16 minute read
Перспективы использования жестких дисков в 2020 году
from ITExp22020
by maxwellchris
text: Райнер В. Кезе (Rainer W. Kaese), старший менеджер по развитию бизнеса, Toshiba Electronics Europe
Advertisement
Согласно прогнозам IDC1, с 2018 по 2025 год общая ем кость систем хранения, поставляемых на рынок, превысит 22 зеттабайта. 26% этого объема будет обеспечена флеш-устройствами. Но доля жестких Потребность в системах хранения данных продолжает расти, и в 2020 году, а также в последующие годы эта тенденция не изменится. Причину понять несложно: все больше организаций выбирают облачные решения вместо инвестирования в развитие собственной инфраструктуры. Появляются новые инновационные компании, которые строят свою деятельность на основе модели «всё как услуга». Растущий спрос на системы хранения обусловлен также приложениями, которые используются, например, для анализа массивов больших данных и отработки алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) в огромных наборах данных.
дисков будет куда выше — 59%. Учи тывая растущую популярность приложений с ИИ и инновационных служб автоматизации с поддержкой нового стандарта — 5G, предприятия и опера торы центров обработки данныхдолжны рассматривать все возможные вари анты их хранения. Это залог правильного инвестирования на несколько лет вперед.
Нельзя отрицать привлекательности устройств хранения на основе флеш
технологий, например твердотельных накопителей (SSD): они компактны, энергоэкономичны, отличаются низ ким временем задержки и высокой производительностью. Однако все эти плюсы стоят недешево — флеш-устройства обычно в 8–10 раз дороже жесткого дис ка с аналогичными характеристиками. И такая разница вполне оправданна, если речь идет о загрузочном устрой стве для сервера или приложения уровня tier‑0, так что вряд ли жесткие диски вновь займут эту нишу. Но если мы го ворим о планировании, важно понять, могут ли твердотельные накопители по дешеветь настолько, чтобы вытеснить жесткие диски из областей, в которых они востребованы сейчас. Последние несколько лет наблюда ется снижение стоимости каждого терабайта как в отношении твердотельных накопителей, так и жестких дисков. Впрочем, подробное сравнение показы вает, что снижение стоимости терабайта для обеих технологий идет в одном тем пе. Это говорит о том, что в обозримом будущем твердотельники вряд ли вытес нят жесткие диски, несмотря на совершенствование технологий, поскольку те останутся более привлекательным вари антом с точки зрения стоимости. Четвертая промышленная револю ция, развитие «Интернета вещей» и последующая обработка данных, генерируемых устройствами, приведут к росту объема передачи данных в секунду в пространстве данных. Производи тельность твердотельных накопителей идеально подходит для краткосрочно го хранения данных «Интернета вещей». Но если говорить о долгосрочном хра нении, аналитике и архивации, то здесь безоговорочно выигрывают жесткие диски и ленточные накопители — толь ко они могут предоставить достаточную емкость. Согласно результатам исследования, проведенного компанией Toshiba, ре шения с большим количеством жестких дисков в конфигурации RAID10 или с программно-определяемой архитек турой для параллельных вычислений превосходят сопоставимые по цене ре шения на базе нескольких твердотельных накопителей по количеству операций ввода-вывода в секунду (для блоков данных размером более 64 Кбайт) и при этом обеспечивают втрое боль шую емкость. Таким образом, многодисковые решения с подходящей конфигурацией могут составить хорошую альтернативу твердотельникам. Цен трам обработки данных нужно подумать о стратегиях хранения: какие данные следует сохранять, какие — нет, требу ется ли сжатие при получении данных и т. п. Необходимо также уделять вни мание стратегии удаления, чтобы понимать, когда в хранящихся данных уже нет необходимости. Интересно, что в 2018 году совокуп ная емкость флеш-накопителей была в четыре раза меньше емкости при сутствующих на рынке жестких дисков (информационный бюллетень IDC «Эпо ха данных — 2025», Data Age 2025, ноябрь 2018 г.). Открытие нового производствен ного подразделения, специализирующегося на флеш-технологиях, стоит порядка $9 млрд, а вывод продукции на рынок занимает от 18 до 24 меся цев. Трудно представить, что производителям флеш-памяти удастся угнаться за спросом или довести стоимость тера байта