Технологические драйверы 2019 года

Технологические драйверы 2019 года

Артем Гениев

Архитектор бизнес-решений компании VMware

Валерия Лич:

Добрый день, канал Mediametrics, программа «Кибер-тех», её ведущая Валерия Лич. Сегодня у нас в гостях Артём Гениев, архитектор бизнес-решений компании VMware. Добрый день, Артём!

Артем Гениев:

Здравствуйте, Валерия, здравствуйте, дорогие слушатели.

Валерия Лич:

У нас завершающая программа в этом году, хотелось бы немножко подвести итоги и услышать тренды нового года. Основные направления этого года, это был, опять же, искусственный интеллект, виртуализация, облачные решения. Что нам ожидать в следующем году?

Артем Гениев:

Валерия, я думаю, что мы увидим дальнейшее развитие тех трендов, о которых вы упоминали, эти технологии будут взрослеть, развиваться, их будут активно применять предприятия в рамках каких-то либо уже существующих, либо новых бизнес моделей. Я, по правде сказать, не жду каких-то радикальных фундаментальных, технологических сдвигов в следующем году, скорее можно говорить о том, что некоторые из перечисленных вами направлений будут весьма динамичны, когда я «динамично» говорю, я имею в виду двузначные цифры роста, будут развиваться.

Валерия Лич:

А какие интересные решения на основе этих технологий ожидаются? Самое интересное, это иногда бывают не технологии, а те решения, которые делаются на основе этих самых технологий.

Артем Гениев:

Совершенно верно. Давайте по порядку, с чего начнём, облака или искусственный интеллект?

Валерия Лич:

Давайте начнём с облаков, которые сейчас.

Артем Гениев:

Хорошо. Смотрите, с облаками очень интересно складывается ситуация. Как вы думаете, сколько сейчас, если смотреть не совсем на российский рынок, может быть, на рынок западной Европы и США, сколько в среднем на предприятии используется различных облаков?

Валерия Лич:

Ну, как говорят, западный рынок очень активно использует облака, наши очень опасаются и говорят, либо это приватные облака, которые, по сути, не совсем облака, либо очень к этому с большой опаской относятся.

Артем Гениев:

Здесь любопытно именно число. Некое время назад аналитическая компания провела исследование, опросила порядка, по-моему, 700 компаний разного размера и выяснилось, что средневзвешенное количество различных облаков на предприятиях составляет четыре штуки. То есть в среднем одно предприятие использует четыре разных облака. При этом есть компании, которые используют 8-10 и даже 20 разных облаков. Возникает вопрос, почему?

Валерия Лич:

И зачем.

Артем Гениев:

И зачем. Ответ достаточно простой. Сейчас, если смотреть на абсолютных лидеров этого рынка, каждое из этих облаков, это не просто облако, это целая эко система. Это сервисы, которые в этих облаках живут, это средства разработки приложений, эксплуатации этих приложений, эксплуатации облачной структуры, различные интеграции и так далее. Всё это крутится вокруг какой-то этой единой экосистемы. У нас есть предприятия, как правило, если мы не говорим про сугубо онлайн бизнес, редко мы видим предприятие монопродуктовое. То есть, как правило, у предприятия несколько продуктов или услуг, которые предприятия предлагает на рынок, их может быть множество. И каждое из продуктовых направлений, развивающее это направление зачастую предпочитают работать со своей экосистемой.

Валерия Лич:

А всегда ли это удобно? В таком случае не получается некого стыка этой экосистемы и перекрёстного, возможно, продукта рождённого. Если скрестить, что называется, бегемота с носорогом, может получиться что-то другое.

Артем Гениев:

Здесь скорее надо говорить не про то, что отсутствует синергетический эффект на уровне этих продуктов, он как правило есть, потому что мы говорим про более высокий уровень абстракции.

Валерия Лич:

Здесь взаимодействие отделов компании, департаментов компании.

Артем Гениев:

А вот это совершенно верно. Действительно, каждая из этих экосистем, она уникальна. Для того, чтобы её эффективно использовать, эффективно эксплуатировать, нужны соответствующие навыки. Эти навыки, они зачастую различаются между различными облаками. Просто потому, что технологический базис разные, сервис по-разному структурирован, инструменты работы с ними разные и так далее. Получается, что мы внутри компании осознанно создаем барьеры, препятствующие как получению масштаба, эффективному взаимодействию, решению проблем, развитию продуктов в конечном итоге. Поэтому один из трендов, который уже на рынке облачных вычислений наметился некоторый время назад и будет дальше, я уверен, очень динамично развиваться, это как организовать некую универсальную операционную модель для такого мультиоблачного окружения. Как сделать так, чтобы мы независимо от того, какое это облако, одинаковым образом потребляли сервис из этого облака, одинаковым образом эти сервисы эксплуатировали. То есть что значит эксплуатация.

