Microsoft и BlackRock совместно инвестируют в строительство дата-центров и энергетику для поддержки быстроразвивающейся ИИ-отрасли. По данным Silicon Angle, для этого сформирована новая группа Global AI Infrastructure Investment Partnership (GAIIP). Помимо Microsoft и BlackRock, в неё входят купленная последней в январе за $12,5 млрд инвестиционная компания Global Infrastructure Partners (GIP), а также дубайский инвестор MGX.

Предполагается, что партнёры будут вкладывать средства в новые ЦОД и расширение уже действующих для удовлетворения растущего спроса на вычислительные мощности. Также средства будут тратиться на энергетическую инфраструктуру для создания новых источников энергии для этих ЦОД. Целевым рынком для вложения средств считается США, а остатки потратят на территории «американских стран-партнёров».

Согласно пресс-релизу GIP, планируется поддерживать открытую архитектуру и обширную экосистему, обеспечивая полный доступ к наработкам самому широкому кругу компаний. NVIDIA будет поддерживать GAIIP, предлагая экспертные консультации, связанные с технической частью ИИ-проектов. GAIIP рассчитывает получить в распоряжение $30 млрд инвестиционных капиталов для начальных вложений в проекты, что, в свою очередь, позволит увеличить общий инвестиционный потенциал до $100 млрд с учётом долгового финансирования.

Источник изображения: Sebastian Herrmann/unsplash.com

Помимо участия в новой структуре, Microsoft уже инвестировала в связанные с ИИ многочисленные проекты немало средств. Так, в мае Microsoft обязалась выделить $2,2 млрд на облачную и ИИ-инфраструктуру в Малайзии, чуть позже в том же месяце — $3,3 млрд на строительство ИИ ЦОД в Висконсине (США). В июне компания объявила о планах потратить $3,2 млрд для расширения ЦОД в Швеции. Крупнейшие «внешние» инвестиции Microsoft в ИИ связаны с небезызвестной компанией OpenAI, в которую IT-гигант вложил уже около $13 млрд с 2019 года, вполне вероятны и дальнейшие инвестиции.

Global Infrastructure Partners, основанная в 2006 год, управляет активами на сумму более $100 млрд. Среди активов есть крупные транспортные узлы, поставщики энергии из возобновляемых источников, а также оператор ЦОД CyrusOne и ряд других инфраструктурных компаний. Кроме того, фонд неоднократно инвестировал в других операторов дата-центров.

Мейнфреймы по-прежнему сохраняют актуальность, несмотря бурное развитие ИИ-технологий и облачных сервисов, пишет The Register со ссылкой на новое исследование State of Mainframe Modernization компании Kyndryl.

Согласно данным опроса 500 топ-менеджеров ИТ-индустрии, многие организации интегрируют свои мейнфреймы с публичными и частными облачными платформами и совершенствуют свои программы модернизации, перемещая некоторые рабочие нагрузки с мейнфрейма и обновляя другие на месте, чтобы продолжать пользоваться такими преимуществами мейнфреймов, как безопасность и надёжность.

Kyndryl сообщила, что 86 % респондентов развёртывают или планируют развёртывать инструменты и приложения генеративного ИИ в своей среде мейнфреймов. Исходя из этого Kyndryl назвала 2024 год «годом внедрения ИИ на мейнфреймах». Сама IBM заявила, что генеративный ИИ стал движущей силой в её бизнесе мейнфреймов, проносящим больше выручки в последние кварталы.

Источник изображения: IBM

Большая часть участников опроса (80 %) всё ещё находится на стадии изучения возможностей генеративного ИИ, но вместе с тем 41 % респондентов надеется использовать его для ускорения операций и снижения их подверженности человеческим ошибкам. Между тем, 33 % респондентов нацелены на улучшение клиентского опыта, например, за счёт повышения персонализации, а также разблокировании критически важных данных и преобразование неструктурированных данных в полезную информацию, в то время как треть участников опроса планирует использовать генеративный ИИ для извлечения бизнес-информации из своих данных, управляемых мейнфреймами, чтобы помочь в разработке новых продуктов или услуг.

