Стремясь выйти за границы своего основного рынка управления ИТ-сервисами, компания ServiceNow уделяет сегодня особое внимание средствам искусственного интеллекта и анализа. Помимо целого ряда приобретений в области искусственного интеллекта в компании появился первый в ее истории директор по искусственному интеллекту. Официально была анонсирована платформа Orlando для разработки корпоративных приложений, основанная на парадигме low-code и поддерживающая новые функции искусственного интеллекта для прогнозного анализа и автоматизации документооборота.

По словам директора ServiceNow по инновациям Дэйва Райта, все эти шаги направлены на то, чтобы создать «платформу платформ», используемую предприятиями для настройки и интеграции целого ряда систем: ERP, CRM, HCM и т.д.

В этом году компания поставила перед собой цель увеличить доходы от подписки на свои сервисы на 30% и занялась помимо всего прочего созданием специализированных приложений для рынка финансовых услуг.

Корпоративный прорыв ServiceNow

Компания ServiceNow была основана Фредом Ладди в 2003 году под названием GlideSoft с целью построения веб-платформы корпоративных приложений, которая упростила бы предприятиям автоматизацию рабочих процессов на основе форм, соответствующих их стилю работы, не требуя каждый раз долгого и дорогостоящего процесса настройки ERP-систем.

На первом этапе Ладди позиционировал платформу Glide как идеальный вариант для задач управления сервисами предприятия (Enterprise Service Management, ESM), ориентируясь на клиентов Tivoli Service Desk (инструментарий для управления ресурсами и сервисами) и Vantive System (приложения CRM), которых перестали поддерживать разработчики этих приложений. Кроме того, платформа использовалась для построения инструмента управления ИТ-сервисами на основе ITIL.

И хотя именно этот продукт ITSM определял то, что предлагалось клиентам ServiceNow на протяжении большей части десятилетия, базовая платформа никуда не исчезла. В последние несколько лет ServiceNow сделала платформу (переименованную в Now) доступной для партнеров, распространяющих ее под собственным брендом. Для ИТ-директоров она позиционируется как способ решения различных задач, стоящих перед предприятием.

В последнее время в компании произошли очень серьезные перемены. В ноябре 2019 года ServiceNow возглавил бывший генеральный директор SAP Билл Макдермотт, покинувший SAP за несколько недель до этого. А бывший генеральный директор ServiceNow Джон Донахью перешел в Nike.

К январю 2020 года Макдермотт уже успел отметиться несколькими приобретениями стартапов, работающих в области искусственного интеллекта. На них возлагалась задача расширить существующие возможности искусственного интеллекта ServiceNow. Совместно с Deloitte и Accenture компания занялась разработкой специализированных отраслевых решений на своей платформе, начав с приложений для банковской и телекоммуникационной отраслей.

Для главного аналитика Forrester по инфраструктуре и операциям Чарльза Бетца компания ServiceNow уже превратилась в создателя полноценной корпоративной платформы, которого можно поставить в один ряд с крупнейшими поставщиками систем ERP и CRM.

«Хотя игроки скорее всего будут избегать прямой конкуренции друг с другом, думаю, что маневрирование вне сферы прямого столкновения усилится, и конкуренция за решение задач общего назначения и управление работами на предприятии возрастет», – подчеркнул Бетц.

Первым из двух приобретений, анонсированных 22 января, стала покупка израильской компании Loom Systems. Ее способность анализировать журналы и данные метрик должна помочь ServiceNow автоматизировать решение пользовательских задач в своих системах ITSM и IT Operations Management.

Вторым стал разработчик многоязычных систем разговорного искусственного интеллекта Passage AI, использующий для понимания текстов на различных языка средства глубинного обучения. Планы ServiceNow в отношении Passage AI предусматривают ликвидацию языковых барьеров при обработке клиентских запросов, сделанных через Virtual Agent, Service Portal, Workspaces и другие интерфейсы.

В компании введена должность директора по искусственному интеллекту. Ее занял Виджей Нарайянан, возглавлявший ранее в Microsoft направление науки о данных, а еще раньше руководивший отделом разработки контента и исследовательской работой в компании Pinterest. Нарайанан встанет во главе группы передовых технологий ServiceNow.

Ценность искусственного интеллекта

«Компания явно намерена не ограничиваться больше исключительно ITSM, – указал директор IDC по исследованиям программных платформ искусственного интеллекта и систем обнаружения Дэйв Шубмель. – ServiceNow нужно воспринимать как платформу искусственного интеллекта и автоматизации бизнеса, предоставляющей предписывающие и прогнозные рекомендации, а также ответы на широкий круг вопросов, в том числе и в части ITSM. Добавление средств понимания естественного языка позволит вести обсуждение проблем и вопросов, которые помогает решать ServiceNow, с использованием средств искусственного интеллекта».

Приобретения Loom и Passage AI сделаны совсем недавно, и их наработки еще не успели войти в версию Orlando платформы Now, которая была введена в эксплуатацию 11 марта. ServiceNow уже достаточно давно инвестирует в искусственный интеллект как собственными силами, так и в рамках предыдущих приобретений Appsee, Attivio, Parlo и Qlue. А с появлением Orlando эта стратегия начинает приносить свои плоды.

«Из блестящей безделушки разговорный искусственный интеллект начинает превращаться в нечто, приносящее реальные ценности, позволяя улучшать прогнозирование, выявлять аномалии, понимать естественный язык и определять направления работ», – подчеркнул Бетц.

В Orlando ServiceNow будет использовать искусственный интеллект для автоматической обработки контекстно-зависимых рекомендаций и идей, предоставления виртуальных агентов для самообслуживания, выполнения прогнозного анализа и автоматизации рабочих процессов.

Конкретные инструменты предусматривают обновление средств понимания естественного языка виртуальными агентами и формирование рабочих заданий для людей, наилучшим образом подготовленных к их выполнению – обладающих опытом соответствующей деятельности или работавших ранее с выбранным клиентом.

Некоторые новые аналитические функции призваны помочь непосредственно ИТ-руководителям. К ним относится, в частности, инструмент Cloud Insights, который персонал ИТ-службы может использовать для оптимизации затрат на вычислительные ресурсы в нескольких облаках, включая AWS, Azure, Google Cloud Platform и частные облака на платформе VMware. «Мы не просто помогаем людям проводить анализ, – отметил Райт. – Поскольку в фоновом режиме запущена система управления рабочими процессами, у нас есть возможность автоматизации соответствующих операций и оптимизации того, что происходит».

Есть также инструменты для оценки операционных рисков и защиты программного обеспечения от уязвимостей нулевого дня.

Другие существенные новшества Orlando

В качестве бонуса в основной релиз включен продукт ServiceNow DevOps, доступный ранее только в виде платного дополнения. Это позволит разработчикам быстрее внедрять функции, созданные на других платформах, автоматизируя утвержденные изменения процессов.

Еще одно направление усилий ServiceNow связано с повышением мобильности. «Существует большая потребность в том, чтобы сделать работу сотрудников комфортнее, упростить использование средств автоматизации», – подчеркнул Райт.

Мобильный клиент Orlando поддерживает новые способы прямой передачи информации сотрудникам в соответствии с их профилем, включающим в себя сведения о местоположении, подразделении и роли, аналитические средства для определения характера использования приложения и возможность развертывания предприятием мобильного приложения ServiceNow под своим собственным брендом.

Такой вариант брендинга означает, что предприятиям не придется нанимать разработчиков Android или iOS для создания своих собственных мобильных приложений. «Соответствующие элементы дизайна мы встраиваем непосредственно в платформу ServiceNow, благодаря чему можем предоставить людям простой интерфейс буксировки для сборки мобильных приложений и публикации их в сети», – пояснил Райт.

В конце сентября в Лас-Вегасе прошла конференция SAP TechEd — первое из серии трех масштабных мероприятий, которые компания проводит в течение трех месяцев. Директор по технологиям SAP Юрген Мюллер рассказал об усовершенствованиях программных решений компании.

Доработки в основном касаются платформы SAP Business Technology Platform (прежнее название — Digital Platform), набора технологий управления данными и облачных сервисов.

