Поделиться
Как обосновать эффективность затрат на инфраструктуру
Главными трендами в сфере оптимизации ИТ-инфраструктуры является мультиоблачность, переход к аренде PaaS-платформ и Low-code платформам, выстраиванию бизнес-процессов с помощью BPM-систем, роботизации не только рутинных, но интеллектуальных задач. О том, как оптимизировали затраты на инфраструктуру российские компании в прошедшем году, говорили участники организованной CNews Сonferences конференции «Оптимизация затрат на ИТ-инфраструктуру: делимся опытом».
Андрей Никитин: Главным преимуществом платформы SberCloud Advanced являются PaaS-сервисы
Платформа SberCloud Advanced насчитывает более 50 IaaS/PaaS облачных сервисов. О сценариях их использования рассказал Андрей Никитин, руководитель направления SberCloud Advanced.
CNews: Что дает компании использование публичного облака?
Андрей Никитин: Главным фактором, безусловно, является оптимизация затрат клиентов. Среди основных механизмов публичного облака, направленных на снижение затрат на ИТ-инфраструктуру, — предоставление вычислительные ресурсов по модели Pay as you go, когда клиент платит только тогда, когда потребляет их, и платит строго за то, сколько ресурсов потребляет.
Облачные вычисления позволяют получить доступ к любой емкости инфраструктуры, требуемой в данный момент времени, и масштабировать ее в сторону увеличения и уменьшения по мере необходимости. Еще одно достоинство — повышение скорости и гибкости. В среде облачных вычислений новые ИТ-ресурсы находятся всего в одном клике, что означает, что можно сократить время, необходимое для предоставления этих ресурсов разработчикам компании, с недель до минут. Вам не нужно закупать сервера, ждать их поставки, монтажа и настройки, все уже доступно.
Такой подход приводит к значительному увеличению гибкости организации, поскольку затраты и время, необходимые для экспериментов и разработки, значительно ниже. Ну и конечно нельзя не сказать об огромных средствах, которые тратятся на эксплуатацию инфраструктуры, средства защиты и обслуживание ЦОДов. Облачные вычисления позволяют клиентам сосредоточиться на бизнесе, потому что облачный провайдер берет на себя все эти технические аспекты.
CNews: С какими сомнениями со стороны клиентов вам чаще всего приходится сталкиваться?
Андрей Никитин: Главной боязнью, наверное, можно назвать страх потерять данные компании при хранении в облачном сервисе. Многие до сих пор полагают, что риск нарушения безопасности в облачной среде намного выше по сравнению с традиционными локальными ИТ-средами, хотя это не так. Также при использовании облачных технологий есть опасения, что существует возможность несанкционированного доступа к данным клиента, в том числе и сотрудниками облачного провайдера и того, что данные клиента могут быть использованы против него либо переданы заинтересованным лицам. Многих волнует и обеспечение соответствия законодательным и регуляторным требованиям.
CNews: Каковы самые популярные на сегодняшний день сценарии использования SberCloud.Advanced?
Андрей Никитин: Платформа SberCloud Advanced насчитывает более 50 IaaS/PaaS облачных сервисов и предоставляет все возможности современных облачных технологий — от автомасштабируемых виртуальных серверов до сервиса автоматизации развертывания, масштабирования и управления приложениями на основе Kubernetes, бессерверных вычислений, управляемых баз данных и сервисов анализа больших данных.
Главным преимуществом платформы SberCloud Advanced являются PaaS-сервисы. Именно поэтому самыми популярными сценариями являются те, что связаны с микросервисной архитектурой, автоматизацией, хранением и обработкой данных, аналитикой. Немаловажным фактором является также наличие геораспределенных ЦОДов — главная составляющая отказоустойчивых решений. Вот несколько возможных сценариев.
- Перенос монолитных ИТ-систем на передовую микросервисную архитектуру и использование PaaS-сервисов для сокращения времени разработки, тестирования и вывода на рынок новых продуктов.
- Снижение затрат с помощью почасовой тарификации по модели Pay-as-you-go.
- Применение облачного сервиса Cloud Container Engine (Managed Kubernetes) для контейнеризации отдельных модулей сервиса, автоматического горизонтального масштабирования и автоматизации процесса разработки.
- Распределенные программные брокеры сообщений Distributed Message Service for Kafka и Distributed Message Service for RabbitMQ для наращивания пропускной способности.
- Объектное хранилище S3 для хранения информации любого типа и объема. Три класса (Standard, Warm, Cold) позволяют гибко распределять данные среди них в зависимости от частоты использования и тем самым сократить расходы на хранение данных.
- Elastic Load Balancer (ELB) от SberСloud автоматически распределяет входящий трафик между множеством серверов на основании предварительно установленных правил и расширяет возможности обслуживания серверных приложений, повышает их доступность. Этот сервис является главной составляющей в организации отказоустойчивых решений. Если один из серверов выходит из строя, балансировщик немедленно перенаправляет рабочие нагрузки на резервный сервер, тем самым снижая негативное воздействие на конечных пользователей.
- PostgreSQL как сервис может использоваться, например, для хранения каталога интернет-магазина.
- Распределенная поисковая система на основе Elasticsearch для быстрого поиска структурированных и неструктурированных данных. Например, использование в процессе ввода клиентом запроса в поисковую строку на сайте. Он пишет название товара и размер, сервис проводит поиск в базе данных и выводит релевантные запросу варианты.
- Высокопроизводительный распределенный сервис кэширования данных в памяти на базе Memcached. Например, во время покупок в интернет-магазине клиент указывает адрес доставки в форме оформления заказа. В момент указания адреса идет обращение к сервису DaData (подбирается релевантный адрес). Сервис SberCloud Advanced позволяет хранить данные по прошлым запросам, тем самым сокращать количество обращений к DaData (за каждый запрос взимается плата) и уменьшать затраты. Это преимущество особенно актуально во время акций, когда наблюдается всплеск количества заказов.
- Использование сервисов двух платформ, SberCloud Advanced и ML Space, для AI-сценариев. Например, вы можете хранить данные в объектном хранилище S3 платформы SberCloud Advanced и реализовать сценарий обработки данных на основе реализованной и обученной модели в ML Space с помощью функции в сервисе FunctionGraph платформы SberCloud Advanced.
- Миграция в облако SberCloud Advanced. Как самостоятельная с использованием сервисов платформы, так и с помощью услуг наших инженеров.
Короткая ссылка