Как платформенные сервисы в облаке помогают компаниям ускорить цифровое развитие

В этой статье разберем инструменты, которые помогают разработчикам и IT-специалистам быстрее создавать цифровые продукты.

Какие бывают облачные сервисы

Облачные провайдеры предоставляют клиентам сервисы, которые можно разделить на три большие группы:

• IaaS (Infrastructure as a Service) — это вычислительные мощности для запуска своих решений и развертывания IT-инфраструктуры компании.
• PaaS (Platform as a Service) — это готовые и настроенные платформы для специализированных задач. Это может быть система управления базами данных, среда машинного обучения или обработки big data, промышленный IoT. Речь пойдет именно о них.
• SaaS (Soft as a Service) — это готовые сервисы для конкретных прикладных задач. Например, электронная почта, CRM-системы, планировщики задач, веб-конструкторы для создания сайтов, платформы для ведения блогов.

«Платформенные сервисы нужно настроить под потребности компании, но не надо строить с нуля, — объясняет Арман Нурушев, глава представительства VK Tech Казахстан, директор по развитию VK Cloud. — Это экономит время IT-специалистов — например, им не нужно возиться с разработкой базы данных, можно просто загрузить в нее информацию и работать. При этом провайдер берет на себя оптимальную конфигурацию платформы, настраивает ее и обновляет, обеспечивает информационную безопасность решения».

Можно привести несколько примеров, где применяются PaaS:

1. Базы данных. В облака можно перенести все или часть баз данных компании. В случае с IaaS пользователь получает только пространство на дисках, и должен сам выбрать систему управления базами данных (СУБД), установить ее и настроить, обеспечить защиту данных и резервное копирование. Облачная СУБД в виде PaaS уже установлена, нужно лишь настроить ее для себя и загрузить данные. При этом за работоспособность и резервное копирование отвечает провайдер.

2. Микросервисная разработка. Это современный стандарт разработки приложений. Суть в том, что все компоненты, которые нужны для запуска приложения, упаковывают в отдельные виртуальные контейнеры. Их можно быстро вызывать, запускать приложения и при необходимости добавлять вычислительные мощности для быстрого масштабирования и устойчивости к высоким нагрузкам. Управлять контейнерами позволяет платформенный сервис Kubernetes. В облачном исполнении этот довольно сложный инструмент уже преднастроен и не требует большого опыта от пользователей.

3. Аналитика больших данных. PaaS помогают обрабатывать исторические большие данные, то есть массивы информации, собранные компанией за какое-то время, а также данные в режиме реального времени. Для этого используют такие инструменты как Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka и другие. Они уже установлены и настроены в облаке, остается только выбрать нужную конфигурацию.

4. Машинное обучение. ML-платформа как сервис позволяет быстро разрабатывать приложения на основе глубокого обучения под нужды компании. Это могут быть системы компьютерного зрения для распознавания лиц, номеров автомобилей и других объектов, системы аудиоаналитики. К примеру, стоит задача настроить на объекте безбарьерный вход — пропускать сотрудников через турникеты, с помощью системы распознавания лиц. Для этого нужно разработать собственное приложение, а потом обучить нейросеть узнавать сотрудников с помощью PaaS, где уже установлены инструменты для распознавания лиц.

«PaaS помогают компаниям не тратить время на освоение новых технологий и разработку необходимых инструментов с нуля, — резюмирует Арман Нурушев. —  Это позволяет даже небольшим IT-командам использовать современные цифровые возможности, не расширяя штат разработчиков и не привлекая узких специалистов. Крупные компании благодаря платформенным сервисам сокращают затраты на администрирование инструментов, а также снижают острую потребность в развитии специализированных компетенций своих сотрудников».