Заявка на услуги DST
Наш специалист свяжется с вами, обсудит оптимальную стратегию сотрудничества,
поможет сформировать бизнес требования и рассчитает стоимость услуг.
Тенденции развития облачных сервисов 2025 года
В 2025 г. рынок облачных сервисов ожидают серьезные изменения: поставщики будут ориентироваться на отраслевые вертикали, а бессерверные решения наберут обороты, сообщает портал The New Stack.
Заглядывая в будущее вселенной облачных сервисов, можно выделить несколько заметных тенденций, которые, как ожидается, изменят ландшафт ИТ в 2025 г. Если бы можно было описать их в виде броского заголовка, то это было бы что-то вроде: «Облачные сервисы 2025 года: вертикаль вместо горизонтали».
В то время как «обычные подозреваемые» (Amazon Web Services — доля рынка 31%, ожидаемый доход в 2024 г. 104 млрд. долл.; Microsoft Azure — 20%; Google Cloud Platform — 13%; Alibaba — 4%; Oracle — 3%) будут продолжать удерживать свои первые пять мест на мировом рынке облачных услуг объемом 313 млрд. долл., появляются новые факторы, которые отнимут у них часть этого бизнеса. AWS уже потеряла часть своего лидерства, сократив на 1 процентный пункт (примерно на 1,5 млрд. долл.) свою 32%-процентную долю пирога в 2023 г.
Вот что мы увидим в 2025 г.:
Рост облачных решений, ориентированных на конкретные отрасли
Облачные платформы общего назначения (AWS, Azure, GCP), по-прежнему обеспечивающие львиную долю корпоративных веб-сервисов, постепенно уступают место системам нового поколения, которые тщательно и целенаправленно связаны с конкретными корпоративными задачами.
Мы увидим, как все больше облачных провайдеров будут адаптировать свои услуги для конкретных отраслей, таких как здравоохранение, финансы и производство. Эти специализированные облака будут предлагать готовые инструменты для разработчиков, а также новые сертификаты соответствия и отраслевые знания для администраторов, что упростит внедрение облачных решений для предприятий.
Фактически, такие облака специального назначения часто будут создаваться параллельно или вместо новых частных облаков, многие из которых размещаются в кампусах компаний под надежной охраной или работают независимо от публичных облаков. Таких изменений, особенно в таких вертикалях, как финтех, здравоохранение, ИТ, наука, военное дело и розничная торговля, требуют проблемы безопасности, с которыми сегодня справиться сложнее, чем когда-либо.
Публичные облака не всегда являются оптимальным вариантом для удовлетворения специфических потребностей вертикальных сегментов, поэтому некоторые организации вынуждены искать более выверенный способ, чтобы управлять своими рабочими нагрузками и соответствовать изменениям в бизнесе, объемам данных и нормативно-правовым требованиям.
Согласно Gartner, будущее за вертикально-ориентированными отраслевыми облачными платформами (industry cloud platforms, ICP) — специализированными наборами цифровых инструментов, специально созданных и разработанных для уникальных потребностей той или иной отрасли (примеры: AWS Healthcare Accelerator, Google Cloud for Healthcare, Microsoft Dynamics 365, Salesforce Financial Services Cloud и Shopify).
Gartner также прогнозирует, что к 2027 г. ICP будут использовать более 70% организаций во всем мире. Общий объем рынка ICP в 2025-м составит 266,4 млрд. долл. по сравнению с 82,5 млрд. долл. в 2020 г.
Продолжающийся рост бессерверных вычислений
В 2025 г. бессерверные вычисления (serverless computing) станут значительно более важным элементом облачных сервисов, что будет обусловлено сочетанием факторов, позволяющих удовлетворить конкретные потребности в разработке и развертывании приложений. К ним относятся:
Бессерверные вычисления устраняют необходимость в постоянном выделении серверов, взимая плату только за ресурсы, потребляемые во время выполнения функций. Это значительно экономичнее для приложений с колеблющейся рабочей нагрузкой или непредсказуемым характером использования.
