`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Что для вас является метрикой простоя серверной инфраструктуры?

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Сегмент ИИ продолжит экспоненциальный рост

Пока эксперты говорят о перспективах ИИ, бизнес уже начинает брать эти технологии на вооружение. Работа с естественным языком, распознавание изображений, data mining шаг за шагом становятся инновациями. Они ускорят рост рынка ИИ-решений, который к 2025 году может достичь отметки в 90 млрд долл.

Характерной особенностью ИИ является то, что системы на его основе должны корректно реагировать на изменения в среде, где функционируют. И тогда как традиционная автоматизация процессов заключается лишь в том, что компьютер исполняет предварительно заложенную в него последовательность шагов, системы ИИ учатся на своем опыте, постоянно оптимизируя принимаемые решения.

Уже существует множество приложений, работающих на базе ИИ, — от клавиатуры SwiftKey до умной колонки Amazon Alexa и автономных автомобилей Tesla. ИИ уже активно используется и в медиа-пространстве, причем не только для того, чтобы подбирать контент читателям на основе анализа их поведения, но и для генерирования текстов на основе различных инфоповодов.

Приложения на основе искусственного интеллекта уже сегодня находят применения для анализа и принятия решений в сложных ситуациях в различных индустриях, будь то розничная торговля, телеком или нефтегазовая промышленность.

В прошлом году доходы от ИИ-приложений достигли 7 млрд долл. Согласно имеющимся прогнозам к середине следующего десятилетия они увеличатся почти в тринадцать раз — до 90 млрд. Интересен и анализ распределения регионов в производстве специализированных продуктов — 45% будет произведено в Северной Америке, 25% — в Азии (главным образом в Китае) и столько же в Европе. Правительство Поднебесной, кстати, уже анонсировало амбициозные планы стать ведущей экономикой мира в области ИИ до 2030 г. Разработка и внедрение приложений ИИ, согласно оценкам, добавит экономике КНР 7 трлн долл. внутреннего валового продукта. Для США данный показатель составит 3,7 трлн. Важно также отметить, что наибольшее количество патентных заявок, касающихся технологий ИИ, приходится на США и Китай — по 20%.

Ожидается и заметный рост инвестиций в стартапы, работающие в области ИИ, к 2025 г.: 232 млрд долл. против 12 млрд долл. в прошлом году. Правда, пока львиная доля этих вложений приходится на проекты, связанные с решениями в сфере machine learning, — в 2017 г. на их долю пришлось 62% от всех инвестиций. Кроме того, значительная часть больших технологических компаний не только разрабатывает приложения ИИ, но и покупает бизнесы, занятые в этой сфере. За последние 18 лет больше всего таких приобретений сделали Apple и Google — по 16 и 15 соответственно.

И хотя, как известно, не все прогнозы и не всегда сбываются, похоже, вектор развития всей индустрии определен однозначно.

Мультиоблачность - не только SaaS и IaaS единым

Согласно недавно опубликованным данным в рамках проведенного опроса Veeam, почти 71% топ-менеджеров компаний рассматривают технологии главным фактором трансформации их бизнеса.

Это исследование также показало, что компании планируют наращивать инвестирование в IT, причем с основным акцентом на управление информацией в облаке. Помимо SaaS и IaaS все активнее используется BaaS (бэкап как сервис) и DRaaS (восстановление после аварии как сервис) - первый вид сервисов планирует внедрить 51% опрошенных, а за второй голоса отдали 41%.

Что касается DRaaS, то эта услуга становится все более популярной, ее все чаще включают для защиты данных в используемый набор облачных сервисов. Однако согласно данным Unitrends, новички очень часто совершают типичные ошибки. И компания призывает регулярно осуществлять тестирование данных и не рассчитывать на то, что когда понадобится, все сработает надлежащим образом. При разработке стратегии создания бэкапов и восстановления после аварий настоятельно рекомендуется тщательно читать договоры об уровне обслуживания и советоваться с поставщиком хостинга на предмет оптимального использования сервиса в рамках предполагаемого проекта. Пользователи также должны четко оценивать свои нужды и быть в курсе имеющихся альтернатив, это позволит заметно сэкономить бюджеты.

