— Люди примерно представляют, какие новые прикладные возможности появляются благодаря увеличению вычислительных мощностей и пропускной способности каналов связи. Какие качественные изменения в ИТ с этим будут связаны?
— Пока нет понимания, насколько велик окажется рост спроса в области вычислительных мощностей в связи с переходом к «большим данным». Ясно только, что он вырастет на порядки.
Когда ты принял решение о создании большого вычислительного кластера (НРС) или дата-центра то главный вопрос уже не в том, сделать систему на 10 или 20 петафлопс. В её создание в любом случае будет вложено столько инженерных работ, внешней инфраструктуры (энергетической и телеком), что дополнительные затраты на прирост производительности окажутся довольно небольшими.
Обычно заказчики таких систем в мире и просят проектировать их с запасом. Они сразу закладывают технологии превращения избыточной мощности в публичный ресурс и предоставляют его до тех пор, пока не испытывают потребностей в полной мере. Например, департамент энергетики США заказал у IBM суперкомпьютер Sequoia и сразу объявил, что десять процентов времени (условно — постоянные два петафлопса, или почти вдвое больше, чем у суперкомпьютера МГУ «Ломоносов») будет предоставляться по заявкам научному сообществу США. Это другой подход к управлению количественными параметрами системы.
— А что, вообще, приводит к спросу на качественные изменения в ИТ?
— Совершенно очевидно, что качественные изменения возникают всякий раз, когда впереди появляется ограничитель количественного роста. Например, такой, как невозможность дальнейшего уменьшения норм проектирования в микроэлектронике (конец действия «закона Мура»).
Сегодня, чтобы построить завод, выпускающий 450 мм пластины по техпроцессу 18 нм, нужны инвестиции в размере $10–20 млрд: это на порядок выше, чем у большинства действующих. При этом на мировом рынке нет десятка конкурирующих игроков, готовых сделать такие инвестиции. Производственные мощности настолько огромные, что таких заводов во всём мире может понадобиться не более нескольких штук. Становится гораздо важнее обеспечить достаточную загрузку этих производственных мощностей и их технологическую гибкость, открытость для чип-дизайнеров, работающих по fabless-схеме.
Мы, IBM, довольно серьёзно углубились в сферу когнитивного компьютинга. Она полностью меняет саму организацию вычислений. Все полтора десятка уровней интеграции — от пользовательского приложения до логических вентилей на транзисторе. Меняется вся идеология вычислений, когда логические связи становятся зависимыми от характера выполняемой задачи.
Архитектура строится на идеологии «нейрон — синапсы», и эти «синапсы» образуются по ходу выполнения решаемой задачи. В IBM уже созданы прототипы, включающие несколько сотен искусственных нейронов и несколько десятков тысяч синапсов. К 2020 году прогнозируется создание когнитивного вычислителя, умещающегося в один кубический дециметр и функционально подобного коре головного мозга человека.
— Какие новые направления появляются сейчас, помимо нейрокомпьютеров?
— Другое направление, разрабатываемое в IBM, — жидкостный вычислитель, в котором жидкость одновременно служит и носителем информации, и переносчиком энергии. Ведь в многоуровневом вычислителе приходится решать проблему подвода энергии к элементам каждого слоя.
В нём меняется и сам слой базовой интерпретации вычислений. Здесь возникает вопрос баланса между бизнес-результатом и результатом научного исследования. Ты поменял физику процесса, встроил понимание естественного языка и другие инновации, но теперь надо полностью переписать весь массив данных и исторических алгоритмов для решения стандартных вычислительных задач. Для этого тоже нужно потратить много человеко-часов, а точнее — человеко-тысячелетий. Поэтому встаёт проблема технологического обеспечения сохранения и миграции исторических данных и непрерывности бизнес-процессов при смене поколения технологий.