Они автоматически масштабируют ресурсы в зависимости от спроса, гарантируя, что вы платите только за то, что вам нужно, когда вам это нужно.
Они изначально подходят для микросервисов, позволяя разработчикам создавать приложения как набор небольших независимых сервисов, что повышает гибкость.
Безопасность облака повышается благодаря конфиденциальным вычислениям
Конфиденциальные вычисления (confidential computing) станут более популярными, поскольку позволяют шифровать данные даже во время их использования. Это повысит безопасность и конфиденциальность чувствительных рабочих нагрузок в облаке, особенно в отраслях со строгими требованиями к соблюдению нормативных требований.
Конфиденциальные вычисления представляют собой значительное достижение в области облачной безопасности, обеспечивая защиту данных во время обработки, повышая доверие, снижая уязвимость и обеспечивая соответствие нормативным требованиям.
Рост нативных облачных хранилищ данных
Нативные облачные хранилища данных, предлагаемые, например, Snowflake, Databricks и SAP, будут продолжать набирать популярность, предлагая масштабируемость, производительность и экономическую эффективность для предприятий, работающих с большими объемами данных. Эти платформы тесно интегрируются с другими облачными сервисами, позволяя проводить расширенную аналитику и получать инсайты в режиме реального времени.
Тенденция к использованию нативных облачных хранилищ данных обусловлена растущим спросом на масштабируемую аналитику, гибкость и интеграцию с передовыми технологиями.
Расширение применения WebAssembly (Wasm) в облаке
WebAssembly — это открытый стандарт, основная цель которого — обеспечить близкую к нативной производительность в Интернете, сохранив при этом совместимость с существующими экосистемами и стандартами. В 2025 г. Wasm получит широкое применение в качестве переносимой и безопасной среды выполнения для облачных приложений. Это позволит разработчикам писать код на разных языках и с легкостью развертывать его на различных облачных платформах.
Достижения в области ИИ и MLOps
Облачные провайдеры все активнее внедряют в свои сервисы возможности искусственного интеллекта и машинного обучения. К ним относятся предварительно обученные и специализированные большие языковые модели (LLM), ИИ-инструменты разработки и оптимизированная для ИИ инфраструктура.
Добавление таких алгоритмов в свои продукты и операции позволяет предприятиям автоматизировать задачи, эффективнее анализировать данные, делать более точные прогнозы и повышать важность пользовательского опыта в различных аспектах своей деятельности.
Облачные платформы также делают ИИ более доступным для предприятий любого размера, даже для тех, у кого нет специальных команд специалистов в области науки о данных. Это достигается благодаря удобным инструментам, платформам low-code/no-code, а также готовым ИИ-решениям.
Расширение применения ИИ и MО потребует от разработчиков освоения инженерных практик MLOps для упрощения разработки, развертывания и управления моделями.
Более сложные инструменты оптимизации облачных расходов
По мере распространения облачных технологий растет и потребность в эффективном управлении расходами. Мы увидим более сложные инструменты и сервисы, которые будут более удобными для пользователей и обеспечат подробную информацию об облачных расходах, автоматизацию оптимизации затрат и помогут компаниям получить максимальную отдачу от инвестиций.
Пять тенденций облачных вычислений, которые повлияют на дата-центры в 2025 году
Многие специалисты предлагают свои прогнозы относительно тенденций облачных вычислений, которые можно будет наблюдать в 2025 г. В большинстве таких статей облако обсуждается ради облака и основное внимание уделяется таким темам, как новые типы публичных облачных сервисов и тенденции развития облачной архитектуры.
Специалисты компании DST Global предлагают взглянуть на развитие облачных вычислений в 2025 г. под другим углом, поместив в центр внимания влияние облака на дата-центры. При этом я имею в виду не только ЦОДы, в которых размещается облачная инфраструктура, но и индустрию дата-центров в целом.
Итак, что ждет нас впереди в сфере облачных вычислений и что это значит для ЦОДов во всем мире?
1. Облачный ИИ повышает спрос на энергоэффективные дата-центры
Сегодня можно с уверенностью говорить о том, что растущее развертывание рабочих нагрузок ИИ в облаке приведет к тому, что операторы ЦОДов будут вынуждены повышать их энергоэффективность.