Если вернуться к исследованию Veeam, то почти треть опрошенных также планируют инвестировать в системы искусственного интеллекта, распознавания голоса и жестов, а также big data. Еще один важный момент - более половины (55%) намерены внедрять выбранные технологии для всего бизнеса одновременно и не ждать промежуточных результатов, чтобы получить ожидаемый эффект максимально быстро. 

Финансовые и производственные данные на службе машинного обучения

На смену эпохи больших данных пришло время умной аналитики. Благодаря новым источникам информации компании начали накапливать огромные объемы данных, хранение которых постепенно перемещается в облако. Развитие алгоритмов машинного обучения (machine learning, ML) дало возможность иначе взглянуть на эти массивы информации, а главное позволило использовать их для интеллектуального анализа и прогнозирования.

Недавнее исследование Crisp Research, в рамках которого были опрошены компании в Германии, показало, что 59% респондентов для анализа с помощью машинного обучения используют финансовые данные, загруженные из ERP-систем.

Также отмечается, что 43% опрошенных компаний уже подвергают обработке данные, собранные в процессе производства. Как правило, делается это для повышения эффективности выпуска продукции и улучшения ее качеств. При этом 66% всех производственных данных приходится на трафик, полученный от датчиков IoT.

Для обучения алгоритмов и создания точных решений в системах ML необходимы большие наборы данных, это в свою очередь требует систем хранения с быстрым откликом и простым «неограниченным» масштабированием, поскольку исходные датасеты будут расширяться в процессе использования.

Стоит подчеркнуть, что алгоритмы обучаются на разных типах данных, которые требуют различных возможностей в контексте производительности, и, как правило, этого можно достичь за счет использования гибридной архитектуры.

Для больших массивов данных зачастую требуются хорошо масштабируемые дата-центры с индивидуализированной серверной архитектурой.

Хотя многие данные для ML хранятся в облаке, некоторая их часть по-прежнему остается в локальных ЦОД. Тут может быть и желание сэкономить, и требование норм локального законодательства. Однако где бы не находились данные, максимальная гибкость процесса обработки достигается при использовании облачных ML-инструментов. При этом локальное размещение должно упрощать поток между различными средами, а не ограничивать его.

В заключение необходимо отметить, что согласно исследованию Crisp Research немецкие компании для задач машинного обучения в основном используют финансовые и производственные данные, и, как правило, большую их часть предпочитают размещать в облачных хранилищах.

DRaaS как доступная необходимость

Согласно данным Unitrends, такое средство защиты данных и приложений, как Cloud DRaaS (Disaster Recovery as a Service), уже применяет 36% опрошенных компаний, а 44% планируют его использовать в ближайшее время. Таким образом, сервис DRaaS оценивают важным для бизнеса 80% респондентов, а это уже весомый показатель.

Те времена, когда облачное аварийное восстановление считалось некой инновационной технологией и бизнес к ней лишь присматривался, уже проходят. Сегодня DRaaS — это услуга, которая активно и осознанно внедряется компаниями, и это видно в том числе и по приведенным выше цифрам.

В силу понятных причин наиболее широко DRaaS уже используется в большом корпоративном сегменте — 42%. В среднем бизнесе этот показатель составляет 36%, а среди малых предприятий сервис использует лишь пятая часть компаний. Аналитики прогнозируют, что интерес корпоративного сегмента к данной технологии будет только расти, поскольку ее внедрение становится доступнее, проще и уже не требует от ИТ-департаментов знаний ипермасштабируемых облаков. Кроме того, можно воспользоваться аутсорсингом услуги, выбрав облачный DRaaS по вполне доступной цене.

Исследование Unitrends также показало, что 30% организаций, использующих DRaaS, при сбое смогли восстановить свое приложение менее за час. Среди тех, кто не использовал аварийное восстановление из облака, этот показатель составил лишь 16%.

Около 60% пользователей рассматриваемой облачной услуги в дополнение к преимуществу быстрого восстановления заявили, что в прошлом году они не испытывали простоев из-за отказа сервера. Среди тех, кто не использовал DRaaS, такой факт отметили только 39%. Несмотря на то что у остальных из числа опрошенных простои случались, благодаря облачному DR они смогли быстро устранить проблему.

