Василий Гурьев: «Как наша система предиктивной аналитики станет спасательным кругом для российских производителей “железа”»

10/7/2023

Содержание:

Российские производители и поставщики ИТ-оборудования сталкиваются с серьезными трудностями, связанными с обеспечением бесперебойной работы систем для сохранения доверия клиентов. Однако достигнуть высокого уровня эффективности и надежности невозможно без применения предиктивной аналитики, которая позволяет предсказать и, соответственно, вовремя проводить мероприятия по предупреждению выхода оборудования из строя.

Зарубежные вендоры, которые покинули рынок, развивали собственные системы предиктивной аналитики, и, если отечественные компании не смогут предложить конкурентоспособные решения, они пропадут с радаров под давлением параллельного импорта.

В интервью Геннадию Белашу, главному редактору издания IT News, Василий Гурьев, директор «Инферит ИТМен», объясняет, как решение по предиктивной аналитике, разработанное на базе платформы «Инферит ИТМен», помогает российским производителям техники предлагать услуги и продукты того же уровня, к которому привыкли их клиенты.

Расскажите подробнее о том, почему предиктивная аналитика является ключевым фактором для работы производителей и поставщиков ИТ-оборудования и как именно этот инструмент им помогает?

Это важный вопрос. Без применения этого инструмента производители и поставщики ИТ-оборудования, по сути, оставляют свою деятельность, а также работу своих клиентов на волю случая. Системы и оборудование могут неожиданно выйти из строя, что приведет к непредсказуемым и часто затратным последствиям. Во-первых, предиктивная аналитика позволяет прогнозировать выход оборудования из строя. Благодаря обработке больших объемов данных и алгоритмам машинного обучения система выявляет скрытые паттерны и предсказывает возможные сбои. Так, организация может применить проактивные меры – заменить детали, перенести нагрузку, провести техническое обслуживание прежде, чем проблема станет критической и приведет к простою оборудования. Во-вторых, использование этого инструмента позволяет решать комплекс задач, связанных с повышением производительности техники и ростом эффективности. Решение вендора «Инферит» позволяет организациям принимать своевременные меры для обеспечения стабильности и надежности техники, избежать дополнительных трат на ремонт и закупку. Если говорить о центрах обработки данных, то они должны обеспечивать 99,9% аптайма. Инструменты предиктивной аналитики, встроенные в платформу «Инферит ИТМен», помогают избежать простоя. Возьмем в качестве примера сферы быстрого питания или супермаркеты: сбои в работе касс и терминалов самообслуживания приводят к длинным очередям, недовольству клиентов и потере выручки, но с помощью предиктивной аналитики мы можем предотвратить такие ситуации. Или другой пример: поставщикам цифровой рекламы на щитах в ТЦ и аэропортах наш инструмент помогает избежать отключения площадей и, соответственно, обеспечивает эффективное использование рекламного пространства.

Как сейчас выглядит российский рынок обеспечения технического обслуживания и предиктивной аналитики?

В стране образовался вакуум в этой области, так как ушел ряд зарубежных компаний-гигантов – в их числе HP, Dell и IBM. Некоторые организации остались, сменив название. Российские производители оборудования столкнулись с вызовом обеспечения собственных систем предиктивной аналитики. Без использования предиктивной аналитики производители и поставщики ИТ-оборудования становятся уязвимыми для параллельного импорта. Рынок для них сужается, а конкуренция становится выше.

Как они справляются с этим вызовом?

Компании решают этот вопрос различными способами, включая разработку собственных систем предиктивной аналитики. Сделать ее с нуля можно в лучшем случае за полтора-два года. В условиях развития параллельного импорта для производителей «железа» такой подход станет смертельным приговором. Мы предлагаем спасательный круг – платформу управления ИТ-инфраструктурой «Инферит ИТМен». Мы уже работаем с несколькими производителями по этому вопросу. Наше решение по предиктивной аналитике доступно покупателям оборудования вендора «Инферит». «Инферит ИТМен» обеспечивает автоматическое обнаружение и инвентаризацию, мониторинг производительности техники и предиктивную аналитику всего парка ИТ-устройств производителя.

Российские производители оборудования, которые работают с нами, сегодня могут предложить продукты по предиктивной аналитике и расширенный функционал платформы «Инферит ИТМен» своим клиентам для самостоятельного использования.

Зачем такая система нужна клиентам производителей оборудования?