до отметки, которая сможет хоть как-то сравниться с жесткими дисками (https://asia.nikkei.com/Spotlight/Toshibain-turmoil/Toshiba-Memory-s‑9bn-plantmarks-fresh-start-with-Western-Digital). Жесткие диски — проверенная вре менем технология, и любые возможные в будущем улучшения кажутся вполне закономерными, чего не ска жешь о прорывах в области флештехнологий. Одним из существенных улучшений является емкость жестких дисков. Ожидается, что самые боль шие на сегодняшний день жесткие диски увеличат емкость еще на 2 Тб всего через пару лет. У Toshiba есть подобный опыт: в 2017 году емкость гелиевых жестких дисков класса Nearline состав ляла 14 Тб, в 2019‑м — 16 Тб. Использование гелия в производстве позволяет сделать пластины жестких дисков тонь ше, в результате в каждом диске помещается девять пластин. Дальнейшие разработки в этой области позволят раз местить в дисках до 10 пластин и довести емкость до 20 Тб и выше. Кроме того, использование гелия позволяет снизить потребление элек троэнергии — немаловажный аспект в работе ЦОДов. Сегодня серверам хра нения, потреблявшим киловатты энергии, требуется всего несколько сотен ватт. Современные емкостные жест кие диски с гелием потребляют в среднем на 28% меньше энергии, чем их
предшественники (сравните MG07SCA на 12 Тб и MG06SCA на 10 Тб). Для оп тимизации энергопотребления ЦОДов также необходимы решения для отклю чения неиспользуемых жестких дисков. Замена дисков емкостью 2–3 Тб на бо лее новые устройства также позволяет снизитьэнергозатраты, увеличивпри этом емкостьпри техже вложениях. Важно упо мянуть, что на сегодняшний день ежегодный объем энергопотребления ЦОДов составляет около 600 ТВт•ч, а к 2025 году можетвырастидо1360ТВт•ч(https://www. mdpi.com/2078–1547/6/1/117). Конеч но же, никакие усовершенствования не должны влиять на надежность и сред неевремя безотказной работы. Напротив, эти показатели также должны стремиться к совершенству. Системы видеонаблюдения также способствуют росту спроса на систе мы хранения. Это одна из областей, где широко применяются технологии ИИ. Для функционирования системы видеонаблюдения требуется нечто от личное от традиционного ЦОДа: рабочая температура дисков должна быть в диапазоне 0–70 °C, а сами диски должны иметь высокие показатели безотказности и соответствующие гарантийные сроки. Системы камер, обеспечивающих потоковое видео вы сокого разрешения, генерируют просто огромные объемы данных. Поэтому диски, используемые для хранения таких данных, должны обеспечивать целостность видео (без пропадающих кадров) и доступ к данным для анали за приложениями ИИ и другими приложениями для работы с большими данными. Если отойти о т корпоративных ЦОДов, потребители и компании малого и среднего бизнеса также сталкиваются с большими объемами данных. Это фото графии и видео, коммерческие данные и файлы крупных проектов. Гелиевые жесткие диски Toshiba серии N300 ем костью 16 Тб позволяют использовать высокоемкостные решения NAS и дома, и в офисе для резервного копирования или в качестве альтернативы облачным хранилищам. Они также обеспечива Гелиевые жесткие диски Toshiba серии N300 емкостью 16 ТБ
ют должный уровень безопасности для пользователей, которые не хотятхранить личные данные в облаке. Можно с уверенностью сказать, что в ближайшие 5–10 лет спрос на систе мы хранения будет только расти. Большие данные, молодой развивающийся рынок ИИ-решений, приложения ав томатизации, устройства с поддержкой 5G, разработка и вывод на рынок инновационных приложений — все это будет в значительной мере вли ять на будущий спрос, поэтому о точных прогнозах говорить невозможно. Несмотря на ряд планируемых улуч шений, производственный потенциал в области флеш-технологий и снижение стоимости терабайта, твердотельные накопители по-прежнему останутся до рогостоящей альтернативой на те случаи, когда их цена может быть оправдана. Все потому, что стоимость терабайта жестких дисков также будет снижаться. Кроме того, технологии в основе жест ких дисков постоянно совершенствуются. Таким образом, жесткие диски по-прежнему будут привлекательным вариантом в плане энергопотребле ния и их доля на рынке систем хранения останется внушительной. Благодаря показателям производительности жесткие диски смогут с успехом заме нить твердотельные накопители в отдельных массивах RAID и программноопределяемых системах хранения при тех же затратах.
