Конференция NetApp Directions 17 июля 2018 г.

Компания NetApp давно известна на российском рынке своими решениями для хранения данных, прежде всего ONTAP – операционной системой для дисковых массивов NetApp FAS и AFF, а также облачных систем хранения. Однако, в последнее время NetApp стала настоящей «цифровой» компанией, экспертом в области управления данными в гибридном облаке. Кроме того, NetApp может предоставить своим клиентам возможность реализовывать облачную аналитику, а также пользоваться услугами резервировного копирования «как сервис» (Backup as a Service), и многое другое. В общем, если перед вами стоит задача максимально эффективно и надёжно сохранить и использовать корпоративные данные, то вам – точно в NetApp.

Это ещё раз подтвердила конференция NetApp Directions, которая прошла в отеле Hyatt Regency Петровский Парк 17 июля 2018 г. Конференция стала настоящим событием в мире информационных технологий, и, несмотря на самую середину лета, собрала много отраслевых специалистов. А, как известно, айтишники – народ очень занятый, и им непросто даже на полдня оставить рабочее место, бесконечные дедлайны, тикеты и траблы в системе. Видимо, чтобы их стало меньше, они и пришли на эту конференцию.

В довольно просторном зале было трудно найти место, даже при том, что многие посетители общались в лобби, где были развёрнуты выставки партнёров NetApp: компаний Veeam, Softline, IT Grad, Atos, Netwell, Айтеко, Fast Lane, OCS Distribution, ICL, Brocade, Merlion, NVIDIA.

Конференцию открыла Татьяна Бочарникова, Глава представительства NetApp в России и странах СНГ.

20180717_101346.jpg

Татьяна отметила, что если в 2000 году определяющим фактором в развитии ИТ-компаний была инфраструктура, то сейчас на первый план выходят данные и приложения. Поэтому понятно, почему NetApp становится компанией данных и приложений для них, а не просто инфраструктурным вендором.

1

Согласно недавнему исследованию IDC, процессы цифровой трансформации пока что затронули не  так много компаний. Только 11% компаний успешно внедряют цифровые практики, и извлекают из них выгоду, в то время как число «реагирующих» и «синтезирующих» (старающихся найти свой путь трансформации), составляет 37%, а 34% компаний хотя и понимают, что без цифровизации бизнеса им в будущем не обойтись, тем не менее, пока не имеют формальных процессов цифровой трансформации.

Как раз здесь и может пригодиться опыт NetApp, которая может взять на себя роль проводника среди множества путей, методов и процессов цифровой трансформации.

1-1.jpg

Результаты цифровой трансформации могут быть поистине впечатляющими. Компании из тех 11%, успешно внедрившие методы цифрового ведения бизнеса, могут шестикратно повысить свою операционную эффективность.

2

В пользу эффективности цифровой трансформации говорят следующие данные: телефония достигла аудитории более 50 млн пользователей за 75 лет, телевидение – за 14 лет, Интернет – за 4 года. А изначально цифровые компании, такие как Фейсбук и Твиттер – за 2-3 года!

2-1

Компания NetApp делами подтверждает свой статус «цифрового лидера». NetApp занимает первое место в области полностью твердотельных систем хранения (All Flash Array), является самым быстрорастущим вендоров из пятёрки лидеров производителей внешних систем хранения для предприятий, облачных платформ хранения для ИТ-систем предприятий.

2-2

И это не только общемировые показатели, которые обычно приводят в своих маркетинговых презентациях те компании, которым в России особенно нечем похвастаться. NetApp не из таких. В России компания занимает 1 место на рынке твердотельных систем хранения (как и в регионе ЕМЕА), а также 2-е место по поставкам систем хранения SAN.

2-3

***

Особым гостем Форума стал Петер Вюст (Peter Wüst), старший директор NetApp по облачной инфраструктуре и облачным услугам данных региона EMEA.

