Российский рынок big data демонстрирует устойчивый рост, о чём свидетельствует исследование K2 Cloud и Arenadata, в котором приняло участие более 200 руководителей ИТ-направлений крупных российских компаний.

Согласно проведенному в рамках исследования опросу, почти треть (30 %) организаций крупного и среднего бизнеса планируют в 2025 году увеличить бюджеты на проекты, связанные с большими данными. Более 60% респондентов считают это стратегическим инвестированием, поскольку пока не научились оценивать эффективность таких инициатив, сообщается в исследовании. Более половины участников опроса планируют оптимизировать в 2025 году свои затраты на обработку больших данных с помощью облачных решений.

Источник изображений: Arenadata/K2Cloud

57 % респондентов отметили, что запрос на внедрение решений big data исходит от бизнеса. 39 % всех участников оценивают текущие затраты компании на внедрение big data в сумму до 10 млн руб. — в основном на пилотные проекты. 15 % респондентов указали затраты от 10 до 50 млн руб. Это компании, которые находятся на этапе активного масштабирования своих big data-инициатив. 6 % респондентов сообщили о затратах от 50 млн руб. и выше. В данном случае речь идёт о крупных компаниях с большими финансовыми ресурсами.

При этом 38 % респондентов могут оценивать влияние больших данных на рост бизнеса. 35 % опрошенных анализируют влияние работы с big data на сокращение затрат, 21 % — на рост выручки, 16% — на скорость изменений в компании. Около половины участников опроса при этом используют не менее двух подходов одновременно.

С изменением рынка и ростом объёмов данных компании стремятся использовать облачные решения для повышения эффективности работы с данными. 65 % опрошенных сообщили, что начнут в ближайшее время использовать облако для работы в этом направлении. В работе с big data 36 % компаний-респондентов внедряет отечественные решения, по 28 % выбрали зарубежные продукты и open source-решения. 40 % участников опроса сообщили об использовании комбинации разных решений.

Большинство участников опроса ранее пользовались западными решениями on premise от Oracle, IBM, Vertica, Microsoft или облачными, например, Google BigQuery. Сейчас они переходят на решения отечественного вендора Arenadata либо на стек open source — PostgreSQL, Greenplum, Hadoop, ClickHouse, Kafka. Респонденты фиксируют улучшение качества российских решений для работы с big data и наличие успешных проектов на их основе, отметив, что для повышения их конкурентоспособности необходимо время и накопление успешных кейсов.

Основными вызовами при внедрении big data остаются нехватка квалифицированных кадров, необходимость изменения корпоративной культуры и отношения к данным, а также технические сложности. 4 из 5 респондентов отметили нехватку квалифицированных специалистов. Также важна позиция Chief Data Officer (CDO), который должен отстаивать интересы и защищать бюджет подразделения на уровне топ-менеджеров. В компаниях 83 % опрошенных выделенной роли CDO с соответствующими полномочиями и бюджетом пока нет.

Несмотря на большой потенциал генеративного ИИ, 81 % респондентов пока не использует ИИ-инструменты для работы с big data, в основном из-за недостатка успешных кейсов и длительности обучения моделей. Вместе с тем интерес к аналитике существующих решений с помощью ИИ постепенно растёт, сообщается в исследовании.

Согласно совместному исследованию К2Тех и аудиторско-консалтинговой компании «Технологии Доверия» (ТеДо, ранее PwC в России), результаты которого были представлены на московской конференции Tech2b Conf, ИТ-инфраструктура российских компаний всё ещё на три четверти (75 %) состоит из зарубежных продуктов. В исследовании приняли участие 115 ИТ-директоров и руководителей направления ИТ-инфраструктуры компаний с выручкой от 2 млрд руб., а также семь руководителей российских производителей.

При этом больше трети участников опроса (39 %) считает первоочередной задачу вендорозамещения, тогда как лишь 7 % респондентов в числе первоочередных задач назвали необходимость масштабирования, а 5 % — модернизацию. Лидером по уровню импортозамещения оказался госсектор, представители которого сообщили о 43 % решений отечественного производства в общем объёме ИТ-инфраструктуры. У компаний из промышленного сектора и ТЭК этот показатель в среднем составляет 31 %, у ретейла и АПК — 21 %, и в основном это относится к сегменту системного ПО.

