Об эксперте: Илья Целиков, директор МТС по облачному геймингу. Ранее занимал пост гендиректора билетного сервиса Ticketland МТС.
Риски гигантских облаков
Глобальный дефицит полупроводников может сохраниться вплоть до 2024 года, считают в Intel. И многие встревожены перспективой резкого замедления цифровизации во всех областях: в быту и развлечениях, в бизнесе, во взаимодействиях с государством.
В последние годы мир был одержим идеей оцифровать всё, чтобы эффективнее развивать, управлять и контролировать. Выгоды цифровизации очевидны. Но возникает вопрос. Как не только обрабатывать необходимые задачи, но и делать это эффективно и дешево?
Можно сконцентрировать данные в нескольких гигантских облаках, пусть даже в национальных. Каждое из них захочет догнать Amazon Web или Azure от Microsoft.
Но в этом случае нас ждут риски:
- Дальнейший рост расходов на вычислительные мощности и, возможно, их затяжной дефицит. Одно дело, когда десятки тысяч людей покупают видеокарты для майнинга, и цены уже кажутся космическими, и совсем другое, когда большие компании или целые государства начнут закупать тяжелые серверы в промышленных масштабах.
- Несоразмерность инструмента и задачи — далеко не для всех задач нужны настоящие сложные и мощные облака с высоким уровнем SLA и удобным изменением мощностей. Представьте себе, что пиццу из соседнего дома привозят на огромном грузовике, хотя гораздо удобней взять велосипед.
Поэтому нужно искать новый подход. Облака могут дополнить две технологии — Edge Computing и Fog Computing.
Ближе к устройствам и пользователям
Edge Computing — граничные или периферийные вычисления. Это распределенные вычисления, которые проводятся не в облаке или локальном центре обработки данных (ЦОД), а непосредственно на конечном устройстве или максимально близко к нему. Технология позволяет сократить время отклика и эффективно использовать пропускную способность сети. Она используется там, где важна обработка информации в реальном времени. Например, в интернете вещей (IoT) или при анализе изображений с камер наблюдения.
Fog Сomputing — туманные вычисления. Эта концепция предполагает хранение и обработку данных на самом близком относительно клиента и достаточном по мощности устройстве. Отсюда и название: когда облако опускается к поверхности Земли (к границам сети), мы видим туман. Технология позволяет снизить нагрузку на ЦОДы и важна там, где нужно передавать данные без задержек. Она применяется, например, в беспилотных автомобилях, в приложениях для игр и видеоконференций, в Smart Grid.
Как раскрыть потенциал Edge и Fog
Растущий дефицит вычислительных мощностей на самом деле означает нехватку централизованной мощности. ИТ-гиганты строят ЦОДы, чтобы быстрее захватить долю на быстрорастущем рынке облачных вычислений. Строим ЦОДы и мы в МТС.
Но доступной мощности намного больше. Речь идет о персональных компьютерах дома у геймеров, о машинах в киберспортивных клубах, о системах, которые после обвала котировок криптовалют выставляются на продажу майнерами. Рынок майнинга сейчас сложно назвать стабильным, поэтому вычислительные мощности просто отключают.
Кроме того, по прогнозам Statista, к 2025 году число подключенных к IoT устройств вырастет в три раза, до 75 млрд. Здесь имеются в виду не смартфоны и планшеты, а датчики и сервисные микроустройства, используемые в ЖКХ, промышленности, транспорте, в сельском хозяйстве и здравоохранении. Все они будут так или иначе генерировать огромные объемы данных, которые придется эффективно хранить и обрабатывать.
И тут есть одна трудность. Все эти устройства по большей части связаны мобильными сетями. Они не обладают гарантированной и широкой пропускной способностью.
Именно здесь и скрыт потенциал Edge Сomputing и Fog Сomputing. Если внедрить в сетях сквозные решения, связав миллиарды датчиков не с гигантскими и удаленными ЦОДами, а с небольшими, но мощными вычислительными устройствами поблизости, решится сразу две проблемы — задержки при передаче сигнала и дефицита мощностей.
В граничных и туманных вычислениях, в отличие от облачных, сетевыми узлами могут быть обычные пользовательские устройства — компьютеры, домашние серверы, датчики, телеприставки, видеокамеры, планшеты или смартфоны.
Эти технологии можно применить в интеллектуальных транспортных системах, беспилотных автомобилях и скоростных поездах, в системах мониторинга окружающей среды и климата, в сетях электроснабжения, в разведке недр, даже в медицине.
Например, они могут существенно облегчить жизнь страдающих от диабета людей. Граничные вычисления способны улучшить систему контроля за состоянием человека. Сенсор на теле определит критическое значение содержания сахара в крови, а маленький чип сам, без участия облаков, оценит необходимость выполнения инъекции.
Таким образом пациент избавится от необходимости постоянного мониторинга своих показателей, ему не нужно будет делать инъекции самому, а надежность всей системы вырастет в разы.
МТС давно работает в области граничных вычислений. В 2021-м мы инвестировали $10 млн в американский стартап Kneron. Компания производит ИИ-чипы, которые устанавливаются в «умных» устройствах — видеокамерах, ассистентах, биометрических замках — и дают возможность запускать алгоритмы ИИ непосредственно на самом устройстве вместо более дорогой и медленной обработки на серверах.
Cyberpunk на смартфоне
Сейчас тестируем решение для геймеров МТС Remote Play. Оно позволяет удаленно запускать игры, даже такие требовательные как, например, Cyberpunk 2077 или God of War, c мощного домашнего ПК и играть в них с любого смартфона, планшета, ТВ-приставки от МТС или офисного ПК.
Решение особенно актуально на фоне высоких цен на портативные игровые консоли, предназначенные для решения похожих задач. Например, Nintendo Switch стоит около ₽30 тыс., а Steam Deck у перекупщиков — от ₽100 тыс.
МТС Remote Play находится на стадии открытого бета-теста и пока бесплатно. На первом этапе мы проверяем решение вместе с геймерами-энтузиастами и параллельно ищем возможные сценарии применения технологии.
Будущее рынка
Аналитики ожидают, что мировой рынок решений на базе Edge Сomputing достигнет $61 млрд к 2028-му, со средним темпом роста более 30% ежегодно. Чтобы занять свое место на быстрорастущем рынке, ИТ-гигантам предстоит подобрать бизнес-модель, в которой выгоду получат все участники процесса.
Вспомним зарю уберизации. Идея вызывать такси из приложения не была столь уж революционной. Успех заключался в развитии именно бизнес-модели. Она позволила Uber превратиться в платформу, связавшую владельцев «транспортных мощностей» с потенциальными потребителями.
В ближайшие годы мы увидим жесткую борьбу за платформенное лидерство в области граничных и туманных вычислений. Подготовка к ней уже началась. В перспективе восьми лет речь может идти о дополнительных $1–2 млрд выручки для телекома и ИТ-сектора — в зависимости от того, кто из игроков займет новую нишу.