RPA-роботизация: будущее ИТ-экосистемы?
text: Игорь Новиков
Первым делом заговорили о том, что впереди нас ждет массовый вы пуск человекообразных роботов. Похожие устройства стали появляться повсюду, они неизменно встречали по сетителей выставок, —однако вряд ли руководители компаний воспринимали это всерьез. Появится такой робот при вхо де в офис — какая польза? Нужно считать баланс, нужно вести переговоры с заказчиками. Этот милый механизи рованный болванчик навряд ли быстро научится выполнять рутинные офисные операции. В то же время никто не отрицал возможности массового применения механизированных роботов в про изводстве — на конвейерной сборке, на складах, в торговле. Однако было оче видно: роботы-мутанты ориентированы больше на выполнение механических операций, а не офисных, которые, хотя и являются рутинными, но требуютопре деленных умственных навыков, которые на тот момент мог предоставить только сотрудник-человек. Предчувствие, что начинает происхо дить что-то интересное, появилось, когда на арену вышли программные роботы. Многие столкнулись с ними на приме ре чатов в мессенджерах или на сайтах, когда вместо человека появилась некая «меня зовут Илона, чем я могу вам помочь?». Позднее они узнали, что нечто похожее на роботизацию созда ется как отдельное направление в программных разработках, получив название RPA (Robotic Process Automation). RPA — это компьютерная программа, которая способна работать с теми же системами и приложениями, с которы ми работает обычно человек: реагиро
вать на события, происходящие в подконтрольных работающих программных системах, и выбирать логически вер ные решения, и точно так же использует мышь и клавиатуру. И позволяет тем самым заменить человека во многих ситуациях. Но для этого RPA-робот дол жен пройти курс обучения, в результате он сможет научиться автоматизировать любую работу. Однако есть и отличия. Человек в сво ей работе руководствуется инструкциями и своим опытом, который постоянно расширяется. Робот же опирается толь ко на ранее созданные правила — их можно гибко изменять с учетом модер низации ИТ-экосистемы. Но мыслить робот не умеет, во всяком случае пока… Такая автоматизация избавляет от ошибок, которые неминуемо встре чаются в работе человека. Но внедрение роботов не предполагает, что люди перестанут работать, — наоборот, они способствуют тому, чтобы сотрудники переходили на интеллектуальные виды деятельности, а рутинные, утомительные операции передаются под управление RPA-механизмов. RPA можно интегрировать в ИТ-структуру практически любой компании для автоматизации различныхбизнес-задач. Почему RPA-робот лучше человека? Если отвлечься от хайпа, возникшего вокруг цифровизации, то любой руководитель компании неизбежно задает себе вопрос: а нужен ли робот, если и без него обходились раньше? Постара емся развеять эти сомнения и приведем соответствующие доводы, доказываю щие полезность роботизации. Прежде всего, легкость переобуче ния. Бизнес — это живой организм, в котором постоянно происходят всевозможные изменения. Их необходимо учитывать в работе сотрудников, при нимать адаптивные решения при работе с программами. Это также имеет и нега тивные последствия, в коллективах возникают сложные взаимоотношения: в случае выявления ошибок очень труд но найти не только виновных, но и принимать ответные решения, помогающие уберечься от повторения ошибок. За бывчивость сотрудников, утомляемость, уход специалиста — все это может при вести к повторным сбоям. Современные RPA-роботы помога ют устранить эти