Бытует такое мнение, что DRaaS в чем-то похож на страховой полис — платишь за него деньги просто «для галочки», но им никогда не пользуешься. Отчет Unitrends показывает, что это не совсем так — практически каждый четвертый из 10 пользователей применял аварийное переключение на инфраструктуру DRaaS в течение прошлого года. Интересно и то, что из них 93% отметили, что производительность системы была приемлемой.

Согласно имеющейся статистике в период с 2016 по 2018 год около трети организаций сообщали о том, что в результате сбоя они теряли важную информацию. Сегодня можно найти достаточно эффективные методы защиты, такие как облачные хранилища, услуги DRaaS или более совершенные средства резервного копирования данных. Крайне важно озаботиться этой проблемой и заранее подобрать наиболее подходящее для вашей компании решение по аварийному восстановлению информации из облака.

Автономное облако, или неизбежность автоматизации

Экономия средств и разгрузка собственной ИТ-инфраструктуры — основные причины, по которым три из десяти компаний внедряют облачные решения (Digital Office Index 2018 Bitkom). Чтобы избавить себя от потенциальных проблем и более эффективно использовать свои ИТ-системы,  компании стремятся автоматизировать как можно большее количество задач при работе с облачными ЦОД, создавая автономное облако.

Приоритет умной аналитики

Сегодня мы наблюдаем взаимонаправленную тенденцию. С одной стороны, облачные вычисления позволили активно внедрять инновационные технологии современности —  инструменты ИИ, Интернет вещей, глубокое обучение. С другой стороны, сами эти технологии помогают значительно облегчить работу с облачными сервисами, автоматизируя множество рутинных задач. 

Например, инструменты искусственного интеллекта собирают информацию о том, как ведут себя компоненты ИТ-инфраструктуры, анализируют текущие процессы, на основе чего способны прогнозировать сбои отдельных ее частей. Исследование IDC показало, что умной аналитикой ИТ-операций занимается 51% компаний. С помощью таких мер выявляются отклонения от нормы, автоматически инициируются защитные или карантинные меры. 

При этом 41% компаний сосредоточены на оптимизации различных задач автоматизации работы ЦОД. Организации планируют и дальше активно инвестировать в такие направления, как аналитика и управление реляционными базами данных (63%), искусственный интеллект/машинное обучение (63%), бизнес-аналитика/хранилища данных (61%). То есть они вкладывают в те сферы, которые могут сделать их облака хотя бы частично более автономными.

Что можно автоматизировать в облачных ЦОДах?

Аналитика данных и машинное обучение помогают автоматизировать многие задачи, необходимые для построения автономного облака. Самые очевидные области их применения — управление и безопасность.

Управление

В управлении облачными сервисами можно автоматизировать ряд операций.

  • Подготовку ресурсов для инфраструктуры и приложений по запросу на основе предварительно определенных или обнаруженных во время обучения политик и разрешений.
  • Управление расходами, функции составления отчетов и анализа, прогнозирование производительности.
  • Размещение нагрузки, выделение и использование ресурсов.
  • Управление мультиоблаком, сочетающего в себе частные, публичные и гибридные облака, на основе определенных или обнаруженных в процессе обучения правил.
  • Мониторинг состояния системы в целом и ее компонентов по отдельности, управление производительностью, поддержка или автоматизация принятия решений исходя из показателей текущей и запланированной мощности.
  • Проактивное обнаружение проблем и инцидентов безопасности.

Как на практике выглядит частичная автоматизация облачных сервисов, можно посмотреть на примере таких решений, как CloudController, Couchbase Autonomous Operator for Kubernetes, Dynatrace Autonomous Cloud Management, Micro Focus Cloud Service Automation, Oracle Autonomous Database и YotaScale.

Безопасность

В области безопасности сегодня могут быть автоматизированы такие вещи, как:

  • идентификация, анализ и оценка рисков;
  • классификация информации;
  • защита от вредоносных программ;
  • резервное копирование и аварийное восстановление данных;
  • протоколирование и мониторинг;
  • проверка наличия уязвимостей;
  • регулярная проверка разрешений доступа;
  • шифрование данных во время их передачи;
  • шифрование данных при хранении;
  • обработка инцидентов безопасности;
  • документация и отчетность по инцидентам безопасности;
  • управление событиями в сфере безопасности.

