Big Data в России: оцениваем возможности и риски
Бизнес все чаще оперирует огромными объемами неструктурированных данных – именно здесь мы встречаем термин Big Data. Сегодняшнее положение дел ставит компании на перепутье – начать использовать специальные решения из этой области прямо сейчас или, опасаясь рисков, отложить на перспективу. О том, в чем плюсы и минусы обоих вариантов, а также о существующем ПО и успешных проектах говорили участники круглого стола "Big Data: возможность или необходимость", организованного CNews Analytics и CNews Conferences.
Новые вызовы времени, которые диктуются бизнесу постоянно усложняемыми ИТ-системами и возрастающими запросами на аналитику данных, сейчас активно продвигаются под названием Big Data ("большие данные"). Тем не менее, как и в случае с "облаками", такое определение не содержит в себе технического аспекта, поэтому многие ИТ-специалисты воспринимают его как сугубо маркетинговое понятие. Впрочем, независимо от этого сама отрасль Big Data уже сейчас стала одной из самых динамично растущих – по оценкам IDC, ежегодно объемы хранящихся данных будут увеличиваться на 40% и к 2015 году рынок технологий и сервисов для обработки больших данных рынок рубеж в 16,9 млрд долларов (сейчас он составляет около 7 млрд долларов). Таких же прогнозов придерживается и Gartner, считающая, что Big Data к 2014 году станет локомотивом ИКТ-отрасли, и уже сейчас называющая их одним из самых ключевых технологических направлений в 2013 году.
На круглом столе "Big Data: возможность или необходимость" эксперты, вендоры и представители ИТ-сообщества из разных отраслей – банковского сектора, госкомпаний, ритейла - обсуждали текущие и будущие тренды Больших данных, а также успешные кейсы. Участники сошлись в одном: российский заказчик еще слишком с недоверием смотрит на подобные новшества, ограничиваясь пилотными проектами. Так, одной из горячих тем, инициированных докладом Олега Гиацинтова, технического директора DIS Group, стало применение технологии аналитики Hadoop.
Полемика разгорелась вокруг восприятия ее зрелости и целесообразности использования в отечественных компаниях – так, в России одной из самых известных организаций, работающих с ней, является Mail.ru Group, в то время как в других интернет-компаниях ее не применяют, задействуя или собственные разработки (как, например, "Яндекс"), или не рассматривая пока Big Data как необходимость. За рубежом же Hadoop уже более 10 лет используется Amazon (в AWS), а также крупнейшими Веб 2.0 проектами (Facebook, Twitter, Google). В докладе спикера прозвучали детали проекта Big Data Hadoop в "Вымпелкоме" (оптимизация подготовки данных для отчетов по продажам): слушатели узнали, с какими сложностями сталкивались интегратор и оператор (скорость обработки, сбои БД, трудности масштабирования и перераспределения нагрузок), а также реальные экономические и технические преимущества и результаты проекта.
Андрей Сапронов: Хранилищами становятся не традиционные СХД, а стандартизованные под задачи серверы
Андрей Сапронов, технический директор компании ETegro Technologies, рассказал, как парадигма Big Data влияет на серверную составляющую ИТ-инфраструктуры.
CNews: Как изменяются требования к ИТ-инфраструктуре в эпоху Big Data?
Андрей Сапронов: Развитие новых подходов к обработке и хранению больших объемов данных действительно изменяет требования и идеологию аппаратной части – на первый план выходят стандартизация и универсальность. В проектах Big Data речь идет о нескольких десятках серверов или стоек. Клиентам нужны универсальные строительные блоки для инфраструктуры.
Александр Шмид: Решения Big Data применяют в России буквально единицы
Александр Шмид, председатель правления компании "ЕС-лизинг", рассказал, что, несмотря на единиченые отечественные проекты Big Data, интерес к таким решениям очень высок. Возможность протестировать решения пользуется колоссальным спросом.
CNews: Как вы оцениваете динамику спроса на технологии Big Data в России?
Александр Шмид: Под технологиями, видимо, следует понимать как продукты, так и услуги по их освоению и применению. Что касается новых и новейших продуктов (например, Hadoop и Streams, соответственно 7 лет и 1,5 лет года на рынке), то сколько-нибудь значимого спроса пока не наблюдается.
