© 1995-2021 Компания «Инфосистемы Джет»
Развитие рынка In-Memory Computing и разработки компании GridGain
Вычислительные комплексы

GridGain занимается разработкой ПО In-Memory Computing подробнее о бизнесе компании рассказывает ее основатель

«Аналитики в один голос заявляют: за такими технологиями будущее, другого пути нет…»

№1-2 (275) / 2017

23.05.2017

Посетителей: 36

Просмотров: 30

Время просмотра: 4.1 мин.

Наш собеседник сегодня — Никита Иванов, основатель и технический директор GridGain. Мы попросили рассказать его о рынке In-Memory Computing, о разработках компании и о сотрудничестве со сбербанком.

– Компания GridGain занимается разработкой ПО в сфере In-Memory Computing с 2005 года. Почему крупные российские компании обратили свое внимание на компанию только сейчас?

Я думаю, что раньше рынок не был полностью готов. Мы общались с российскими компаниями и организациями и раньше, технология была слишком сложна для понимания тогда. Сейчас вопрос скорости работы с данными встал более остро, все стали это понимать. То, что мы делаем, в двух словах можно описать как сверхбыструю обработку данных за счет использования оперативной памяти компьютера. Это позволяет в разы ускорить обработку данных. Прежде всего, такие решения нужны тем видам бизнеса, у которых имеются огромные объемы данных, в которых каждая миллисекунда влияет на финансовую составляющую. Если посмотреть на мировые тенденции, сегодня скорость обработки данных становится критически важной в очень многих отраслях . В России 10 лет назад никто не представлял, зачем это может быть нужно. К счастью, благодаря инновационным компаниям в последние 3–4 года ситуация стала меняться. Компании, которые хотят конкурировать на международном рынке, не могут продолжать делать бизнес так, как он делался раньше. На этой волне интерес к нашим технологиям растет с каждым днем.

– Как ваше партнерство со «Сбербанком» отразилось на развитии платформы GridGain In-Memory Data Fabric? Будет ли она в дальнейшем позиционироваться как решение именно для банковского сектора?

Наш продукт сам по себе не является банковским, он универсален, его можно использовать где угодно. И нужно отдать должное «Сбербанку», там это хорошо понимают. Сбербанк уже сегодня больше, чем банк.

– Ожидаете ли вы появления проекта, сравнимого с проектом в «Сбербанке», в ближайшее время? Если российский рынок меняется, может быть, вслед за «Сбербанком» потянутся и другие заказчики?

Да, сейчас идут активные переговоры с другими крупными российскими компаниями: это представители телеком-операторов («большой тройкой»), сырьевых компаний, государственных учреждений, крупнейших банков. Процесс действительно пошел. Я связываю это с тем, что бизнес-процессы потихоньку меняются. Данные, как бы банально это не звучало, становятся ключевым ресурсом и для российских компаний. Не газ, не нефть, не деньги, а именно данные, поэтому все технологии, позволяющие эти данные обрабатывать, приобретают большую важность.

– Какие факторы вынуждают компании переходить от классической архитектуры построения приложений к распределенной модели вычислений In-Memory? Что служит толчком к этому?

Я думаю, что ответ достаточно прост: это ограниченные возможности классической обработки, построенной на базах данных. Совершенно очевидно, что крупная standalone база данных (например, Oracle) в конце концов упирается в физический барьер по скорости обработки данных и объему их хранения. Возможно, объем данных – не такая уж большая проблема, если вы располагаете неограниченным количеством денег, чтобы постоянно докупать системы хранения и лицензии. Но что делать со скоростью обработки? Приведу простой пример. Какие объемы данных хранились у самых крупных компаний, таких как PepsiCo или, скажем, IBM 20-30 лет назад? Полмиллиона сотрудников – вот и вся их база данных. Сегодня любой стартап, выпустивший относительно популярную мобильную игру, имеет гораздо больше пользователей, чем самая большая компания в то время. Развитие интернета привело к тому, что объемы данных кратно выросли. В то же время никого уже не устраивает обработка данных завтра, всем нужно, нажав кнопку, тут же получить результат, т.е. данные должны обрабатываться в режиме реального времени. Много ли вы знаете приложений в своем смартфоне, которые, получив запрос, выдают ответ завтра? Это абсурдно, такого просто не может быть. То же касается любых других приложений, будь то мобильный банк, игра или что-то другое. За многими из них стоит сложнейшая обработка данных. Именно поэтому наша технология и продукт, который мы делаем, столь востребованы на современном рынке. Аналитики в один голос заявляют: за такими технологиями будущее, другого пути нет.