Среди успешных примеров частичной автоматизации этих аспектов можно выделить: AWS CloudTrail, Check Point CloudGuard, Deep Security for the Hybrid Cloud, Fortinet Security Fabric Enabled, Fortinet Public Cloud Security, LogRhythm NextGen SIEM-Plattform, SentinelOne AnyCloud, Sophos Cloud Optix.

Автономное облако и потенциальные угрозы

Согласно исследованию IDC, три наиболее популярных варианта использования ИИ в компаниях — это автоматизация ИТ-процессов (34%), автоматизация продаж и маркетинга (31%), а также оптимизация взаимодействия с персоналом (30%). Однако такое автономное облако, к сожалению, имеет свою цену. И в этом случае она выражена в повышенных информационных рисках, связанных с применением новейших технологий. К тому же, из-за того, что в сети постоянно появляется информация о новых масштабных утечках и злонамеренном использовании данных, доверие пользователей к решениям ИИ и машинного обучения постепенно снижается.

 

Учитывая этот фактор, Gartner прогнозирует, что к 2023 году 75% крупных компаний будут нанимать на работу специалистов криминалистической экспертизы, связанной с технологиями искусственного интеллекта.

 

Новые инструменты и возможности необходимы бизнесу, чтобы помочь компаниям идентифицировать потенциальные проблемы, повысить уровень доверия клиентов, снизить репутационные риски бренда, а также укрепить уверенность в использовании моделей искусственного интеллекта.

Заключение

Различные решения на основе новейших технологий уже сейчас упрощают работу с облаками, приближая автономное облако к реальности. Автоматизация в процессах управления и безопасности освобождает дополнительные ресурсы и способствует более эффективному управлению ИТ-инфраструктурой. Однако вместе с этим мы наблюдаем такой парадокс: в то время, как облачную безопасность легче реализовать с применением функций на основе ИИ, новые технологии могут стать источником дополнительных информационных угроз. Вопросы ИТ-безопасности, конфиденциальности и комплаенса еще долго будут оставаться одними из самых важных в ИТ-индустрии, но это никак не должно помешать дальнейшему стремлению компаний к автономному облаку.

По материалам CloudComputing Insider/Autonome Clouds

Автономное облако, или неизбежность автоматизации

Технологии в 2019: длинный путь к цифровому доверию

Мир меняется настолько быстро, что даже предприниматели, казалось бы, всегда держащие руку на пульсе современности, медленно реагируют на перемены и часто оказываются к ним не готовы. Тем временем взрывной рост технологий не только способствует глобализации, но и размывает грани между физическим, цифровым и виртуальным мирами. Хорошо это или плохо, судить историкам, но проблемы с которыми уже сейчас сталкиваются  компании, предстоит решать немедленно, в режиме реального времени. В частности, речь идет о растущей сложности управления киберрисками и приватностью в новом гиперсвязанном мире, а также укоренении цифрового доверия для всех участников бизнес-процессов.

IoT — топ-технология для бизнеса

Цифровые данные и устройства плотно встраиваются в критически важные инфраструктуры практически всех отраслей. Они присутствуют в сфере потребительских товаров, транспорте, финансах, медицине, государственных делах и т.д., то есть любой аспект нашей повседневной жизни уже неразрывно с ними связан. В таких реалиях сбор данных приобретает космические масштабы и вместе с тем налагает на цифровые компании большую ответственность за их безопасность и конфиденциальность.

Исследование PwC, посвященное новейшим технологиям и связанным c ними информационным угрозам, показало, что IoT имеет решающее значение для будущего большинства компаний (81%). Однако уверены в достаточном уровне безопасности, конфиденциальности и этики при обращении с данными лишь 39%. Чуть меньше трети (30%) пусть и не демонстрируют такую безоговорочную уверенность, но в целом смотрят на ситуацию довольно оптимистично. Еще 30% утвердительно ответили на вопрос о планах инвестирования в безопасность Интернета вещей в течение следующего года.

Инвестируют в безопасность ИИ лишь 22%

Относительно других новейших технологий (например, связанных с искусственным интеллектом) респонденты показали меньшую уверенность в собственных методах обеспечение цифрового доверия. 

