Общепризнано, что цифровая экономика зиждется на основе имеющихся в изобилии массивов первичных данных, поступающих из разных источников и часто фактически в непрерывном режиме. Ввиду чрезвычайной важности и очень широкого использования технологий сбора данных эффективность и качество соответствующего процесса должны быть на самом высоком уровне. Как следствие, еще до начала прикладной обработки требуются отдельная архитектура, методики и лучшие практики, для того чтобы по-настоящему эффективно организовать данный процесс.
Мобильность как источник данных
В инфраструктуре первичного сбора данных ключевую роль конечно же играют сами устройства, позволяющие получать эти данные. Разнообразие здесь настолько велико, что только их классификация могла бы потребовать отдельной статьи. Поэтому ниже будут рассматриваться только мобильные и носимые устройства. Думается, что с ними сталкиваются все, методы их использования наиболее понятны любому из нас, они многофункциональны, к тому же этот класс инструментов сбора данных в настоящее время интенсивно развивается. В нашем обзоре мы стремились выяснить у экспертов, насколько эффективно мы сможем использовать возможности получения информации с помощью современных мобильных и носимых устройств и насколько они связаны с задачами цифровой экономики. Ведь известно, что помимо реализуемых с их помощью различных коммуникационных схем, оставляющих цифровой след пользователя в информационном пространстве, мы они могут служить как средство геопозиционирования, как прибор снятия медицинских показателей или, скажем, как инструмент платежа. Некоторые первичные данные мы уже сегодня можем выделять из фотоснимков, аудио- и видеозаписей, сделанных с их помощью.
«В данный момент мобильные устройства часто становятся средством доступа к среде и выступают в виде „носителей“ сенсоров. Наиболее интересным драйвером роста цифровизации видится развитие голосовых и визуальных способов взаимодействия. Это уже заметно по бурному росту голосовых помощников на консьюмерском рынке», — утверждает главный архитектор компании «Юнидата» Алексей Цырюльников. Также, с его точки зрения, вполне заметны усилия компаний по позиционированию персональных смарт-устройств как инструментов сбора медицинской информации, однако сдерживающим фактором их еще более широкого использования является невозможность их длительного функционирования в автономном режиме.
По мнению Александра Антипова, директора по развитию бизнеса компании «Ай-ФОРС» (ГК ФОРС), все те возможности мобильных устройств, связанные с укреплением здоровья людей, улучшением предоставляемого им сервиса и повышением качества жизни, будет востребованы в первую очередь, и в целом эти направления можно объединить общим термином Smart Life. По поводу перспектив использования различных персональных устройств, если относить к соответствующей категории и носимую электронику, Александр Антипов все же ставит на первое место привычный нам смартфон. «Именно он превратился из средства коммуникации в универсальный инструмент для мобильных платежей, поиска информации, работы с корпоративными системами, фотосъемки, геопозиционирования и решения некоторых других задач, — утверждает он. — Пока данное устройство не может заменить носимую электронику для измерения пульса, давления, уровня сахара в крови, но при наличии соответствующего дополнительного оборудования и мобильного приложения эти данные могут быть переданы на смартфон, а через него и в любую информационную систему». Того же мнения о высокой роли уже ставших традиционными смартфонов и об усилении их значимости за счет экосистемы носимых бытовых и медицинских устройств придерживается и Дарья Тюльпа, технический эксперт по маркетингу группы компаний SWR: «В перспективе наше с вами мобильное устройство будет объединять в себе данные геопозиции, медицинские показатели, а также многое другое, и такая универсальность будет достигаться за счет появления носимых гаджетов самого широкого спектра функциональности. В свою очередь носимые устройства будут являться драйверами для развития рынка комплектующих, диктуя им требования по надежности, миниатюрности, а также стандарты энергоэффективности».
Игорь Трофимов, технический директор компании «Передовые системы самообслуживания» (ГК «АйТи»), указывает на перспективность тесной интеграции различных типов мобильных устройств, подчеркивая при этом эффективность сервисной модели взаимодействия продавца и потребителя: «Думаю для многих не секрет, что цифровая экономика двигается в направлении реализации сервисной модели бизнеса. Пользователь не хочет иметь дело с „зоопарком“ устройств, поэтому именно модель, связанная с предоставлением требуемых услуг, стимулирует рынок предложения на создание высокоинтегрированных технологичных решений». В качестве примера он приводит единый сервис мониторинга показателей состояния здоровья человека, в котором могут использоваться различные технические устройства, тесно сопряженные между собой. По его словам, сегодня такие комплексы пока стоят дорого, они недостаточно функциональны и часто сложны в применении. А появление недорогих высокоинтегрированных решений, обладающих возможностью сбора большего спектра медицинских показателей и при этом тесно связанных с системами автоматизированной обработки информации, её анализа и принятия решений, с большой вероятностью позволит сделать такой сервис массовым.
