С Олегом Бяховым, директором по развитию бизнеса IBM в России и СНГ, мы обсудили, куда движутся информационные технологии: чем различаются руководители бизнесов в России и в мире, почему исторические затраты на ИТ в конкретной компании могут ничего не стоить, когда появится когнитивный вычислитель, подобный коре головного мозга, грядёт ли возрождение Фортрана и как меняется система образования.
— Олег, Вы давно на рынке. Скажите, как сегодня меняется модель потребления технологий?
— Здесь есть разница в динамике и приоритетах между глобальным и российским рынком. В России она, по моему ощущению, осталась во многом традиционной. Технологии не являются главным приоритетом для бизнеса. Наоборот, они — главный кандидат на сокращение расходов в условиях кризисной ситуации. Это нашло подтверждение в страновых особенностях С-suite study, которые мы обнародовали в конце 2013 года.
У мировых CEO технологии — первый из всех внешних факторов бизнеса. Они важнее, чем рыночные факторы, макроэкономика, глобализация и человеческие ресурсы. Для отечественных CEO рынок и регуляторная среда важнее, чем технологии.
С другой стороны, на российском рынке очень хорошо наработалась быстрая реакция на модные слова (buzzwords). Как только обозначается глобальный тренд, он быстро перенимается (в некотором специфическом смысле). Стоило появиться выражению «большие данные», как у нас тут же возникли собственные специалисты и даже гуру в этой области. Если копнуть глубже, то выяснится, что изменения эти чисто внешние — поверхностная маркетинговая реакция. То, что уже делалось раньше в сфере бизнес-аналитики, просто назвали «большими данными», а методы работы с ними остались прежними. Между тем новое качество «больших данных» связано с тремя основными факторами — ураганным ростом, мультимедийностью и неструктурированным характером, и обычные ВАО-инструменты с этим потоком не справятся.
На мировом рынке есть глобальные игроки, которые действительно работают с «большими данными» и пытаются из их обработки сформировать внешние сервисы, — Amazon, Google и другие. Они вынуждены предпринимать жёсткие решения при развитии своей инфраструктуры, менять её качество. Уже довольно давно основные дата-центры таких компаний приходилось строить прямо возле электростанции, иначе рост мощностей и, соответственно, энергопотребления невозможно было обеспечить.
Недавно, Google стала соучредителем OpenPOWER Consortium. В консорциум вошли также Nvidia, IBM, Tyan и Mellanox.
В IBM создали RISC-процессор следующего поколения — POWER8, шина которого позволяет интегрировать графические сопроцессоры, сетевые устройства, специализированные (ASIC) и программируемые пользователем (FGPA) процессоры в единое адресное пространство с центральным процессором. (В основе его архитектуры лежит суперскалярная симметричная мультипроцессорность, позволяющая обрабатывать до 96 потоков одновременно.)
Изменения в подходе продиктованы тем, что серверная инфраструктура общего назначения с бесконечными блейд-серверами уже не может расти адекватно экспоненциальному росту данных. Грубо говоря, для того чтобы дальше развивать дата-центр, нужно построить возле него ещё одну электростанцию, а это не всегда возможно. Нужны специализированные решения, сочетающие надёжность и производительность с гибким приспособлением к решаемым вычислительной системой задачам.
Предыдущим этапом развития бизнеса для IBM было собственное производство всего спектра серверов и оптимизация их под решение типовых задач клиентов через гибкую конфигурацию системы и периферии.
Сегодня динамика бизнеса, рост объёма обработки данных и «размытости» смыслов в них не даёт возможности точно спрогнозировать, какой производительности дата-центр будет нужен компании через пять лет. Магазин Amazon пять лет назад был просто очень большим онлайновым книготорговцем. Сегодня он — крупнейший продавец онлайн-контента и поставщик услуг хостинга.
Такого масштаба изменения в бизнес-модели требуют производительности другого уровня, иной технологической платформы, готовности не только к её совершенствованию или смене, но даже к собственной разработке. Платформы общего назначения стали commodity — и IBM выходит из этого бизнеса (23 января компания Lenovo объявила о намерении приобрести у IBM бизнес по производству серверов x86-архитектуры).