О том, что ИИ важен для развития их будущих бизнес-проектов, заявило 70% компаний-респондентов. В свою очередь довольны уровнем цифрового доверия лишь 31%. И только 22% участников исследования заявили, что планируют в течение следующего года вкладывать в безопасность технологий искусственного интеллекта. Ожидаемо, доля инвестирующих оказалась выше среди средних и крупных компаний, также много зависит от  сферы деятельности — чаще всего на ИБ не жалеют вложений телекоммуникационные (46%) и финансовые организации (40%). При создании приложений, работающих на основе ИИ, важно встраивать в процесс разработки компонент безопасности (DevSecOps) еще на начальных этапах — планирования и проектирования.

Самые перспективные из emerging technologies

Мы не раз писали, что компании по всему миру реализуют проекты цифровой трансформации. Они активно внедряют новейшие технологии для того, чтобы решить существующие проблемы и повысить эффективность бизнеса. Но так называемых emerging technologies довольно много и внедрять их все одновременно, пусть и в разные проекты, сомнительная затея. Исследование PwC дало возможность понять, какие направления инновационных технологий компании считают самыми перспективными. Так, помимо упомянутого выше Интернета вещей и ИИ, которые находятся в топе рейтинга с показателями 81% и 70% соответственно, важной технологией для будущего является роботизация и умная автоматизация процессов (69%). Также компании отметили робототехнику (67%), 3D-печать (65%), граничные вычисления, или edge (63%), квантовые вычисления (62%), дополненную и виртуальную реальность (63%), блокчейн (61%) и дроны (55%).

Риски и планирование

Девять из десяти респондентов при цифровизации процессов сразу включают персонал по безопасности данных и/или конфиденциальности в качестве заинтересованных сторон. Еще 53% опрошенных внедряют проактивное управление киберрисками и угрозами приватности при планировании проектов и бюджета, то есть полностью с нуля. Интересно, что опасения о киберугрозах варьируются в зависимости от отрасли и размера компании. Например, за последний год обеспокоенность информационными рисками выросла на потребительских рынках (50%). А по поводу промышленного шпионажа больше всего переживают в секторе телекоммуникаций (51%), в основном — в средних и крупных организациях. Несмотря на такие весомые показатели, только 31% респондентов заявили, что их компания четко определила направления, по которым могут проводиться атаки ее цифровых активов.

Заключение

Компании, которые сегодня стремятся создать и внедрить надежные механизмы цифрового доверия в условиях быстро меняющихся реалий, встали на сложный, но верный путь. Именно они, вероятнее всего, будут задавать темп и тон цифровой экономики будущего, вытеснив менее ответственных конкурентов.

Технологии в 2019: длинный путь к цифровому доверию

Неоднородность современных ИТ-инфраструктур: с какими трудностями сталкиваются компании?

ИТ-инфраструктуры современных компаний становятся более сложными и неоднородными, к тому же они нуждаются в постоянном масштабировании. Выполнять качественный мониторинг такой среды и вовремя реагировать на сбои в ее работе – вроде бы привычная задача администраторов, но сегодня она сопряжена со множеством трудностей. Именно поэтому специалисты, занимающиеся администрированием информационной инфраструктуры, стараются ее упростить, объединяя технологии и системы, и автоматизировать процессы поддержки ИТ-сервисов.

Актуальность проблемы подтвердило недавнее исследование Ponemon Institute, выполненное по заказу американской компании-разработчика ПО для обработки и анализа машинно-генерируемых данных Splunk. Согласно его результатам, только 24% специалистов заявили, что за последний год стали справляться с масштабированием и сложностью своих ИТ-инфраструктур более эффективно. Немногим больше участников – 29% – сообщили, что им стало легче разворачивать и поддерживать технологии мониторинга корпоративных серверов. Как видим, доля «довольных» респондентов не дотягивает и до трети. Проблема очевидна, и многие команды сейчас находятся в поиске ее решения.

Главной трудностью при управлении ИТ-инфраструктурой половина участников исследования назвала непонимание того, как быстро обнаружить проблему и установить ее причину. Вторая популярная проблема – возрастающая сложность и разнородность ИТ-систем (47%), третья – недостаток необходимых навыков у команды (44%).

Правильная диагностика проблемы – практически половина ее решения. Но без релевантных данных и их правильного анализа быстро обнаружить причину неисправности в системе почти невозможно. При этом большинство респондентов также испытывают сложности используя данные для выявления причин неполадок. Так 70% ИТ-специалистов считают процессы получения и извлечения, а также нормализации нужных данных громоздкими и утомительными. Еще 63% респондентов сообщили, что нормализацию усложняет использование информации разных типов и форматов. Существующие системы мониторинга ИТ-инфраструктуры также не способны обеспечить возможности сбора данных в режиме реального времени (59%). К тому же часто компании сталкиваются с неопределенностью, когда они просто не знают, какие именно данные имеют отношение к возникающим проблемам (56%).