20180717_102846.jpg

Петер отметил, что цифровая трансформация предприятия имеет один важный аспект, который многие не замечают. В процессе цифровой трансформации, ИТ-служба предприятия  из обслуживающего подразделения, которое не приносит прибыли (Cost Center), становится элементом основного бизнеса (Profit Center). Это повышает статус ИТ-директора предприятия и сотрудников его службы, которые из простых исполнителей «хотелок» руководства («сделайте так, чтобы у меня всё “летало”»), а зачастую и «мальчиков для битья», становятся ответственными работниками, заинтересованными в бизнес-результатах работы всей компании.

2-4

Из простых сисадминов, айтишники предприятия становятся менеджерами данных, работающими с облаком. Это совершенно другой диапазон компетенций и ответственности, предусматривающий заинтересованность такого специалиста в конечных результатах бизнеса предприятия. Понятно, откуда берётся 6-кратный рост операционной эффективности, о котором говорила Татьяна Бочарникова.

Однако, от собственных ИТ-систем предприятий, которые иногда называют «частным облаком», (хотя это не совсем облако), с переходом на обслуживание к облачному провайдеру избавиться не удаётся, и в общем, наверное, это во многих случаях и не нужно. И здесь на помощь приходят т.н. «гиперконвергентные» системы HCI (Hyper Converged System), которые позволяют строить внутреннюю ИТ-систему предприятия из стандартных серверных блоков со встроенными модулями хранения, как здание из строительных блоков. Такие системы, по данным исследовательской компании 451Research всё больше набирают популярность благодаря следующим факторам:

3.JPG

Для облачных провайдеров, в т.ч. масштаба гиперскейлеров (Google, MS Azure и др.), системы HCI также помогают сократить затраты на инфраструктуру, и это пока, к сожалению, остаётся существенной статьёй их расходов. Например, по данным на 1 июня 2018 г., затраты облачной платформы Google за квартал составили 7 млрд. долларов, при прибыли в 1 млрд.

4.JPG

Системы HCI, которые представляют собой полностью программно-определяемые системы, виртуализируют все элементы традиционных «аппаратно-определяемых» систем. HCI включает виртуализированные вычисления (гипервизор) и виртуализированную сеть SDN (Software-Defined Networking), и строятся на основе стандартных промышленных серверах COTS (Commercial-Off-The-Shelf). А это значительно удешевляет развёртывание дата-центров, их администрирование, обслуживание и упрощает другие необходимые заботы, например резервирование и катастрофоустойчивость.  Об этом более подробно в своём докладе «NetApp HCI. Что мы делаем не так?» рассказал Антон Казаков, системный инженер NetApp на сессии по облачной инфраструктуре.

***

Роман Ройфман, Технический директор NetApp по России, СНГ и Восточной Европе рассказал о модернизации ИТ-архитектуры при помощи Flash-систем и облаков.

20180717_142408

Роман представил полностью твердотельную (Flash) облачную систему хранения NetApp AFF A800, один модуль которой имеет ёмкость 30 ТБ. Это первая в мире система хранения со 100 гигабитным интерфейсом.

5

Это даёт пропускную способность 24-модульной системы в 300ГБ/сек, что, по меньшей мере, в 4 раза лучше ближайших мировых аналогов.

5-1.jpg
Для чего нужны такая огромная производительность? Например, кадровые агентства уже применяют возможности автоматического скоринга кандидатов на различные должности, уже работают банковские системы автоматического скоринга для выдачи кредитов, системы автоматического распознавания образов и лиц. Именно для таких приложений нужны такие высокие цифры производительности. И все эти системы уже работают в России, не в последнюю очередь благодаря компании NetApp. Такие системы могут использоваться, например, при испытаниях новых моделей автомобилей и самолётов, когда нужно быстро сохранять и обрабатывать данные со множества датчиков.

Внедрение глубокого обучения (Deep Learning) и искусственного интеллекта (Artificial Intelligence) в самом ближайшем будущем вызовут взрывной рост потребности в твердотельных системах хранения c CAGR 63,3%. Компания IDC прогнозирует потребность в таких системах более 200 эксабайт к 2022 году, и это ещё самые скромные оценки.