В целом, судя по перечисленным Мюллером улучшениям, в SAP задались целью облегчить для предприятий процесс разработки приложений, предложив им возможность соединения основных систем SAP друг с другом и с данными, размещенными на других платформах.

Представленные новшества — от единого пользовательского интерфейса до встроенных в бизнес-приложения средств искусственного интеллекта обещают предприятиям, работающим на системах SAP, существенные улучшения.

Гармонизация пользовательского интерфейса на базе SAP Fiori 3

В SAP особо подчеркивают предлагаемую компанией возможность обеспечивать поддержку бизнес-процессов полного цикла: «от проектирования до эксплуатации», «комплексное управление кадровыми ресурсами», «от выбора поставщика до оплаты» и «от потенциального покупателя до продажи». Часть инструментов, при помощи которых обеспечивается такая поддержка, были разработаны SAP самостоятельно, а другие, например, Concur, Gigya и Fieldglass, были приобретены, следствием чего стало большое разнообразие пользовательских интерфейсов.

«При управлении процессом ‘от проектирования до эксплуатации’, к примеру, вам приходилось иметь дело с 14 различными пользовательскими интерфейсами», — напомнил Мюллер.

Ситуация изменится с релизом SAP Fiori 3, новой редакции веб-интерфейса систем компании. SAP Fiori 3 придаст всем приложениям похожий внешний вид и обеспечит единую модель взаимодействия с ними. Тем же пользовательским интерфейсом можно будет оснащать мобильные и настольные приложения на базе технологий SAP, разрабатываемые самими предприятиями.

Облегченная разработка при помощи SAP Graph

Сама SAP, тем временем, внедряет для всех своих приложений модель данных с единой семантикой и единым слоем API — SAP Graph, который сейчас доступен части клиентов в рамках бета-тестирования. Цель создания SAP Graph — упростить разработку приложений, обращающихся к данным систем SAP.

«Этот API можно будет задействовать в любых приложениях, как на базе технологий SAP, так и других», — отметил Мюллер.

Например, в компании Citrix при помощи SAP Graph создают микроприложения на платформе Citrix Workspace, которые работают с базой данных SAP.

Используя API, в самой SAP упростили процедуру интеграции расширений для SAP Cloud Platform, разрабатываемых в среде Extension Factory, с системой управления кадровыми ресурсами Success Factors. По словам Мюллера, теперь такую интеграцию обеспечить так же просто, как соединить смартфон с другим устройством по Bluetooth.

Интеграция аналитических инструментов с S/4HANA

SAP сближает средства аналитики данных с облачной платформой S/4HANA. В частности, теперь в стоимость подписки на S/4HANA Cloud включен один бесплатный экземпляр среды SAP Analytics Cloud (правда, для доступа к расширенным возможностям наподобие средств планирования и прогнозной аналитики потребуется полноценная лицензия SAC). Теперь можно будет создавать аналитические модели прямо внутри S/4HANA с помощью компонента Fiori Launchpad без переключения между операционными и аналитическими инструментами.

Активное внедрение машинного обучения

В SAP сообщили об ускорении оснащения приложений компании средствами машинного обучения.

В середине 2018 года, напомнил Мюллер, в SAP пообещали в течение трех лет реализовать в бизнес-приложениях компании 60 сценариев использования машинного обучения за три года, но в реальности прогресс пошел гораздо быстрее: «К концу этого года будут доступны более 200 сценариев».

На сегодня средства машинного обучения встроены в S/4HANA, C/4HANA, SuccessFactors, Ariba и Concur. «Уже скоро станет сложно назвать решение SAP, в котором нет механизмов машинного обучения, а упомянутые 200 сценариев — это еще без учета Qualtrics, платформы обратной связи с клиентами, которую SAP приобрела в конце 2018 года», — добавил Мюллер.

SAP Data Intelligence

По словам Мюллера, клиенты SAP не торопятся создавать собственные приложения с механизмами машинного обучения, хотя пользуются соответствующими функциями в решениях SAP.

Облегчить разработку призван подготовленный компанией к выпуску инструментарий SAP Data Intelligence, созданный на базе SAP Data Hub и SAP Machine Learning Foundation. Теперь разработчики смогут создавать и обучать модели при помощи одного и того же инструмента, который предоставляет доступ к источникам данных в системах SAP и других решениях, используемых на предприятии. Система отслеживает модели на протяжении всего их жизненного цикла, от разработки до внедрения, регистрируя действия, их инициаторов и время выполнения.

По словам Мюллера, специалисты по исследованию данных будут чувствовать себя в привычной среде, поскольку система позволяет им выполнять скрипты Python, работать в собственных записных книжках Jupyter и пользоваться предпочтительными для них фреймворками машинного обучения, например, TensorFlow и другими.

Разработка в гибридных средах

Как сообщил Мюллер, все инструменты, о которых он рассказал, можно также использовать на локальной платформе SAP ECC, сформировав гибридную среду при помощи сервиса Cloud Connector.

Есть также возможности комбинированного применения сервисов SAP Cloud Platform и гипермасштабных облаков, например, Microsoft Azure. Чтобы помочь клиентам освоить безопасные принципы выполнения такой интеграции, в SAP обновили справочные материалы по проектированию архитектуры мультиоблачных приложений на основе технологий SAP.

«Мы выполнили оценку всех существующих гипермасштабных облачных сервисов и составили список тех из них, которыми можно пользоваться без страха лишиться доступа к инновациям SAP и без опасений привязки к конкретному провайдеру», — сообщил Мюллер.

Улучшенная интеграция с Azure

И Microsoft, и SAP, управляют своими финансами при помощи облачной версии ПО S/4HANA, работающего на инфраструктуре Azure. Соответственно, поддержка этого облака в приложениях SAP неизбежна. S/4HANA в среде Azure также пользуются компании Coca-Cola, Daimler и Costco Wholesale.

Microsoft и SAP вместе работают над тем, чтобы клиентам было проще соединять облачные сервисы двух компаний, сообщил Скотт Гутри, топ-менеджер Microsoft, отвечающий за облака и искусственный интеллект. В частности, Microsoft «упаковала» в контейнеры сервис Azure AI Cognitive Services, который обеспечивает распознавание речи, текста, лиц и другие подобные возможности, — теперь предприятия смогут интегрировать эти сервисы с работающими в их сетях приложениями без опасений утечки данных.

Взаимодействие на почве блокчейна

Самые новые совместные разработки Microsoft и SAP касаются блокчейна. Приложения SAP на основе блокчейна теперь могут соединяться с соответствующими сервисами Azure. По замыслу, это должно упростить разработку корпоративных приложений для взаимодействия, отслеживания происхождения материалов, предотвращения мошенничеств и т. п.

Оплата по мере использования

Обычно использование облачных сервисов оплачивается в зависимости от объема потребления, но с SAP Cloud Platform до недавнего времени дело обстояло не так. Помимо подписки с фиксированным тарифом SAP предлагала схему с оплатой за потребление, но она предусматривала покупку «облачных кредитов» — фактически, внесения аванса в размере сотен тысяч долларов за год или меньше. С октября ситуация меняется.

«Мы объявляем о появлении истинной схемы оплаты по мере использования, — сообщил Мюллер. — Она будет доступна для всех решений, охваченных соглашением SAP Cloud Platform Enterprise Agreement».

По его словам, кроме того, в соглашение теперь также будут включаться новые сервисы HANA, Analytics Cloud и связанные — по мере их появления.

Автоматический переход на новую схему оплаты не предусмотрен. ИТ-директорам, которые хотят воспользоваться ею, нужно будет обратиться к менеджеру SAP по работе с партнерами. Кроме того, новшество вводится не во всех странах одновременно.

Мюллер пообещал, что на октябрьском мероприятии SAP TechEd в Барселоне будут и другие новости.

На конференции OpenWorld в Сан-Франциско компания Oracle представила новые голосовые пользовательские интерфейсы и цифровые помощники в рамках масштабного внедрения технологий искусственного интеллекта.

