×
Миллиардная инфраструктура «больших данных»

В IDC оценили темпы роста инфраструктуры ЦОДов и облачных услуг, имеющих отношение к «большим данным», в регионе EMEA.

 

В фокусе углубленного исследования рынка, результаты которого представлены в отчете IDCEMEABigDataInfrastructure, были серверы, системы хранения и облачные ресурсы, необходимые для решения задач, связанных с BigData. Согласно отчету, если в 2015 г. для этих целей было приобретено серверов на сумму в $1 млрд (что составляло 6% от всех серверов, поставленных в регионе EMEA), то к 2019 г. доля этого сегмента вырастет до 16%, а объем поставок серверов – до $2,7 млрд.

 

Емкость новых систем хранения, приобретенных для работы с BigData, к 2019 г., как ожидается, достигнет 20 Эксабайт, что обойдется также в $2,7 млрд.

 

В прошедшем году, по оценкам IDC, для целей, имеющих отношение к «большим данным», было поставлено 134 тыс. штук серверов и развернуты системы хранения емкостью 764 Пбайт, большей частью внешние.

 

Сегодня проекты BigDataв основном выполняются в собственных дата-центрах компаний, но постепенно, считают в IDC, аналитические нагрузки будут перемещаться в публичные облака, хотя чувствительная информация все же будет обрабатываться на внутренних ресурсах компаний по соображениям безопасности. Аналитики ожидают, что среди серверов, на которых функционируют публичные облачные инфраструктуры, доля предназначенных для обработки BigDataвырастет с 13 в 2015 г. до 34% к 2019-му. А новые емкости хранения, разворачиваемые для тех же целей, составят 55% против 25% в прошлом году. В целом большая часть клиентов будет использовать различные виды гибридных решений.

 

«BigDataи аналитика вышли на первые позиции в повестке дня руководителей и разработчиков, – говорит аналитик IDC Андреас Ола, – поскольку технологии развиваются и подходы в организациях начинают меняться. Основная проблема – не сами данные или их объемы, а способность извлечь из них ценность для бизнеса». Многие компании пока находятся в начале пути или даже не знают, как к этому подступиться. У других есть амбиции и ясные цели, но их движение замедляется из-за возникающих сложностей и недостатка квалифицированных специалистов – datascientistsи разработчиков.

 

Конфигурации инфраструктуры для обработки данных и аналитических нагрузок, добавляет Ола, отличаются от тех, которые нужны традиционным приложениям, поскольку в работе с BigDataзадействованы вычисления in-memory, объединенные с серверами большие емкости хранения, каналы связи с облачными ресурсами и архитектуры высокой плотности для большей эффективности.