20 апреля уже далёкого 2010 года в Мексиканский залив вытекло $42,2 млрд. Именно во столько обошелся нефтяной компании взрыв на подводной нефтяной установке, в результате которого 4,9 млн баррелей нефти оказалось в море. Это была самая крупная из утечек нефти, когда-либо произошедшая в мире. Но даже небольшие выбросы, случающиеся, к слову, отнюдь не редко, влекут за собой миллиардные затраты.
Глобальную проблему нефтяных гигантов оказалась способной решить крошечная компания, созданная в прошлом году тремя бывшими сотрудниками MindTree. Впрочем, во времена высоких технологий таким фактам удивляться уже не приходится.
У нефтяных вышек имеются тысячи механизмов предупреждения. Проблема в том, что воспользоваться ими удается не всегда. Каждая буровая головка оснащена как минимум 25 датчиками, выдающих некоторую информацию каждые 15 секунд. Но все эти потоки сильно фрагментированы. Отдельно обрабатывается набор данных от буровых головок — например, показания давления, температуры, циркуляции твёрдых веществ. Отдельно идут неструктурированные данные наподобие картографических меток, геопространственных разметок. Отдельной же статьей проходит наблюдение за погодными условиями и сейсмологическое наблюдение. Сюда надо добавить и видеопотоки с камер, датчики безопасности и множество других мелочей. Проблема заключается в том, что каждый из этих датчиков контролируется индивидуально. Полную картину извлечь из подобной информации невозможно, равно как и уловить в показаниях датчиков закономерности. Это все равно, что слушать лишь один инструмент во время игры целого симфонического оркестра.
Именно это осознала молодая компания Flutura: вся информация, генерируемая нефтяными вышками, должна быть взаимосвязана. Будучи объединённой в систему, она позволит уловить зловещие признаки на ранних этапах. Технологии, которые позволяют решить подобную проблему проблем, — это объединение М2М (Machine 2 Machine – межмашинное взаимодействие) и «больших данных».
Сам термин М2М появился довольно давно и включает в себя самые разные виды межмашинного взаимодействия — практически все те случаи, когда машины обмениваются информацией самостоятельно, в двустороннем или даже одностороннем порядке. В эту категорию, например, входят подключения устройств к мобильным сетям, платежные терминалы, разнообразные «умные» устройства и многое другое. Однако в нынешнее время основной ценностью М2М являются те данные, которые передаются при взаимодействии машин. Так что компании, которые рассчитывают на серьёзный доход от М2М, неизбежно должны рассматривать стратегию «больших данных» и считать их полноценным корпоративным активом. Поэтому всё чаще в различных СМИ, говоря о межмашинном взаимодействии, имеют в виду одновременное управление «большими данными».
В случае с Flutura решение состояло в том, чтобы уловить «слабые» сигналы опасности и заранее рассчитать их закономерности. Задолго до того, как основные датчики безопасности зарегистрируют неполадку, возникнет набор признаков, каждый из которых в отдельности не является поводом для беспокойства. Например, характерные вибрации или изменение концентрации веществ в воздухе, скорость перемещения вещества, некоторые записи в логах буровых установок в определённых сочетаниях могут означать проблему. И определить эти сочетания удается, когда машины сами регистрируют сигналы и принимают решения о степени значимости каждого из них. Когда решение Flutura смогло с достаточной долей вероятности предсказать утечку нефти, оказалось, что те же алгоритмы применимы во многих других сферах. В итоге её запатентованная система анализа данных от межмашинного взаимодействия Cerebra Signal Studio извлекает и обрабатывает «большие данные» не только от нефтяных вышек, но и от электрических сетей, телекоммуникаций, из данных предприятий розничной торговли и т. д.
Объём данных M2M стремительно растёт, и ожидается, что к 2020 году 40% всей информации будет данными именно такого рода. Умение делать новые выводы на основании этой информации сохранит организациям много денег. Не удивительно, что вышеупомянутая Flutura попала в Топ-20 самых перспективных компаний по мнению CIO США. Эксперты считают, что в эволюции М2М решающую роль сыграет аналитика, а число бизнес-кейсов М2М будет неуклонно расти. Ранее непрозрачные физические активы неизбежно станут частью вселенной цифровых данных. Большинство предприятий, чья деятельность связана с М2М, переходят от идей к прогнозному анализу.