проблемы. Конечно, их настройка требует привлечения про граммиста, зато после внесения изменений в алгоритме работы робота можно не волноваться —о произошедшихизме нениях больше никто не забудет. Учитывая, что в новейшихмоделяхRPA-систем настройку может производить бизнесаналитик без привлечения программи ста, это особенно удобно. В отличие от человека, RPA-робот бу дет исправно работать 24 часа в сутки — без перерыва на обед, без отпуска или ухода на больничный, будет продолжать работать даже ночью. Учитывая, что про граммному роботу не нужно выделять даже рабочее место в офисе, дополни тельная экономия очевидна. Однако самое главное достоинство RPA-технологии — высокое качество его работы. Правильно настроенный робот работает без ошибок, четко выполняет все намеченные команды, ведетжурнал своих действий, позволяет легко восста новить время и причины отклонений, исправляет ошибки в алгоритмах бизнесобработки, которые также не редкость. Большим достоинством RPA-автоматизации является также то, что для ее внедрения нет необходимости пересмо тра ИТ-структуры компании. Робот будет встроен или сможет работать поверх уже работающих прикладных программ. Это случится уже через один-два меся ца — приблизительно такова продолжительность типовых RPA-проектов даже в крупных компаниях. Истоки зарождения RPA-автоматизации Неотъемлемой частью технологии роботизации является способность к самообучению и развитые когнитивные функции, позволяющие программному гуманоиду разумно выбирать нужные решения и осуществлять управление бизнес-процессами. Первые примеры применения подобных технологий свя зываютс именем Артура Самуэля (Arthur Samuel) из компании IBM. Свои иссле дования в области развития основ искусственного интеллекта и машинного обучения он проводил в 1952 году, занимаясь развитием обучаемых ком пьютеров. Созданные им алгоритмы и базовые принципы прошли проверку на примере исследовательской работы по созданию компьютерной программы игры в шашки (Checkers). В основе созданного Самуэлем про граммного механизма лежало дерево поиска игровых позиций. Ученый не де лал ставку на простой перебор всех возможных вариантов с расчетом цепей, он понимал, что такой подход расточителен и не сможет применяться на практике. Самуэль развивал сложную полиноми нальную оценочную функцию, учитывая текущую позицию, число шашек на каж дой стороне, число дамок, наличие «вилок» и т. д. В итоге он пришел к созданию модели, которая не требовала избыточ ных расчетов. Эти алгоритмы стали основой для дальнейшего развития теории нейронных сетей, а те, в свою очередь, основой для создания роботизирован ных систем. Первая искусственная нейронная сеть «Перцептрон» и первый нейроком пьютер «МАРК‑1» появились в 1957 году благодаря работам Фрэнка Розенблат та (Frank Rosenblatt). Он предложил математическую модель, имитирующую работу человеческого мозга. Позднее «Перцептрон» был назван «эмбрионом электронного компьютера, который в бу дущем сможет ходить, говорить, видеть, писать, воспроизводить себя и осозна вать свое существование». Вторая крупная волна разрабо ток в области роботизации произошла во второй половине 1990‑х годов и была связана с развитием технологии автома тического чтения контента с экрана дисплеев. Новая технология получила название «скрапинг» (scraping), благодаря ей информация, собранная автомати чески с веб-сайтов или из интерфейса программ, переносилась в другие доку менты или использовалась для запуска
приложений. Ранее только человек (оператор) мог выполнять такие операции.