Интересный, но печальный факт: большинство компаний не готовы реагировать на перебои в ИТ-системах или своих сервисах. Только у 29% компаний четко задокументированы и автоматизированы действия, которые нужно предпринимать в случае сбоя. Также они имеют возможность установить причину неполадки благодаря современным инструментами мониторинга ИТ-инфраструктуры. И здесь даже не стоит объяснять, почему эта цифра совсем неутешительная. Просто напомним, что когда доступность и производительность ИТ-системы снижается, это приводит к нарушению привычных рабочих процессов, потере доходов и важных данных, а в отдельных случаях способно стать «началом конца» бизнеса.

Конечно, от отказа систем не застрахована ни одна компания, но есть много способов максимально себя обезопасить. Например, обеспечить прозрачность ИТ-инфраструктуры, организовать сбор данных из различных источников, в том числе с помощью «умных» приложений, задокументировать и автоматизировать процессы по устранению неполадок в системе. Но от части возможных проблем можно избавиться еще легче – просто выбрав надежного провайдера.

Неоднородность современных ИТ-инфраструктур с какими трудностями сталкиваются компании?

Удаленный доступ: осторожно — сотрудники!

Цифровая трансформация позволила компаниям организовать удаленный доступ к своим данным, приложениям и ресурсам. С одной стороны, это облегчило жизнь сотрудникам, так как появилась возможность работать из любой точки мира и присутствовать на важных мероприятиях онлайн. С другой стороны, под прицелом оказались учетные данные корпоративных пользователей, на которые устраивают настоящую охоту фишеры и хакеры. Логины и пароли сотрудников в руках злоумышленников — прямой путь к конфиденциальной информации компании, которой она вряд ли бы хотела поделиться с окружающим миром. Да и сами устройства сотрудников могут оказаться зараженными, и для компании они несут не меньшую угрозу, так как являются точками входа в ее сеть.
 
Статистика компании Duo Security, которая является частью Cisco Systems, показывает, что количество уникальных сетей (вне офиса), через которые происходила аутентификация пользователей в приложениях компании, по сравнению с 2017 годом, в среднем выросло на 10%. Это означает, что люди стали больше работать, используя незащищенные сети Wi-Fi, например, логинясь в рабочие приложения из дому, в кафе, аэропортах или других общественных местах.
 
В 2018 году обращались к приложениям из двух или более различных диапазонов IP-адресов, 26% пользователей, что на 8% больше, чем в 2016 году. Больше всего уникальных сетей зафиксировано в корпорациях — их число увеличилось на 24%. Это легко объяснить тем, что у больших компаний корпоративных пользователей тоже больше. К тому же дочерние предприятия корпораций и их партнерские компании расположены по всем миру, поэтому их сотрудники тоже путешествуют и пользуются удаленным доступом чаще остальных.
 
Еще одно интересное исследование в Duo решили посвятить фишингу, смоделировав 7 483 фишинговые кампании, нацеленные на 230 000 получателей.
 
Выяснилось, что больше половины подстроенных атак принесли специалистам по безопасности трофей в виде хотя бы одного набора учетных данных пользователей. Почти половина пользователей открыли фишинговые письма и почти четверть — нажали на ссылки в них. Больше 10% «жертв» ввели свои учетные данные, имели устаревшие браузеры и операционные системы. Вывод экспертов оказался неутешительный: такое поведение сотрудников компании почти всегда приводит к компрометации удаленного доступа и распространению вредоносного ПО. Исследователи считают, что предотвратить успешные атаки фишеров может более сильная аутентификация пользователей, например с помощью аппаратных токенов или смартфонов.
 
В 2018 году 63% работодателей нанимали на работу удаленных сотрудников, а более половины менеджеров по подбору персонала искали фрилансеров или подрядчиков. Сегодня люди логинятся в приложения, используют сети и системы когда захотят и откуда захотят. Однако удаленный доступ для сотрудников может принести компании дополнительные проблемы в виде сетевых атак и фишеров. Поэтому отделам информационной безопасности стоит усилить верификацию личности пользователя и постоянно контролировать устройства, используемые сотрудниками для работы.