Хуже всего обстоят дела в транспортной отрасли и логистике (16 %) и строительство (14 %), что объясняется сложной структурой управления и ИТ-ландшафтом. В первом случае переход в основном осуществляется за счёт китайских решений. Вместе с тем госкомпании, у которых импортозамещение проходит лучше всех, отстают от графика. Они должны перейти на российские операционные системы, офисные приложения, антивирусные программы и системы виртуализации с 1 января 2025 года, а на отечественные СУБД — с 1 января 2026 года.

Источник здесь и далее: К2Тех

Следует отметить, что в исследовании речь о вендорозамещении, а не просто об импортозамещении — отказываясь от решений западных вендоров, некоторые компании приобретают решения из дружественных стран, в частности, из Китая, об интересе к которым сообщили 30 % участников опроса. Например, как отмечает сама К2Тех, российские СХД пока что уступают по уровню зрелости и функциональности зарубежным решениям, а ленточные библиотеки в России вообще не производятся, поэтому приходится в данном случае выбирать либо продукты из Азии, либо западные решения.

Лишь 25 % опрошенных сейчас находятся на стадии внедрения решений, которая, по их словам, является наиболее сложной и длительной и может растянуться на несколько лет.

Только 7 % респондентов сообщили, что их компании находятся на финальной стадии перехода — в основном это корпорации. 41 % респондентов сообщил, что их компании приняли решение о замене и проявляет интерес к российским решениям (изучает, тестирует), а 22 % не планируют замещение ИТ-инфраструктуры или заменят лишь некоторые софтовые решения. В основном это касается ретейла и промышленности.

Также распространено замещение западных решений на китайские, о внедрении которых в свою ИТ-инфраструктуру сообщили представители сфер телекоммуникаций, транспорта и логистики. При этом часть респондентов (21 %) признались, что их инфраструктура больше похожа на «лоскутную» и разрозненную. Больше всего таких компаний в госсекторе, промышленности, ТЭК, транспорте и логистике.

Также выяснилось, что у компаний нет чёткого плана по замещению инфраструктуры. Десятая часть респондентов принимает решение по мере износа оборудования, меняя его на российское. 8 % компаний удалось заменить всё и сразу. А 5 % руководствовались бизнес-показателями. Основным фактором является наличие критической инфраструктуры и необходимость соответствовать требованиям законодательства (20 % респондентов). Большая часть компаний сначала замещает ПО, а затем оборудование, поскольку к софту предъявляется больше требований. Для 12 % респондентов важным фактором является наличие аналогов западных решений, не уступающих по функциональности и качеству.

Исследователи отметили, что большинство компаний, даже государственных, продолжают использовать продукты Microsoft в сегменте ОС и базовых сервисов. Среди продуктов, которые респонденты тестируют и внедряют, чаще всего называли Astra Linux и ALD Pro («Группа Астра»), РЕД ОС и РЕД АДМ (РЕД СОФТ), Альт ОС и АльтДомен «Базальт СПО», ОС РОСА и Dynamic Directory («РОСА»).

Что касается СУБД, то коммерческие компании по-прежнему пользуются Microsoft SQL и MySQL. Для работы с большими данным и других задач продолжают использовать решения Oracle. В свою очередь государственные компании активно мигрируют на PostgreSQL.

В сегменте виртуализации коммерческие компании продолжают использовать решения Microsoft и VMware. Среди российских чаще всего называют zVirt (Orion soft), «Брест» и VMmanager («Группа Астра»), ECP VeiL (АО «НИИ «Масштаб»), SpaceVM (Группа компаний «Даком»), «РЕД Виртуализация» от «РЕД СОФТ», Basis Dynamix («Базис»), «Кибер Инфраструктура» (Киберпротект), «Горизонт–ВС» (ИЦ «Баррикады») и другие. Что касается контейнерной виртуализации, коммерческие компании используют Kubernetes и Docker, а госкомпании преимущественно Nova (Orion soft), Kubernetes Platform (Deckhouse), «Штурвал» («Лаборатория числитель»).

Большая часть респондентов (77 %) испытывает сложности при использовании внедряемых решений. Около 40 % сообщили о несоответствии функциональных возможностей продуктов заявленным или о том, что они уступают западным решениям. Тем не менее средняя оценка текущего уровня удовлетворённости компаний внедрёнными решениями составила 7,1 по 10-балльной шкале — 63 % компаний дали оценку 7 баллов и выше, но лишь 11 % из них сообщили об отсутствии проблем на стыке систем.

