Дата публикации

17.06.2026

Источник

IT Channel News

Содержание

    Компьютерной памяти никогда не бывает достаточно; тем более сегодня, когда цифровизация становится для бизнеса нормой — а для успешной цифровизации необходимо хранить и обрабатывать значительные массивы данных. Проведённое OCS исследование показывает, что объёмы корпоративных данных у российских заказчиков растут внушительными темпами, при этом возможностей расширять ИТ-инфраструктуру on-premises всё меньше: память и процессоры в глобальном дефиците, кредитные средства по-прежнему дороги. Что же чаще выбирают сегодня в этой связи российские клиенты: инвестировать в собственное «железо», полностью перебазироваться в облака — либо сочетать два эти подхода?

    Ссылаясь на опыт своей компании, Александр Зенькович, руководителя направления хранилищ данных и больших данных «ДАР» (входит в ГК «КОРУС Консалтинг»), подтверждает, что на рынке наиболее популярен гибридный подход: «В гибридном подходе есть очевидные преимущества. Прежде всего, особенно если говорить о ML или тяжёлых разовых расчётах, выгоднее арендовать мощности в облаке (например, Yandex Cloud, VK Cloud, Cloud.ru), чем закупать серверы, которые 80% времени будут простаивать. Второй важный момент - это безопасность «ядра» системы: чувствительные мастер-данные остаются в закрытом контуре (обеспечивая тем самым сохранность и соблюдение требований к ИБ), а в облако выносятся витрины данных или анонимизированные выборки. И ещё одно преимущество — скорость Time-to-Market: современные облака позволяют разворачивать платформу данных за дни и не тратить месяцы на поставку и настройку собственного «железа».

    Современное аналитическое хранилище строится не как классический DWH, а как Data Lakehouse-платформа, где объединяются процессы хранения и обработки, - на это обращает внимание Александр Зенькович: «Такой подход позволяет аккумулировать опыт реализации облачных систем, оптимизировать стоимость проекта, а также применять современные подходы к обработке и хранению данных. При этом бизнес получает такие преимущества, как отказоустойчивость за счёт распределённой архитектуры и репликации, отсутствие единой точки отказа и безопасности за счёт разграничения доступа (RBAC/ABAC), шифрования и мониторинга. Дополнительно повышаются производительность (разделение storage/compute, масштабируемые кластеры) и управляемость, так как появляются понятные метаданные, внедряется методология Data Governance, используется каталог данных. Построение хранилищ исключительно на российском „железе“ выглядит реализуемой задачей, но с оговорками. Возможны ограничения по производительности вычислений, критична правильная архитектура и оптимизация ПО и чаще используется комбинированный подход (российское аппаратное обеспечение + open source стек). При этом на отечественном рынке хорошо развивается бизнес ПАК-решений, которые призваны устранить эти сложности, подготовив общее решение с улучшенным взаимодействием аппаратной и программной составляющих».

    Полную версию материала читайте на портале IT Channel News.

    Остались вопросы? Пишите на data@korusconsulting.ru
    И подписывайтесь на наш телеграм-канал про аналитику и данные Analytics Now

    Логотип Корус Консалтинг

    Консультация от экспертов в области аналитики данных

    Оставьте заявку, и с вами свяжутся наши эксперты и проконсультируют вас в ближайшее время.

    Спасибо! Ваша заявка отправлена

    Мы свяжемся с вами в ближайшее время.

    Ошибка

    К сожалению, не смогли отправить вашу заявку, попробуйте ещё раз

    ИИ-ассистент для ревью кода
    Экономит до 40% времени разработчика на ревью кода. Готовое решение за одну неделю с настройкой под ваши требования.
    Узнать больше
    Есть вопросы?
    Пожалуйста, заполните все поля для обратной связи и задайте интересующий вопрос.
    Укажите компанию
    Укажите имя
    Укажите должность
    Укажите телефон
    Укажите e-mail
    Опишите задачу
    Благодарим за заявку!
    После обработки заявки с вами свяжется наш специалист.
    Не волнуйтесь, если пропустите звонок, мы обязательно перезвоним еще раз!
    Спасибо, хорошо