Согласно Kyndryl, генеративный ИИ также может помочь в модернизации, «проливая свет на внутреннюю работу монолитных приложений», что, как утверждается, может компенсировать нехватку навыков работы с мейнфреймами у нынешних сотрудников. Вместе с тем меньшая часть респондентов, чьи компании применяют мейнфреймы, не планирует использовать генеративный ИИ в какой-либо форме, ссылаясь на проблемы безопасности и регулирования в качестве причины своего нежелания или говоря о наличии других приоритетов.

Опрос показал, что компании, продолжающие эксплуатировать мейнфреймы, стремятся использовать их с максимальной эффективностью, но также и пользоваться гибкостью облачных сервисов. Хотя 96 % респондентов заявили, что перемещают некоторые рабочие нагрузки с мейнфреймов (около трети), 89 % согласились, что эти системы по-прежнему чрезвычайно или очень важны для их бизнес-операций.

В отчёте Kyndryl выделено три основных варианта модернизации мейнфреймов, причём большинство организаций использует их сочетания. Один из них — миграция, перенос некоторых или всех приложений и данных в облако или на локальную альтернативу. Второй вариант — интеграция данных и приложений мейнфрейма с другими платформами, что позволяет, например, новым облачным приложениям получать к ним доступ. Как ожидается, эта модель будет использоваться чаще с продолжающейся эволюцией генеративного ИИ, сообщила Kyndryl. Третий вариант — модернизация рабочих нагрузок на мейнфрейме, определение того, какие приложения следует сохранить, заменить или удалить, что подразумевает модернизацию исходного кода приложений или использование более современных языков, а также использование новых технологий, таких как ИИ и контейнеризация.

Это уже второе исследование State of Mainframe Modernization компании Kyndryl, и в этом году больше респондентов заявили, что они сосредоточены в первую очередь на модернизации или интеграции с облаком, в то время как меньшее количество выбрали в качестве первоочередной задачи перенос рабочих нагрузок с мейнфрейма.

Около 53 % респондентов заявили о росте использования мейнфреймов в этом году, а 49 % сообщили, что ожидают дальнейшего роста использования в течение следующих 12 месяцев. По словам Kyndryl, окупаемость инвестиций в проекты модернизации мейнфреймов составляет от 114 до 225 %.

Что также важно, 66 % респондентов заявили, что уровень безопасности, предлагаемый мэйнфреймами, является для них самым важным фактором, и почти половина опрошенных назвала обеспечение безопасности основной причиной инвестиций в модернизацию.

Один из руководителей ИТ-отдела оптовой компании в США сообщил, что был принят гибридный облачный подход, поскольку он позволяет хранить конфиденциальные данные в защищённой среде мейнфрейма, используя облако для менее важных рабочих нагрузок.

Также в исследовании сообщается о сохранении проблемы с нехваткой персонала с соответствующим опытом работы с мейнфреймами. 18 % респондентов из компаний, интегрирующих мейнфреймы с другими платформами, заявили, что недостаточный опыт был основным препятствием для успеха проекта, в то время как более четверти участников опроса выразили обеспокоенность тем, что их организациям не хватает необходимого уровня навыков для эффективной модернизации мейнфреймов. IBM пытается решить проблему с кадрами, представив в начале этого года пару инициатив по решению проблемы нехватки инженеров.

Также отмечено, что что 43 % респондентов указали, что у них нет навыков использования возможностей ИИ и генеративного ИИ, что заставляет всё больше организаций обращаться к внешним поставщикам, таким как Kyndryl, для реализации своих проектов модернизации. Подводя итоги, Kyndryl сделала вывод о том, что мейнфрейм остаётся важнейшей ИТ-средой для многих предприятий и даже становится всё более актуальным благодаря своей безопасности, надёжности и производительности.

Швейцарская высшая техническая школа Цюриха (ETH Zurich) провела церемонию официального запуска суперкомпьютера Alps в Швейцарском национальном суперкомпьютерном центре (CSCS) в Лугано. Система, построенная HPE, уже заняла шестую строчку в последнем рейтинге TOP500 и имеет устоявшеюся FP64-производительность 270 Пфлопс (теоретический пик — 354 Пфлопс). К ноябрю будут введены в строй остальные модули машины, и её максимальная производительность составит порядка 500 Пфлопс.