Компания К2Тех объявила о формировании нового бизнес-подразделения — «К2 НейроТех», специализацией которого являются проектирование, поддержка и масштабирование суперкомпьютерных кластеров. Созданное предприятие предлагает комплексные услуги по развёртыванию суперкомпьютеров «под ключ». Кроме того, «К2 НейроТех» представила два программно-аппаратных комплекса — ПАК-HPC и ПАК-ML.

Отмечается, что в штат «К2 НейроТех» вошли высококвалифицированные инженеры, разработчики и системные архитекторы. Специалисты имеют опыт проектирования и построения суперкомпьютерных систем для добывающей промышленности и машиностроительной отрасли, а также для научных и образовательных организаций. В частности, команда участвовала в создании суперкомпьютера «Оракул» на базе Новосибирского государственного университета (НГУ), который победил в конкурсе «Проект года».

ПАК-HPC и ПАК-ML построены на основе российских аппаратных и программных решений из реестров Минцифры и Минпромторга. Благодаря этому, как утверждается, снижаются риски, связанные с зависимостью от зарубежных поставок, и появляются возможности для стабильной техподдержки решений и дальнейшего их масштабирования по запросу. ПАК-HPC предназначен для ускорения научных исследований и разработки в таких отраслях, как фармацевтика, добывающая промышленность и машиностроение. В свою очередь, ПАК-ML ориентирован на работу с ресурсоёмкими приложениями ИИ и машинного обучения.

Источник изображения: К2Тех

Конфигурация обоих комплексов включает 18 серверов на стойку. Задействовано высокоскоростное соединение NVLink/Infinity Fabric. Объём оперативной памяти варьируется от 128 до 512 Гбайт на сервер. Для хранения данных применяются SSD вместимостью 1 Тбайт и более. Версия ПАК-HPC обеспечивает пиковую производительность до 7,6 Тфлопс (FP64) на один сервер. Вариант ПАК-ML, который, судя по всему, несёт восемь ускорителей NVIDIA H100, обладает пиковым быстродействием 536 Тфлопс (FP64 Tensor Core) на сервер. Преимуществами ПАК названы: высокая производительность, гибкая конфигурация, масштабируемость, единый графический интерфейс, безопасность, надёжность и импортонезависимость.

«Создание бренда "К2 НейроТех" — это логичный ответ на запросы рынка по расширению вычислительных мощностей, необходимых для внедрения ИИ и ускорения проводимых исследований в условиях импортозамещения. Мало у кого сейчас есть практический опыт по созданию систем на базе отечественного оборудования с учётом оптимизации производительности. Именно поэтому мы решили вложить наши компетенции и опыт в создание комплексного предложения по построению суперкомпьютерных кластеров и разработку двух ПАК для задач HPC и ML под единым брендом», — отмечает директор по продвижению решений «К2 НейроТех».

Компании К2Тех и MTS AI объявили о заключении соглашения о стратегическом партнёрстве. Его целью является ускорение цифровой трансформации крупного бизнеса путём внедрения технологий генеративного ИИ.

Отмечается, что MTS AI имеет опыт в создании больших языковых моделей (LLM), тогда как К2Тех реализует цифровые проекты полного цикла в ключевых отраслях экономики: финсектор, ретейл и FMCG, химия, нефтегаз, энергетика, машиностроение, горная добыча и др. Объединив компетенции, партнёры намерены предложить заказчикам комплексные решения, которые будут безопасно и гибко интегрироваться в их IT-ландшафт.

В рамках сотрудничества К2Тех на базе большой языковой модели Cotype (ex. MTS AI Chat) будет создавать отраслевые решения для заказчиков в различных сферах. Среди них называются документооборот, маркетинг, производственные процессы и другие области, где необходима обработка большого количества данных в режиме реального времени. По словам MTS AI, модель « обладает достаточным количеством знаний и способна начать работу сразу после установки на серверах клиента».

Источник изображения: pixabay.com

Cotype занимает первую позицию в бенчмарке MERA (Multimodal Evaluation for Russian-language Architectures) среди LLM и вторую после человека. Отмечается, что Cotype способна решать такие задачи, как составление текста официального письма, должностной инструкции или описания вакансии, заполнение данных в CRM-системе, выделение краткого содержания переписки и пр.

К2Тех поможет сократить время развёртывания Cotype в инфраструктуре заказчиков, осуществить интеграцию с действующими системами и обеспечить дополнительную безопасность данных. Клиент сможет подключить систему поиска по корпоративным базам данных, а также чат-боты для найма и онбординга персонала.