Игорь Малышев, директор по системным решениям КРОК, отмечая важную роль мобильных устройств как инструментов сбора информации, подчеркивает их возрастающую отраслевую значимость. «В ритейле набирают популярность технологии indoor-навигации на основе геолокации. Они позволяют делиться с покупателями персонализированными рекламными сообщениями, ‒ говорит он. — Кроме того, мобильные приложения востребованы и в промышленности. Они позволяют оптимизировать процессы техобслуживания». Также он подчеркивает, что «особое внимание стоит уделить мобильным девайсам: фитнес-браслетам, гаджетам для измерения давления, пульса и, возможно, других параметров. В условиях цифровой экономики эти данные будут крайне нужны, так как способны помочь в развитии телемедицины и фармакологии».
В итоге общее мнение экспертов о роли мобильных устройств как инструментов сбора первичной информации состоит в том, что будущее за неким интегрированным комплексом, важным компонентом которого являются носимые устройства. С их помощью будут создаваться специфические с функциональной точки зрения системы сбора первичных данных. Смартфон же в этой среде играет роль некоего консолидирующего устройства. При этом будет служить и уже во многом является универсальным устройством промежуточной обработки данных, собираемых для решения задач очень широкого спектра.
Датчикам в цифровой экономике — новую жизнь
Как уже было сказано, помимо персональных устройств сбора и обработки информации существует огромная категория сенсорных устройств, применение которых, как правило, ограничено той или иной отраслью. Многие из подобных датчиков начали применяться в своих индустриях достаточно давно, иногда задолго до массового появления мобильных устройств. В большинстве своем они были (а некоторые все еще продолжают оставаться) аналоговыми, но использовались и цифровые. В этой ситуации одним из основных вопросов может быть вопрос о применимости данного унаследованного арсенала для целей цифровой экономики. Этот же вопрос можно поставить и по-другому: возможен ли переход к цифровой экономике неким непрерывным путем, предполагающим полноценное использование накопленной инфраструктуры сбора данных.
«Мы проектируем сценарии таким образом, чтобы уже существующие датчики АСУТП, телематические и, возможно, другие сенсоры, исторически установленные на оборудовании, использовались по максимуму, — утверждает Дмитрий Шепелявый, заместитель генерального директора SAP CIS. — Периодически, конечно, требуется и определенное дооснащение старых устройств дополнительными цифровыми модулями, чтобы, например, с аналогового барометра передавать данные в информационную систему. Если же говорить о каком-либо конкретном проекте, то замена датчиков, как правило, является вполне выполнимой задачей, хотя если речь, скажем, идет об электрической сети по всей стране, то замена оборудования станет слишком дорогостоящей инициативой».
Сенсоры, изначально ориентированные на цифровую модель экономики, по его мнению, помимо выполнения своих прямых задач должны работать с одним из общепринятых протоколов, что в общем случае можно отнести к требованиями по унификация оборудования. При этом чем более унифицирован протокол, тем быстрее и проще IoT-сценарии реализуются на практике.
«Многие уже используемые устройства могут быть легко адаптированы к цифровой экономике», — утверждает Александр Антипов. В качестве примера он приводит компанию Мосэнергосбыт, которая обсуживает несколько миллионов электросчетчиков, передающих информацию об объеме потребленного электричества. При стоимости одного счетчика в несколько тысяч, а то и десятков тысяч рублей произвести быстрое переоснащение на устройства, полностью соответствующие требованиям цифровой экономики, невозможно. Хотя простое добавление недорогого GSM-модуля в уже установленные модели в целом ряде случаев способно качественно поднять уровень сервиса, вплоть до персонификации тарифных планов. Тормозящим фактором развития Александр Антипов считает все те же проблемы со стандартизацией. По его мнению, в сфере IoT тут имеются известные сложности. Дело в том, что весьма объемная экосистема, состоящая из активно конкурирующих ключевых игроков данного рынка и огромного числа стартапов, пока не стремится координировать технические инициативы даже на уровне отраслей, не говоря уже об межотраслевом взаимодействии. «Кроме того, среди трудностей на пути распространения отраслевых устройств сбора данных можно выделить вопросы кибербезопасности, трансформации унаследованных инженерных систем, необходимости учета эффекта масштаба, недостаточного уровня образования пользователей и специалистов», — поясняет он.
«По сути все устройства предыдущих поколений соответствуют эпохе цифровой трансформации и с появлением таких технологий, как машинное обучение и предиктивная аналитика, получат новый виток развития, — считает Игорь Малышев. — Датчики АСУТП, телематика, транспортные датчики и пр. — это источники данных, которые всегда собирались с технологических устройств. Условно говоря, их можно назвать прообразом современного IoT. С развитием цифровой трансформации возможные сценарии использования получаемых с их помощью данных значительно расширяются». Также в качестве примера развития технических возможностей датчиков он приводит видеокамеры. По его словам, появление по сути в самих устройствах данного типа новых интеллектуальных возможностей позволяет не только решать стандартные задачи обеспечения безопасности, но и оптимизировать HR-, логистические и маркетинговые бизнес-процессы.
«Большинство современных решений, связанных с таким направлением, как IoT, являются отраслевыми и имеют тенденцию к развитию в определенных направлениях. Первое из них — это повышение возможностей сенсора анализировать поток полученных данных, отдавая на выход результат анализа. Второе, не менее важное, — это интеграция сенсоров в высокопроизводительные и интеллектуальные системы», — комментирует складывающуюся ситуацию Игорь Трофимов.
Дарья Тюльпа также скорее исходит из своего рода эволюционной теории развития инструментов сбора данных на отраслевом уровне, говоря о том, что Интернет вещей практически пришел на смену гибким производственным систем и станкам с ЧПУ, внедрявшимся еще на отечественных промышленных предприятиях советского периода. Что же касается сегодняшних требований к обсуждаемым нами устройствам, то, по ее словам, «в ближайшей перспективе цифровой трансформации язык межмашинного общения потребует колоссального объема разнообразных датчиков и сенсоров, особенно в сфере медицины, энергетики, транспорта и промышленного производства. В связи с этим сенсоры должны быть небольшими по размеру, минимально энергоемкими и недорогими, рассчитанными на массовое использование. Перед устройствами будут ставиться все более сложные дискретные и вариативные задачи, с явным упором в сторону наполнения функциями самостоятельного принятия решений».
Основной же итог мнений, которые нам удалось собрать, состоит в том, что практика применения устройств сбора данных в сфере бизнеса является в достаточной степени непрерывной и вполне может отталкиваться от потенциала, который накпливался годы, а иногда и десятилетия назад. Новые системы сбора первичной информации, которые безусловно должны будут обладать новыми, прежде всего интеллектуальными возможностями, а также профили их применения будут и впредь сохранять отраслевую специфику. На пути же их широкого внедрения в цифровой экономике стоит целый ряд препятствий, проявляющихся независимо от того, будут ли системы сбора полностью создаваться с нуля или использоваться в сочетании с имеющимися.
Архитектурный аспект
Если следовать по иерархии проблематики вверх, следующим вопросом, предшествующим прикладной обработке исходной информации, является архитектурный. Иными словами, на стадии предшествующей прикладной обработке благодаря задачам цифровой экономики начали приобретать популярность специфические механизмы обработки первичной информации, среди которых можно выделить потоковую обработку, вычисления in-memory или архитектуру микросервисов. Возможно, рынок потребует создания специфических операционных систем, сетевых протоколов, облачных и иных решений. Кроме того, в условиях вновь появляющихся задач более остро встал вопрос выбора между коммерческим и проприетарным ПО, который, впрочем, стоял и ранее.
«Итерационность процесса будет формировать новые вызовы в сфере архитектуры, которая будет разниться в зависимости от области приложения. В машиностроении на первых порах будет превалировать потоковая передача, тогда как в медицине будет наблюдаться большей частью архитектура микросервисов, — утверждает Дарья Тюльпа. — Архитектура решения должна при этом содержать встроенные в продукт программные приложения и операционную систему, сетевые средства связи, шлюз для информации от внешних источников, облако продукта, платформу для создания программных приложений с функционалом аналитики данных, которые в дальнейшем передаются от „умных“ устройств в систему управления предприятием. С ростом функциональной сложности отдельных элементов будет происходить процесс их унификации и повышения автономности общей архитектуры комплекса. Также возрастет степень децентрализации».
Дмитрий Шепелявый говорит о неэффективности однородной архитектуры в условиях задач цифровой экономики. Такой подход, по его словам, экономически нецелесообразен и наличие нескольких архитектурных слоев сегодня требуется по определению. «Один элемент современной архитектуры — деление данных на различные „температуры“. На уровне с так называемыми „горячими“ данными обработка осуществляется очень быстро, но и стоимость при этом высока. В противоположность этому есть еще уровень работы с более „холодными“ данными, реализованный с помощью более дешевых решений, но не предоставляющий в то же время очень высокой оперативности. Поэтому оптимальным вариантом будет „мультитемпературное“ хранение» — иллюстрирует он свои тезисы о многоуровневой архитектуре.
Алексей Цырюльников считает, что естественным свойством IoT является большой и постоянно растущий объем информации, равно как и слабая связанность собираемых данных, что и определяет общие контуры решений для построения информационных систем. В их число таким образом попадают и облачные решения, и потоковая обработка, и многие другие архитектурные ответы на проблему больших данных.
По поводу известной дилеммы Open Source против коммерческого ПО Дмитрий Шепелявый придерживается следующего мнения: на верхнем уровне обработки информации однозначно присутствует коммерческий софт; на других уровнях возможны различные варианты.
«Ситуация с Open Source и проприетарными решениями наглядно показывает, что есть процесс разделения компаний на вендоров IoT и решений по первичному сбору информации, а также компаний, строящих сервисы поверх собранных и первично обработанных данных. На наш взгляд, данная тенденция разделения на инфраструктуру и сервисы будет нарастать», — считает Алексей Цырюльников.
Отраслевая специфика — это вопрос практики
После того как ситуация с набором реально востребованных инструментов сбора и обработки данных и со структурой их применения становится яснее и вместе с тем рельефнее проступают контуры архитектуры, естественным образом ставится вопрос использования отраслевых шаблонов, формирующихся на стадии, предшествующей применению алгоритмов, ориентированных на решение прикладных бизнес-задач.
«Насколько нам известно, пока универсальных шаблонов сбора первичной информации нет. Есть отдельные отраслевые нормативы. Однако первым важным шагом стало формирование специализированных сообществ в России и в мире, объединяющих как профессионалов в области IoT, так и новичков», — поясняет Александр Антипов. В качестве примера из отечественной практики он приводит Ассоциацию участников рынка Интернета вещей, а также Национальную ассоциацию участников рынка промышленного Интернета.
Дарья Тюльпа, напротив, комментирует отраслевой аспект с позиций зарубежной практики: «Если рассматривать промышленность, то стоит выделить немецкую концепцию Industry 4.0, одной из целей которой является унификация интерфейсов и разработка стандартов для устройств, применяемых на „умных“ фабриках и позволяющих объединять в единую работающую систему модули от различных поставщиков. Пример такого — SmartFactory KL, технологическая инициатива, разрабатываемая в немецком Центре исследования искусственного интеллекта, которая стала первой демонстрацией использования современных ИКТ в промышленном производстве. Данная инициатива имеет целью поддержку разработки, применения и распространения инновационных технологий автоматизации в различных секторах, а также служит основой для их широкого внедрения в науке и промышленности».
Дмитрий Шепелявый говорит об относительной универсальности общих шаблонов работы с данными в различных отраслях, признавая вместе с тем и то, что у каждой индустрии (и даже в зависимости от задач клиента в пределах одной отрасли) эти шаблоны могут меняться зачастую довольно сильно. Тем аспектом, который должен оставаться инвариантным относительно различных отраслевых сценариев, по его мнению, является хранение информации в трех «температурных» типах: «горячие», «теплые» и «холодные» данные. «Стандартного подхода на рынке нет, есть чрезвычайно большая зависимость от конкретных задач. Оперативные („горячие“) данные часто „живут“ возле систем, а „теплые“ и „холодные“ — размещаются либо в облачном дата-центре, либо распределены по цифровому озеру данных. Важно, чтобы все эти три системы были доступны в любой момент», — говорит он.