Где можно применять RPA-автоматизацию? Роботизация на базе RPA может быть применена в самых разных отраслях. Назовем лишь некоторые примеры, где она может быстро принести существен ный эффект: • Работа с данными: копирование и об работка экранных данных, заполнение форм ввода в приложениях, прямая запись в базы данных. • Работа с электронной почтой: откры тие и обработка E‑mail-сообщений и прикрепленных файлов, копиро вание, сохранение и перемещение файлов и папок в хранилище и ав томатизированная передача адресатам. • Работа с документами офисных при ложений, анализ содержащейся в них информации и выгрузка ее с форми рованием структурированных массивов данных. • Распознавание и извлечение данных из файлов с изображениями. • Сбор данных из социальных сетей, получение на их базе статистики и ее анализ. • Работа в бизнес-приложениях, требу ющих учета принятых правил бизнеслогики и особенностей применений бизнес-функции в самих приложениях. • Выгрузка и обработка данных из раз личных прикладных бизнес-систем, ее анализ и переформатирование, подготовка отчетов, размещение сводной или выборочной информа ции на информационных панелях. • Выполнение сложных рутинных опе раций, связанных с вводом или переносом данных между системами. • Проведение сложных вычислений, анализ и обработка информации с использованием элементов искус ственного интеллекта и машинного обучения. • Анализ и консолидация данных, полу ченных из различных источников. Это список можно продолжить. RPA в мире и России Интенсивные инициативные разработки RPA-продуктов в мире стали проводиться с начала 2000‑х годов. Первые RPA-системы появились на рынке уже во второй половине десятилетия. В даль нейшем они дорабатывались с учетом опыта пилотных внедрений в компаниях всех уровней ─от малого бизнеса SOHO до крупныхкорпораций. В результате уже к середине 2010‑х был создан развитый рынокRPA-продуктов и начался процесс их широкого внедрения в бизнесе. Прошедший, 2019 год стал пере ломным, сделали недавно вывод эксперты Deloitte Insights. Такую же точку зрения высказали аналитики Gartner, выпустив летом прошлого года исследо вание ‘Gartner Magic Quadrant for RPA Software 2019’ (https://www.gartner. com/en/documents/3947184/magicquadrant-for-robotic-process-automationsoftware): согласно их оценкам, миро вой рынок RPA достиг к концу 2019 года $1,3 млрд. А по прогнозам экспертов McKinsey & Co, к 2025 году рост рынка средств автоматизации, в число которых входят и RPA, достигнет $6,7 трлн: техно логия RPAназвана «главным двигателем» программной автоматизации в мире. Развитие рынка RPA в России име ло свои особенности. Еще несколько лет назад рынок системной интеграции был более склонен к применению клас сического подхода в решении практи
ческих задач автоматизации процессов применения бизнес-систем. Компанияинтегратор, изучив потребности заказ чика, внедряла готовые бизнес-продукты, а для автоматизации взаимосвязей применялись встроенные в продукты механизмы. В отдельных случаях также создавались кастомные решения. Все остальные варианты работы с приложе ниями, требующие интеграции их данных, были связаны с использованием ручного труда. Это было надежно. «За 2019 год российский рынок RPAрешений претерпел качественные изме нения: он достаточно хорошо наполнен, успешно внедряются решения на плат формах мировых лидеров. Уже существуют как минимум три российских продукта, практически в полной мере покрывающих задачи роботизации про цессов», ─ заявил руководитель направления роботизации и заказной разработки компании Softline Станислав Маслов. По его словам, сегодня уже практиче ски каждый вендор готов предоставить многофункциональный продукт, состоя щий из модулей, которые в совокупности обеспечивают не только полноценную автоматизацию бизнес-процессов, при которой роботы и люди работают рука об руку, но и решают сопутству ющие задачи ─ интеллектуальное распознавание документов, или Process Mining. Теперь на очереди внедрение компонентов искусственного интеллек -
та и машинного обучения ─ этот тренд на рынке эксперты Gartner назвали «ги перавтоматизацией». Этапы эволюции RPA-архитектур: от простых систем интеграции биз нес-процессов (Task-Based systems) к комплементарным CoRPA-системам и автоматизированным комплексам ги перавтоматизации цифровых решений (DigitalOps Toolbox).