Проекту Open Power сопутствует инициатива IBM PowerLinux. Раньше ОС Linux и весь массив опенсорсных приложений на ней запускали на процессорах архитектуры Intel и на мейнфреймах. Для того чтобы всё это заработало в среде Power и пошло по дороге востребованных в сфере Big Data вычислений в режиме реального времени, IBM объявила об инвестировании $1 млрд в PowerLinux. Это нужно в том числе для привлечения сторонних разработчиков, которые будут адаптировать стандартные программные платформы, приложения и прочие открытые компоненты: своевременно вывести на рынок все, что сделано Linux-сообществом, силами одной корпорации невозможно.
— Есть ощущение, что именно будет выведено на рынок в первую очередь?
— Мы понимаем, что архитектура IBM Power будет востребована на рынке, поскольку она обеспечивает совершенно другой уровень производительности и специализации к решаемым задачам. В своё время (лет шесть назад) мы делали для одной телекомпании систему прямого поиска видеоконтента по изображению. Тогда любой поиск видео фактически сводился к обработке тегов. Клиент требовал независимости от тегов и работы с кадрами изображения напрямую. Сам поиск был реализован на базе набора алгоритмов Фортрана, написанных ещё в середине семидесятых годов. Эта программное приложение оказалась настолько мощным и приспособленным к данной конкретной задаче, что легче было встроить его в среду управления контентом, чем писать такую же эффективную машину на базе более современных языков программирования.
Набор алгоритмов на Фортране, накопленных для решения базовых задач в главных инфраструктурных областях человеческой деятельности (например, core banking), настолько глубоко встроен в ткань отрасли, что, меняя физическую подложку вычислений, лучше вновь пересадить их на неё.
Более новые программные среды выходят на рынок с завидной скоростью, но они преимущественно приспособлены к архитектуре общего назначения для Intel-совместимых процессоров. Эпоха «больших данных» ужесточила ограничения по ключевым факторам вычислений: энергетике, эффективности использования ресурса, цене адаптации архитектуры под специфику задач.
— К каким изменениям со стороны бизнеса это ещё может привести? Например, ожидается ли исчезновение каких-то профессий?
— Попробую воспользоваться аналогией. Сто лет назад профессия водителя была очень высокооплачиваемой и совершенно эксклюзивной, поскольку клиент (пассажир) навыком управления автомобилем не обладал. Сегодня водитель нужен только как обслуживающий персонал, если сам владелец машины не хочет или не может ей управлять. Это уже сервисная профессия, а сам навык управления автомобилем стал более чем обычным и общедоступным.
Пятьдесят лет назад специалист в области ИТ был волшебник и Бог. К нему нельзя было подойти без пиетета. При этом он решал актуальные задачи, используя в тысячи раз меньше доступной вычислительной мощности, чем сегодня есть в смартфоне. Вспоминается популярная шутка о том, что сегодня типичный смартфон превосходит по мощности все компьютеры NASA в 1969 году. Только они запустили людей на Луну, а мы «запускаем» птиц в свиней.
— Двадцать лет назад в некоторых компаниях сисадмин был вторым человеком после генерального директора…
— Да, но сегодня многим уже не требуется сисадмин, чтобы управляться с тем, что есть в сервисах Google или Apple iCloud. Проникновение технологий привело к десакрализации профессии ИТ. Её сменил навык понимания того, как использовать данные в любой профессии и как организовать сбор, хранение и обработку этих данных выгодным и безопасным способом.
Раньше бухгалтеру было достаточно вносить цифры в соответствующие графы на бумажных листах. Сегодня успешный финансист должен понимать, как он может анализировать информацию и какую пользу из этого извлечь. Ему не надо быть айтишником, но важно оставаться квалифицированным постановщиком задачи по отношению к массе уже существующих технологий, которые в большинстве своём становятся бесплатными.
Это может происходить за счёт разных механизмов — например, за счёт встроенных разработчиком в систему финансового учёта средств аналитики или за счёт добровольного вклада свободного сообщества ИТ-профессионалов. А может потребовать труда десятков консультантов и специализированной платформы: все зависит от бизнес-задачи.
Возьмём ещё для примера туристические поездки. То, что десять лет назад было сакральным умением туроператора, сегодня мы делаем с помощью booking.com, anywayanyday.com и других подобных сервисов, а следующий уровень развития интегрирует и эти сервисы с созданием новой записи в календаре планшета или смартфона.