Oracle расширит спектр облачных приложений инструментами автоматизации и новым функционалом, который призван уменьшить потребность во взаимодействии с точечными решениями, предлагаемыми независимыми разработчиками. Среди новых функций обещаны инструменты монетизации Интернета вещей, с помощью которых можно будет выставлять клиентам счета за используемые ими физические объекты; технология Oracle Business Network, упрощающая ведение торговли с клиентами Oracle; интеграция с LinkedIn для специалистов по подбору персонала и представителей кадровых служб; а также обеспечение более глубокого взаимодействия с платформой Oracle CX Unity для отслеживания работы клиентов как в режиме онлайн, так и в автономном режиме.

Ключевым посылом конференции стала декларация Oracle своего превращения в серьезного игрока на поле облачных решений несмотря на нежелание вычленять облачные доходы при публикации финансовых результатов.

«У нас появилось много успешных клиентов, готовых рассказать о своих достижениях в нашем облаке, – отметил исполнительный вице-президент Oracle по приложениям Стив Миранда. – Компании любой ориентации и величины могут получать дивиденды не только от того, что у нас сегодня имеется, но и за счет следования в современном русле и сохранения темпов изменений, которые обеспечивают наши приложения SaaS».

Автоматизация на службе у людей

Автоматизация – одна из областей, в которых компания активно продвигает средства искусственного интеллекта. Oracle Autonomous Database использует искусственный интеллект для управления поставками, обновлениями и производительностью. Ранее все это возлагалось на администраторов, а сейчас Oracle занята поиском и других корпоративных задач, поддающихся автоматизации.

Oracle ERP Cloud, например, получит новые интеллектуальные функции распознавания документов, которые позволят исключить ввод финансовых документов вручную с последующей адаптацией к изменению форматов документов.

Новые функции прогнозного планирования в Enterprise Performance Management (EPM) Cloud должны помочь клиентам выделять в финансовых данных шаблоны путем формирования прогнозов в момент загрузки данных и осуществлять пересмотр планов на лету.

Что касается цифровых помощников, первые из которых были представлены на прошлогодней конференции OpenWorld, они позволят клиентам Oracle, а также их собственным клиентам взаимодействовать с облачными приложениями через текстовый или голосовой чат.

Пользователи Oracle ERP Cloud и EPM Cloud, например, вскоре смогут отслеживать состояния проектов и экономить время, общаясь с приложениями с помощью голоса, вместо того чтобы продираться через сложную сеть меню и диалоговых окон.

«Цифровые помощники и голосовой пользовательский интерфейс обещают трансформировать порядок взаимодействия с приложениями и заметно упростить процессы, с которыми приходится иметь дело», – подчеркнул Миранда.

Менеджеры цепочек поставок смогут проверять состояние доставки, отслеживать отклонения и сообщать об инцидентах. Цель Oracle заключается в том, чтобы обеспечить анализ причинно-следственных связей при возникновении проблем в цепочках поставок через интерфейс чата. В сфере управления персоналом Oracle HCM Cloud будет поддерживать с сотрудниками чат, посвященный их адаптации и аттестации, а сотрудники отдела продаж смогут настраивать котировки с помощью голосовых команд.

Известно, что Oracle и Amazon находятся в состоянии противоборства, но Oracle начинает применять ту же терминологию, что Amazon использует в виртуальном помощнике Alexa, обращаясь при ведении «бесед» и решении задач, с которыми могут помочь цифровые помощники, к расширенным диалогам.

Основатель и главный аналитик компании Constellation Research Рэй Вонг считает, что усилия Oracle по внедрению искусственного интеллекта в свои приложения вполне окупают себя. «Это нечто большее, чем просто чатбот, – подчеркнул он. – Речь идет о долгосрочном повышении эффективности обратной связи. Передовые технологии нового поколения уже вышли из зачаточного состояния. Цифровые помощники, интеллектуальные средства распознавания документов и прогнозное планирование – это инструменты, помогающие усиливать роль автоматизации и дополненных решений в корпоративных приложениях».

Oracle Business Network

Помимо цифровых помощников у Oracle есть и другие планы, призванные упростить работу менеджеров цепочек поставок или, по крайней мере, тех из них, кто намерен вести торговлю с другими клиентами Oracle. Облачные приложения уже позволяют покупателям и поставщикам поддерживать связь с помощью независимых сетей, таких как Transcepta (выставление счетов-фактур) и Justransform (логистика), а в Oracle SCM Cloud вскоре появится собственный каталог подключенных торговых партнеров – Oracle Business Network.

Это направление, которым конкурирующая с Oracle компания SAP занимается на протяжении многих лет после приобретения в 2012 году сервиса деловых контактов Ariba.

По словам Вонга, конкурирующие сети Ariba, GT Nexus и Tradeshift привлекают большой интерес.

«Эти сети формируют ключевые сигналы, определяющие требования к искусственному интеллекту для коммерческих сетей, – пояснил он. – Любой покупатель становится продавцом, а любой продавец – покупателем. Это является основой глобальных сетей».

Чтобы сделать свою сеть более привлекательной, Oracle планирует интегрировать сервис DataFox, который был приобретен в октябре 2018 года и объединяет поисковую технологию на базе искусственного интеллекта с агрегатором деловой информации,. Это поможет клиентам уменьшить риски, связанные с торговыми партнерами.

Управление клиентскими данными

Oracle стремится объединять наборы данных для управления клиентским опытом. Платформа управления клиентскими данными Oracle CX Unity, анонсированная на OpenWorld 2018, усиливает интеграцию с онлайновыми, автономными и независимыми источниками данных, что позволяет использовать эти данные в пакете Oracle CX Cloud.

За три недели до презентации Unity компания SAP представила собственный план создания объединенного репозитария клиентских данных в рамках совместной с Microsoft и Adobe инициативы Open Data Initiative. Но за прошедший год Oracle удалось успешно ликвидировать отставание.

«CX Unity – уже реальность, – указал Вонг. – В то время как альянс SAP, Microsoft и Adobe еще только обсуждает концепции и согласовывает, кто и что будет делать».

Если вы являетесь клиентом Oracle, вам уже, вероятно, предлагали перевести часть оплаты услуг компании на модель подписки. Теперь Oracle хочет упростить перевод на модель ценообразования на основе подписки и ваших собственных клиентов.

На конференции OpenWorld, проходившей в Сан-Франциско, было представлено новое облачное приложение Oracle Subscription Management. Кроме того, Oracle обновила и существующие облачные приложения, добавив туда новые функции автоматизации и персонализации на основе искусственного интеллекта, а также представила новые средства управления цепочками поставок на основе блокчейна, предназначенные для отслеживания грузов и определения происхождения их партий.

Подписка на все

Бизнес-модели на основе подписки охватывают в наши дни практически все: от страхования автомобилей до самих автомобилей, а вскоре благодаря Промышленному интернету автопроизводители начнут оформлять подписку на машины прямо на заводах. Вместе с тем это может породить проблемы для предприятий, которые выстраивают бизнес программного обеспечения на основе разовых продаж.

«Мы видим, что все больше наших клиентов переходят от компаний, ориентированных на продукты, к компаниям, работающим по подписке, – подчеркнул исполнительный вице-президент Oracle по приложениям и разработке продуктов Стив Миранда. – У нас сегодня есть совершенно новая система управления подпиской для управления заказами, регистрации оплаты, анализа продаж – словом, всего, что имеет отношение к жизненному циклу подписки и расширению контактов».

Новое облачное приложение связывает внутреннюю и внешнюю офисную системы, предоставляя клиентам и обслуживающему их персоналу доступ к функциям управления подпиской. В Oracle рассчитывают, что это упростит продавцам анализ покупок клиентов с целью последующего предложения им подписки. В рамках базовой облачной ERP-системы управляющие бизнесом смогут получать доступ к анализу эффективности подписки и узнавать о полученных в ее рамках доходах в своих учетных записях.

Искусственный интеллект — приложениям

«Что касается использования искусственного интеллекта в наших облачных приложениях, мы практикуем подход на основе моделей, при котором приложения начинают обучаться с учетом того, что вы делаете, в контексте того, что вы делаете, и с адаптацией всего этого к вашим персональным особенностям, – отметил Миранда в ходе своего выступления на OpenWorld. – Мы считаем, что это кардинально изменит способ настройки, конфигурирования и изменения приложений с переходом от ввода и проверки к push-технологиям и автоматической доставке предложений».

