Следите за новостями

Цифра дня

138 тыс. цифровых доверенностей оформлено через «Цифровой нотариат» с момента запуска

    Петр Драг, HPE: будущее за полностью автономными дата-центрами, работающими под управлением ИИ

    Главная тема интервью — попытка «нащупать» самые важные тренды, в рамках которых и будут развиваться облачные платформы в ближайшие несколько лет.

    14 октября 2019 11:20, Александр Галиев, Profit.kz
    Рубрики: Интервью, Рынок

    В преддверии конференции HPE Discover More Nur-Sultan, которая состоится 24 октября в столице и фокусом которой станет облачная трансформация бизнеса, мы поговорили с Петром Драгом, менеджером по продаже Nimble Storage в Центральной и Восточной Европе, на Ближнем Востоке и в Африке в HPE Hybrid IT. Главная тема беседы — попытка «нащупать» самые важные тренды, в рамках которых и будут развиваться облачные платформы в ближайшие несколько лет.

    Петр Драга, HPE

    — Петр, в эпоху облаков вендоры находятся в перманентной борьбе за умы и сердца бизнес-клиентов. Еще несколько лет назад мы говорили про гиперконвергентные системы, а сейчас — уже о дезагрегированных гиперконвергентных инфраструктурах. Чем интересно решение HPE Nimble Storage dHCI? Что оно может дать потребителям? Где, в каких отраслях решения, подобные HPE Nimble Storage dHCI, могут дать максимальный эффект?

    — Давайте немного поразмышляем. Что такое облако? Это просто центр обработки данных, ЦОД, который никто не видит, и которым управляют обычные люди, которых мы, в свою очередь, не знаем. Смысл использования облака, на мой взгляд, заключается не столько в снижении издержек, сколько в упрощении управления и минимизации бизнес-рисков. Именно этим руководствовались в НРЕ, когда выпустили на рынок решение Nimble Storage dHCI, которое позволяет «выжимать» больше ценностей из существующих серверов и коммутаторов HPE. С HPE Nimble Storage dHCI можно, к примеру, легко и быстро превратить серверы ProLiant в частное облако.

    Nimble Storage dHCI — это простота в вопросе гиперконвергенции и гибкость конвергенции следующего поколения, и это позволяет осуществлять независимое масштабирование отдельных ресурсов. Как в части хранилища, так и в части вычислений. Внедрение, кстати, занимает всего 15 минут — от коробки до полного развертывания. Для бизнеса Nimble Storage dHCI означает понятные и простые параметры для конечного пользователя: готовность для важных корпоративных приложений с требованиями к низкой задержке на уровне «четыре девятки» — 99,9999%, высокая доступность данных, что означает существенное снижение бизнес-рисков.

    — Какие они, облака будущего, скажем, через 10 лет? Какими их видят в HPE?

    — Думаю, что через 10 лет управление и поддержка ЦОДов будет больше напоминать то, что происходит сейчас на потребительском рынке — все максимально упрощено, все, что возможно автоматизировано, включая обновление программного обеспечения. HPE уже идет в этом направлении, приобретая такие инновационные стартапы, как SimpliVity, Nimble Storage, Blue Data, MapR, постепенно интегрируя их с уже существующими решениями под зонтом Интеллектуальной платформы данных (Intelligent Data Platform), о которой расскажу чуть позже.

    Еще важная мысль — мир ИТ есть и будет гибридным, поэтому очень важно чтобы все элементы нашей инфраструктуры свободно «говорили» друг с другом (полная интеграция), проблемы решались быстро, более того — еще до момента их появления (предсказательная аналитика). А мы могли свободно переносить наши различные рабочие задачи в любое место — от локальной инфраструктуры до любого общедоступного облака, например, HPE Cloud Volumes.

    Петр Драга, HPE— В настоящие время много говорится об Искусственном интеллекте (ИИ) и его влиянии на жизнь человечества, на компании и государственные учреждения. Как выглядит использование искусственного интеллекта в ЦОДах на примере НРЕ InfoSight?

    — Данные — это новая нефть! Не сомневаюсь в актуальности данного выражения ни на йоту. Если мы посмотрим на крупнейшие на сегодня мировые компании, то обнаружим, что почти все они — это технологические фирмы, которые максимально умеют использовать данные, которые есть у них во владении. Эти компании также достигли максимального уровня эффективности в части использования флеш-технологий и облаков. И эти технологии позволили им очень быстро отвечать на актуальные рыночные вызовы.

    В целом, мир очень быстро движется к эпохе интеллектуальных технологий, где на всех уровнях человеческой деятельности будут активно использоваться технологии ИИ. Результатом, с одной стороны, будет упрощение использования любых приложений и систем. С другой стороны, ИТ-системы станут все более и более сложными с точки зрения внедрения и развертывания, управления и эксплуатации. Кроме того, потребуются совершенно новые компетенции и экспертизы для поддержания работоспособности разнообразных систем в таком мире. Уже сегодня в центрах обработки данных более 90% проблем возникает именно над уровнем систем хранения данных, а задачи, с которыми сталкиваются администраторы и инженеры по поддержке систем, слишком сложные для решения человеком — они занимают очень много времени, лишая бизнес гибкости и возможности быстро реагировать на изменения. Интеллектуальные технологии помогут в этом уравнении — повысить эффективность управлении гибридной средой, помочь в решении проблем, чтобы мы смогли максимально оптимизировать нашу физическую ИТ-инфраструктуру в зависимости от рабочих задач.

    — Петр, получается, что будущее дата-центров — это технологии Искусственного интеллекта?

    — Да, именно! Но для этого нужна глобальная система интеллектуальной обработки, которая, использует прогностическую аналитику, глобальное машинное обучение, интеллектуальные рекомендации. И это поможет избежать многих проблем, а в большинстве случаев забыть о «железе». То есть, это совершенно новый уровень, который позволит создать физическую инфраструктуру совершенно нового типа — надежную, максимально доступную и быструю. Ведь в конечном итоге она должна поддерживать наши бизнес-цели, не занимая времени на управление, не терять деньги на «тушение технологических пожаров». Не говоря уже о бизнес-рисках, связанных с этим.

    Примером такой глобальной системы интеллектуальной обработки является система НРЕ InfoSight, которая использует технологию Машинного обучения (в том числе Deep learning, обучение с использованием многослойных нейросетей) для предоставления прогностической поддержки, упреждающих рекомендаций. Для пользователей это, прежде всего, означает повышение доступности центров обработки данных и, таким образом, снижение бизнес-рисков. На основе решения InfoSight и Интеллектуальной платформы данных, HPE стремится к достижению долгосрочной цели — полностью автономного дата-центра, и постепенно внедряет InfoSight во все продукты HPE. InfoSight уже работает с массивами Nimble Storage, 3PAR, Primera, с серверами Synergy, ProLiant, Apollo, а также SimpliVity и Nimble dHCI. Так что, интеллектуальные ЦОДы очень высокого уровня гораздо ближе, чем можно представить…

    Подписывайтесь на каналы Profit.kz в Facebook и Telegram.