автономного транспорта, высококачественного потокового видео и т.д.

Хотя, согласно данным опроса Bain только 35% ИТ-директоров заявили, что планируют развивать гибридные решения, охватывающие как облака, так и периферийные вычисления. Тем не менее, инвестиции предприятий в данную сферу быстро растут — в период с 2019 по 2024 год предполагается, что финансовые вложения в Edge Computing увеличатся на 35%, по сравнению 2,5% ростом расходов на частные облака.

Одной из особенностей такого класса решений является необходимость обработки больших объемов данных. Например, установленные в автомобиле камеры, лидары и другие датчики генерируют объем данных свыше 100 ТБ данных за поездку. Передача подобного объема данных в ЦОД неэффективна и не способна решить основную задачу — мгновенную реакцию на возникающие события. Следовательно, необходимо перемещать не данные, а вычисления ближе к данным, событиям.

Технологии интеллекта вне ЦОД применимы к любой организации, к любой индустрии. Везде, где требуется переместить вычисления ближе к данным, источникам событий. В связи с этим, круг задач CDTO расширяется, за счет адаптации и применения технологий класса Intelligent Edge для выполнения бизнес задач организации.

Перейти в раздел HPE GreenLake

Другие спецпроекты
ПечатьПечать без изображений

Комментарии

Только зарегистрированные пользователи могут оставлять комментарий.

Регистрация
Авторизация

СПЕЦПРОЕКТ КОМПАНИИ HPE

 
Интересно
24 октября 2024 г. (четверг), онлайн и офлайн, Москва
Подготовка сети к резкому росту рабочих нагрузок ИИ
Сейчас самое время заняться планированием сети, чтобы вовремя решить проблемы, связанные с рабочими нагрузками …
Colocation: как эффективно управлять своим оборудованием
Размещая свое оборудование в дата-центре колокейшн, необходимо продумать, как им управлять. Кристофер Тоцци …
Forrester: будущее сетевых API
Многие из моих недавних бесед с телеком-клиентами были посвящены сетевым API, также известным как открытые …
Языковые модели на периферии как способ разгрузить дата-центры
Локальные системы искусственного интеллекта, известные как «LLMs on the edge» (большие языковые модели …
Цикл данных ИИ: выбор технологии хранения данных для масштабирования рабочих нагрузок
Конечно, искусственный интеллект меняет жизнь людей и открывает мир новых приложений, но в своей основе …