5-2

***

Дмитрий Конягин, руководитель направления профессионального бизнеса компании NVIDIA, рассказал о платформе компании для искусственного интеллекта. NVIDIA, как и всякая уважающая себя цифровая компания, больше не сосредотачивается только на инфраструктуре GPU, а позиционирует себя как «AI Computing Company», т.е. компания, предоставляющая услуги вычислений для искусственного интеллекта. Тандем с компанией NetApp в этой области, таким образом, выглядит более чем многообещающим.

5-3.jpg

Термин «Искусственный интеллект» известен уже довольно давно, чуть ли не со времён изобретения первых компьютеров. В 60-е годы прошлого века всерьёз велись научные дискуссии на тему «могут ли машины мыслить». Прошло около 50 лет, и машины таки научились мыслить. Конечно, мышлением в традиционном понимании, этот процесс трудно назвать, поскольку компьютер может, например, научиться отсеивать нежелательные письма в почте, руководствуясь при этом действиям своего хозяина – человека, или распознавать графические образы, опять-таки, если этому компьютер научится у человека.

5-4.jpg

Однако, понятно, что до того времени, когда компьютер станет не послушным учеником, а собеседником или сообщником человека – ещё достаточно далеко. Но даже при этом компьютер будет лишь помощником человека, а вовсе не его соперником, или даже врагом, как этим пугают нас некоторые «футурологи».

Но уже сейчас ясно, несколько преувеличенно называемое искусственным интеллектом AI, может кардинально изменить ландшафт многих областей индустрии.

Например, в области здравоохранения AI поможет очень быстро анализировать изображения компьютерной томографии, чтобы выявлять признаки многих заболеваний по их самым незначительным проявлениям, чего врач, при большом потоке пациентов, что в медучреждениях не редкость, может и не заметить. Например, в госпитале университета штата Огайо в США применение AI позволило на 80% повысить скорость и точность диагнозов заболеваний мозга человека.

5-5.jpg

В городе Канзас-Сити, штат Миссури, США, внедрение AI, который обрабатывает данные от встроенных датчиков Интернета Вещей IoT, позволило наполовину сократить стоимость внеплановых ремонтов автотранспорта. Компания General Electric, также за счёт встроенных датчиков IoT в турбины генераторов, получила ежегодную экономию боле 6 млн долларов за счёт их превентивного обслуживания, не считая выгод от сокращения простоев при внеплановых ремонтах.

В своей презентации Дмитрий представил лишённый каких бы то ни было дизайнерских изысков небольшой сейфообразный ящик, который является самым большим GPU в мире: NVIDIA DGX-2. Производительность этого устройства действительно впечатляет – 2 петафлопс. То есть 20005 = 2000 000 000 000 000 вычислительных операций в секунду!

5-6

Что это даёт? Зачем такое устройство рынку?

Вот каким монстром выглядит традиционный кластер для задач глубокого обучения (фото вверху ниже).

5-7.jpg

А вот как выглядит тот же кластер «в исполнении» NVIDIA DGX-2 (фото внизу). Экономия по стоимости 87%, по площади – 98%, по энергопотреблению – 94%.

Что качается быстродействия, а это очень важный фактор для машинного обучения, то здесь компания Nvidia показывает ускорение вычислений в 500 раз за пять лет. Это значит, что те задачи, которые ещё насколько лет назад было нецелесообразно, или очень дорого, «заряжать» на искусственный интеллект, теперь вполне могут быть решены методами машинного обучения.

Однако, развитие AI и DL сталкивается со множеством проблем. Это прежде всего дефицит кадров, прежде всего Data Scientist (пока ещё даже адекватного русского термина для этой профессии нет). Это постоянная необходимость развития алгоритмов, и здесь уже требуются не просто программисты-кодеры, а именно высококвалифицированные и довольно редкие специалисты по алгоритмам. Это необходимость постоянной проверки на практике вновь разработанных алгоритмов, что требует непрерывного и быстрого совершенствования аппаратной базы. И, кроме того, платформа должна быть удобной в работе, масштабируемой и, как сейчас принято говорить, agile – т.е. эффективной и быстрой.