Модернизация сети: новые вызовы для специалистов

Постоянное появление новых технологий ставит перед сетевыми инженерами новые вызовы. Сотрудники компаний становятся более мобильными и все чаще пользуются удаленным доступом, набирают популярность проекты, связанные с IoT, да и облачный бум вот уже несколько лет неизменно остается в тренде. Без безопасных и доступных сетей немыслима работа любой компаний, и специалисты по сетевым технологиям должны всегда держать руку на пульсе и предлагать новые, более эффективные способы модернизации.

Однако, как показало исследование IDG, даже когда компании начинают свои проекты по модернизации сети и дата-центров, их подстерегает целое ассорти проблем. Большая часть трудностей относится к поддержанию сетевой безопасности при обеспечении нужного уровня коннективности (42%). Другие вызовы связаны с защитой от взломов и утечками данных (36%), обеспечением доступности и непрерывности бизнеса (35%) и сокращением операционных расходов (34%).

Однако, как показало исследование IDG, даже когда компании начинают свои проекты по модернизации сети и дата-центров, их подстерегает целое ассорти проблем. Большая часть трудностей относится к поддержанию сетевой безопасности при обеспечении нужного уровня коннективности (42%). Другие вызовы связаны с защитой от взломов и утечками данных (36%), обеспечением доступности и непрерывности бизнеса (35%) и сокращением операционных расходов (34%).
 
Упомянутые выше факторы способствуют тому, что компании продолжают наращивать инвестиции в ИТ и развитие сетей в частности. По информации IDG, в течение следующего года 53% опрошенных компаний планируют с помощью своих вложений обеспечить доступность сети, увеличить ее скорость и производительность, а также повысить уровень безопасности данных.
 
Похоже, мировым компаниям пришлось смириться с тем, что модернизация сети автоматически приравнивается к увеличению бюджета. Так, 43% участников опроса IDG сообщили, что в течение следующего года ИТ-кошелек их организации вырастет на 21%. Традиционно большая часть инвестиций пойдет именно на безопасность сети (61%), разработку приложений (61%) и облачные сервисы (60%).

Отметим, что когда речь идет о модернизации, организации выбирают скорее эволюционный, а не революционный путь. Большинство компаний предпочитают медленное, но непрерывное обновление архитектуры корпоративных сетей. Половина опрошенных специалистов (52%) заявили, что планируют постепенное преобразование, например, замену одного компонента или приложения за раз. Другие хотят обновить базовую инфраструктуру или перепроектировать устаревшие системы (24%).

Что касается ближайших планов по внедрению решений модернизации сети, то 52% респондентов хотели бы развернуть программно-определяемые сети, а еще 48% — внедрить виртуализацию сетевых функций (NFV). С учетом того, какую гибкость обычно дает компании виртуализация сети, такой статистический расклад не должен никого удивлять.
 
Так, например, программно-определяемая сеть (SDN) позволяет направлять трафик, не полагаясь на аппаратное обеспечение, поэтому помогает компании быстрее адаптироваться под потребности новых технологий — например, устройств IoT или приложений big data. В свою очередь, виртуализация сетевых функций (NFV) способна заменить выделенные сетевые устройства (такие как маршрутизаторы и фаерволы) с помощью ПО, запущенного на общих серверах, для того чтобы автоматизировать управление сетью, хранилищами и вычислительными ресурсами. Поскольку SDN и NFV тесно связаны, нередко компании внедряют их вместе и сразу, что, собственно, и отражает статистика IDG.
 
Напомним, что сетевая безопасность по-прежнему является задачей номер один для компаний всего мира, что также подтверждает исследование. Большинство организаций установили антивирусное ПО (74%), внедрили решения для защиты оконечных устройств (62%) и предотвращения вторжений (60%), а также системы управления доступом (52%).

Сегодня специалисты, отвечающие за корпоративные сети, сталкиваются со множеством трудностей, которые выводят их компетентность на более высокий уровень. Реалии не позволяют им действовать старыми проверенными способами, а требуют новых знаний, умений и ответственности за реализацию новых решений. Тем не менее, большинство сетевиков научились успешно справляться с современными ИТ-вызовами и теперь играют важную роль в формировании общей ИТ-стратегии компании.