Функционал на основе искусственного интеллекта все активнее вплетается в решения ERP. К функциям ERP, которые Oracle автоматизирует с помощью машинного обучения, относятся процесс автоматизации, обработка платежей и контроль доступа. Управление цепочками поставок – еще одна цель искусственного интеллекта, и сегодня Oracle предлагает инструменты автоматизации с рекомендациями поставщика. В сфере управления персоналом компания использует машинное обучение для выявления кандидатов, наилучшим образом пригодных для ролей, которые выходят за рамки обычного анализа ключевых слов.

Старший директор Gartner по исследованиям Крис Панг видит здесь реальные преимущества для бизнеса. «Oracle пытается вывести анализ резюме за границы сопоставления навыков и рассматривает это с точки зрения восприятия, – заметил он. – Во многих организациях кадровые службы не в состоянии идти в ногу со временем, а инструменты подобного рода помогают сократить сроки заполнения вакансий».

В Oracle рассчитывают, что со временем программное обеспечение научится определять, какие из кандидатов оказались успешными, и будет искать людей, похожих на них.

Однако предоставление машинам чрезмерной свободы при принятии таких решений может быть опасным. «Необходимо проявлять осторожность и не допускать перекосов», – предупредил Панг.

Умный учет

Oracle использует машинное обучение для адаптации пользовательских интерфейсов в соответствии в временными параметрами и контекстом, а также для создания ботов, способных подключаться к диалоговым системам, в том числе к средствам обмена текстовыми сообщениями и к голосовым интерфейсам.

Один из ботов, которые Ларри Эллисон демонстрировал лично, помогает учитывать расходы с помощью смартфона. Из диалогового интерфейса Slack камера сканирует квитанцию, распознавая дату, сумму, поставщика услуг и назначение платежа. Затем бот пытается классифицировать затраты. Выяснив, что речь идет о еде, он относит ее к завтраку или обеду в зависимости от времени суток, фиксируя число присутствующих в случае наличия такой информации.

«Система машинного обучения определяет правила для политик на основе системы визирования, принятой в вашей организации, – пояснил Миранда. – В этом свете весьма интересно было бы посмотреть на обеды Ларри: вписываются они в политику затрат или нет».

По словам Панга, поставщики программного обеспечения уже сегодня используют технологии искусственного интеллекта для повышения точности оптического распознавания символов на отсканированных квитанциях.

«Система оптического распознавания имелась у Oracle и ранее, но теперь они добавили к ней машинное обучение, – указал он. – И в этом смысле речь идет скорее об эволюции, чем о революции. Предприятия получают возможность упростить решение стоящих перед ними задач, не выходя за рамки программного обеспечения Oracle и не занимаясь поиском лучших в своем классе продуктов».

В более широком смысле Oracle использует машинное обучение для идентификации платежей в других бизнес-процессах, требующих дополнительного утверждения, а также для идентификации транзакций, которые обычно подтверждаются пользователями, запрашивая разрешение на автоматизацию этого процесса в будущем.

Конечно, в добавлении функциональности такого рода компания Oracle не одинока. Подразделение SAP Concur занимается тестированием бета-версии бота, который в апреле приступит к учету затрат в канале Slack, а в QuickBooks в начале октября объявили о намерении использовать средства машинного обучения для поддержки аналогичной системы обработки транзакций, которая адресована пользователям системы ERP, относящейся к сегменту малого бизнеса. В SAP анонсировали также для диалоговых систем предприятий средства искусственного интеллекта, с помощью которых можно будет создавать боты клиентских сервисов, непосредственно связанные с ядром их систем ERP.

Трекинг посредством блокчейна

Еще в июле Oracle запустила предлагаемую в качестве сервиса платформу Oracle Blockchain Cloud Service для корпоративных клиентов. Четыре уже готовых сервиса – Intelligent Track and Trace, Lot Lineage and Provenance, Intelligent Cold Chain и Warranty Usage & Tracking – упростят предприятиям интеграцию с ERP и облачными приложениями SCM.

Первыми возможности приложения трекинга сумели оценить посетители OpenWorld: калифорнийская пивоваренная компания Alpha Acid Brewing поставляла на конференцию OpenWorld свою продукцию в бутылках с QR-кодом. Отсканировав этот код с помощью смартфона, пользователи переходили на веб-страницу с информацией о происхождении ингредиентов напитка.

Да, мобильная операционная система Google Android базируется на программном обеспечении с открытым кодом, но некоторые наиболее полезные ее компоненты – Maps, Search и т.д. – остаются проприетарными. Причем компания хочет, что любой, кто их использует, обращался также и к другим сервисам, которые приносят ей деньги.

В процессе расследования антимонопольные власти Европейского союза пришли к выводу, что Google злоупотребляет своим доминирующим положением на рынке, и наложили на нее грандиозный штраф в 5 млрд долл. (до того, как окончательное решение было озвучено, называлась еще более фантастическая сумма в 11 млрд долл. — Прим. ред.)

И хотя штраф этот вряд ли сколько-нибудь серьезно отразится на пользователях Android, производителях устройств и поставщиках сервисов, средства правовой защиты, которые обычно применяются по итогам подобных расследований, могут существенно затронуть порядок лицензирования Android и в особенности условия доступа к поисковым инструментам и магазину Play Store.

Если бы Google принудили внести изменения в эти соглашения, крупным производителям телефонов было бы проще продавать устройства с «ответвлениями» версий Android, обеспечивающими более высокий уровень безопасности и конфиденциальности по сравнению со стандартным вариантом Google или включать в комплект поставки поисковые механизмы или браузеры, в большей степени отвечающие потребностям бизнеса.

В чем суть антимонопольного дела Android?

Многим, конечно, известно, что операционная система Android имеет частично открытый и частично проприетарный код. Базовое программное обеспечение AOSP (Android Open Source Project) поддерживает взаимодействие с телефонным оборудованием и позволяет совершать звонки и осуществлять доступ к Интернету. Любой желающий может использовать и дорабатывать его по своему усмотрению.

Еще одним ключевым компонентом является GMS, Google Mobile Services, который в компании характеризуют как «лучшее из того, что есть у Google». Когда речь заходит об Android, именно эту часть программного обеспечения вспоминают чаще всего. Сюда относятся мобильный помощник, управляемый голосом, карты Maps, браузер Chrome, а также Gmail, Youtube, Photos и приложение чата. Но главное – здесь есть магазин Google Play, открывающий доступ к миллионам других приложений, игр, фильмов, телевизионных шоу, музыкальных композиций и журналов.

Платить за использование и распространение GMS не требуется, но при этом вам необходимо заключить лицензионное соглашение с Google. Именно это соглашение и является определяющим.

Когда Евросоюз открыл антимонопольное дело Android?

В апреле 2015 года Европейская комиссия начала официальное расследование, призванное прояснить, нарушала ли Google антимонопольные правила ЕС, заключая соглашения, мешающие свободной конкуренции, и злоупотребляя своим доминирующим положением на рынке. Такие действия могут препятствовать проектированию и выводу на рынок конкурирующих мобильных систем, приложений и сервисов, нанося ущерб потребителям и разработчикам инновационных продуктов и сервисов.

Android – самая популярная на сегодняшний день мобильная ОС в Европе, опережающая по своей распространенности Apple iOS. Такое положение дел сохранялось и в момент, когда Еврокомиссия начала расследование. С тех пор, однако, два других конкурента этой операционной системы – Microsoft Windows Mobile и BlackBerry OS – уже ушли с рынка.