Такого уровня понимания взаимосвязи технологий и бизнеса на российском рынке пока не просматривается. Обычно от руководства российских клиентов слышишь просьбу поставить работающее решение, самое передовое, но уже опробованное кем-то ещё.
— Первые лица не воспринимают технологии как реальный драйвер бизнеса. Кто больше в этом виноват? Сами бизнесмены или ИТ-сообщество? Может, последние плохо демонстрируют новые возможности?
— Можно провести аналогию с взрывным ростом рынка планшетных компьютеров. Мы помним, что за пять лет до iPad были отличные планшетные компьютеры. С отсоединяемой клавиатурой, в хорошем формфакторе… Их успеху помешало отсутствие двух ключевых вещей — удобного пользовательского интерфейса (они управлялись цифровым пером) и готовности коммуникационной инфраструктуры. Как только появились сенсорные экраны и поддержка технологии мультитач, пользователи оценили возможность работы с информацией в мультимедийной форме непосредственно на экране и собственными жестами.
Тогда же не было необходимого слоя технологий, который сегодня позволяет создавать то, что мы называем Enterprise mobility. Были программы потребительского уровня с ограниченным интерфейсом и практически отсутствовали «лёгкие», естественные бизнес-ориентированные приложения.
После того как Apple пришла с новой аппаратной базой и новой моделью рынка приложений, появилось осознание, что можно повысить эффективность бизнеса (и интенсивность эксплуатации рабочей силы) за счёт помещения бизнес-приложений «в карман» каждого сотрудника. Оказалось, что тогда он сможет заниматься бизнесом в любое время, когда это от него потребуется.
В отношении Big Data пока такого осознания нет. На локальном рынке ещё не поняли, что позитивного они принесут бизнесу при огромных затратах на внедрение. К зрелости рынка надо приложить зрелость сервис-провайдеров и технологий.
[На мой взгляд, Big Data — один из немногих реальных драйверов информационных технологий. Если год назад это был «дымящийся клубок данных», с которым непонятно что надо было сделать, то сейчас уже появляются стартапы, разрабатывающие автоматизированные решения для «чайников». — Д. М.]
— Разные модели потребления ИТ на глобальном рынке и в России обусловлены задержкой внедрения технологий — или они имеют более сложные, принципиальные различия?
— Объективно говоря, это задержка. Мы ведём опросы высших руководителей бизнеса с 2003 года. Если посмотреть на динамику по годам, то видно, что разрыв между Россией и остальным миром в понимании значения технологий был большим, а теперь становится меньше. Давайте говорить честно: лет тридцать назад никакого понятия business executive и подходящих под это определение людей в России не было, ну разве что цеховики, которые ещё не вышли на свободу. Советские хозяйственные руководители — это другая порода людей.
Сейчас формируется определённая культура. У небольшого количества компаний появляется запрос на уровне «Я хочу быть впереди планеты всей» — в области технологий или хотя бы бизнес-процессов. Это характерно для отдельных «видных» российских компаний, тех, кто перешёл к внешней экспансии. В консалтинге появляются проекты, которые показывают, насколько в данной компании эффективен тот или иной бизнес-процесс по сравнению с его уровнем у глобальных лидеров (benchmarking) и что надо сделать, чтобы стать лучшим в мире.
Появляются и показатели эффективности проектов, но в России мы пока не можем браться за исполнение многих из них. Требуется более высокий уровень управленческой культуры и, если хотите, «ментальная революция».
Простой пример: в Индии есть известный оператор Bharti Airtel, не имеющий ни одного собственного компьютера и ни одной собственной вышки сотовой связи. Это быстрорастущая маркетинговая машина в чистом виде. Вся физическая и сетевая инфраструктура обслуживается Nokia и Siemens, а всю ИТ-инфраструктуру взяла на себя IBM. Средняя выручка Bharti с абонента гораздо меньше той, что привыкли получать наши операторы сотовой связи. Они не могут позволить себе «омертвлять» рабочий капитал в оборудовании.