Источник изображений: CSCS

В июньском рейтинге TOP500 участвовал раздел из 2688 узлов HPE Cray EX254n с «фантастической четвёркой» NVIDIA Quad GH200. Если точнее, это всё же «старый» вариант ускорителя с H100 (96 Гбайт HBM3), 72-ядерным Arm-процессором Grace и 128 Гбайт LPDDR5x — суммарно 10 752 Grace Hopper. Данный раздел потребляет 5,2 МВт и в Green500 находится на 14 месте. Узлы, конечно же, используют СЖО.

Это основной, но не единственный раздел суперкомпьютера. Ещё в 2020 году HPE развернула 1024 двухпроцессорных узла с 64-ядерными AMD EPYC 7742 (Rome) и 256/512 Гбайт RAM. Его производительность составляет 4,7 Пфлопс. Кроме того, в состав Alps входят 144 узла с одним 64-ядерным AMD EPYC, 128 Гбайт RAM и четырьмя NVIDIA A100 (80 или 96 Гбайт HBM2e).

Наконец, машина получит 24 узла с одним 64-ядерным AMD EPYC, 128 Гбайт RAM и четырьмя AMD Instinct MI250X (128 Гбайт HBM2e) и 128 узлов с четырьмя гибридными ускорителями AMD Instinct MI300A. Большая часть узлов будет объединена интерконнектом HPE Slingshot-11: 200G-подключение на узел или ускоритель. Более точную конфигурацию системы раскроют в ноябре.

Lustre-хранилище для будущей машины обновили ещё в прошлом году. Основной СХД является Cray ClusterStor E1000 с подключением Slingshot-11. Так, было добавлено 100 Пбайт полезной HDD-ёмкости (8480 × 16 Тбайт) с пропускной способностью 1 Тбайт/с (300 тыс. IOPS на запись, 1,5 млн IOPS на чтение) и 5 Пбайт SSD, а также резервные ёмкости. За архивное хранение отвечают две ленточные библиотеки объёмом 130 Пбайт каждая.

Особенностью системы является её геораспределённость (фактически узлы размещены в четырёх местах) и облачная модель использования. Так, метеослужба страны MeteoSwiss получила в своё распоряжение выделенный виртуальный кластер, что уже позволило перейти на использование метеомодели более высокого разрешения, которая лучше отражает сложный рельеф Швейцарии. Кроме того, для подстраховки часть узлов Alps размещена на территории Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL).

Alps приходит на смену суперкомпьютеру Piz Daint (Cray XC50/40, 21,2 Пфлопс), о завершении жизненного цикла которого было объявлено в конце июля 2024 года. В CSCS пока останутся машины Arolla + Tsa (для нужд MeteoSwiss) и Blue Brain 5 (решает задачи реконструкции и симуляции мозга). Alps же помимо традиционных HPC-нагрузок, будет использоваться для разработки ИИ-решений.

В начале недели Intel разослала сотрудникам письмо с описанием плана выхода из кризиса, который ставит под сомнение будущее ускорителей Falcon Shores, ранее намеченных к выпуску в 2025 году, пишет ресурс HPCwire.

Согласно плану, компания сосредоточится на выпуске продуктов на архитектуре x86, что может отразиться на производстве Falcon Shores, поскольку глава Intel Пэт Гелсингер (Pat Gelsinger) ранее заявил, что не будет конкурировать с NVIDIA и AMD в области обучения ИИ. Следующий этап реструктуризации также включает сокращение расходов ещё на $10 млрд и увольнение 15 тыс. сотрудников, из которых 7,5 тыс. уже выразили согласие сделать это на добровольной основе.

«Мы должны сосредоточиться на нашей сильной франшизе x86, поскольку мы реализуем нашу стратегию ИИ, одновременно оптимизируя наш портфель продуктов для обслуживания клиентов и партнёров Intel», — подчеркнул в письме Гелсингер. В прошлом месяце на аналитической конференции Deutsche Bank он заявил, что компания покидает рынок обучения ИИ с тем, чтобы сосредоточиться на инференсе, используя сильную сторону чипов x86.