Российские RPA-продукты Рынок российских RPA-продуктов только формируется. Тем не менее на нем уже появились заметные игро ки. Мы коротко расскажем о двух платформах этого класса — ROBIN и PIX RPA.
ROBIN Платформа ROBIN (h t t p://r p arobin.ru/) появилась на рынке в ян варе 2018 года и стала первой RPAразработкой, созданной не только целиком отечественными разработчика ми на базе C# и Java, но и вошедшей в Реестр российского ПО, реализовав тем самым возможность внедрения средств RPA-автоматизации в госсекторе. Опыт успешных внедрений ROBIN у таких заказчиков, как ТВЭЛ, «Первая грузовая компания», «ПИК», «Росэнерго атом», Bonduelle, «Московская биржа», «Сургутнефтегаз», банк «Россия», «Экс побанк» и др., вызвал большой интерес к платформе со стороны коммерческих предприятий и госкомпаний прежде все го крупного и среднего бизнеса. Среди функциональных преимуществ ROBIN можно выделить наличие встро енного классификатора неструктурированных текстов, отдельного инструмента по созданию текстовых чат-ботов, под держку вариантов интеграции с различными бизнес-продуктами, среди которых ABBYY FlexiCapture и Yandex OCR, используемые для распознавания доку ментов, Word, Excel, Outlook, почтовые сервисы, FTP/SFTP, Google Sheets, вы зовы REST- и SOAP-сервисов. По сравнению с зарубежными анало гами платформа ROBIN отличается простотой создания роботов: в среднем на его внедрение в бизнес-процесс ухо дит три-четыре недели. Имеется готовая интеграция с такими известными систе мами, как«1C», SAP, Creatio (BPM Online), Naumen, Elma, Jira и др. Если пользовате лем большинства зарубежных платформ является прежде всего программист, то настройку программных роботов для российской платформы может выпол нять бизнес-аналитик, что позволяет быстрее получать результат и значительно сокращает себестоимость применения инструмента. Уже сейчас в рамках стратегическо го партнерства с компаниями «Промышленные инновации», IBS, Reveal Group, NAUMEN, DM Solutions, КРОК, KPMG ве дутся проекты внедрения RPA в бизнеспроцессы заказчиков с использованием платформы ROBIN. Недавно было открыто первое ка дровое агентство программных роботов (http://hh.rpa-robin.ru/), позволяющее осуществлять подбор квалифицирован ного бот-персонала. Доступны роботы «Диспетчер», «Регистратор», «Брокер», «Аналитик» и др.
PIX RPA PLATFORM PIX RPA PLATFORM (https://pixrpa. ru/) — еще одна российская RPA-разработка, выпущенная компанией PIX Robotics, резидентом «Сколково» (осно вана в 2018 году). Эта система позволяет роботизировать практически любые действия пользователя на компьютере, минимизировав ошибки, вызванные че ловеческим фактором. Наиболее примечательная функция — нативная интеграция с любыми продуктами платформы «1C» («из коробки»). Сердцем системы является студия разработки программных роботов — PIX Studio. Именно через этот меха низм разработчики закладывают в робота цикл процесса, который тот будет исполнять при запуске, учитывая все возможные отклонения и исключения. Используя административный орке стратор Master, пользователь может контролировать большое количество роботов. В оркестраторе задается гра фик работы, проводится аналитическая оценка эффективности, осуществляется контроль за прикрепленными лицензиями роботов, находящихся в работе. С помощью PIX Robot можно вос производить нужные последовательности нажатий на клавиши и движений курсора, имитируя тем самым аналогичные манипуляции человека. Робот может проводить распознава ние текстов и изображений с помощью OCR («компьютерное зрение»), выполнять различные интеллектуаль ные операции.
