Три неочевидных способа применения облачных технологий в бизнесе
Облака — не только место для хранения данных, хотя и для этого они подходят как нельзя лучше. Однако у облачных технологий есть и другие, менее очевидные для непосвященных, кейсы применения.
Мы расскажем вам несколько историй о том, как компании перешли на облако и что из этого вышло.
Первый пример: облачные технологии, нейросети и музыка
Музыкальная индустрия — это не только творчество. После того как вокал записан в хорошей студии, аудиодорожки с барабанами подготовлены, нарезаны глубокие и богатые синтезаторные сэмплы, настает время работы инженеров сведения и мастеринга. Эти ребята собирают воедино весь звуковой материал, делают его чистым и качественным с технической точки зрения — чтобы мелодия звучала читаемо и четко как на дорогих акустических системах, так и в самых дешевых наушниках.
Остановимся на этом подробнее. Мастеринг — это скучный, рутинный и однообразный процесс. Инженер несколько часов гоняет музыкальное произведение и подкручивает ручки регулировки звуковых частот так, чтобы басы не ухали, мелодия не рвала ухо и барабаны не вгрызались в мозг. Как вы догадываетесь, для этой работы нужно много терпения, внимания к деталям и опыта. И работать с музыкой должен хороший специалист, час работы которого стоит ощутимую сумму денег.
И вот владельцы одной маленькой звукозаписывающей компании поняли, что работа инженера по мастерингу может быть сведена к машинным алгоритмам. Конечно, эти алгоритмы не будут простыми, но все же их можно описать в форме программы.
Так появился сервис, где программы анализируют и сводят музыкальные треки с помощью машинного обучения и нейросетей. Загружаешь материалы на обработку, платишь несколько долларов за работу программы и идешь пить чай. К концу чашки появляется ссылка на готовый файл, который (о чудо!) звучит, как после работы высококлассного инженера по мастерингу. Если бы это сводил человек — мастеринг стоил бы сотни долларов.
Как устроен сервис? Он берет в аренду облачные мощности, на которых и запускаются нейросети для обработки звука. Покупать для этого специальное оборудование самому тяжело — его надо подключать и настраивать. Кроме того, не очень понятно, сколько брать: купишь мало железа — на всех клиентов его не хватит, будут копиться заказы в очереди. А купишь слишком много — часть будет простаивать без дела.
Вариант с облачными технологиями для бизнеса идеальный, ведь в облаке всегда можно получить столько ресурсов, сколько надо, и платить только за то, что используется. Появился клиент — компания берет нужное количество мощностей. Запускает нейросеть, получает готовый результат и возвращает мощности облачному провайдеру. Появилось сразу четыре клиента — берет в четыре раза больше мощностей, использует и возвращает. Экономия бюджета, гибкость, и люди не стоят в очереди.
Второй пример: облачные технологии, стартапы и быстрый взлет
Хороший бизнес принимает решения, ориентируясь на метрики. Конечно, десятки умных менеджеров могут долго планировать стратегию, считать финмодели и анализировать последствия запуска новой разработки на рынке. Но всё это не дает полностью достоверной картины. Другое дело — сделать прототип нового сервиса или новой услуги, предложить клиентам попробовать продукт и собрать метрики использования. В этом случае все данные уже настоящие.
Еще лет пять назад стартапам приходилось заниматься оценками рынков и построением бизнес-моделей — запуск новых продуктов был делом дорогим и рисковым. Нужно было искать людей, закупать железо, писать код, настраивать серверы, деплоить приложение, а потом молиться, чтобы все пошло хорошо. Исследования рынка, при всей своей меньшей достоверности, были куда менее рискованным и дешевым методом прогнозирования изменений в бизнесе.
Однако рост облачных технологий радикально изменил картину — запуск первого прототипа и тесты на живой аудитории стали дешевле, быстрее и надежнее:
- Берем готовую базу данных в облаке. Стартует за секунды, производительность — огромная. Обслуживание включено в стоимость — всё всегда работает, а если ваш администратор накосячил, то провайдер хранит бэкап. Не надо тратиться на персонал по настройке сервера, организацию резервных копий и обслуживание всего хозяйства.
- Запускаем приложения в кластере Kubernetes. Там и масштабирование, и мониторинги, и производительность, и понятная панель управления. Ничего настраивать тоже не надо — облачные провайдеры сами все сделали. Одно это уже вызывает бурю радостных эмоций у IT-специалистов. Кто сам хоть раз пробовал поднять кластер Kubernetes вручную — поймет и разделит эту радость.
- Добавляем готовые компоненты. В Kubernetes можно помещать не только свои приложения, а целые пачки готовых решений. Достаточно скормить в серваки готовые контейнеры с кусками кода — и всё заработает. За день можно поднять, например, рассыльщики уведомлений или простые API приложения для мобильного телефона. Всё это готово, протестировано и работает. Количество работы при запуске нового сервиса сокращается примерно на 20%-50%
С переходом на облачные технологии мы получаем мир, в котором полное развертывание IT-инфраструктуры под новый проект занимает пару минут. И еще несколько часов, чтобы набить в новый облачный кластер готовых компонентов приложений. Накидываем на это свою бизнес-логику — и готов прототип проекта, который можно тестировать на живых клиентах.
При такой скорости развертывания и разработки новых решений традиционные методы планирования в бизнесе сдают свои позиции — прототипы дают реальные данные на реальных клиентах, а прогнозирование финмоделей дает лишь предположения.
Третий пример: облачные технологии, заводы и данные
Многие помнят, как раньше приходилось принимать решения, какие данные складывать в хранилища, а какие — нет. Места в серверных стойках под всё подряд не хватало. А расширение емкости корпоративного хранилища было непростым делом.
Сегодня же мы складываем данные в облачные системы хранения и не думаем о том, сколько там места. Конечно, это повлияло на бизнес — теперь мы храним всё, что может хоть как-то пригодиться: журналы событий и действий пользователей, все файлы приложений, изменения состояний в системе, базы данных с резервными копиями.
И информация пригождается! Например, аналитики сегодня могут делать кросс-чеки различных источников данных и выводить сложнейшие закономерности в поведении пользователей. Новые каналы продаж, увеличение выручки, эффективные маркетинговые коммуникации — следствие того, что у нас стало больше данных, и мы можем хранить и обрабатывать их в облаках.
Развитие облачных технологий изменило и промышленность. Представим завод, где датчики индустриального интернета вещей, размещенные на станках, собирают массу информации: данные о работе оборудования, температуре, давлении, влажности воздуха, других важных параметрах производства. Это просто огромные массивы данных — чтобы их обработать и использовать, нужна сложная и дорогая IT-инфраструктура. Либо можно просто отправить их в облако — с помощью облачных IoT-платформ вы сможете сразу же извлекать из этой информации пользу. Например, вовремя замечать и предупреждать поломки и сбои на производственной линии или оптимизировать процессы, грамотно распределив нагрузку между станками.
Это далеко не все истории применения облачных технологий
Облака превращают управление IT-проектами в очень простую, легкую, предсказуемую и понятную игру. Удешевление технологий всегда приводит к революциям, и прямо сейчас мы переживаем одну из таких.
Снижение стоимости и упрощение доступа к серверным мощностям привело к появлению тысяч сервисов, без которых наша сегодняшняя жизнь была бы невозможна. Онлайн-кинотеатры, стриминговые сервисы, гигантские магазины всего на свете — едва ли человечество смогло бы это построить, сидя на неудобных железных серверах, которые надо втыкать в стойку своими руками.