В таких сделках на мировых рынках применяются схемы, где вознаграждение подрядчика зависит от достижения заказчиком определённых бизнес-результатов. Это вопрос прозрачности и разделения риска, общепринятые схемы оценки которого в России отсутствуют, поэтому я слабо верю в скорую реализацию подобных проектов.
Тяжело договориться даже о стратегическом аутсорсинге за фиксированное вознаграждение. Потому что в этом случае ты забираешь на себя все активы, которые были (или должны быть) у клиента. Сначала ты глубоко вникаешь в суть процессов, а потом выясняется, что они не стандартизированы. Поэтому нельзя оценить, ни сколько эти активы стоят, ни как управляется инфраструктура. Фактически ты вынужден дисконтировать все активы «в ноль» и просто инвестировать в инфраструктуру, которую ты заново создашь. Цена контракта серьёзно вырастает, а клиент перестаёт понимать, почему при всех его исторических затратах на ИТ они вдруг ничего не стоят.
— Люди примерно представляют, какие новые прикладные возможности появляются благодаря увеличению вычислительных мощностей и пропускной способности каналов связи. Какие качественные изменения в ИТ с этим будут связаны?
— Пока нет понимания, насколько велик окажется рост спроса в области вычислительных мощностей в связи с переходом к «большим данным». Ясно только, что он вырастет на порядки.
Когда ты принял решение о создании большого вычислительного кластера (НРС) или дата-центра то главный вопрос уже не в том, сделать систему на 10 или 20 петафлопс. В её создание в любом случае будет вложено столько инженерных работ, внешней инфраструктуры (энергетической и телеком), что дополнительные затраты на прирост производительности окажутся довольно небольшими.
Обычно заказчики таких систем в мире и просят проектировать их с запасом. Они сразу закладывают технологии превращения избыточной мощности в публичный ресурс и предоставляют его до тех пор, пока не испытывают потребностей в полной мере. Например, департамент энергетики США заказал у IBM суперкомпьютер Sequoia и сразу объявил, что десять процентов времени (условно — постоянные два петафлопса, или почти вдвое больше, чем у суперкомпьютера МГУ «Ломоносов») будет предоставляться по заявкам научному сообществу США. Это другой подход к управлению количественными параметрами системы.
— А что, вообще, приводит к спросу на качественные изменения в ИТ?
— Совершенно очевидно, что качественные изменения возникают всякий раз, когда впереди появляется ограничитель количественного роста. Например, такой, как невозможность дальнейшего уменьшения норм проектирования в микроэлектронике (конец действия «закона Мура»).
Сегодня, чтобы построить завод, выпускающий 450 мм пластины по техпроцессу 18 нм, нужны инвестиции в размере $10–20 млрд: это на порядок выше, чем у большинства действующих. При этом на мировом рынке нет десятка конкурирующих игроков, готовых сделать такие инвестиции. Производственные мощности настолько огромные, что таких заводов во всём мире может понадобиться не более нескольких штук. Становится гораздо важнее обеспечить достаточную загрузку этих производственных мощностей и их технологическую гибкость, открытость для чип-дизайнеров, работающих по fabless-схеме.
Мы, IBM, довольно серьёзно углубились в сферу когнитивного компьютинга. Она полностью меняет саму организацию вычислений. Все полтора десятка уровней интеграции — от пользовательского приложения до логических вентилей на транзисторе. Меняется вся идеология вычислений, когда логические связи становятся зависимыми от характера выполняемой задачи.
Архитектура строится на идеологии «нейрон — синапсы», и эти «синапсы» образуются по ходу выполнения решаемой задачи. В IBM уже созданы прототипы, включающие несколько сотен искусственных нейронов и несколько десятков тысяч синапсов. К 2020 году прогнозируется создание когнитивного вычислителя, умещающегося в один кубический дециметр и функционально подобного коре головного мозга человека.
— Какие новые направления появляются сейчас, помимо нейрокомпьютеров?
— Другое направление, разрабатываемое в IBM, — жидкостный вычислитель, в котором жидкость одновременно служит и носителем информации, и переносчиком энергии. Ведь в многоуровневом вычислителе приходится решать проблему подвода энергии к элементам каждого слоя.