Источник изображения: Intel

Желание Intel сократить расходы и отказаться от неактуальных продуктов может повлиять на реализацию проекта по выпуску Falcon Shores, ускорителя для ЦОД, выход которого неоднократно откладывался. Он является преемником ускорителя Intel Ponte Vecchio (Data Center GPU Max 1550) на базе архитектуры Xe, массовый выпуск которого был фактически прекращён после ввода в эксплуатацию суперкомпьютера Aurora. Ранее Intel отказалась от ускорителей серии Rialto Bridge, а в Falcon Shores было решено отказаться от гибридного подхода, к которому к этому моменту пришли и AMD, и NVIDIA. Впрочем, от ИИ-ускорителей Gaudi компания не отрекается.

Intel не ответила на запрос о комментарии о будущем Falcon Shores. И основные разработчики, занимавшиеся этим проектом — Джейсон Маквей (Jason McVeigh) и Раджа Кодури (Raja Koduri) — либо ушли, либо были назначены на другие должности. Гелсингер признал, что Intel сильно отстаёт от своих конкурентов в области GPU и чипов для обучения ИИ, включая NVIDIA, AWS, Google Cloud и AMD. Впрочем, для AWS Intel будет производить в США кастомные процессоры Xeon 6 и ИИ-ускорители (вероятно, это наследники Trainium/Inferentia).

Источник изображения: Intel

Также компания отметила отставание на рынке серверов для ЦОД, где сейчас большим спросом пользуются серверы с ИИ-ускорителями. «Где мы ещё не полностью вывели бизнес на хорошие позиции, так это в области CPU для ЦОД», — сообщил в этом месяце финансовый директор Intel Дэйв Цинснер (Dave Zinsner) на конференции Citi Global Technology Conference. Процессоры Xeon Emerald Rapids не оправдали ожиданий компании. Обычный цикл обновления гиперскейлеров в этот раз значительно растянулся, поскольку они активно вкладываются в развитие ИИ-инфраструктуры, попутно увеличивая срок службы традиционных серверов.

Следующее поколение Granite Rapids (Xeon 6) должно выйти в начале следующего года. А Diamond Rapids, которые будут выпускаться по техпроцессу Intel 18A (1,8 нм), как ожидается, помогут вывести Intel на лидирующие позиции. Выход на производство по техпроцессу 18A с использованием новой структуры транзисторов RibbonFET и технологии PowerVia является для Intel одной из приоритетных задач. В частности, это техпроцес будет использоваться для выпуска серверных процессоров Clearwater Forest. Пока Intel под натиском AMD активно теряет долю рынка серверных CPU.

По данным The Information, китайская ByteDance, владеющая популярной социальной сетью TikTok, работает над выпуском собственных ИИ-чипов. Два вида чипов начнут производить на TSMC к 2026 году. Предполагается, что собственные разработки позволят китайскому IT-гиганту избавиться от зависимости от поставщиков вроде NVIDIA.

Принято считать, что решения NVIDIA использует большинство компаний, участвующих в разработке ИИ-систем. Тем не менее, получить передовые ускорители довольно сложно из-за американских санкций, не раз ужесточавшихся и распространившихся даже на ослабленные ускорители. Из-за этого ByteDance приходится искать альтернативы.

Экспорт чипов из США и других стран, использующих американские технологии, неоднократно ограничивали, а в июне появилась информация о том, что ByteDance сотрудничает с Broadcom над 5-нм решением, соответствующим всем ограничениям — его будет производить тайваньская TSMC. Также сообщалось, что ByteDance закупила в прошлом году чипы Ascend 910B, разработанные и продаваемые Huawei. Однако, по данным The Information, ByteDance пока что всё равно заказала 200 тыс. ускорителей NVIDIA H20 за более чем $2 млрд. С ними намного проще и удобнее работать, чем с решениями Huawei.

Источник изображения: Claudio Schwarz/unsplash.com

Разработка собственных чипов в ByteDance объясняется ростом интереса менеджмента компании к ИИ-технологиям — они применяются во многих решениях IT-гиганта, в том числе в рекомендательных системах TikTok. Разработка собственных продуктов позволит повысить производительность систем ByteDance при обучении моделей и инференсе. В Китае над собственными решениями в сфере ИИ-ускорителей работает не только ByteDance, но и, например, Baidu. ИИ-ускоритель Kunlun 3 тоже будет производить TSMC. При этом у Baodi гораздо более богатый опыт разработки ускорителей. Начав в 2010 году с FPGA, к 2020 году она перешла к созданию ASIC.