Следует особо отметить, что Nvidia показывала все эти чудеса не только на слайдах своей замечательной презентации, но и «в железе» – в лобби конференции все желающие могли «потрогать руками» самый настоящий персональный компьютер для задач искусственного интеллекта.

6

***

Антон Казаков, системный инженер NetApp Russia & CIS, рассказал об оптимизации платформы AI в функциональном ядре портала ActiveIQ в своей презентации «Что рекомендуем, то и используем». Практика использования собственных продуктов внутри компании называется «Eating Your Dog’s Food», т.е. «поешь еду своей собаки». Именно такую стратегию использует NetApp при продвижении своих продуктов заказчикам, т.е. только после тщательного их апробирования собственным персоналом.

Active IQ – наиболее объёмная бизнес-система предиктивной аналитики NetApp, которая начиналась как портал сервисной телеметрии, накапливающий информацию об оборудовании NetApp по всему миру. Система ориентирована на заказчиков и постоянно поддерживается в актуальном состоянии. Система очень доступна, к ней можно обратиться даже с мобильного приложения. Вот краткая инфографика об этой системе:

8

Сейчас система переросла саму себя и достигла статус самостоятельного продукта, который можно применять для предиктивной аналитики во многих областях и для самый различных компаний.

Выгоды от использования такой системы для заказчиков очевидны:

9

Система достаточно долго совершенствовалась и сейчас достигла экономии физической ёмкости в 10 раз по сравнению с исходной системой Autosupport 1.0 в 2012 году.

7.jpg

Сейчас для хранения оперативных данных используется полностью твердотельная система хранения NetApp AFF, с использованием облачных сервисов аналитики, с многократным резервированием (MultiCloud) через сети основных гиперскейлеров.

Что даёт облачная аналитика?

Использование Active IQ’s с местной системой Hadoop (on-prem) по сравнению с облачной аналитикой, при одинаковой производительности требует в 10 раз меньше памяти и в 2 раза меньше процессорной мощности CPU. Кроме того, запуск нового кластера Hadoop вместо 6 месяцев в облачном варианте делается за 5 минут. Вот они – преимущества цифровой трансформации!

10

Время кофе-брейка также было использовано с максимальной пользой, например, на стенде компании Atos состоялась презентация сервера Bull Sequana для искусственного интеллекта. Я уже писал об этом сервере здесь.

***

После кофе-брейка состоялась масса интереснейших презентаций по секциям: Cloud Services, Cloud Infrastructure и Modernise.

10-1

Это тизер о секционных докладах, о которых (не всех, на все по понятным причинам не успел), напишу в следующей публикации.

***

В конце конференции была проведена реальная, «чисто-конкретная» лотерея, не с символическими безделушками, а вполне себе полезными в хозяйстве вещами (с функциями Интернета Вещей).

Отдельное спасибо Ирине Черновой (слева на фото) и её команде за отличную организацию всего мероприятия, от приглашения гостей, до руления всем процессом и профессионального конферанса, а также загона слушателей в аудитории от стоек с чаем-кофе и разными вкусняшками на кофе-брейках.

11.JPG

***

В общем, получилась всем конференциям конференция! Редко когда удаётся попасть на столь богатое по контенту и столь хорошо организованное мероприятие.

Стоит также упомянуть о спикерах конференции, часто ими были обычные инженеры, которые реально работают с оборудованием, и которые весьма неформально рассказывали о своих решениях и методах таким же инженерам, как они сами.

 

 

 

 

Об авторе Алексей Шалагинов

Независимый эксперт
Галерея | Запись опубликована в рубрике Конференции с метками , , , . Добавьте в закладки постоянную ссылку.

Добавить комментарий

Заполните поля или щелкните по значку, чтобы оставить свой комментарий:

Логотип WordPress.com

Для комментария используется ваша учётная запись WordPress.com. Выход /  Изменить )

Google+ photo

Для комментария используется ваша учётная запись Google+. Выход /  Изменить )

Фотография Twitter

Для комментария используется ваша учётная запись Twitter. Выход /  Изменить )

Фотография Facebook

Для комментария используется ваша учётная запись Facebook. Выход /  Изменить )

Connecting to %s