Она даст возможность проводить мониторинг и инвентаризацию всего своего парка устройств, эффективно планировать ИТ-бюджеты на закупку и обслуживание оборудования с учетом актуальных данных. Функционал платформы для клиентов может быть расширен за счет дополнительных модулей: они включают в себя инвентаризацию и учет, мониторинг и контроль, поставку данных. Компании решают задачу учета своего парка серверного оборудования и документирования информационной ИТ-инфраструктуры. Наше решение позволяет сопоставлять наличное оборудования в серверной стойке с документацией, обеспечивает актуальность данных для отчетности и планирования работ, что особенно важно для центров обработки данных.

Если с нуля разработать такую систему можно за полтора-два года, то сколько времени на это ушло у вашей команды?

Решения на базе платформы «ИТМен» применяется в комплексных проектах управления ИТ-инфраструктурой с 2011 года. Таким образом, у нас был готовый фундамент для разработки специализированного решения по предиктивной аналитике. Поскольку основные компоненты платформы уже были разработаны, на создание продукта по предиктивной аналитике для ИТ-оборудования ушло всего три месяца.

Насколько вашей компании удалось заменить предиктивную аналитику таких вендоров, как HP, Dell и IBM? Сколько еще предстоит сделать, чтобы заменить их системы полностью?

Мы можем полностью повторить предиктивность с точки зрения алгоритмики. Что касается оборудования, то сами российские производители не всегда оснащают устройства таким количеством датчиков, сенсоров и аналитических чипов, как вышеупомянутые вендоры. А данные – это необходимое условие, это топливо, на котором работает предиктивная аналитика.

Расскажите подробнее о возможностях платформы «Инферит ИТМен». За какой промежуток времени до наступления аварийной ситуации она предсказывает событие?

Это зависит от устройства и от его компонентов. Батареи в ноутбуках можно диагностировать за полтора-два месяца – этого периода достаточно, чтобы составить их модель поведения. Предсказывать изменения в дисках становится возможно примерно за месяц. Также имеет влияние степень воздействия внешнего окружения на оборудование. Если воздействие происходит быстро, то есть осуществляется изменение каких-то режимов, например температурного, тогда и предсказания возникают достаточно оперативно и показывают крайне быструю деградацию какого-нибудь из компонентов.

Что делает ваша система, если пользователь все же не реагирует на предупреждение об аварийной ситуации?

Система предупреждает о том, что оборудование выйдет из строя, а потом фиксирует, что оно из строя вышло, если не последовало правильной реакции от пользователя. Естественно, происходит повтор предупреждений, и они становятся тем чаще, чем ближе критическая точка.

Насколько сложно российским вендорам внедрять «Инферит ИТМен» в производимое ими «железо»? Вы консультируете вендоров по вопросам интеграции?

Что касается сложностей внедрения, они практически отсутствуют. Мы всегда работаем в тесной связке с производителями оборудования, так что все вопросы, которые могут возникнуть в процессе, оперативно решаются. Есть определенные особенности, связанные с самим оборудованием. Либо мы закрываем этот вопрос за счет своих алгоритмов, либо производители «железа»­ добавляют необходимый компонент на плату. На решение первой задачи может уйти от одного до двух месяцев. Мы консультируем вендоров по вопросам интеграции и тесно сотрудничаем с ними на всех этапах внедрения нашего продукта.

Журнал IT News [№ 07/2023]

Рекомендуем

Профессионалы для искусственного интеллекта

В 2023 году в России работодатели разместили более 13 000 вакансий «тренеров искусственного интеллекта». С распространением искусственного интеллекта приходится решать всё больше этических вопросов — это работа специалистов по этике ИИ. Для функционирования систем ИИ необходимы очищенные и обработанные данные — за этот процесс отвечают инженеры данных. Вместе с Анной Кулик, директором по стратегическому маркетингу «Инферит», разбираемся, какие специальности в ИИ-индустрии будут востребованы в 2024 году.

Читать

ИИ, роботы-покупатели и другие тренды в электронной коммерции

На российском рынке с уходом зарубежных игроков появилось множество новых проектов и технологий. Импульс на фоне проблем с доставкой из других стран получила отрасль электронной коммерции. Маркетплейсы развивают собственные ИТ-решения, в том числе на базе искусственного интеллекта. Нейросети помогают предпринимателям составлять карточки товаров, а покупатели ищут вещи с помощью голосовых помощников. Тему раскрывает Анна Кулик, директор по стратегическом маркетингу «Инферит», в статье для издания «Деловой мир».

Читать

Инферит ИТМен

Василий Гурьев о новом корпоративном стандарте поставки данных

Долгое время российские компании выстраивали сервисы ИТ и ИБ на базе решений иностранных вендоров, поэтому после отключения поддержки таких решений пришло время отвечать на новые вызовы. О продуктах «Инферит ИТМен» и как мы собираем данные с +200 000 устройств в режиме реального времени расказал Василий Гурьев.

Читать