В августе 2022 года ByteDance представила чат-бота на основе ИИ Doubao, он стал главным конкурентом Ernie Bot (разработан Baidu) в Китае. В мае под «зонтиком» бренда Doubao компания ByteDance представила большие языковые модели (LLM), рассчитанные на корпоративных клиентов. Модели относительно дёшевы в сравнении с продуктами конкурентов, предлагающими аналогичную функциональность.

Силами центра аналитических продуктов VK Predict, входящего в группу VK, создана платформа для автоматического создания ML-моделей и работы с ИИ-решениями без глубокого знания информационных технологий. По данным Forbes, AutoML-платформа поможет выстроить стратегии развития, станет подспорьем маркетологам и позволит обучать ИИ-модели с компаниями-партнёрами без обмена закрытыми данными — на основе федеративного обучения. При этом ставка сделана на неспециалистов.

Запускаемая VK платформа, например, позволяет оценивать бизнес-аналитикам рыночные позиции компании, выстроить стратегию развития бизнеса, решать маркетинговые задачи от сегментации аудитории до выявления самых рентабельных клиентов. Платформа подходит для прогнозирования показателей, сортировки данных по группам, включая формирование прогноза выручки той или иной торговой точки или сортировки пользователей по разным критериям. Платформу можно будет использовать в реальных проектах, для дополнительного обучения модели на базе новых источников и сведений. Далее появятся и другие возможности, включая тонкую настройку ИИ-моделей.

Источник изображения: Possessed Photography / Unsplash

Важной особенностью новой платформы является возможность совместного обучения компаниями общих ML-моделей с вертикальным федеративным обучением. Компании смогут использовать для обучения собственные датасеты, но обмен осуществляется только зашифрованными промежуточными данными — такая схема подходит для компаний разного профиля, включая бизнесы, действующие в сфере интернет-торговли и финтеха. Например, так можно рассчитать эффект от партнёрского маркетинга с общей аудиторией (в связке производитель-ретейлер).

Автоматизации способствует поддержка принципа Low-Code. Целевой аудиторией для платформы считаются любые проекты, имеющие потребность в автоматизации работы с массивами данных, причём в компаниях могут работать специалисты без знаний в области Data Science. Впрочем, такая платформа хорошо подойдёт и экспертам в IT, желающим сэкономить время.

Источник изображения: Wes Hicks / Unsplash

В VK утверждают, что использование AutoML позволит в разы быстрее внедрять ML-модели, чем раньше. Монетизировать её планируется как по подписке в формате Self-Service, так и продавать в виде ядра для IT-отделов крупных компаний. По некоторым данным, в первом случае речь может идти о сумме от 250 тыс. руб./мес. Кастомизированное решение в варианте on-premise может стоить от 10 млн рублей за проект, без учёта оплаты поддержки и сопровождения.

Эксперты сходятся в том, что подобные платформы вряд ли полностью заменят специалистов Data Science. При этом они смогут оказать им немалую помощь и ускорить вывод ML-моделей на рынок. Опрошенные Forbes эксперты отметили, что AutoML-платформы уже давно и активно применяются в крупных компаниях. Отечественные инструменты такого класса предлагааются в Yandex DataSphere, у «Сбера» есть фреймворк LightAutoML. Также используются открытые решения AutoGluon или FEDOT.

Intel и Amazon Web Services (AWS) объявили о намерении совместно инвестировать в разработку и выпуск кастомных чипов в рамках многомиллиардного многолетнего проекта, в котором будет задействовано производство Intel. Пресс-служба компании сообщает, что расширение сотрудничества поможет клиентам AWS справиться почти с любыми рабочими нагрузками и повысить производительность ИИ-приложений.

Intel будет выпускать ИИ-ускорители для AWS по техпроцессу Intel 18A в рамках инициативы AI Fabric, а также кастомные процессоры серии Xeon 6 по техпроцессу Intel 3. По словам руководства Intel и AWS, взаимодействие на новом уровне для работ в сфере ИИ и машинного обучения не только будут способствовать росту обеих компаний, но и обеспечат устойчивую цепочку поставок ИИ-решений непосредственно на территории США. При этом производственное подразделение Intel Foundry фактически превратится в независимую дочернюю компанию Intel.

