Зачем ритейлу облачные сервисы для IT-разработки
Компании хотят быстрее выпускать новые продукты, лучше поддерживать спрос, глубже настраивать сквозную аналитику и запускать рекомендательную систему. Для этого им нужно современное ПО, которое быстро внедрится и адаптируется к производственное среде. И вычислительные ресурсы, где будут работать созданные бизнес-приложения, то есть облака.
Облачные технологии сильно изменили то, как компании проектируют, строят и разворачивают IT-системы. Сила облаков в их возможностях: можно легко и быстро масштабировать и сокращать ресурсы, внедрять готовые сервисы и повышать операционную эффективность.
Исследование облачной зрелости российского бизнеса говорит, что в облака готовы идти те компании, которые уже «наигрались» с локальной инфраструктурой и хотят иметь больше возможностей в IT. К таким компаниями относятся и производители товаров повседневного спроса (FMCG).
Облако vs локальная инфраструктура
Облачные технологии, конечно, не панацея. Но у них есть возможности, которые выигрывают в сравнении с моделью инфраструктуры on-premise: масштабирование в реальном времени, широкий набор готовых решений и быстрый вывод на рынок новых приложений.
Масштабирование. Пример: город накрыл циклон с ливнями и грозами, люди предпочтут остаться дома и заказать доставку продуктов в онлайн-сервисе. Нагрузка на приложение в этот день вырастет в разы. В такой ситуации главное быстро масштабировать ресурсы, чтобы приложение отработало корректно и все пользователи смогли оформить заказы.
Если IT-инфраструктура размещена внутри компании, то придется включить дополнительное, заранее купленное и настроенное железо. Фактически оно отработает день, пока идет дождь, и будет дальше лежать на складе до следующей пиковой нагрузки. Насколько компания готова к таким вложениям — неизвестно.
Облако работает по-другому: увеличить или уменьшить объем ресурсов для онлайн-сервиса можно в момент текущей или планируемой нагрузки. И так обеспечить оптимальную производительность и экономическую эффективность онлайн-сервиса. Пользователи облака получают доступ к необходимым мощностям, при том, что их приобретение в собственность нецелесообразно в долгосрочной перспективе.
Широкий набор готовых решений. Есть облачные провайдеры, которые предлагают наборы готовых решений с новинками глобального рынка и трендовыми IT-технологиями. Например, у Cloud.ru в списке 80+ IaaS- и PaaS-сервисов. Это удобно, потому что можно за несколько кликов попробовать облачные сервисы и настроить их под потребности своего бизнеса.
Сами сервисы предоставляются не как дистрибутив, а уже включают в себя многое:
- готовность к использованию в промышленных условиях;
- отказоустойчивость и георезервирование с разными точками доступа;
- полноценная сетевая связка с другими сервисами внутри защищенного изолированного доступа к общим ресурсам;
- прозрачный мониторинг;
- обслуживание и администрирование силами специалистов провайдера.
Быстрый time to market. В облаке разработчики могут создавать виртуальные серверы и хранилища данных, развертывать среды для тестирования гипотез — делать все для того, чтобы быстро вывести на рынок новое приложение или дополнительные функции уже существующих решений.
Что делает облачные сервисы полезными для IT-разработки
Принципы облачного подхода (cloud native) опровергают миф об узкой специфике облачных технологий и делают облачные сервисы более применимыми в IT-разработке. Они снимают барьеры, которые могут тормозить миграцию в облако: риск заработать синдромvendor lock; скудный набор функций и невозможность глубокой кастомизации PaaS-сервисов в отличие от версий community edition, доступных в open source.
Cloud и platform agnostic разработка. Плюс в том, что нет привязки к функциональным особенностям конкретного облака или платформы. Такая модель разработки предполагает, что приложения будут легко запускаться в инфраструктуре разных облачных провайдеров и предсказуемо работать в большинстве сред. Применение этой модели может стать первым шагом в сторону FinOps-практик.
Минимальная кастомизация сервисов окружения и использование устоявшихся технологий и релизов при разработке. Плюс в том, что легко поддерживать и развивать то, что было разработано. Новые члены команды разработки смогут быстро разобраться в исходных кодах, настройках и зависимостях окружения, если архитектура приложения понятная и относительно простая. Новые релизы приложений будут быстрее выходить в промышленную эксплуатацию. А если надо разместить сервис в инфраструктуре сразу нескольких облачных провайдеров, такой подход поддержит производительность приложения, потому что стандартные системы управления базами данных Postgres или Kafka есть почти у всех поставщиков.
Что может предложить грамотный облачный провайдер
Сервисы, которые гибко адаптируются под вызовы и цели компании, поддержка на всех этапах задачи, команда, которая построит технологическую среду вокруг IT-инфраструктуры клиента.
Например, инструмент для IT-разработки DevCloud позволяет иметь всю историю разработки, исходные коды и артефакты в одном месте. Еще у облака может быть резервное хранилище для безопасности данных: информация о релизах сервисов и продуктов находится в защищенном облачном периметре.
Кроме самих сервисов, грамотный провайдер предлагает и свою экспертизу. Для нестандартной модернизации IT-инфраструктуры и разработки сложной дорожной карты развития компании в облаке у провайдера может быть отдельная команда, которая занимается комплексными техническими проектами и пилотированием новых технологий. А цель — создавать клиентские инновации для решения глубинных технических проблем бизнеса и двигать проекты по первичному созданию жизнеспособных продуктов с мертвой точки. А задача — находить узкие места при оптимизации приложений, решать проблемы на пути создания IT-продуктов и их миграции в облако.
Облачные технологии трансформируют IT-разработку и превращают ее в гибкий и понятный инструмент. Само облако позволяет экономить временные, профессиональные и финансовые ресурсы, открывает перспективы для инноваций. В облаке можно экспериментировать, например, используя возможности искусственного интеллекта и машинного обучения.