«Теоретически отраслевых особенностей по сбору, обработке и хранению первичных данных нет. Сейчас рынок движется по пути строительства универсальных хранилищ данных. Однако на практике отраслевая специфика проявляется в наборе источников для сбора информации, ‒ по сути в том же ключе комментирует ситуацию Игорь Малышев. — У каждой отрасли есть свой набор приоритетных внешних и внутренних источников, свои требования к регулярности обращения к ним, регламенты пополнения хранилищ данных». Он утверждает, что все компании при сборе данных проходят три этапа: первый — накопление и анализ информации из внутренних источников, на втором этапе подключаются внешние источники. Третий этап представляет собой обмен данными с партнерами, и отраслевая специфика кроется в формате такого обмена.
Методики, стандарты, безопасность
И наконец, еще одним вопросом сбора и использования первичной информации является методический. Когда речь идет о новых процессах, направлениях деятельности и технологиях автоматизации, эта проблема, как правило, встает особенно остро, и развитие цифровой экономики, конечно, не является исключением. К группе методологических вопросов необходимо также отнести всегда актуальные и уже частично затронутые нами выше вопросы стандартизации и тему обеспечения информационной безопасности.
«Ситуация двоякая, — комментирует суть сегодняшних проблем со стандартами для нужд цифровой экономики Дмитрий Шепелявый. — Хорошо, что стандартов действительно очень много и при этом они применимы для разнообразных индустриальных задач. С другой стороны, из-за огромного количества их достаточно сложно поддерживать, так как каждый стандарт зачастую развивается совершенно самостоятельно в зависимости от сферы применения и спектра задач». Он высказывается в пользу создания специальных решений, поддерживающих различные спецификации низкого уровня вообще и в сфере коммуникаций в особенности. Такие своего рода консолидационные решения при попытках оперативно справиться с задачами высокого уровня, по крайней мере в сегодняшних условиях, снимали бы значительную часть проблем с заказчиков.
Дмитрий Шепелявый также подчеркивает еще одну в общем-то известную, хотя и очень важную для ИТ-поддержки инициатив цифровой экономики мысль: «Старая парадигма — соберем данные в базу, а уже потом проанализируем и примем решение — больше не работает. Любое решение должно приниматься мгновенно, сегодня уже существуют технологии, которые позволяют работать с данными без их масштабной передачи в облака — в облачные же системы попадают уже агрегированные данные, необходимые для принятия решений».
Характерно, что все эти мысли дают возможность сделать если не выводы, то, по крайней мере, обоснованные предположения об изменении политики работы крупных вендоров проприетарного ПО в условиях цифровой экономики. Речь идет о том, что такие поставщики теперь распределяют собственные усилия и все более активно начинают работать не только на традиционном для себя верхнем слое создания прикладных систем, но и на обеспечивающих создание данного решения промежуточных уровнях. Для эффективного развития цифровой экономики данный факт представляется чрезвычайно важным.
Говоря о методологических аспектах, Дарья Тюльпа делает акцент на вопросах обеспечения ИБ: «Качество работы вычислительных устройств, устройств хранения и доступа к данным, а также их передачи зависит в том числе от уровня ИБ. Сегодня устройства хранения и доступа к информации обладают все большей уязвимостью, порожденной уязвимостью ИТ в принципе. И техника, и собственно данные должны быть защищены, поэтому способность производителя противостоять киберугрозам становится конкурентным преимуществом. Особенно если модели риска смогут учитывать угрозы во всех потенциальных точках доступа: устройство, сеть, облако».
Высказываясь по поводу стандартизации, Александр Антипов подчеркивает значимость того, что российские компании пытаются играть все более активную роль в формировании стандартов. «Это крайне важно, особенно с учетом того, что рынок IoT является глобальным», — говорит он.
Также, очевидно отталкиваясь от тезиса глобальности, он констатирует значительную роль универсальных стандартов и концепций, тесно сопряженных с вопросами сбора и обработки первичной информации. Речь идет о развертывании сетей мобильной связи пятого поколения, проникновении облачных технологий и использовании технологий работы с большими данными, что, по его мнению, существенно снижает стоимость передачи и хранения стремительно возрастающих объемов информации, а также повышает эффективность принятия управленческих и бизнес-решений на основе детальных и оперативных данных.