Причина проста: ИИ (особенно генеративный ИИ) требователен к энергии — настолько, что, по мнению некоторых аналитиков, поставщики коммунальных услуг не смогут обеспечить достаточное количество электроэнергии для работы ИИ без серьезной модернизации инфраструктуры.
Повышение энергоэффективности дата-центров, вероятно, не устранит эти проблемы, но может помочь их смягчить. Чем эффективнее ЦОДы используют энергию, тем больше ее они смогут направить на рабочие нагрузки. По этой причине ожидается, что в 2025 г. мы будем чаще слышать о таких темах, как улучшение PUE дата-центров.
2. Квантовые облачные сервисы стимулируют интерес к квантовым дата-центрам
В целом, я не очень верю в то, что квантовые компьютеры будут достаточно стабильны для использования в реальном мире. Однако постоянный прогресс в области квантовых технологий, включая недавнее представление Google нового типа квантового чипа, вызывает повышенный интерес к квантовым возможностям.
И хотя большинство организаций не в состоянии создать собственные квантовые компьютеры, они могут экспериментировать с квантовыми технологиями с помощью облачных квантовых сервисов. Это означает, что в 2025 г. поставщики публичных облачных услуг могут увидеть причину для более значительных инвестиций в квантовые дата-центры в качестве средства расширения своих портфелей квантовых услуг.
3. Ожидания производительности облачных вычислений повышают важность межсоединений
Планка «хороших» уровней производительности и надежности облачных рабочих нагрузок постоянно поднимается все выше и выше. С точки зрения аппаратного обеспечения облачных вычислений, здесь не остается места для улучшений, поскольку облачные серверы уже оптимизированы по производительности.
Вместо этого самым слабым звеном в производительности облака во многих случаях является сеть. Неважно, насколько быстры ваши серверы или приложения, если они не могут перемещать данные по сети достаточно быстро, чтобы соответствовать ожиданиям пользователей.
Именно поэтому я ожидаю, что межсоединения в дата-центрах станут модной темой в 2025 г. и далее. Интерконнекты повышают производительность сети при передаче пакетов, что делает их важнейшим инструментом для повышения производительности облачных вычислений.
4. Озабоченность экологичностью облачных вычислений заставляет уделять повышенное внимание WUE дата-центров
Устойчивое развитие уже давно является актуальной темой в облачной экосистеме. Обещания облачных провайдеров стать более экологичными не новы.
Но если исторически большая часть разговоров об устойчивом развитии облачных вычислений была посвящена энергоэффективности и поиску экологически чистых источников энергии, то в 2025-м и в последующие годы, как я полагаю, мы увидим растущий интерес поставщиков облачных вычислений к использованию воды.
В последние годы поставщики облачных услуг начали говорить об эффективности использования воды (WUE), и я ожидаю, что эти разговоры усилятся, в частности, из-за постоянной нехватки воды во многих местах, где расположены дата-центры.
5. Новые правила соответствия облачных технологий требуют новых средств контроля дата-центров
Ландшафт комплаенса облачных вычислений быстро меняется в связи с введением новых рамок соответствия, таких как NIS 2 и DORA. Дата-центры должны сыграть важную роль в обеспечении соответствия облачных провайдеров этим требованиям, особенно когда речь идет об обеспечении физической безопасности.
Конечно, безопасность ЦОДов была важна всегда. Но по мере усиления требований по соблюдению нормативных требований операторы дата-центров будут вынуждены создавать как можно более надежные средства защиты.
Тенденции развития облачных сервисов 2025 года
Напишите нам прямо сейчас, наши специалисты расскажут об услугах и ответят на все ваши вопросы.
Комментарии и отзывы экспертов
Вам может быть интересно
В этой статье вы узнаете, как четыре принципа — надежная архитектура, возобновляемость, восстанавливаемость и избыточность — повышают надежность конвейеров данных ИИ и МО.Поскольку приложе...
продолжает развиваться, но он по-прежнему стремится к масштабируемости, произво...
Развитие интеллектуальных приложений переживает эк...
В настоящее время существует множество способов хо...
Без сервера без особых усилий масштабируется от ну...
Наблюдение за Kubernetes в гибридных облачных сред...
требует тщательного планирования. Данная статья о...
Мы сталкиваемся с огромными объемами информации, в...
Используя возможность компоновки, организации могу...
Новые комментарии
Стоит сразу отметить, что российское законодательство не всегда своевременно реа...
Стоит сразу отметить, что российское законодательство не всегда своевременно реа...
Переход с MySQL на Snowflake — это и большой технологический скачок, и возможнос...
Внедрение таких алгоритмов в свои продукты и процессы позволяет компаниям автоматизировать задачи, эффективнее анализировать данные, делать более точные прогнозы и улучшать пользовательский опыт в различных аспектах своей деятельности.
Облачные платформы делают ИИ доступным для компаний любого размера, даже для тех, у кого нет специализированных команд в области науки о данных. Это достигается благодаря удобным инструментам, платформам с низким кодом или без кода, а также готовым решениям на основе ИИ.
Расширение использования ИИ и машинного обучения (МО) потребует от разработчиков освоения инженерных практик MLOps для упрощения разработки, развёртывания и управления моделями.
Это стимулирует компании по всему миру использовать облачные сервисы и максимально использовать эти технологии для масштабирования своего бизнеса. Сервисы облачных вычислений обеспечивают экономическую эффективность благодаря таким высоким функциям, как безопасность данных, восстановление и резервное копирование данных, бессерверная архитектура, а также современные технологии, такие как AI, IoT, Kubernetes и Docker.
Преимущества облачных вычислений
Облачные вычисления имеют ряд преимуществ для отдельных пользователей, развивающихся предприятий и уже существующих организаций. Некоторые из них упомянуты ниже.
— Обеспечивает резервное копирование и восстановление данных
— Рентабельность благодаря модели оплаты за использование
— Обеспечивает безопасность данных
— Неограниченное хранилище без какой-либо инфраструктуры
— Легкодоступный
— Высокая гибкость и масштабируемость
Переход на Snowflake тоже не очень прост. Вы не можете просто импортировать mysqldump и закончить на этом, потому что вы столкнетесь с проблемами совместимости, такими как различия в схемах, диалектах SQL и форматах файлов. Однако миграция данных MySQL на Snowflake не обязательно должна быть рутиной или головной болью. На самом деле, это проще, чем когда-либо, с правильными инструментами, и угадайте что — мы покажем вам, как.
Наше руководство представляет собой полную дорожную карту для вашего плавного перехода. Вы узнаете, как выбрать правильную технологию, расставить приоритеты для своих активов и эффективно проверять данные. Мы покажем вам управляемый ИИ Data Migration Agent (DMA ) от Datafold, чтобы ваша миграция была быстрее, точнее и дешевле. К концу мы надеемся, что вы спросите: «И это все? Это так просто?»
Стоит отметить, что автоматизированные функции перевода SQL и проверки данных сокращают время и стоимость, обычно связанные с миграциями.
Сравнение MySQL и Snowflake: что вам нужно знать
Сначала давайте рассмотрим архитектурные различия между MySQL и Snowflake, которые определяют, как каждая платформа обрабатывает данные, производительность и масштабируемость.
MySQL — популярная система реляционных баз данных с открытым исходным кодом, часто размещаемая локально. Ее традиционный дизайн с одним экземпляром иногда может приводить к узким местам, влияя на производительность и масштабируемость. MySQL поддерживает конфигурации с несколькими экземплярами для преодоления ограничений одного экземпляра. Для этого требуется репликация данных на вторичные экземпляры, но все записи идут на первичный экземпляр. Кластеризация поддерживается с помощью механизма хранения NDB для архитектур без общего доступа, который довольно сложен в настройке. Также поддерживается сегментирование с помощью сторонних инструментов и распределенная репликация с несколькими мастерами, что позволяет выполнять записи на нескольких узлах.
Snowflake — это облачная платформа данных, которая опирается на уникальную многокластерную архитектуру с общими данными и отдельными функциями хранения и вычисления. Раздельная функциональность позволяет масштабировать каждую из них независимо, что приводит к высокоэффективному использованию ресурсов и производительности. Snowflake также предлагает почти бесконечную масштабируемость и параллелизм без ущерба для производительности.
Распаковка архитектуры Snowflake
Архитектура Snowflake знаменует собой значительный отход от традиционных систем баз данных, таких как MySQL. Она использует облачные хранилища, вычисления и конструкции памяти для масштабирования и функциональности. Например, она не следует традиционным локальным предположениям о немасштабируемых физических процессорах, которые заполняют сокеты на физических материнских платах в центрах обработки данных. Вместо этого она знает, как запрашивать и использовать дополнительные процессоры по мере их доступности. То же самое касается и хранилища. Давайте рассмотрим подробнее.
Хранение данных: Облачные решения для хранения данных, такие как Amazon S3, Azure Blob Storage или Google Cloud Storage, предлагают пользователям Snowflake неограниченную емкость хранилища. Они хранят данные в столбчатом формате, что отлично подходит для быстрого извлечения данных и эффективной работы запросов. Snowflake обрабатывает все конкретные детали организации данных, размера файла, структуры, сжатия и метаданных, поэтому пользователям не нужно беспокоиться о них.
Вычислительные ресурсы: Snowflake «виртуальные хранилища» — это кластеры вычислительных ресурсов, которые масштабируются в зависимости от спроса, независимо от хранилища. Они обеспечивают большую гибкость, позволяя вам регулировать вычислительную мощность, не влияя на хранимые данные. Каждое виртуальное хранилище работает независимо, позволяя выполнять несколько запросов или заданий одновременно без помех.
Уникальная архитектура Snowflake устраняет многие проблемы масштабируемости, присущие MySQL, что делает ее идеальной для аналитических и объемных рабочих нагрузок.
Решение технических проблем во время миграции
Как вы видите, технические и архитектурные различия между системами создают нетривиальные технические препятствия, и их преодоление требует тщательного планирования и надежной стратегии. Процесс миграции обычно разворачивается в отдельные фазы:
— Идентификация и упорядочивание активов (5% усилий): идентификация и расстановка приоритетов для активов, таких как таблицы и запросы для миграции.
— Перемещение данных и паритет (10% усилий): обеспечение паритета необработанных данных при переносе данных на новую платформу.
— Перевод и согласование бизнес-логики (80% усилий): перевод и согласование бизнес-логики для достижения согласованных результатов в новой системе.
Каждый этап основывается на предыдущем, требуя методического подхода для обеспечения целостности и надежности данных на протяжении всего процесса.
Помимо самих данных, адаптация к диалекту SQL Snowflake — это отдельная проблема. Различия в синтаксисе и функциональности между MySQL и Snowflake могут усложнить миграцию хранимых процедур, функций и запросов. Умение справляться с этими различиями в диалектах — ключ к сохранению вашей бизнес-логики и поддержанию бесперебойной работы новой системы. Мы рассмотрим это немного позже, но сначала давайте поговорим о паритете данных.
Правильное обеспечение паритета данных
Паритет данных относится к процессу обеспечения того, чтобы данные в вашей новой системе точно соответствовали данным в вашей старой системе. Перед тем, как приступить к преобразованиям, вы должны убедиться, что необработанные данные в Snowflake отражают то, что находится в MySQL. Просмотрите свои потоки событий, транзакционные записи и реплики из бизнес-систем, чтобы проверить согласованность. Без паритета на этом уровне ваша способность преобразовывать и проверять данные может быстро распасться.
Паритет данных выходит за рамки простого копирования данных. Он включает в себя учет всех необработанных входных данных, проверку их точности и устранение любых несоответствий перед дальнейшими действиями. Например, указание потоков событий в Snowflake и проверка того, что они производят идентичные данные, способствует непрерывности и надежности. Сосредоточение на этом шаге заранее позволяет избежать проблем в нисходящем направлении, таких как несоответствующие выходные данные или неудачные проверки, что экономит время и усилия вашей команды. Надежный подход к паритету данных дает вам уверенность в целостности вашей миграции.