Заявление о расширенном сотрудничестве подкрепляет обязательства компаний по ускоренной организации производства полупроводников на территории США и созданию динамичной ИИ-экосистемы в Огайо. Intel по-прежнему планирует создание передовых производств полупроводников в этом штате (в районе Нью-Олбани), а AWS намерена вложить $7,8 млрд в расширение ЦОД в Центральном Огайо — помимо тех $10,3 млрд, которые уже инвестированы в штат с 2015 года.

Власти Огайо приветствуют инициативу и предполагают, что это поможет укрепить позиции штата в качестве лидера ИИ-сферы и демонстрирует приверженность Intel развитию национальных производственных площадок, а AWS — инвестициям в штат в качестве оператора ЦОД.

Источник изображения: Intel

В AWS подчёркивают, что сотрудничество с Intel началось ещё в 2006 году с создания EC2-инстансов на чипах последней. История отношений Intel и AWS насчитывает более 18 лет. В дальнейшем компании намерены изучить потенциал новых разработок на основе техпроцесса Intel 18A, а также перспективных Intel 18AP и Intel 14A. Соответствующие технологии будут, как ожидается, внедряться на фабрике в Огайо, которую ещё предстоит построить.

Правда, в своём пресс релизе Intel не преминула добавить стандартную приписку, что заявления относительно выгод и влияния сотрудничества на бизнес основаны на ожиданиях руководства компаний и влекут за собой «риски неопределённости», поскольку многие факторы находятся вне контроля партнёров.

В Сент-Луисе (штат Миссури, США) появилось предложение о сдаче подземного дата-центра, расположенного в бывшем правительственном бункере. По данным Datacenter Dynamics, бункер по адресу 3280 McKibbon Road сдаётся на условиях договора типа Triple Net (NNN), при котором арендатор несёт полную ответственность за расходы на объект, включая не только собственно арендные платежи, но и все эксплуатационные и коммунальные расходы, налоги на имущество и страхование.

Бункер площадью 351 м² имеет фальшпол для собственно ЦОД и офисных помещений. Есть два резервных генератора, а питание обеспечивается от трёхфазной сети. В объявлении об аренде указывается, что объект был построен в качестве правительственного бункера на случай чрезвычайных ситуаций на данной территории.

Источник изображения: LoopNet

Помещения расположены под землёй, возведены из усиленного бетона. Объект защищён от ядерных ударов, неблагоприятных природных условий и ЭМИ-импульсов. В здании расположены системы обеспечения дополнительной надёжности. Другими словами, подобный «осколок» Холодной войны может быть вполне востребован и сегодня. Объект построен в 1976 году, находится в «хорошем состоянии» и готов к размещению клиентов. Утверждается, что он идеально подходит на случай создания центра хранения и восстановления данных и защиты от катастроф различного характера.

Это уже не первый случай, когда ЦОД создают в бывших военных и правительственных бункерах. Такими пользуются даже преступники — несколько лет назад в Германии местные силовые ведомства взяли под контроль крупный узел «даркнета», который тоже размещался в бывшем подземном убежище НАТО. В итоге восемь местных операторов получили тюремные сроки.

Предложенные Минпромторгом и Минцифры новые требования по признанию телекомоборудования (ТКО) отечественным, проект постановления правительства с которыми был опубликован в августе, вызвали критику участников отрасли. Как сообщили «Ведомости», АНО «Консорциум «Телекоммуникационные технологии» (АНО ТТ; входят «Ростелеком», «Элемент», «Ростех» и др.) направил в Минпромторг и Минцифры предложения по корректировке документа с учётом нынешнего состояния рынка.

В частности, в письме предлагается скорректировать установленные в проекте показатели поэтапного увеличения степени локализации, в том числе посредством применения в нём российских печатных плат, интегральных микросхем и пассивной электронной компонентной базы (ЭКБ).

Источник изображения: gosiak1980/Pixabay

В проекте предложено определять «российскость» ТКО с помощью норм постановления № 719 (о подтверждении производства российской промышленной продукции), в то время как сейчас этот вопрос регулируется постановлением № 878 о мерах стимулирования производства радиоэлектронной продукции (РЭП) в России. Согласно документу, для признания телекомоборудования российским, в нём должно быть с 2026 года не менее 10 % отечественной ЭКБ, с 2028 года уже 30 %, а с 2030 года — 60 %.

В письме АНО ТТ указано, что эти показатели недостижимы, что подтверждается анализом, проведённым рядом производителей ТКО совместно с ВНИИ радиоэлектроники (ВНИИР) и поэтому их нужно исправить на «объективно исполнимые» процентные доли отечественной ЭКБ. Также в письме отмечено, что перепроектирование для большой номенклатуры такого оборудования под новые требования с отечественной ЭКБ приведёт к исключению из реестра большого количества востребованных изделий, а это вызовет проблемы с поставками госзаказчикам, крупнейшим операторам связи, а также субъектам критической информационной инфраструктуры (КИИ).

Кроме того, предложение Минпромторга отменить с введением нового постановления действие всех ранее выданных решений о признании ТКО отечественным, и разработать новый механизм к 1 декабря 2024 года может оставить рынок без отечественного телекомоборудования, предупреждают производители. Комментируя обращение участников отрасли, в Минпромторге подчеркнули важность совместного участия государства и бизнеса в выработке основополагающих документов развития отрасли. В свою очередь, в Минцифры выразили готовность искать вариант, устраивающий всех участников дискуссии, с учётом позиции АНО ТТ.

Участники рынка говорят, что переход на отечественное ЭКБ должен быть планомерным и опираться на производственные мощности по ЭКБ и номенклатуру российского ЭКБ, максимально унифицированную с импортной. При этом в составе изделий должен быть выдержан правильный баланс между российской и импортной ЭКБ. Также необходимо обеспечить финансирование процесса, предусмотрев субсидии для производителей ЭКБ. При этом на российском рынке всё ещё нет полноценной замены зарубежным компонентам. В частности, наибольшие проблемы наблюдаются с высокопроизводительными системами, которые требуют быстрых процессоров. Также отмечается, что номенклатура для ТКО гораздо шире, чем в других отраслях.

Уход из России крупных иностранных поставщиков ERP-решений вызвал необходимость у российского крупного и среднего бизнеса, пользовавшегося их лицензионными продуктами, в том числе по управлению финансами, цепочками поставок, торговлей, отчётностью, производством, кадрами, в поиске альтернатив, способных не только обеспечить полноценную замену текущим решениям, но и позволить разместить ИТ-системы для этих решений в облачных средах, говорит M1Cloud.

По словам компании росту спроса на облачные ресурсы под ERP-системы способствовал уход сразу нескольких поставщиков ПО — Oracle, SAP и Microsoft, на которые, по данным «Эдит Про», до 2022 года приходилось около 60 % российского ERP-рынка. Как оказалось, переход на новые корпоративные системы управления связан с большими затратами — для работы ERP-системы нужны высокопроизводительные серверы, а запуск собственного on-premise решения, в том числе для решений 1С, влечёт значительные капитальные вложения и временные затраты с учётом ограничений поставок оборудования.

Источник изображения: M1Cloud

Размещение ERP-систем в облачных средах позволит снизить затраты на приобретение, обслуживание и администрирование физических серверов, а также сэкономит время, необходимое для создания собственной высоконагруженной инфраструктуры, говорит M1Cloud.

К тому же облачные ресурсы можно масштабировать при пиковых нагрузках, при этом провайдер обеспечивает высокую информационную защищённость данных, а также миграцию информационных систем для непрерывности бизнеса. Кроме того, в облаке проще решать некоторые задачи, например, резервное копирование без нагрузки на продуктивные системы, катастрофоустойчивые решения, построенные на базе нескольких дата-центров, а системы 1С, требующие соответствия ФЗ-152, могут быть размещены в аттестованном облачном сегменте.

Многие сервис-провайдеры предлагают выделенные облачные сегменты на базе высокопроизводительных серверов для размещения программных продуктов 1C, которые наиболее востребованы на рынке. Согласно прогнозу «Эдит Про», к 2025 году доля отечественных ERP-решений может вырасти до 80 %, и значительная её часть будет приходиться на 1С. Как подчеркнули в M1Cloud, размещение приложений 1С в облаке нацелено на оптимизацию ИТ-инфраструктуры компании и улучшение эффективности бизнес-процессов. В частности ERP-решения, размещённые в облачных ресурсах, удобны для геораспределённого бизнеса со множеством филиалов, а также для удалённого доступа.