Валерия Лич:

В принципе, видели, что происходит сбоку, в соседней комнате в компании.

Артем Гениев:

Фундаментально, да. То есть как нам выстроить некий универсальный слой, который спрячет под собой вот эти сложности, связанные с разнообразием технологических базисов, инструментов и так далее. Как вот это всё унифицировать. Это направление бурно развивающееся, в том числе, и в нашей компании. И я уверен, что если говорить о трендах следующего года, мы увидим заметный прирост решений в этом сегменте.

Валерия Лич:

А сегодня уже решения какие-то есть в этом сегменте?

Артем Гениев:

Да, конечно. Достаточно много производителей, которые такие решения предлагают, мы их предлагаем.

Валерия Лич:

Насколько они при этом эффективны?

Артем Гениев:

Сложно сказать, это достаточно новый рынок. Пока что не хватает масштаба для того, чтобы как-то осознанно про эту какую-то аналитику говорить. Но обещаем перспективы хорошие, время покажет. Ещё один интересный момент связан, если первое, о чем я говорил, это был мультиклауд, то есть мультиоблачное окружение. А вторая история называется гибрид. Наверняка, и вы, и наши слушатели этот термин слышали. Как мы можем скрестить ужа с ежонком, и как можно скрестить частное облако с публичным облаком так, чтобы, по сути, граница между ними была максимально размыта. То есть что это означает? Если у нас есть какие-то приложения, запущенные нашим ЦОП, мы можем их спокойно отправить в публичное облако, потому что нам так нужно в настоящий момент времени, или их вернуть, или масштабировать, или как угодно. Так, чтобы наши трудозатраты на эту операцию были минимальные, риски минимальные и так далее, чтобы мы использовали единый набор инструментов мониторинга эксплуатации инфраструктуры, развёртывание этих сервисов, наших приложений между нашим частным облаком и Н публичных облаков. Здесь ответ понятен. Для того, чтобы это сделать, ты должен унифицировать технологический базис. То есть, грубо говоря, набор кубиков, из которых состоит частное облако и публичное облако должен быть одинаковый. Тогда ты можешь вот эту границу спрятать, ты можешь применять единые стандарты безопасности, которые есть в частном облаке, в публичном облаке так далее. Вот это тоже такая история, достаточно бурно развивающаяся, и сейчас она получает новый импульс за счёт того, что помимо частных и публичных облаков появились, зародились, я уверен, будут и дальше развиваться периферийные облака. Концепция периферийных вычислений, которые во многом, кстати, развиваются благодаря таким вещам, как 5G, интернет вещей и искусственный интеллект, он предполагает что мы выходим на некий следующий цикл развития технологической инфраструктуры. Если немножко вернуться в прошлое, мы помним, с чего начиналось ИТ. ИТ начиналось с мэйнфрейма. Мейнфрейм - абсолютно консолидированная штука, вот есть мейнфрейм, есть терминал. Потом появились мини-компьютеры, некие...

Валерия Лич:

Теперь у нас облака также начинаются плодиться. Периферийные, гибридные, частные, публичные.

Артем Гениев:

Вот как некий маятник.

Артем Гениев:

Если сейчас мы находимся на этапе предельной консолидации инфраструктуры в рамках гипер облаков, то следующий цикл, это максимальная децентрализация. И во многом эта децентрализация связана с развитием периферийных вычислений. Почему это так происходит. Смотрите, много говорится про интернет вещей. Например, производство. У нас есть фабрика, мы производим, у нас новые станки, у нас есть система управления производственными процессами. Система, которая, немножко пофантазируем, создает цифровые двойники всего нашего оборудования, всех наших производственных линий, на которые мы можем в реальном времени видеть, что происходит и автоматически это всё автоматизировать, используя, в том числе, искусственный интеллект. Для того чтобы это всё происходило быстро, необходимо сократить сетевое расстояние от нашего устройства, промышленного интернета вещей до той инфраструктуры, которая обрабатывает события и возвращает обратно какие-то управляющие воздействия. Получается, что, конечно, облако здорово, но далековато. Нам бы сократить эту дистанцию, и нам нужно своё такое мини облачко поближе к нашему производству. Мы ставим на заводе или на производственном этаже такую инфраструктуру, может быть, не очень большую, но она во многом вот эти задачи автоматизации, оптимизации, производственных процессов решает локально. Это нас не избавляет от наших централизованных структур.

Валерия Лич:

А насколько начинает разрастаться IT инфраструктура именно на предприятии? Тут нужно обслужить периферийное оборудование специалисту, тут нужно такое обслуживать, тут такое. Что с этим делать?

Артем Гениев:

Совершенно верно, не просто обслуживать, а как сделать это ещё и безопасным, потому что одно дело, когда мы живём в рамках некого замкнутого, защищённого...

Валерия Лич:

Это же появляется новая структура, у нас часто безопасников в отдельную ещё структуру выносят.

Артем Гениев:

Конечно. Это является драйвером развития вот этого направления гибридных облаков с тем, чтобы вовлечь ещё и периферийные вычисления, как нам сделать так, чтобы по мере достаточно заметного роста децентрализации нашей структуры нам не пришлось бы кратно наращивать затраты, связанные с эксплуатацией этой инфраструктуры, ее развития безопасности. Вот это тоже один из трендов настоящего и будущего, и многие компании, и наша в том числе, работают для того, чтобы предложить такую модель доставки, управления жизненным циклом этой инфраструктуры, которая была бы максимально эффективной, позволила бы не наращивать затраты, связанные с развитием и эксплуатацией безопасностью.

Валерия Лич:

Насколько эффективно получается решать этот вопрос?

Артем Гениев:

Достаточно эффективно.

Валерия Лич:

В HR существует кадровый голод на рынке IT, вот эти все специалисты, которые это всё обслуживают, настраивают, разрабатывают, их требуется всё больше и больше, потому что предприятия, компании начинают расти, масштабироваться, а такого количества специалистов нет рынке. Они просто так не рождаются готовые.

Артем Гениев:

Они не рождаются, поэтому, на самом деле, если мы посмотрим на тренд последних лет, количество, грубо говоря, нагрузка на фонд оплаты труда, она растёт не пропорционально числу тех объектов инфраструктуры и приложений.

Валерия Лич:

Но ведь сейчас это неоправданно растёт, специалистов нет, и часто даже стажёр приходит и говорит: но у вас же всё равно этому некому делать. Просто достаточно большие зарплаты при этом.

Артем Гениев:

Каждый руководитель поставлен сейчас в такие условия, когда нужно делать больше, тратить меньше. Когда тебе просто либо не дают достаточно денег на то, чтобы органично расширить штатное расписание так, как ты этого хочешь, или ты просто не можешь нанять специалиста на рынке, ты вынужден что-то делать по-другому. Здесь, в принципе, наука ничего лучше не придумала автоматизации. Автоматизация в повседневной деятельности абсолютно беспощадная.

Валерия Лич:

Но нужны ещё люди, которые будут проводить эту автоматизацию.

Артем Гениев:

Совершенно верно, но таких людей нужно меньше, чем если ты будешь делать это руками. То есть тебе нужны более квалифицированные кадры, может быть, с более уникальной экспертизой.

Валерия Лич:

То есть автоматизация автоматизации уже пошла.

Артем Гениев:

Да, совершенно верно. Более того, там тоже есть искусственный интеллект. Потому что всё, что касается, в частности, эксплуатации инфраструктуры, обработки событий, диагностики событий, отработки аварий и так далее, происходит за счёт анализа огромного количества метрик.

Валерия Лич:

С другой стороны, где эти метрики брать, когда многие технологии только-только новые и ещё, по сути дела, они не опробованы и на практике, то есть эмпирических нет каких-то данных, нет данных, как это будет себя вести, разные сценарии ещё не отыграны, что с этим делать?

Артем Гениев:

Валерия я здесь немножко не соглашусь. Потому что с точки зрения инфраструктуры, что такое инфраструктура. Сервер, платформа виртуализации, облачных вычислений, виртуальной машины, тот софт, который в этих виртуальных машинах работает, фундаментально ничего не поменялось. И ты точно так же собираешь, анализируешь метрики своей инфраструктуры, сетевой, вычислительные, системы хранения данных, операционных систем и так далее. Их просто очень-очень много и становится всё больше. Понятно, что человек, человеку сложно качественно обрабатывать такой массив данных. Поэтому человек с искусственным интеллектом активно проникает в область эксплуатации инфраструктуры, инженеров структуры ЦОД, обычных платформ и так далее, это все уже есть. И это действительно помогает радикально повысить и качество предоставляемых сервисов, и при этом эффективность тех департаментов, которые занимаются эксплуатацией этой инфраструктуры. Поэтому вы, ещё раз, совершенно правы, по мере развития децентрализации инфраструктуры, возникновения периферийных вычислений, задача отрасли - сделать так, чтобы IT могло работать эффективно и не масштабировать свои затраты пропорционально росту этой инфраструктуры. Затраты имеется в виду затраты на обслуживание, на эксплуатацию. И безопасность. Безопасность тоже, на самом деле, очень интересная история, потому что хорошо, мы уже несколько раз затронули вопрос искусственного интеллекта. Сейчас считается, что нейросети, это практически единственный, во всяком случае, в широком медийном пространстве обсуждаемый инструмент организации машинного обучения. Нейросеть предполагает, что ты должен вначале понять, какая нейросеть нужна, потом ты должен её обучить, используя имеющиеся у тебя уже классифицированные, категоризированные наборы данных. То есть, по сути, ты во время обучения нейросети направляешь огромное количество данных, собранных твоим предприятием за какой-то исторический период на обучение этой нейросети. И получаешь, нейросеть, что она из себя представляет? По сути, это набор коэффициентов. И потом ты эту нейросеть, например, переносишь уже в обученную нейросеть, куда-то на периферию, в свой периферийный ЦОД, на своё производство или в своё отделение банка, приложений очень много. И получается, что эта нейросеть, она в себе концентрирует огромный объём знаний, накопленных твоим предприятием, она становится очень критичным объектом твоей деятельности. Как тебе обеспечить её безопасность, особенно когда ты выносишь за пределы твоего наиболее защищённого контура куда-то в периферию. Тоже очень интересная задача, и она, если говорить про нашу стратегию, она гармонично решается, потому что у нас абсолютно единый набор кубиков, из которых собирается частное облако, публичное облако и периферийное облако, используются абсолютно те же самые инструменты для обеспечения безопасности инфраструктуры.

Валерия Лич:

Всё-таки она достаточно безопасна. Но с другой стороны, говорят, сегодня нейросети, появляться начинают новые вирусы с использованием тех же самых нейросетей, и обучают их, плохому учат.

Артем Гениев:

Конечно. Технологии, они сами по себе, мы же понимаем, технологии, они не несут никакой окраски. Они не бывают плохими или хорошими. Как ты их применяешь.

Валерия Лич:

Но с другой стороны, сегодня появилась ещё новая задача, это создать некий единый центр обработки этих самых данных. Потому что очень много получается, тут у нас одно обрабатывается, другое, все периферийные разные вычисления, на какой-то пульт они выходят, а дальше всё это приходится вручную чаще всего обрабатывать.

Артем Гениев:

Ну вот как раз та задача, которую все пытаются решить с помощью искусственного интеллекта, как извлечь ценность из этих данных, но при этом сократив до минимума ручную их обработку. Потому что человек, помимо того, что если тебе нужно обработать много данных, тебе нужно много людей, но люди ещё имеют свойство совершать ошибки.

Валерия Лич:

Это примерно даже сегодня центр обработки дорожного движения, чаще всего человек, который сидит с кучей мониторов, там что-то выводится, и тем не менее, человек должен одновременно следить за кучей мониторов.

Артем Гениев:

Это правда.

Валерия Лич:

Это теряется и бдительность, теряется и внимательность, и глаз тоже замыливается через какое-то время всё-таки.

Артем Гениев:

Это правда, тем не менее, камеры у нас очень неплохо в автоматическом режиме выписывают штрафы, распознают номер.

Валерия Лич:

Но это касается и предприятий и всего остального, если достаточно разрозненные сети, торговые сети, то всё-таки приходится это вручную обрабатывать. Единых центров обработки пока нет каких-то.

Артем Гениев:

Я бы не сказал, всё-таки здесь надо смотреть.

Валерия Лич:

Именно автоматизированных.

Артем Гениев:

Надо смотреть на каждое предприятие в отдельности, и автоматизированные тоже есть.

Валерия Лич:

Насколько при этом искусственный интеллект учится общаться друг с другом?

Артем Гениев:

Это очень любопытный вопрос, на самом деле, некоторые модели машинного обучения предполагают комбинацию нескольких алгоритмов для того, чтобы...

Валерия Лич:

Если на периферии, вот он обработал одно, передал какому-то вообще большому искусственному интеллекту ещё данные, и тот вообще всё обработал ещё дальше картинку.

Артем Гениев:

Да, такое возможно, в этом нет абсолютно ничего не логичного или противоречивого. На периферии обрабатываются те события, которые требуют немедленного отклика. Результат этих событий может передаваться для последующей обработки, аналитики куда-то дальше. Аналитические системы бывают разные. Искусственный интеллект, это лишь один из способов организации аналитических систем. Как это будет реализовано, зависит от предприятия, какие требования, что они хотят увидеть, какую ценность они в конечном итоге хотят из этих данных извлечь.

Валерия Лич:

Но следующий тренд у вас - виртуализация. Сейчас появляются виртуальные рабочие места, виртуальные сети.

Артем Гениев:

Это даже я бы сказал не тренд, это то, с чем мы живём, это уже часть нашей повседневной жизни. А технологии виртуализации, если сделать некий экскурс в прошлое, в принципе, появились очень давно. На тех же самых мейнфреймах они появились впервые, это шестидесятые, семидесятые годы прошлого века. В части виртуализации серверов стандартной архитектуры, да, мы были той компанией, которая стала пионером на этом рынке, и первое наше решение было разработано в 98-м году, 20 лет назад. Сейчас класическая серверная виртуализация, это мэйнстрим, то есть ей пользуются все в том или ином виде. Сетевая виртуализация появилась, как концепция лет, наверное, 12 назад изначально. Был проект Стэнфорде, в рамках которого возникла идея, а что, если мы попробуем отделить полезные сетевые сервисы от самой инфраструктуры, передающей данные. Как нам точно так же, как в случае с виртуализацией серверов, отделили наше приложение от железа, а как там сделать то же самое в сети. И по прошествии какого-то времени появилось в качестве термина сейчас уже устоявшегося програмно-определяемая сеть или Software-defined network. Есть разные подходы к её построению и организации, но это сейчас уже, если не мейнстрим, то та технология, которая достаточно зрелая и вокруг которой уже не говорим про какие-то пилотные внедрения, апробацию, а говорим о промышленном и часто весьма масштабном использовании.

Валерия Лич:

А какой тренд, что ещё ждут от виртуализации дальше?

Артем Гениев:

Я думаю, что от виртуализации ждут того, что она, во-первых, будет становиться ещё более умной, автономной. То есть всё, что касается инфраструктуры цифровой обработки данных, включая виртуализацию всего и вся, на самом деле, бизнесу интересно достаточно мало, бизнес интересуют деньги, бизнес-модели, продукты, сервисы что для IT означает, в первую очередь, прикладной уровень, то есть приложение, которые разрабатывают, внедряют и поддерживают. Инфраструктура сама по себе, все понимают, что это некое необходимое зло, хотя её можно взять из облака, она мало, кому интересна. Поэтому от нее ждут чего? Что она будет универсальна, то есть может поддержать любой тип задач. Будь это искусственный интеллект, будет это блокчейн, большие данные, виртуальные рабочие места, что угодно, это должно быть абсолютно универсальное решение, которое будет без какого-либо компромисса в эффективности, безопасности, удобства эксплуатации закрывать любой класс этих задач. Второе ждут чего, что она будет автономной. Автономной не в том смысле, что оторванная от всего мира, а сама себя будет эксплуатировать. Грубо говоря, когда у нас один оператор будет в состоянии обслуживать огромные центры обработки данных.

Валерия Лич:

То есть как в том мультике: вы и есть за меня будете!

Артем Гениев:

Да, приблизительно так. Но при этом зарплату не просят. И надёжные. То есть всё это должно достигаться без какого-то компромисса надёжности. Почему, потому что, в конце концов, сбой в информационных системах, это плохой пользовательский опыт, это потери разного вида.

Валерия Лич:

Это чаще всего просто простые предприятия, миллионные потери, если не миллиардные.

Артем Гениев:

В зависимости от масштаба произошедшего. И безопасно. То есть, учитывая, насколько сейчас серьёзные диспропорции наблюдаются между тем, сколько предприятия тратят на различные инструменты информационной безопасности и сколько мы видим в СМИ новостей о взломе того, взломе сего, о миллионных и миллиардных потерях от этих взломов, возникает вопрос, может быть, что-то не так. Предприятия используют, средние, крупные предприятия в Штатах используют порядка 150 различных инструментов, решающих задачи обеспечения информационной безопасности. Это огромный класс средств, серьёзные затраты, люди, которые все это используют.

Валерия Лич:

С другой стороны, ряд специалистов говорит, что все эти новомодные продукты не всегда нужны. Потому что мы не научились еще теми как следует пользоваться, тут новые навешиваем, сами не знаем, как ими пользоваться, но навешиваем. Потому что модно и круто звучит.

Артем Гениев:

Приблизительно так оно и происходит. Как мы считаем, в этом есть признак того, что что-то здесь немножко не так и, может быть, имеет смысл как-то слегка трансформировать подходы к информационной безопасности, внеся ряд... То есть в безопасности есть такой ключевой принцип, который называется принципом «меньше привилегий». Это, если так вкратце суммировать, что мы пытаемся каждый раз сделать. Мы хотим сделать так, чтобы каждый объект или каждый участник наших информационных систем имел ровно столько полномочий минимально, сколько необходимо.

Валерия Лич:

Факт в том, что это не всегда получается. Можно тогда пол предприятия от интернета отключить, для безопасников было бы счастье. Потому что он им не нужен, по сути дела, для работы, но попробуй сегодня кого-то отключи от интернета.

Артем Гениев:

Конечно. Поэтому у нас как раз возникла идея, а что, если мы попробуем этот принцип наименьшей привилегии реализовать не на уровне самого софта или, например, на уровне физической инфраструктуры, а что, если мы попробуем реализовать на уровне виртуальных инфраструктур или облачных инфраструктур. Отдельно для вычисления, отдельно для сети, отдельно для хранения данных. То есть в наших решениях мы очень много базовых возможностей для обеспечения наименьших привилегий во всём, что касается виртуальной или облачной инфраструктуры внесли на уровне этой инфраструктуры. Из которой мы, с одной стороны, видим, что происходит на уровне операционной системы и приложений, с другой стороны, мы видим, что происходит на уровне железа. За счёт того, что, когда мы говорим про виртуализацию, облака у нас все виртуальные, всё облачно, всё программно определяемо. И это очень круто, потому что ты можешь не только контролировать, что происходит, но и абсолютно автоматизирует твою реакцию на инфраструктуру, на те или иные события, лежащие в области информационной безопасности. Вот это наш подход, мы его сами активно используем в своих центрах обработки данных, у нас их, кстати, если мне не изменяет память, 9 штук. И за счёт этого мы приблизительно в 10 раз консолидировали, уменьшили количество инструментов, которые у нас используются на предприятии. Это реально работает. Поэтому завершая тезис о том, что нас ждёт в области виртуализации, как я уже сказал, больше универсальность, больше автономность, больше надёжность, большая безопасность. Это, безусловно, такой, один из краеугольных камней, если угодно, нашего цифрового будущего, и здесь я жду именно вот этой истории.

Валерия Лич:

Следующий вопрос, это 5G, интернет вещей, умные города, умные всё на свете, и квартиры, и дома. Как скоро можно этого ожидать?

Артем Гениев:

Знаете, по части 5G из того, что я вижу.

Валерия Лич:

Обещают какой-то сумасшедший интернет на телефоне, хотя сегодня уже без проблем можно, в принципе, со смартфона смотреть кино, и там ничего не тормозит, слушать музыку, не напрягаясь, и при этом ещё работать с кучей приложений.

Артем Гениев:

Да, но здесь отрасль хочет сделать следующий шаг и говорит, например, про дополненную реальность или виртуальную реальность.

Валерия Лич:

Вопрос, зачем нужна ли она всем так обширно.

Артем Гениев:

Очень хороший вопрос.

Валерия Лич:

Потому что обещают чуть ли не каждому пользователю и школьнику это всё в смартфоне. Вопрос, зачем это им нужно?

Артем Гениев:

Опять же, в отрасли есть некий консенсус, что это позволит реализовать, запустить какие-то новые прорывные бизнес модели. Причём не обязательно это будет бизнес в чистом виде, это может быть обучение, это может быть управление производственными процессами, в принципе, всё, что угодно, везде, где мы можем получить выгоду от использования таких очень производительных беспроводных сетей с минимальными задержками в канале. Другое дело, что это всё здорово, 10 Гб на телефоне, это безусловно круто, но оператора для того, чтобы реализовать...

Валерия Лич:

А где эти телефоны, которые смогут использовать такие мощности?

Артем Гениев:

Прототипы уже есть. Прототипы уже есть. А пока что я напомню, что полностью стандарт 5G ещё в рамках консорциума 3GPP не оформлен. Есть отдельные фрагменты, в части радиосети. Например, но так, чтобы как сейчас, две сети LTE Advanced, есть полностью описанная в рамках стандарта архитектура этих сетей, от, условно, терминала, то есть от телефона до вышки, от вышки к узлу, к центру обработки данных и так далее, пока этого для сети 5G нет. Но он будет, рано или поздно он появится. Но что уже ясно и сейчас, то, что переход на сети 5G для каждого оператора выльется в очень серьёзные инвестиции. Насколько я вижу, сейчас операторы, с одной стороны...

Валерия Лич:

Оправданы они и нужны ли? Потому что сейчас наблюдается в рамках санкций, какой-то такой макроэкономической ситуации пошло гонка технологий, была гонка вооружений, теперь наблюдается гонка технологий, кто быстрее, кто круче, иногда не понятно, зачем. Возможно, когда-нибудь пригодится, безусловно.

Артем Гениев:

Валерия, я с вами соглашусь, я думаю, что и операторы с нами согласятся. Потому что определить, действительно ли эти инвестиции окупятся, в рамках каких сценариев использования, в какие сроки, что для этого нужно, очень сложно. На практике да, оператор, естественно, участвуют в этой гонке анонсов и деклараций, говоря, что мы пропилотировали это, мы пропилотировали то, к какому-то году мы запустим первую сеть 5G и так далее. На практике внутри они смотрят, ну хорошо, теперь в реальности.

Валерия Лич:

С другой стороны, давление со всех сторон видно, что если вы не успеете, вы останетесь за бортом вообще, и ваш бизнес завтра закроется, если вы не успеете в этой гонке технологий. Инвестировать требуют от них уже сегодня, когда это окупится, тоже неизвестно. Вопрос, не обанкротятся ли они в таком случае уже сегодня, инвестируя в технологии, которые неизвестно, как и когда окупятся.

Артем Гениев:

Я очень надеюсь, что нет, более того, сейчас, если мы говорим про практические аспекты этих инвестиций. Пока что речь идёт о том, чтобы обеспечить свою готовность к переходу на сети 5G. Про них уже достаточно много известно, архитектурно, концептуально понятно, как это будет выглядеть. Понятно, что сеть становится существенно более распределённой, если сейчас у оператора может быть большое сетевое ядро, которое обеспечивает обработку трафика в крупном регионе, то в сетях 5G так уже сделать не получится. То есть тебя будет и ядро большое, и при этом достаточно большая децентрализованная инфраструктура. Опять возвращаемся к идее периферийных вычислений. Также считается общепринятым фактом то, что если развивать сети 5G, используя традиционный подход к построению сети, не используя подход к виртуализации функции сети, связи не получится. Просто в силу того, что экономика не позволит, гибкой сети будет недостаточно, ты не сможешь достаточно оперативно управлять, вносить изменения и так далее. Поэтому сейчас из того, что я вижу, операторы смотрят тактически, что им нужно сделать внутри себя, мы говорим не только про технологию, мы говорим ещё возможно о каких-то аспектах про культурологические, организационные, процессные изменения, что им нужно сделать для того, чтобы им к этому переходу быть готовыми. Какие есть промежуточные состояния между LTE Advanced и 5G, чего мы можем добиться, если мы будем инвестировать тактически.

Валерия Лич:

Насколько при этом должны появиться мощные ЦОДы, чтобы это всё обрабатывать, поток трафика и информации станет ещё больше.

Артем Гениев:

И это тоже заметная составляющая будущих затрат. То есть, во-первых, придется инвестировать в эту децентрализованную инфраструктуру. На самом деле, у большинства операторов она уже есть сейчас, надо понять, насколько её будет достаточно с точки зрения имеющихся мощностей в машзалах вот этих небольших. Для того, чтобы там размещать что-то более серьёзное, тяжёлое и так далее. Безусловно, на уровне крупных центров обработки данных точно так же потребуется серьёзно проинвестировать, но если мы говорим про Россию, то мы видим, что наши операторы последнее время достаточно большие инвестиции сделали в развитии своих центров обработки данных. Причём, скорее, в отрыве от контекста 5G, в большей степени в связи с тем, что каждый оператор связи пытается капитализировать и, зачастую, вполне успешно, идею о том, что он является поставщиком связи, услуг связи, он является ещё и поставщиком облачных сервисов. И красивые, новые, свеже отстроенные центры обработки данных наших операторов, они, в том числе, решают и эту задачу тоже. Они создавались с запасом, я подозреваю, что их мощностей, во всяком случае, на начальных этапах, если в ближайшее время мы увидим какой-то переход к системе 5G будет достаточным. Но есть опять же, прежде, чем говорить практически, давайте посмотрим, что происходит со спектром. То есть сеть, это, в первую очередь, спектр, спектр - один из самых важных активов любого оператора сотовой связи. Насколько я понимаю, там есть, как это в своё время было и в системе предыдущего поколения, есть определённые нюансы, какие части спектра в принципе будут разыгрываться на аукционах между операторами.

Валерия Лич:

К вопросу следущей технологии, это искусственный интеллект, в какую сторону будет развиваться. Потому что с точки зрения приложения и обработки каких-то таких быстрых, больших данных, он уже сегодня хорошо работает, а вот с точки зрения применения к робототехнике, насколько он будет развиваться?

Артем Гениев:

Будет развиваться, в принципе, так же динамично, как он сейчас развивается. Потому что мы с вами кулуарно обсуждали, принципиально математический аппарат, который используется при организации машинного обучения и вообще, самодисциплина в искусственном интеллекте с точки зрения матаппарата появилась давно. Были периоды подъёма, спада и так далее, сейчас у нас очередной ренессанс, искусственный интеллект, машинное обучение, связанный с тем, что, с одной стороны, выросло совершенно невероятным образом количество данных, с которыми можно иметь дело, которое можно обрабатывать, использовать для обучения своих моделей. С другой стороны, очень сильно выросли вычислительные мощности. Сейчас у нас в игровом компьютере дома производительности больше, чем в своё время в целом ЦОДе было. Поэтому я бы сказал, что фундаментально, с точки зрения организмов вряд ли что-то будет меняться, скорее, мы увидим, как те люди, которые занимаются созданием новых моделей.

Валерия Лич:

Это ещё создаётся некий эмоциональный интеллект, что самое интересное, в применении к робототехнике.

Артем Гениев:

Это интересно и вообще, там есть целый перечень забавных этических головоломок, связанных с искусственным интеллектом.

Валерия Лич:

Не только робототехники, есть же куча чат ботов, которые пока достаточно бестолковые, и всем было бы интересно пообщаться с роботом примерно, как с человеком, хотелось бы.

Артем Гениев:

Давайте посмотрим, кто у нас самые такие известные роботы, про которых все говорят. Amazon - Alexa, Яndex - Алиса, Apple - Siri.

Валерия Лич:

Вот сбербанковский, который сегодня в форумах участвовал.

Артем Гениев:

Но мы понимаем, что пока что до того момента, когда такой робот сможет уверенно пройти тест тьюринга и полностью повторить человека, наверное, ещё пройдёт какое-то время. Почему, потому что поведение этого робота нельзя сформировать в рамках одной модели. Для работы каждого робота используется огромное количество моделей. Одна занимается распознаванием изображений, другая речи, третья синтезом речи, четвёртая модель обеспечивает поиск на естественном языке и так далее. То есть здесь скорее можно говорить про некое органичное развитие, про появление более совершенных моделей, лучшей комбинации алгоритмов. Но я не жду в ближайшие, как минимум, лет пять, что появится кто-то, к кому ты сможешь подойти и сказать привет, завести непринуждённую беседу и не понять, что ты общаешься с машиной, а не с человеком.

Валерия Лич:

Вот этот искусственный интеллект, который сегодня активно применяется именно для обработки больших данных, чтобы это было быстро. Насколько он претерпит какие-то изменения в предстоящем году?

Артем Гениев:

Скорее не претерпит. Ещё раз, здесь любопытно будет увидеть, какие новые бизнес модели появятся благодаря вот этим возможностям. Если мы говорим, например, про банковский сектор, коль скоро мы Сбербанк упомянули, какой основной тренд цифровизации банков? Это персонализация поиска опыта. Ты заходишь в бранч, в отделение банка, либо девушка на ресепшене, либо робот тебе говорит: здравствуйте, Валерия, как ваши дела? Я вижу, что вы недавно купили себе новый автомобиль. Как насчёт того, чтобы продлить на него страховку или купить страховку? Что тут в таком плане.

Валерия Лич:

Это всё в области маркетинга.

Артем Гениев:

Но пользовательский опыт, он в принципе, в области маркетинга. Все идеи цифровизации, если мы говорим про B2C, они крутятся вокруг пользовательского опыта. Как сделать его более персонализированным, более дифференцированным, как нам привнести, условно, премиальное обслуживание в не премиальные сегменты, но при этом не масштабировать свои затраты. То есть как нам сделать так, чтобы этим всем занимались машины, а не люди. Поэтому я бы очень с большим интересом наблюдал и буду наблюдать, как вот эти различные идеи, ложащиеся в основу бизнес модели, опирающиеся на искусственный интеллект будут реализовываться. Фундаментально все составляющие технологические для этого есть. Алгоритм известный, данных вагон и маленькая тележка, есть люди, которых можно использовать, если твоя модель требует человеческого ввода для классификации признаков и так далее. За копейку тебе будут показывать, где там у котика ушки, а где хвостик. Вычислительные мощности есть, технологии есть, специализированный процессор есть, вроде всё есть. Теперь хочется видеть, как это всё будет практически у нас в стране использоваться.

Валерия Лич:

То есть глобального технологического прорыва не будет, именно вопрос применения.

Артем Гениев:

Это будет, скорее, эволюционное развитие, применение, развитие внутренней экспертизы. У нас очень много талантливых людей, которые занимаются теми или иными решениями в области искусственного интеллекта. Вот это да, это интересно.

Валерия Лич:

Артем, наше время уже начинает подходить к концу. Можно в завершении эфира несколько выводов сделать и пожелание зрителям.

Артем Гениев:

Друзья, выводы очень простые. Потрясений не будет.

Валерия Лич:

А жаль.

Артем Гениев:

Революций не будет, а может быть, это и к лучшему. Всё будет динамично, интересно, я уверен, что мы с вами узнаем много любопытного в 2019-м году. Ну и в качестве пожелания, друзья мои, пожелаю вам хорошего, светлого Нового года, хорошо его встретить вместе с близкими вам людьми. Пожелаю вам всяческих успехов в новом 2019-м году, будь то бизнес, технологии, журналистика, в общем, всего того, что вы сами хотели бы себе в новом году пожелать.

Валерия Лич:

Спасибо за интересную познавательную беседу. Всего доброго, до новых встреч.

Артем Гениев:

Всего доброго, друзья.