В нём меняется и сам слой базовой интерпретации вычислений. Здесь возникает вопрос баланса между бизнес-результатом и результатом научного исследования. Ты поменял физику процесса, встроил понимание естественного языка и другие инновации, но теперь надо полностью переписать весь массив данных и исторических алгоритмов для решения стандартных вычислительных задач. Для этого тоже нужно потратить много человеко-часов, а точнее — человеко-тысячелетий. Поэтому встаёт проблема технологического обеспечения сохранения и миграции исторических данных и непрерывности бизнес-процессов при смене поколения технологий.
Проекту Open Power сопутствует инициатива IBM PowerLinux. Раньше ОС Linux и весь массив опенсорсных приложений на ней запускали на процессорах архитектуры Intel и на мейнфреймах. Для того чтобы всё это заработало в среде Power и пошло по дороге востребованных в сфере Big Data вычислений в режиме реального времени, IBM объявила об инвестировании $1 млрд в PowerLinux. Это нужно в том числе для привлечения сторонних разработчиков, которые будут адаптировать стандартные программные платформы, приложения и прочие открытые компоненты: своевременно вывести на рынок все, что сделано Linux-сообществом, силами одной корпорации невозможно.
— Есть ощущение, что именно будет выведено на рынок в первую очередь?
— Мы понимаем, что архитектура IBM Power будет востребована на рынке, поскольку она обеспечивает совершенно другой уровень производительности и специализации к решаемым задачам. В своё время (лет шесть назад) мы делали для одной телекомпании систему прямого поиска видеоконтента по изображению. Тогда любой поиск видео фактически сводился к обработке тегов. Клиент требовал независимости от тегов и работы с кадрами изображения напрямую. Сам поиск был реализован на базе набора алгоритмов Фортрана, написанных ещё в середине семидесятых годов. Эта программное приложение оказалась настолько мощным и приспособленным к данной конкретной задаче, что легче было встроить его в среду управления контентом, чем писать такую же эффективную машину на базе более современных языков программирования.
Набор алгоритмов на Фортране, накопленных для решения базовых задач в главных инфраструктурных областях человеческой деятельности (например, core banking), настолько глубоко встроен в ткань отрасли, что, меняя физическую подложку вычислений, лучше вновь пересадить их на неё.
Более новые программные среды выходят на рынок с завидной скоростью, но они преимущественно приспособлены к архитектуре общего назначения для Intel-совместимых процессоров. Эпоха «больших данных» ужесточила ограничения по ключевым факторам вычислений: энергетике, эффективности использования ресурса, цене адаптации архитектуры под специфику задач.
— К каким изменениям со стороны бизнеса это ещё может привести? Например, ожидается ли исчезновение каких-то профессий?
— Попробую воспользоваться аналогией. Сто лет назад профессия водителя была очень высокооплачиваемой и совершенно эксклюзивной, поскольку клиент (пассажир) навыком управления автомобилем не обладал. Сегодня водитель нужен только как обслуживающий персонал, если сам владелец машины не хочет или не может ей управлять. Это уже сервисная профессия, а сам навык управления автомобилем стал более чем обычным и общедоступным.
Пятьдесят лет назад специалист в области ИТ был волшебник и Бог. К нему нельзя было подойти без пиетета. При этом он решал актуальные задачи, используя в тысячи раз меньше доступной вычислительной мощности, чем сегодня есть в смартфоне. Вспоминается популярная шутка о том, что сегодня типичный смартфон превосходит по мощности все компьютеры NASA в 1969 году. Только они запустили людей на Луну, а мы «запускаем» птиц в свиней.
— Двадцать лет назад в некоторых компаниях сисадмин был вторым человеком после генерального директора…
— Да, но сегодня многим уже не требуется сисадмин, чтобы управляться с тем, что есть в сервисах Google или Apple iCloud. Проникновение технологий привело к десакрализации профессии ИТ. Её сменил навык понимания того, как использовать данные в любой профессии и как организовать сбор, хранение и обработку этих данных выгодным и безопасным способом.
Раньше бухгалтеру было достаточно вносить цифры в соответствующие графы на бумажных листах. Сегодня успешный финансист должен понимать, как он может анализировать информацию и какую пользу из этого извлечь. Ему не надо быть айтишником, но важно оставаться квалифицированным постановщиком задачи по отношению к массе уже существующих технологий, которые в большинстве своём становятся бесплатными.
Это может происходить за счёт разных механизмов — например, за счёт встроенных разработчиком в систему финансового учёта средств аналитики или за счёт добровольного вклада свободного сообщества ИТ-профессионалов. А может потребовать труда десятков консультантов и специализированной платформы: все зависит от бизнес-задачи.
Возьмём ещё для примера туристические поездки. То, что десять лет назад было сакральным умением туроператора, сегодня мы делаем с помощью booking.com, anywayanyday.com и других подобных сервисов, а следующий уровень развития интегрирует и эти сервисы с созданием новой записи в календаре планшета или смартфона.
Все понемногу становятся айтишниками в своей профессии. Производство обуви и одежды — очень хороший пример того, как с помощью ИТ целая отрасль возвращается к своему изначальному состоянию на новом качественном уровне. До XIX века фабричного производства в этой отрасли не было. Существовали сапожники и портные, шившие обувь и одежду на заказ. Потом произошла индустриализация, и весь XX век мы мучились в магазинах в попытках подобрать нужный размер и цвет из того, что огромные фабрики пошили по стандартным лекалам. Имели плоскостопие, кучу проблем при взгляде в зеркало и быстро развивающуюся ортопедическую индустрию.
Сегодня с помощью ИТ изготовление обуви и одежды вновь становится индивидуальным процессом. Когда вы заходите на сайт онлайнового магазина, вам уже не предлагают самому подобрать размер, а анализируют индивидуальные особенности фигуры и предлагают помощь в его подборе.
Далее следует выбор из десятков (тысяч) видов материалов, тканей, застёжек и пуговиц, сохранение истории заказов и всё бόльшая персонализация сервиса при каждом следующем посещении, опциональное оповещение о выходе новой коллекции и — если у вас высокий профиль социального влияния — участие в её формировании. Любая профессия должна втянуть в себя эти технологии. Не овладевшие ими представители профессий не выдержат конкуренции.
— Вряд ли туроператоры смогут встроиться в современные парадигмы. С точки зрения booking.com они не нужны.
— Кому-то уже не нужны, кому-то ещё требуются. Как потребитель я хочу покупать услугу целиком и получать персонализированные предложения, основанные на глубоком интеллектуальном проникновении в мои предпочтения. Что-то из этого уже можно автоматизировать, но многое ещё требует ручного труда человека.
К примеру, я хочу приехать в Вену на полдня и провести время интересно. Если искать экскурсовода на месте через туристические сервисы вроде booking.com, это может потребовать неопределённого времени, и вероятность положительного результата точно меньше единицы. Потребитель ленив, а предоставляющие услуги туроператоры должны думать за него.
К примеру, если я задержался в городе ещё на день, то хорошо бы на вечер предложить мне какое-то развлечение или просто приятный ужин. В действительности же, зарезервировав прошлым летом на одну ночь апартаменты в Вероне во время оперного фестиваля, билет на оперу «Риголетто» я покупал сам. Ни один гостиничный сервис пока не анализирует мои предпочтения настолько глубоко, чтобы предложить билет и тем более выбрать место в зале.
— Все эти изменения приводят к исчезновению одних профессий и появлению других?
— Остающаяся потребность в ручных манипуляциях не отменяет процесса отмирания некоторых профессий, но от чего пока нельзя избавить человека при помощи любых технологий — так это от его телесности. Он всегда находится в конкретное время в конкретном месте и занят каким-то конкретным делом. Всё, что должны сделать технологии и стоящие за ними люди, — это выстроить вокруг человека среду, привязанную к его физическому присутствию. Тогда в любое время нам будет доступен удобный способ получить нужный товар, услугу или выполнить необходимую работу.
— К чему ещё с точки зрения бизнеса приведёт рост вычислений?
— Он приведёт к тому, что будут ломаться привычные границы отраслей. Операторы связи сейчас станут поставщиками универсальных дата-сервисов и финансовых сервисов для своих абонентов. В отрасли телекоммуникаций клиенты всё меньше платят за саму связь и всё больше за то, что с помощью этой связи можно сделать.
Соответственно, из отрасли управления электрическими сигналами, телекоммуникации уходят в глубь инфраструктуры. Отношение к ним уже идентично восприятию автодорог. Их сделали один раз, и они должны обеспечивать возможность отправить или получить контент либо пообщаться с кем-то. Платят за это, а не за то, что кто-то зубами сжимает провода или ремонтирует ямы на дороге.
Таким образом, представители отрасли связи либо расширяют сферу интересов до уровня объединённых медиа- и финансовых сервисов, развивают телемедицину и другие актуальные направления, либо опускаются до уровня асфальтоукладчиков с соответствующей стоимостью активов и работ.
Интеллектуальные системы, такие как IBM Watson, уже освобождают от рутинной работы множество людей в медицине. Например, они берут на себя измерение и предварительный анализ количественных показателей состояния пациента: артериального давления, частоты сердечных сокращений, температуры, уровня сахара и других.
На изменения каждого параметра заложены алгоритмы стандартного поведения. В России есть проект «НормаСахар» (NormaSugar.ru). Это всего лишь платформа, по которой перетекает информация от пациентов к врачам и обратно. Всё, что ей требуется от ИТ, — это обеспечение достоверности при идентификации больного и сопоставлении его данных с ответом врача-консультанта. Всё остальное базируется на лицензии обычной частной клиники и апробированной методике помощи больным диабетом.
— Как вы считаете, в медицине ИТ могут вызвать ещё бόльшую революцию?
— В медицине профессионал (врач) принимает на себя ответственность за диагностические заключения и лечебные назначения. Пациент, может, и верит больше компьютеру, но в качестве контрагента хочет видеть человека.
Семь лет назад вопросы управления информацией касались узкопрофессионального общества ИТ. Сегодня — любой профессии. Нужно понимать, что появляется целый пласт отраслей, базирующихся на том, что нужно обеспечить наличие всего массива технологических изменений в точке присутствия потребителя.
Считаю, что на некоторое время появится целый слой бизнесов, которые будут заменять типовые решения персонализированными. Например, мини-фабрика 3D-печати местного уровня заменит магазин бижутерии, инвентаря, мебели и бытовой техники, обуви и одежды.
— Какое влияние все это может оказать на образование?
— Время показало, что для проникновения технологической базы в образование требуется время — и всё изменяется радикально.
Чем было образование до Гутенберга? Глубоко интимным, межличностным процессом: мастер обучал подмастерье. Университетское образование в это время было практически тем же самым. Студента обучал конкретный профессор, к которому приходилось ехать через пол-Европы. Соответственно, оплата обучения была производной от времени, которое профессор с тобой провёл. Чем больше учеников — тем больше капитализация.
С появлением книгопечатания (а это, без сомнения, вторая ИТ-революция в истории) образование получило отчуждённый, обезличенный характер. Человек стал обращаться не к конкретному профессору, а к образовательному материалу. И платить он стал за книгу, за презентацию, за набор бизнес-кейсов — то есть за доступ к этому обезличенному материалу. И чем лучше материал — тем больше тираж, тем выше капитализация. Ограничение личного времени перестало работать. Но остался ограничитель места.
Наиболее продвинутые университеты сегодня поняли, что и этот механизм капитализации тоже перестал работать. После того как появился механизм неконтролируемого тиражирования знаний при помощи цифровых технологий, монополия на контент перестала работать. И такие университеты, как MIT, выложили материалы своих учебных курсов в открытый доступ.
— Иначе говоря, исчез ограничитель места?
— Да, и ценность образования опять вернулась на уровень персональных отношений. Правда, преподаватель не обязательно должен быть с тобой в одном и том же месте: вполне достаточно получить менторскую сессию по «Скайпу». Снова будет продаваться время специалистов. Но очень особенных — тех, кто может тебя наилучшим образом обучить и показать, где эти знания лежат, выстроить из ступенек лестницу и провести по ней.