В ходе расследования Комиссия сосредоточилась на поиске ответов на три основных вопроса:

• Выстраивала ли Google незаконные барьеры и препятствовала ли выводу на рынок мобильных приложений и сервисов конкурентов, требуя от производителей смартфонов и планшетов эксклюзивной предустановки собственных приложений и сервисов Google?
• Создавала ли Google препятствия на пути производителей смартфонов и планшетов, желавших устанавливать на свои устройства Android ее приложения и сервисы, по причине разработки ими собственных ответвлений Android для других устройств? И оказывала ли тем самым незаконные помехи разработке и продвижению конкурирующих мобильных операционных систем, а также мобильных приложений и сервисов?
• Создавала ли Google незаконные помехи разработке и выводу на рынок конкурирующих приложений и сервисов, увязывая условия предоставления определенных приложений и сервисов, распространяемых на устройствах Android, с установкой других приложений, сервисов или интерфейсов API Google?

Какие официальные обвинения предъявлялись Google?

В апреле 2016 года еврокомиссар по вопросам конкуренции Маргрет Вестагер направила в Google так называемое Заявление о возражениях – формальные претензии, на которые ожидался ответ компании. Google обвиняли в нарушении антимонопольных правил ЕС, злоупотреблении доминирующим положением и наложении дополнительных ограничений на производителей устройств Android и мобильных операторов.

Утверждалось, что Google проводит политику, направленную на сохранение и укрепление своего доминирования в сфере интернет-поиска. Это выражается в предустановке Google Search в качестве эксклюзивного поискового сервиса или сервиса по умолчанию на большинстве устройств Android, продаваемых в Европе, и препятствовании продвижению на рынке альтернативных поисковых технологий, мобильных браузеров и операционных систем.

Google обвиняли также в создании финансовых стимулов, побуждающих производителей смартфонов и операторов мобильных сетей осуществлять эксклюзивную предустановку Google Search на свои устройства. Именно эта предустановка становилась условием доступа к магазину Play Store.

Теоретически Комиссия могла наложить на Google штраф в размере до 11 млрд долл. (10% оборота ее родительской компании Alphabet, который в 2017 году составил 111 млрд долл.), однако прежде никогода еще Комиссия не прибегала к наложению максимального штрафа. Вот и на этот раз в Ерокомиссии «ограничились» суммой в 5,05 млрд долл.

Отдельное расследование продолжается в отношении рекламного сервиса AdSense. Причиной стали ограничения, накладываемые на независимые веб-сайты в части демонстрации поисковой рекламы конкурентов. Все это грозит компании штрафом аналогичного размера.

Стоит напомнить, что Комиссия уже накладывала на Google штраф за злоупотребление доминирующим положением в области информационного поиска для продвижения собственных сервисов сравнения торговых предложений. Сумма штрафа, выписанного в июне 2017 года, составила 2,42 млрд евро (2,7 млрд долл.) или около 3% оборота за предыдущий год.

Другие штрафы за злоупотребление доминирующим положением на рынке находятся примерно на том же уровне. В январе 2018 года компания Qualcomm была оштрафована на 997 млн евро (1,2 млрд долл.), что составляет чуть меньше 5% ее годовых продаж, а в июне 2014 года Intel оштрафовали на 1,06 млрд евро (1,3 млрд долл.) или 3,8% оборота.

Трехмерная печать используется для изготовления прототипов на протяжении уже нескольких десятилетий, но сейчас она начинает проникать и в процесс производства. Даже если вы не печатаете самостоятельно, происходящие изменения все равно будут оказывать влияние на управление цепочками поставок.

Отличия трехмерной печати от других аддитивных производственных процессов

Когда речь заходит о 3D-печати, в воображении возникают картины филамента и расплавленного пластика, который выдавливается подобно зубной пасте и слой за слоем наносится по мере затвердевания.

С технической точки зрения, этот подход можно назвать моделированием путем нанесения расплавленного материала, но в общем случае аддитивное производство предусматривает также спекание порошкообразного металла или отдельных слоев пластика, и отвердевание жидкости под воздействием ультрафиолетового излучения (стереолитографию или непрерывное производство на поверхности жидкости) с последующем поднятием завершенного объекта над неиспользованным порошком или жидкостью.

И хотя эти технологии принципиально отличаются друг от друга с точки зрения как подхода, так и характеристик создаваемых компонентов, у них имеется ряд общих черт, отличающих их от традиционных производственных технологий:

• Инструментарий не привязан к изготавливаемым компонентам. Теоретически можно распечатать какую-нибудь деталь для самолета, а сразу же вслед за ней – кулинарный миксер. Процесс перехода не требует смены пресс-формы или режущего инструмента – меняется лишь проектный файл.
• Все происходит довольно медленно, поскольку работа идет слой за слоем.
• Здесь нет многочисленных физических или топологических ограничений, присущих другим производственным технологиям. Если вы можете представить себе конечный результат, велика вероятность того, что это можно распечатать.
• Себестоимость изготовления обычно выше по сравнению с традиционными технологиями массового производства, такими как штамповка или отливка.

Все эти отличия непосредственно сказываются на всех этапах жизненного цикла продукта, начиная от его проектирования и заканчивая технической поддержкой.

Влияние на управление жизненным циклом производства

Проектирование для аддитивного производства может быть одновременно проще и сложнее традиционных производственных технологий. Практически любую твердую или полую внутри форму можно изготовить, не беспокоясь о том, как будет осуществляться процесс сборки и подойдет ли инструментарий для внутреннего пространства. А в некоторых случаях компоненты можно оптимизировать с учетом именно того, что нужно, не задумываясь о возможных производственных ограничениях.

Трехмерная печать оказала влияние на отрасль прежде всего с точки зрения создания прототипов, позволив инженерам-проектировщикам изготавливать прототипы, даже не имея необходимых для этого навыков, подобно тому, как маркетологи распечатывают брошюры на лазерном принтере. Существуют сервисные бюро, предлагающие услуги трехмерной печати, но все это так же просто (и почти так же дешево) можно проделать и самостоятельно. С точки зрения ИТ, ключевой вопрос при аутсорсинге связан с обеспечением безопасности и целостности пересылаемых проектных файлов.

Аддитивное производство вносит коррективы и в экономические расчеты себестоимости. В общем случае это более медленный и дорогостоящий процесс по сравнению, скажем, с обработкой на станке, но при использовании дорогих материалов все может измениться.

«В последние пять лет популярность такого подхода растет, – указала доцент международной бизнес-школы ISG Сабрина Бербейн, выступая на конференции аддитивного производства Add Fab в Париже. – В качестве примера можно привести использование спеченного титана в авиационной отрасли, где аддитивное производство позволяет создавать надежные компоненты с меньшим расходом материала и меньшими потерями».

Компания Sculpteo, изготавливающая на заказ детали на основе аддитивных производственных технологий, в последние годы благодаря сокращению затрат сумела перейти от создания прототипов к полномасштабному производству. «Теперь 40% наших клиентов обращается к нам для организации производства нужных им компонентов, – заявила заместитель генерального директора Sculpteo Марин Коре-Балле. – Они выбирают аддитивное производство, понимая, что оно приносит выгоду за счет сокращения расходов или уменьшения числа этапов производственного процесса».

И если при заказе прототипов важнейшим параметром считался срок их изготовления, то при производстве на передний план выходят стоимость и качество.

Трехмерная печать помогает сопровождать продукты и после их продажи, упрощая изготовление запасных частей для технического обслуживания и ремонта.

Французский компьютерный магазин Boulanger и производитель посуды и товаров для дома SEB уже сейчас предлагают своим клиентам воспользоваться трехмерной печатью для изготовления необходимых им запасных частей.

Boulanger поддерживает сайт Happy3D.fr с библиотекой проектных файлов с открытым кодом для печати различных хрупких и дефицитных компонентов: крышек батарей, ручек, сопел и т.д. При поломке этих компонентов вполне работоспособный во всех прочих отношениях продукт зачастую приходится выбрасывать. Компания SEB экспериментирует с трехмерной печатью для поддержки товаров с пометкой «ремонтопригодный продукт: 10 лет». В этом случае необходимые запчасти можно изготовить самостоятельно, даже если запас их у производителя уже закончился.

Как меняются цепочки поставок

«В наши дни логистика в большей степени определяется битами данных, а не посадочными местами, – заметил менеджер по развитию бизнеса немецкого разработчика программного обеспечения управления аддитивным производством 3YourMind Александр Доннадье. – Сегодня между управлением цепочками поставок и производством нет существенных различий. Производственные компоненты приближены к рынкам сбыта и представляют собой, по сути, проектные и производственные данные, которые требуется передать в нужное место». Компания 3YourMind предлагает инструменты управления децентрализованным производством такого рода.

Аналогичный путь прошла и Sculpteo. Третий центр трехмерной печати открылся в Калифорнии, в непосредственной близости от стартапов, которые уже использовали первые два, расположенные во Франции. Благодаря собственной программной платформе Fabpilot компания изготавливала компоненты стоимостью от 1,5 евро.

Возможность налаживания аддитивного производства малыми тиражами приводит и к изменению логистики.

Идея оперативного управления запасами известна уже довольно давно, однако во многих случаях ей не уделяется должного внимания: как правило, выпускаемые компоненты производятся в огромных масштабах, складируются поставщиком и доставляются клиентам отдельными партиями.

Однако и здесь происходят определенные перемены. Все больше клиентов Sculpteo несколько раз в неделю заказывают небольшие количества нужных им компонентов для медицинского оборудования, робототехники и применения в других областях.

В течение года их совокупные поставки могут достигать десятков тысяч единиц, что, на первый взгляд, с трудом вписывается в концепцию трехмерной печати. Поставщики удовлетворяют потребности стартапов, которые испытывают нехватку денег и стараются откладывать инвестиции в производственные инструменты. Зачастую клиенты даже при росте объемов не хотят отказываться от аддитивного производства, поскольку оно позволяет им непрерывно совершенствовать свои продукты.

И если поставки осуществляются строго в оговоренный срок, потребность в складировании отпадает сама собой.

Коре-Балле хотелось бы, чтобы не только стартапы, но и крупные компании поняли, что нет смысла тратить два месяца на закупку компонентов, изготовление которых занимает всего 48 часов.

И ключевым моментом здесь является поиск способов упрощения бизнес-процессов, начиная от сохранения проектного файла и заканчивая доставкой распечатанных компонентов.

По словам Бербейн, аддитивное производство укорачивает цепочку поставок и устраняет разрывы между закупками исходного сырья, производством и сбытом. В некоторых случаях заказчик становится соавтором: при изготовлении в единичных экземплярах требуется постоянная перенастройка инструментов, проект приходится корректировать практически на лету, как в процессе постоянного бета-тестирования.

Трехмерная печать минимизирует потребности в сборке, поскольку даже сложные формы могут быть отпечатаны в виде единого целого. В результате не нужно координировать деятельность поставщиков отдельных узлов и уменьшается вероятность того, что вся производственная линия встанет из-за отсутствия какой-то незначительной детали.

Препятствия на пути к дальнейшей популяризации аддитивного производства

«Однако начать пользоваться трехмерной печатью прямо сейчас мы не можем, – заявил Доннадье. – Во-первых, у нас нет соответствующих проектных файлов. Некоторые компоненты, имеющиеся на складах, еще не оцифрованы. Наладить печать некоторых из них, наверное, было бы целесообразно. Сюда относятся, например, детали с низкой оборачиваемостью, загромождающие склады, и компоненты, которые больше уже не выпускаются. В первую очередь их надо отсканировать и воссоздать требуемые модели».

Распространение трехмерной печати влечет за собой и другие проблемы. Речь идет не столько о культурных отличиях, мешающих аутсорсингу бизнес-процессов, сколько о неоднородности оборудования для аддитивного производства. Стандартных API просто не существует.

Выбор материалов тоже имеет значение – от этого зависит, как долго прослужат материалы, используемые на аддитивном производстве, и будут ли изготовленные из них детали соответствовать различным отраслевым стандартам.

Вопросы вызывает и полная стоимость аддитивного производства. И если выбирать вариант с аутсорсингом, где лучше это делать?

Будущее управления цепочками поставок

Что дальше? По прогнозам Коре-Балле, через пять лет Airbus наладит выпуск запасных частей для самолетов в аэропортах по всему миру, и необходимый ремонт будет осуществляться прямо на месте. Правда, для этого нужно будет продумать порядок безопасной передачи проектных файлов и защиту от помех в процессе печати.

Вместе с тем к возможности приближения производства к клиенту при изготовлении товаров потребительского назначения, на что рассчитывают в SEB и Boulanger, Коре-Балле относится довольно скептически. Сегодня такой способ используется не производителями, а фабриками-лабораториями и аналогичными предприятиями.

На момент запуска инициативы «Ремонтопригодный продукт» у SEB на складе насчитывалось 5,7 млн запасных частей. «Но любой бизнес мечтает свести объем хранимых запасов к нулю», – заметила Бербейн.

Компании Google предписано выплатить штраф в размере 5,05 млрд долл. и прекратить заставлять производителей смартфонов Android устанавливать на свои телефоны поисковый сервис и браузер Google Chrome. Антимонопольный орган Евросоюза объявил о своем решении в среду.

Принятое постановление обещает предоставить производителям смартфонов более широкий выбор – на устройства, работающие под управлением различных версий Android, можно будет устанавливать альтернативные браузеры и поисковые системы.

В ЕС пришли к выводу, что Google злоупотребляет своим доминирующим положением тремя способами: увязывая доступ к магазину Play Store с установкой Google Search и Google Chrome, выплачивая производителям телефонов и сетевым операторам вознаграждение за эксклюзивную установку Google Search и запрещая производителям устанавливать альтернативные версии Android.

Привлекательность современных смартфонов заключается в том, что пользователи могут загружать и устанавливать на них приложения самостоятельно, а Google Play предлагает гораздо более широкий выбор приложений для мобильных телефонов по сравнению с любым другим магазином.

«Из Google Play на телефоны Android загружаются 95% всех приложений», – указала еврокомиссар Маргрет Вестагер, объявляя о принятом решении.

Однако в Google хотят, чтобы производители смартфонов устанавливали Play Store на свои телефоны только в том случае, если поисковая система Google и браузер Chrome запускаются на их устройствах по умолчанию. Кроме того, на смартфоне должна быть установлена версия Android, одобренная Google.

Это помешало другим поставщикам (в частности, компании Amazon.com, которая разработала собственную версию Android, получившую название FireOS) убедить крупных производителей смартфонов устанавливать на свои телефоны предлагаемую ими ОС и подключаться к их магазину приложений.

Альтернативу предустановленному браузеру загружают менее 10% пользователей Android и менее 1% устанавливают альтернативное поисковое приложение. Это осложняет положение других поставщиков, и они не могут составить достойную конкуренцию поисковой системе и браузеру Google.

Вестагер дала Google 90 дней на устранение выявленных нарушений. В противном случае на нее будет наложен дополнительный штраф в размере 5% от дневного оборота компании за каждый день, в который будет зарегистрирована противоправная деятельность.

Что влечет за собой антимонопольное постановление?

«Как минимум, Google должна остановиться и не нарушать трех описанных типов ограничений, – пояснила Вестагер. – Тогда она не сможет контролировать поисковые системы, приложения и версии операционной системы Android, устанавливаемые производителями на свои устройства. При этом Google вправе самостоятельно решать, каким образом она будет выполнять предписания. Ошибки прошлого можно исправить, например, уведомив существующих владельцев телефонов Android о том, что они могут загрузить альтернативный браузер или поисковое приложение, как этого требовали в аналогичной ситуации российские антимонопольные органы. Все зависит от самой компании».

По крайней мере, производители должны иметь возможность продавать телефоны, на которых по умолчанию будут установлены разные поисковые сервисы – например, Qwant или DuckDuckGo, уделяющие большое внимание пользовательской конфиденциальности – и поставлять их с альтернативными браузерами.

Возможно, Amazon удастся наконец убедить производителей телефонов, таких как ZTE или HTC, устанавливать на свои устройства FireOS.

Вестагер развеяла опасения относительно того, что Google вынуждена будет ввести лицензионную плату за право использования Android, что сделает телефоны более дорогими. «Компания получает от магазина Play Store более чем достаточно, для того чтобы окупить свои инвестиции в разработку операционной системы», – заметила она.

Насколько велик антимонопольный штраф, выписанный Google?

Назначенный штраф стал самым крупным антимонопольным наказанием из всех когда-либо вынесенных ЕС, однако для Google он не критичен. Компания уже выплатила большой штраф по другому антимонопольному делу, связанному с поиском и сравнением торговых предложений, и в настоящее время имеет в своем распоряжении около 103 млрд долл. в денежной форме или ее эквивалентах.

Еврокомиссия имеет право штрафовать компании на сумму, составляющую до 10% от их мировой выручки (для Alphabet, родительской компании Google, эта величина в 2017 году составляет 111 млрд долл.). По словам Вестагер, при определении размера штрафа учитываются продолжительность и серьезность нарушений.

Рейтинг самых мощных в мире суперкомпьютеров Top500 переживает очередную перетряску – и скандал.

Соединенные Штаты вернули себе первое место в списке Top500 после пятилетнего доминирования Китая. Компьютеры, построенные IBM по заказу министерства энергетики США, оттеснили двух прежних обладателей рекорда (причем оба они представляли Китай) на второе и четвертое места.

Что же касается располагавшегося ранее на четвертом месте японского Gyoukou, его теперь в рейтинге нет вообще, а один из его создателей арестован по подозрению в мошенничестве.

Суперкомпьютер Gyoukou компании ExaScaler с иммерсионным охлаждением был выведен из списка самых быстрых в мире суперкомпьютеров Top500 после того, как Японского агентства науки и технологий по изучению морских недр (Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology, JAMSTEC) аннулировало ранее заключенный договор.

Самым же мощным в мире суперкомпьютером теперь считается машина Summit, построенная IBM по заказу министерства энергетики США для Национальной лаборатории в Окридже. Ее производительность составляет 122,3 PFLOPS.

Китайский Sunway TaihuLight с производительностью 93 PFLOPS после двух лет доминирования перемещается на вторую строчку.

На самом деле IBM одержала сразу двойную победу. Другой ее компьютер, Sierra, также построенный по заказу министерства энергетики США, занимает теперь третье место, оттеснив еще одну китайскую машину, Tianhe-2A, на четвертое. И в Summit, и в Sierra установлены процессоры IBM Power9 и ускорители Nvidia.

В каждом из серверов суперкомпьютера Summit, построенного IBM для Национальной лаборатории министерства энергетики США в Окридже, размещается два центральных процессора IBM Power9 и шесть графических процессоров Nvidia Tesla V100. Суперкомпьютер Tianhe-2A находился на верхней строчке с июня 2013 по июнь 2016 года, после чего был смещен оттуда компьютером Sunway. Он переместился на второе место несмотря на масштабную (и весьма эффективную) модернизацию, в результате которой его вычислительная мощность выросла почти в два раза, с 33,9 до 61,4 PFLOPS, а энергопотребление увеличилось менее чем на 4%.

А что же случилось с Gyoukou – компьютером, созданным компанией Exascaler для японского агентства JAMSTEC?

Скандал в Японии

В ноябре 2017 года Gyoukou с декларированной производительностью в 19,14 PFLOPS и энергоэффективностью в 14,17 GFLOPS/ватт буквально взлетел в рейтинге, почти в два раза опередив по энергоэффективности своих конкурентов. В ходе модернизации он получил тысячи 2048-ядерных ускорителей SC2 японской компании Pezy и сейчас должен был бы располагаться на пятом месте, опустившись на одну строчку с четвертого, которое занимал в ноябре. Но в декабре 2017 года токийская прокуратура арестовала Мотоаки Сайто, основателя и генерального директора Pezy, а также председателя совета директоров Exascaler, по подозрению в мошенничестве.

В ноябре 2017 года суперкомпьютер Gyoukou после модернизации буквально взлетел в рейтинге, почти вдвое опередив по энергоэффективности своих конкурентов Источник: ExaScaler

В апреле 2018 года в Exascaler заявили, что агентство JAMSTEC аннулировало договор на модернизацию Gyoukou и попросило компанию восстановить компьютер в предыдущей версии.

Япония, впрочем, по-прежнему может держать голову высоко поднятой, поскольку у нее появился новый кандидат в Top500, занявший по странному совпадению пятое место, освободившееся после ухода Gyoukou.

Суперкомпьютер AI Bridging Cloud Infrastructure (ABCI) был построен компанией Fujitsu для японского Национального института передовой промышленной науки и технологии (Advanced Industrial Science and Technology, AIST). Его производительность, подпитываемая 20-ядерными процессорами Intel Xeon Gold и графическими процессорами Nvidia Tesla V100, достигает 19,9 PFLOPS.

Несмотря на исчезновение Gyoukou из рейтинга у Японии остается в Top500 36 компьютеров, тогда как в ноябре их насчитывалось 35.

В основном же правят бал здесь, как и прежде, китайцы. В рейтинге присутствуют 206 китайских суперкомпьютеров (ранее их насчитывалось 202), у США же представлено 124 системы (ранее и было 143).

Россия, позабытая суперкомпьютерная сверхдержава, незаметно продвинула в рейтинг Top500 свою четвертую систему: суперкомпьютер Cray XC40 российской Федеральной службы по гидрометеорологии и мониторингу состояния окружающей среды (Росгидромет) с производительностью в 1,2 PFLOPS располагается на 173-м месте.

Передача соседям неверной информации о маршрутизации в Интернете – не просто плохие манеры, это может пагубно отразиться на ведении бизнеса.

Для того чтобы исключить подобные риски, в Internet Society (ISOC) обратились к точкам обмена интернет-трафиком (internet exchange point, IXP) с призывом устранить наиболее общие угрозы в системе маршрутизации Интернета.

Положительное решение этого вопроса станет хорошей новостью для интернет-провайдеров и их клиентов, которые окажутся в выигрыше, получив более устойчивый и безопасный доступ.

В 2016 году ISOC пригласила операторов присоединиться к инициативе MANRS (Mutually Agreed Norms for Routing Security), и более 50 из них уже сделали это.

Теперь же в ISOC призывает последовать их примеру точки обмена трафиком. Это поможет уменьшить число сбоев маршрутизации и инцидентов, связанных с перехватом и утечками трафика, его подменой и крупномасштабными DoS-атаками, которые приводят к краже данных, потере доходов и ущербу для репутации компаний. В прошлом году было совершено 14 тыс. атак подобного рода.

«Нарушения безопасности определяются тремя факторами, которые пытается устранить MANRS, – указал менеджер технологических программ ISOC Андрей Робачевский. – К ним относятся перехват маршрутов (route hijacking), утечки маршрутов (route leaks) и подмена IP-адресов (IP address spoofing). Последний фактор делает возможным многократное усиление или повторение DDoS-атак«.

IXP — ключевое звено, потому что серверы маршрутизации, которыми они управляют, могут распространять ошибки маршрутизации между региональными поставщиками интернет-услуг, оказывая быстрое воздействие на множество интернет-пользователей – как индивидуальных, так и корпоративных.

Фильтрация клиентских объявлений получает на IXP все более широкое распространение, но одноранговые отношения фильтрация, как правило, не затрагивает.

»По большей части это является вопросом масштабируемости, – указал Робачевский. – В то же время ошибки при передаче некорректных префиксов одноранговому узлу усиливаются другими аналогичными узлами, особенно если используется сервер маршрутизации. Это может привести к масштабным перебоям в сети".

Если в IXP реализована фильтрация, серверы маршрутизации из простого инструмента масштабируемости превращаются в новый рубеж безопасности.

Для участия в программе MANRS точкам обмена трафиком необходимо взять на себя обязательство предотвращения распространения некорректной маршрутизирующей информации, продвижения MANRS среди своих членов и реализации одного из трех других действий: защиты одноранговой платформы, упрощения глобального операционного взаимодействия между сетевыми операторами и предоставления своим членам инструментов для мониторинга и отладки.

Пока к программе присоединилось десять участников:

• DE-CIX, Франкфурт, Германия;
• MSK-IX, Россия;
• Netnod, Швеция;
• TorIX (Toronto Internet Exchange Community), Канада;
• CABASE, Аргентина;
• INEX (Internet Neutral Exchange Association), Дублин, Ирландия;
• CRIX, Коста-Рика;
• RINEX (Rwanda Internet Exchange), Руанда;
• YYCIX, Калгари, Канада;

а также Asteroid International, организация, отвечающая за обслуживание точек обмена трафиком, Амстердам, Голландия.
По оценкам PeeringDB.com, в мире насчитывается 614 IXP, так что MANRS имеет возможность охватить их все, но в лице DE-CIX, MSK-IX и Netnod инициативой уже затронуты крупнейшие точки обмена интернет-трафиком в мире.

Запуск программы участия IXP является позитивным фактором для инициативы MANRS. Ранее в ISOC были вынуждены пересмотреть свои планы в отношении вовлечения интернет-провайдеров в сторону уменьшения. Сейчас к концу 2018 года планируется охватить 100 из них, тогда как осенью прошлого года в планах значилось 150.

Мотивация провайдеров отличается от мотивации IXP. Безопасность их сетей зависит от действий других участников, так что, занимаясь реализацией MANSR, они вносят свой вклад в безопасность других, не имея прямой выгоды для себя лично.

Команда, разработавшая новый суперкомпьютер Summit для Национальной лаборатории министерства энергетики США в Окридже, правильно предсказала рост потребности в вычислительных мощностях, ориентированных на обработку данных. Но при этом не смогла спрогнозировать сбои, возникшие при доставке ключевых компонентов из-за неблагоприятных погодных условий.

Тем не менее, спустя почти четыре года после того, как корпорация IBM выиграла контракт на строительство суперкомпьютера рекордной вычислительной мощности, он практически готов. Причем его создателям пока удается укладываться в отведенные сроки. Научный директор Oak Ridge Leadership Computing Facility Джек Уэллс ожидает, что полноценная эксплуатация машины с производительностью в 200 PFLOPS начнется в первые недели следующего года.

«Это самый большой и мощный на сегодняшний день в мире суперкомпьютер для научных исследований», – указал он.

Summit разрабатывался для решения сложных задач, в том числе сейсмологических, климатических и задач ядерной физики. Обычно в этой сфере все начинается с моделирования и определения набора начальных условий, а на пути к решению генерируются огромные объемы данных.

Впрочем, создатели Summit предусмотрели и решение ряда других вычислительных задач с выжимкой полезной информации из уже собранных данных. Одним из примеров здесь являются исследования в области генома, другим – проблемы машинного обучения.

Каждый из 4600 узлов Summit укомплектован двумя процессорами IBM Power9 и шестью графическими процессорами Nvidia Tesla V100 Источник: Oak Ridge National Laboratory

«Вероятность роста востребованности приложений с интенсивной обработкой данных мы спрогнозировали заранее… и в итоге это действительно произошло, – добавил Уэллс. – В настоящее время заявки на использование Summit поступили от участников сразу десяти проектов глубинного обучения, тогда как еще несколько лет назад у нас не было ни одного проекта подобного рода».

Особенности архитектуры Summit – распределение памяти между процессорами и возможность выполнения больших объемов вычислений с пониженной точностью – как нельзя лучше подходит для решения таких задач. (Суперкомпьютер работает под управлением ОС Red Hat Linux.)

Созданная система необычна и в других отношениях.

Если показатели быстродействия будут соответствовать прогнозам, Summit возглавит мировой рейтинг суперкомпьютеров Top500 с пиковой производительностью в 200 PFLOPS или 200 миллионов миллиардов операций с плавающей точкой в секунду.

По другим оценкам, производительность Summit может превышать 1,88 эксафлопс или 1,88 миллиардов миллиардов операций с плавающей точкой в секунду. Вместо 64-разрядной арифметики двойной точности с плавающей точкой, применяемой сегодня, как правило, при научном моделировании, расчеты будут выполняться с использованием 16-разрядной арифметики с плавающей точкой половинной точности. Этого вполне достаточно для большинства вычислений, применяемых при глубинном обучении и исследовании генома.

Число вычислительных узлов у Summit значительно меньше, чем у машины Titan (получившей звание самого быстрого в мире суперкомпьютера в ноябре 2012 года), на смену которой должен прийти новый суперкомпьютер. Но если каждый из 18 688 узлов Titan был оснащен только одним центральным процессором AMD Opteron и одним графическим процессором Nvidia Kepler, то 4600 узлов Summit оборудованы двумя процессорами IBM Power9 и шестью графическими процессорами Nvidia Tesla V100. Эти чипы позволяют эффективно управлять вычислениями с различными уровнями точности.

Каждый из узлов имеет свою оперативную память: 512 Гбайт DDR4 RAM для Power9, 96 Гбайт HBM2 (High Bandwidth Memory) для V100 и 1,6 Тбайт в качестве буфера. С точки зрения программиста, эта память делится между центральными и графическими процессорами и может быть использована в качестве единого блока, что способствует повышению скорости выполнения операций.

Все узлы подразделяются на три категории: узлы входа для компиляции кода и отправки заданий, узлы запуска для выполнения пакетов и вычислительные узлы, на которых производятся сложные вычислительные операции. Однако все узлы физически идентичны, поэтому необходимости в перекрестной компиляции заданий для разных целей нет.

Связь между узлами поддерживается с помощью сети EDR InfiniBand с двухсторонней пропускной способностью в 23 Гбайт/с для каждого узла. Коммутаторы имеют трехуровневую неблокирующую топологию толстого дерева. Это означает, что любые два узла обмениваются данными с максимальной скоростью независимо от того, что в это время делают другие узлы.

Примерно в те же сроки, когда IBM получила от минэнерго США заказ на развертывание Summit в Окридже, ей было поручено построить еще один суперкомпьютер, Sierra, для Национальной лаборатории Лоуренса в Ливерморе.

Особенности развертывания двух этих суперкомпьютеров имеют одно важное отличие: если в Ливерморе используется традиционная конструкция поднятого фальш-пола, то в Окридже электроэнергия и вода для охлаждения подаются сверху.

«Нам пришлось переориентировать систему и шкафы, с тем чтобы приспособиться к особенностям лаборатории в Окридже», – сообщил вице-президент IBM Systems по разработкам и проектированию Уэйн Хауэлл.

Это означало, что всю инфраструктуру – стойки, средства охлаждения, сеть – необходимо было смонтировать еще до доставки первого узла.

«Если бы мы попытались выстраивать инфраструктуру одновременно с подключением вычислительных мощностей, все закончилось бы полным хаосом», – подчеркнул Хауэлл.

При этом важную роль приобретал быстрый монтаж узлов за относительно короткий период времени.

«Одна из сложностей заключалась в том, что при доставке и монтаже оборудования нам нужно было исключить простои», – пояснил Хауэлл.

На ход выполнения работ могли повлиять, например, поломки трейлеров или плохие погодные условия. (Узлы планировалось устанавливать, когда в Северной Америке зима – с четвертого квартала 2017 года по первый квартал 2018-го.)

Когда транспортная авария привела к тому, что часть серверов застряла где-то между производственными подразделениями IBM в Калифорнии и лабораторией в штате Теннесси, было принято решение отправить другой трейлер на выручку сломавшемуся, с тем чтобы не ждать следующей поставки. В результате задержка на маршруте протяженностью в тысячи километров составила всего несколько часов.

А когда движению грузовиков помешали морозы и снежные бури, IBM арендовала чартерные авиарейсы.

«При доставке по территории США мы старались осуществлять перелеты, а не переезды, с тем чтобы наверстать упущенное время, – сообщил Хауэлл. – Но некоторые из компонентов по своим размерам оказались весьма велики, и нам пришлось арендовать авиатранспорт большой вместимости. С поставкой серверов была связана и другая проблема. Представьте себе все эти тюки и прочую упаковку. В Окридже просто не нашлось достаточного количества ресурсов для ее утилизации. И мы были вынуждены отправлять упаковку обратно на одном из грузовиков, перевозившем серверы. Последнюю порцию оборудования доставили в марте. Сейчас мы продолжаем развертывать системное программное обеспечение. Приемочные испытания планируется завершить летом. А полноценная эксплуатация должна начаться в январе 2019 года».