Когда-то под видом облаков нам всем продавали в целом обычную аренду оборудования. Чуть позже начали предлагать виртуализацию, но без особой автоматизации и возможностей использования ресурсов по-умному. Следующим этапом логичным образом должны были стать полная автоматизация, позволяющая максимально подробно и тонко настраивать использование как машин, так и сетей в целом, а также разнообразные сервисы. 

К сожалению, отечественные провайдеры находились не в авангарде этого процесса. В конце концов, большинство российских интеграторов заточены на инфраструктурные задачи, а не на развитие своих сервисов и продуктов. А вот мастодонты этого рынка ―  Amazon, Azure, Google ― вывели облака на новую высоту. Они создали много сервисов и продуктов, активно конкурируя друг с другом, создали собственные партнёрские экосистемы. Как результат, они предоставляют заказчикам готовые SaaS-решения, чтобы можно было использовать сервис, практически не тратя время и силы на выделение ресурсов и настройку с нуля. По сути, заказчик может получить готовый сервис под ключ. 

К счастью, последнюю пару лет наши провайдеры начали догонять гигантов мирового уровня. По крайней мере, Яндекс и Mail.Ru ― по количеству сервисов цифровой трансформации они объективно не дотягивают до мировых лидеров, но большие шаги уже сделаны, что позволяет испытывать оптимизм.

Например, у Яндекса было определённое преимущество перед поставщиками классических, традиционных облаков: собственные и приобретённые наработки в потенциально прорывных технологиях, таких как Machine Learning и Internet of Things. В ряде случаев эти сервисы оказываются эффективнее на российском рынке и при этом по сравнению с зарубежными аналогами они существенно дешевле.

При этом никто не запрещает им пользоваться и зарубежными достижениями, например, Яндекс.Облако предоставляет своим клиентам доступ в библиотеку приложений для работы с ИИ и машинным обучением Nvidia GPU Cloud. 

Использование облачных сервисов, а ещё лучше ― микросервисов, из которых можно собрать готовые решения за минимальные сроки и без необходимости приобретения «железа» и его настройки, ускоряет и удешевляет процессы для бизнеса в разы. Взять, скажем, OCR. Такие очевидные вещи, как брать изображение с камер, определять на них номера машин, отправлять команды на шлагбаум для пропуска машины, звучат достаточно просто, потому что мы привыкли к использованию облачных сервисов по распознаванию изображения и перевода его в текст.

А теперь представьте, насколько подобные решения были бы дороже и реже встречались, если бы на каждой подземной парковке приходилось бы разворачивать сервера, устанавливать дорогое оборудование, позволяющее производить локальные вычисления с достаточной скоростью, в конце концов, обучать или покупать систему до достаточного уровня эффективности. 

Такая же история и с переводом голоса в текст, с машинными переводчиками, обнаружением и идентификацией лиц. Все эти сервисы предоставляются заказчикам в практически готовом виде, их можно подключить и сразу начинать работать. При этом платформенные сервисы позволяют переходить от классической монолитной архитектуры гигантских приложений к микросервисной архитектуре, где можно менять что угодно в самих микросервисах, каждый из которых отвечает за свой функционал в общем «пироге». Риск того, что при любом изменении может поломаться что-то на первый взгляд не связанное с меняющимся функционалом и придётся судорожно откатываться, становится минимален. 

Очень помогают бизнесу и облачные сервисы баз данных. Если просто взять облачную инфраструктуру и развернуть базу данных, администраторам нужно будет полноценно эти базы данных администрировать. Нужно будет организовать резервное копирование, отказоустойчивость, масштабирование. А вот управляемый сервис позволяет просто подключить его и начать заливать туда данные. База данных сама разносится на разные независимые ЦОДы, сама делает копирование, при необходимости настраивается автомасштабирование. 

Можно рассмотреть сервисы на примере бизнес-аналитики: BI в классическом подходе ― это тяжеловесная, долгонастраивающаяся и дорогая история. Полгода на внедрение, месяцы на настройку дашбордов, плюс полноценная интеграция. В то же время можно использовать облачный сервис, где дашборды делаются за неделю-другую и по смешным ценам. Например, как сделали дашборд по COVID-19, который мы все видели у Яндекса. Конечно, всего функционала тяжеловесных решений тут не будет, но в большинстве случаев доступных возможностей будет достаточно, и недорогие визуализации можно будет выпускать практически со скоростью спроса.

А облачные сервисы Интернета Вещей вполне могут создать настоящий умный город. Множество недорогих датчиков, разбросанных и передающих данные, от заполненности мусорных баков в каждом дворе и погодных условий в разных локациях и до потока машин или пассажиров общественного транспорта, сливаются в единый дашборд, позволяющий быстро оценивать обстановку и принимать решения ― это дело нашего ближайшего будущего. А в некоторых моментах уже и настоящего. И без облачных сервисов подобные процессы занимали бы в разы больше времени, денег и человеческих сил.