Colobridge: Модернизация сети: новые вызовы для специалистов

Подрывные инновации: зачем и сколько компании инвестируют в big data и ИИ?

«А там только и разговоров, что о big data»… Порою складывается впечатление, что тема больших данных и искусственного интеллекта будет преследовать тебя везде, где бы ты ни был. В газетах, на форумах, конференциях, в соцсетях, разговорах со знакомыми (и не обязательно айтишниками), на работе и даже дома. Не удивимся, если скоро и дети начнут спрашивать «почему биг дата» и «кто такой искусственный интеллект». Хайп хайпом, но серьезные технологии, которые за ним стоят, похоже, пришли к нам надолго. По крайней мере, в этом уверены компании, которые вкладывают в них миллионы и считают свои инвестиции успешными.

Аналитика и клиенты превыше всего

Когда-то телеграф заменили телефоны, с карет люди пересели на автомобили, а вместо пленочных фотоаппаратов стали пользоваться цифровыми. Новые технологии не только меняют нашу повседневную жизнь, но и полностью перекраивают карты рынка, добавляя новых игроков и отправляя неприспособившихся старых гигантов в утиль. Такие инновации называют подрывными, и именно к ним сейчас относят big data и технологии ИИ. Боясь проиграть, компании не жалеют инвестиций. По данным американских аналитиков из NewVantagePartners, в исследовании которых участвовало 60 ключевых компаний, в том числе Goldman Sachs, IBM, Motorola, Verizon, в проекты такого типа инвестируют 97% респондентов. Хорошая новость заключается в том, что 73% участников опроса заявили, что такая инициатива принесла компании измеримые положительные результаты. Для сравнения, в 2017 году число довольных своими инвестициями оказалось наполовину меньше.

На сегодняшний день главной мотивацией компаний для вложения в технологии big data и ИИ является желание получить качественную аналитику, чтобы в будущем принимать лучшие решения. За этот пункт списка проголосовало около трети респондентов, а 84% уже начали инвестировать именно в это направление. Другими популярными причинами для инвестиций в инновации является желание компаний улучшить качество обслуживания клиентов и сократить расходы. Желания абсолютно оправданы и актуальны во все времена, даже в такие высокотехнологичные, как наши. А вот монетизация данных отличилась довольно низким приоритетом среди инвестиционных планов компаний. Похоже, не всем ясно, как именно можно извлечь прибыль с помощью новых технологий — гораздо очевиднее, как продвинутый анализ способен сократить текущие издержки.

Не остаться за бортом

Можно долго рассуждать о том, какие приоритеты выбирают компании для своих вложений. Но, как ни крути, в случае с big data и искусственным интеллектом главной движущей силой инвестиций выступает страх. Почти четыре из пяти респондентов заявили, что опасаются ослабления своих позиций на рынке из-за стремительного развития маленьких фирм или стартапов, которые внедряют решения на основе big data и ИИ и создают политики управления данными уже с первого дня своего существования. Интересно, что именно технологии искусственного интеллекта большинство компаний (72%) назвали наиболее «подрывной» инновацией. Такого высокого процента голосов не удостоился ни блокчейн, ни даже облачные технологии. Для сравнения: еще год назад среди лидеров компаний сторону ИИ принимало меньше половины — 44%.

Руководители компаний осознают всю важность data-driven подхода, но пока успешно применяет его на практике лишь около трети участников исследования. Наибольшим препятствием на пути к изменениям становятся не технологии, а связанные с ними процессы и люди, которые сопротивляются нововведениям. Тем не менее стратегия по работе с данными уже сейчас является приоритетом для 98,6% компаний, то есть почти для всех.

Заключение

Несмотря на то, что 97,2% компаний инвестируют в большие данные и ИИ, уровень их капиталовложений совершенно не впечатляет: 60,3% вкладывают в эти инновации менее 50 млн долларов, и только у 12,7% инвестиции превышают 500 млн долларов США. Видимо, никто не желает делать резких движений, чтобы инновации оказались максимально плавными и безболезненными для остальных процессов компании.

 зачем и сколько компании инвестируют в big data и ИИ?

Подрывные инновации: зачем и сколько компании инвестируют в big data и ИИ?

 
 
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT