Как развивать ИТ-инфраструктуру для работы с большими данными: вызовы, решения и рекомендации
Аналитика больших данных продолжает набирать обороты: по прогнозам, глобальный рынок будет расти на 30% в год до 2030 года. В то же время бизнес сталкивается с рядом ограничений, в том числе в части инфраструктуры, программного обеспечения и кадровых ресурсов. Как развивать ИТ-инфраструктуру, чтобы использовать потенциал данных в условиях технологических изменений?
Данные = деньги: так ли это?
По данным международных исследований, 96% средних и крупных компаний уже увеличили прибыль за счёт внедрения аналитических решений. Однако при этом лишь немногие используют потенциал данных на 100% — 78% руководителей признают, что объёмы данных растут быстрее, чем их успевают обработать. А 34% компаний отмечают, что их ИТ-инфраструктура ограничивает возможности работы с данными.
В России ситуация аналогична, но дополняется локальной спецификой. Примерно 25% компаний уже используют технологии больших данных. Лидирует финансовый сектор — здесь аналитика применяется для противодействия мошенничеству, оценки рисков и управления активами.
Основной вызов — инфраструктура
С ростом объёмов данных на первый план выходит потребность в масштабируемой, отказоустойчивой и производительной ИТ-инфраструктуре. На аппаратном уровне проблемы с выбором решений решаемы: доступны как российские серверы, так и оборудование зарубежных брендов, поставляемое по параллельному импорту. Сложности чаще возникают при выборе и поддержке программного обеспечения.
После ухода западных вендоров софт стал «бутылочным горлышком» в реализации многих проектов: растёт доля российских разработок, но переход на новое ПО требует времени, инвестиций и квалифицированных специалистов.
Как выбрать сервер для аналитики?
Выбор серверного оборудования под задачи больших данных — это всегда баланс между производительностью, масштабируемостью, совместимостью и стоимостью владения. Мы выделяем четыре ключевых критерия:
Стоимость хранения (цена за терабайт) — зависит от плотности размещения накопителей и баланса между CPU, ОЗУ и I/O.
Надёжность — низкое качество оборудования приводит к сбоям, а простой критичных систем (в банках, телекомах, ритейле) может стоить миллионы рублей в час.
Совместимость с ПО — особенно актуально при использовании Open Source-решений, где каждая система — это конструктор из модулей для хранения, обработки, оркестрации и безопасности данных.
Производительность под конкретную архитектуру
Не все аналитические системы одинаково эффективно масштабируются горизонтально. Для некоторых задач — ИИ, in-memory-вычислений, предиктивной аналитики — требуется высокая плотность вычислений на один узел, эффективное взаимодействие CPU и памяти, а иногда и GPU-ускорение.
Однако при выборе серверов с GPU важно учитывать, насколько эффективно ПО использует эти ресурсы. С уходом специализированных решений многих вендоров, использование GPU стало менее универсальным решением.
Облако vs. on-premise: не всё однозначно
Облачные решения позволяют быстро масштабироваться, а использование PaaS-платформ может быть экономически оправданным. Но есть риски:
Безопасность: 45% компаний, работающих с облаками, сталкивались с утечками данных (Thales, 2022).
Производительность и задержки: особенно критично при интеграции облаков с локальными системами.
Миграция и vendor lock-in: перенос сложных систем между облачными платформами — ресурсоёмкая задача.
Также важно помнить: даже в облаке нужна полноценная стратегия резервного копирования и контроля доступа.
Вывод
ИТ-инфраструктура для работы с большими данными — это не просто выбор оборудования. Это продуманная архитектура, адаптированная под софт, бизнес-задачи и перспективы роста. Несмотря на ограничения, российские компании уже сегодня могут выстраивать эффективные импортонезависимые решения. Ключ — в правильной комбинации технологий, партнёров и стратегии.
📌 Если вы рассматриваете модернизацию инфраструктуры под задачи аналитики — специалисты ГК «Паладин» помогут оценить текущие возможности и предложить оптимальное решение с учётом ваших ИТ-целей.