Объединение диалектов SQL: MySQL против Snowflake
Между MySQL и Snowflake существует несколько ключевых различий в диалектах SQL. Вам нужно будет изучить эти различия, чтобы сделать процесс миграции более эффективным. Традиционные инструменты перевода могут давать сбои из-за этих сложностей, потенциально растягивая простую задачу на месяцы или даже годы.
DMA решает эту проблему, автоматизируя процесс преобразования SQL и цикл обратной связи, чтобы гарантировать, что преобразование действительно работает. Он плавно адаптирует код MySQL SQL — включая хранимые процедуры, функции и запросы — для использования в Snowflake. DMA сохраняет критически важную бизнес-логику и снижает необходимость в ручных настройках, избегая трудоемких переписываний, часто требуемых при традиционных миграциях.
MySQL SQL против Snowflake SQL
MySQL улучшает стандартный SQL с помощью SQL/PSM (Persistent Stored Modules), внедряя элементы процедурного программирования, такие как переменные, поток управления и объявления локальных переменных. Модули PSM делают MySQL способным разрабатывать сложные хранимые процедуры и триггеры, облегчая детальную обработку данных и строгий контроль транзакций в самой базе данных.
Диалект SQL Snowflake существенно отличается. Он тесно связан с ANSI SQL, зоной комфорта для большинства специалистов по базам данных. Он улучшает свой SQL мощной поддержкой JSON и полуструктурированных данных, расширенными аналитическими функциями и оптимизированными возможностями хранения данных. Подход Snowflake к SQL упрощает обработку сложных запросов, обеспечивая максимальную производительность без необходимости обширной оптимизации.
Различия в диалектах MySQL и Snowflake
В функциях, связанных с датами, различия диалектов MySQL и Snowflake SQL влияют на результат и производительность запросов. Давайте рассмотрим конкретный пример, который показывает, как каждая система справляется с простой задачей извлечения названия дня недели для текущей даты.
Почему переход на Snowflake может все изменить
Это большой шаг, но переход на Snowflake с MySQL может полностью изменить способ обработки данных в вашем бизнесе. Snowflake решает распространенные проблемы с базами данных с помощью интеллектуальных масштабируемых решений, которые обеспечивают измеримые улучшения.
Snowflake создан для роста и масштабируется вместе с вашим бизнесом
Одним из выдающихся преимуществ перехода с MySQL на Snowflake является значительное повышение масштабируемости, которое вы получаете. По мере того, как вы отходите от традиционной архитектуры MySQL, инновационный облачный дизайн Snowflake позволяет вам масштабировать вычислительные ресурсы независимо от хранилища. Когда рабочие нагрузки колеблются, вы можете легко наращивать ресурсы во время пикового спроса. Это далеко от MySQL, где масштабирование требует значительных инвестиций в оборудование. Для предприятий, стремящихся оставаться гибкими и отзывчивыми, Snowflake предлагает идеальное решение.
Снижение затрат благодаря подходу Snowflake, ориентированному на эффективность
По сравнению с MySQL, модель оплаты по мере использования Snowflake является более экономичным вариантом, обеспечивая значительное преимущество. В MySQL компании обычно инвестируют в ресурсы для управления пиковыми нагрузками, что может привести к недоиспользованию в периоды низкой нагрузки. Модель Snowflake позволяет вам платить только за фактически используемые ресурсы хранения и вычислений, предлагая более экономичный подход. Она особенно экономична для предприятий с меняющимися потребностями в обработке данных.
Snowflake профессионально справляется с многопользовательской средой и параллелизмом
Архитектура Snowflake может справляться с разнообразными рабочими нагрузками без снижения производительности, в резком контрасте с MySQL. В стандартных конфигурациях MySQL может давать сбои при высоком параллелизме и вызывать узкие места производительности. Snowflake с его изолированными вычислительными кластерами может обрабатывать одновременные запросы и задания. Это особенно полезно для расширенных запросов, когда разным отделам необходимо получать доступ к данным и анализировать их одновременно.