 

Давайте вспомним, как изменялись технологии хранения данных в течение последних 60 лет. Сначала данные хранились на лентах. Потом компания IBM выпустила жесткий диск (винчестер). В конце 1980-х был изобретен флеш-накопитель. Сегодня мы храним данные в памяти. In-memory computing – это финальный этап развития практически вековой истории хранения данных до тех пор, пока мы фундаментально не поменяем архитектуру современных компьютеров. Путь все время ведет от медленного к быстрому. Где мы будем хранить данные завтра?

 

Наше решение состоит в переходе на новый технологический цикл, который позволяет ускорить обработку данных не на 20 и даже не на 50%, а в тысячи раз. Мы можем убрать практически все преграды для обработки данных и добиться той максимальной скорости, которая в текущий момент физически возможна. Технически это делается с помощью массы ухищрений: оптимизации отдельного компьютера, массивной параллелизации и т.д., и т.п.

– В 2014 г. Gartner назвал вашу компанию Cool Vendor в области In-Memory Computing. В чем ваше конкурентное преимущество?

Обычно Cool Vendors – это стартапы, маленькие компании, предлагающие интересные и прорывные технологии. Штат нашей компании сейчас около 100 человек.

 

О конкурентном преимуществе. В нашем случае это не какая-то секретная формула, которую мы нашли и держим в большом секрете – в софтверной области такое крайне редко. Скорее, нужно говорить о списке факторов, которые, будучи собраны вместе, дают достаточно серьезные преимущества.

 

Мы работаем на базе Open Source. Apache Ignite – Open Source версия нашего продукта бесплатна, абсолютно доступна и живет своей жизнью, а не той, которую мы в нее вдыхаем. Мы данным проектом даже не управляем, мы являемся его участником наравне с другими. Все, что мы делаем, это вносим в проект необходимый Enterprise Value функционал и продаем решение корпоративного уровня, обеспечивая его дальнейшее сопровождение и консалтинг. Но это сильно помогает нашим крупным заказчикам, таким как Barclays, Fidelity Investments, Citibank, Apple, Microsoft, «Сбербанк», проводить так называемый Risk Mitigation– минимизацию рисков.

 

Исторически крупные корпорации всегда относились к использованию решений маленьких компаний с большой долей сомнения. Это понятно: небольшая компания может прекратить свое существование в любой момент, и что тогда делать с ее софтом тому же «Сбербанку»? А когда компания строит решения на базе Open Source, львиная доля того, что ею сделано, не зависит от ее коммерческого успеха. Если завтра нашей компании не станет, проект продолжит жить и развиваться, так как вокруг него уже существует огромное развитое сообщество. И крупный заказчик может быть совершенно спокоен. Это, пожалуй, одно из основных наших преимуществ. Я даже не знаю, что первично для крупных компаний – технологическое преимущество или Risk Mitigation, потому что, если возможен риск прекращения развития и поддержки программного продукта, они даже тестировать его не будут.

 

Сочетание того, что мы молодая компания, что ПО, которое мы создаем, инновационное, что мы делаем его на базе Open Source, и дает нам серьезное конкурентное преимущество.

– Вы отметили банковскую сферу, телеком. Каким еще отраслям, на ваш взгляд, будут интересны ваши технологии? В каких секторах в первую очередь вы планируете продвигать ваше решение?

В России в первую очередь мы ориентируемся на финансовый сектор, на крупные банки. И, естественно, на телекоммуникации – я считаю, что уровень развития этой сферы в России таков же, как и в Америке. А также госкорпорации, сырьевые компании, связанные с добычей нефти и газа, ритейл. В России мы делаем акцент на отраслях, которые хорошо развиты или развиваются, где есть крупные игроки.

 

Если говорить о финансовом секторе, в России существует целая плеяда современных технологически продвинутых компаний: «Сбербанк», «Тинькофф Банк», Альфа-Банк. Думаю, вслед за этими компаниями потянутся остальные. Наша технология применима в любом банке, у которого много клиентов, чьи данные нужно обрабатывать, либо если банк стремится быть высокотехнологичным.

 

Что касается телекома, например, представителям «большой тройки» приходится решать те же технологические проблемы, что и другим мировым гигантам. Поэтому для нас абсолютно логично рассматривать эту сферу. Разумеется, мы ведем переговоры и с другими технологичными российскими компаниями.

 

По миру в целом область наших интересов более широка (хотя мир – это громко сказано, в основном нас интересуют Америка и Европа, в Азии мы мало представлены). В Америке и Европе мы делаем акцент на провайдерах SaaS (Software-as-a-Service) – для этой модели бизнеса то, что мы делаем, чрезвычайно важно. С инфраструктурой на базе In-Memory вычислений SaaS-провайдер обеспечит высокую производительность предоставляемых приложений для любых клиентов, маленьких и больших.

 

Если говорить о распределении по отраслям, четкого фокуса на международном рынке у нас нет. Мы примерно одинаково представлены в финансовом секторе, секторе технологических компаний (таких как Apple и Microsoft), в биоинформатике, информационной безопасности (среди компаний, которые занимаются выявлением фрода), в онлайн-ритейле и др.

 

Еще один важный момент я бы хотел отметить в отношении России: здесь большое значение имеет личность. Без Олега Тинькова не было бы «Тинькофф Банка», без Германа Грефа – «Сбербанка» в его нынешнем виде. Это люди, которым хватает смелости что-то пробовать и менять. Изменения могут происходить не быстро, но даже такая в прошлом консервативная организация, как «Сбербанк», уже становится одним из мировых лидеров финансовой сферы в области ИТ. Я достаточно много общался с западными компаниями такого же масштаба, среди них и Citybank, и Barclays, и Bank of America, и многие другие. И могу сказать, что не встречал компании, более продвинутой в ИТ, чем «Сбербанк». Это многого стоит!

– Что бы вы могли сказать о конкуренции на рынке In-Memory Computing? Как вы оцениваете свою позицию? В одном из своих интервью вы говорили, что этот рынок не насчитывает даже 10 игроков. Будет ли меняться ситуация?

Ситуация не изменилась и вряд ли изменится. Скорее, рынок будет сужаться. То, что мы делаем, чрезвычайно наукоемко. Новому игроку нужно будет потратить порядка 10 лет жизни, практически ничего не зарабатывая, чтобы добиться какого-то технологического прорыва. Поэтому я уверен, что на этом рынке мы новичков не увидим. Конечно, определенное движение будет происходить: крупные компании продолжат скупать мелкие проекты, развивая за счет этого новое направление. Не исключаю, что кто-то купит и нашу компанию. Но на данный момент GridGain – единственный, по сути, независимый игрок на этом рынке. Разумеется, по выручке мы не можем сравниться с такими гигантами, как Oracle, SAP, IBM, но технологически мы сильнее и, можно сказать, являемся в этой области «законодателями мод».

– В каких еще технологических направлениях вы работаете или, может быть, планируете работать? Какие тренды вы считаете перспективными для себя?

В частности стратегическими направлениями для нас являются Machine Learning и Deep Machine Learning. Думаю, в этом году мы сделаем несколько серьезных анонсов. Сейчас серьезно работаем над поддержкой машинного обучения на базе нашей системы. Сегодня одна из ключевых проблем – применение технологий машинного обучения на больших массивах данных при обработке в режиме реального времени. Мы планируем добавить в наш продукт математические алгоритмы, адаптировав их под большие распределенные структуры данных. Эта тема развивается уже лет 5–6, но в последний год запросы клиентов сподвигли нас заняться ею более плотно. Мы поняли, что можем совершить действительно уникальный прорыв в этой области.

Уведомления об обновлении тем – в вашей почте

Разделение на департаменты больше не имеет смысла, ИТ и бизнес должны работать вместе

Как с помощью машинного обучения предсказать продажи с точностью 90% в интервью JETINFO рассказывает Александр Соколовский, СТО российской сети Leroy Merlin.

SIEM против закона Мёрфи

Беседуем с Михаилом Ивановым, начальником отдела информационной безопасности Sberbank CIB

Быть на одной волне с бизнесом

Чего ждет бизнес от информационной безопасности? Кто мой заказчик, и каких результатов он ожидает от моей деятельности?

Как ускорить бизнес-процессы с помощью автоматизации и тестирования

Как должны выглядеть ключевые бизнес-процессы с точки зрения использования в них ИТ

Какие профессии в ИТ будут востребованы в 2021 году

Можно сказать однозначно: вакансий для ИТ-специалистов меньше не станет ни в течение нынешнего года, ни в 10-летней и даже более отдаленной перспективе. Материал подготовлен экспертами Trud.com

Спасибо!
Вы подписались на обновления наших статей
Предложить
авторский материал





    Спасибо!
    Вы подписались на обновления наших статей
    Подписаться
    на тему







      Спасибо!
      Вы подписались на обновления наших статей
      Оформить
      подписку на журнал







        Спасибо!
        Вы подписались на обновления наших статей
        Оформить
        подписку на новости







          Спасибо!
          Вы подписались на обновления наших статей
          Задать вопрос
          редактору








            Оставить заявку

            Мы всегда рады ответить на любые Ваши вопросы

            * Обязательные поля для заполнения

            Спасибо!

            Благодарим за обращение. Ваша заявка принята

            Наш специалист свяжется с Вами в течение рабочего дня