Быстрый старт: как облака помогают сократить Time-to-Market при выпуске IT-продуктов

Вы с большей вероятностью достигнете бизнес-целей, если выпустите приложение на рынок в запланированный срок. Напротив, 20% продуктов, чей запуск откладывали по разным причинам, не достигают заявленных целей.

Увеличение Time-to-Market негативно влияет на бизнес: за время разработки конкуренты могут запустить аналог и собрать с рынка все сливки. В статье на примерах реальных компаний рассказываем, как облачные технологии помогают решить эту проблему.

Один из способов уменьшить Time-to-Market — ускорить разработку ваших цифровых сервисов. Для этого используют DevOps — особый подход к разработке, который помогает автоматизировать рабочие процессы. По данным GitLab, после внедрения DevOps почти в 83% случаев разработчики выпускают код в 2–10 раз быстрее.

Суть подхода DevOps в следующем: разработчики, тестировщики и администраторы не отвечают каждый за свой участок, а совместно работают над продуктом, передавая код друг другу с минимальными задержками. Благодаря этому команда быстрее выпускает IT-продукты и гибче реагирует на изменения — например, может оперативно внести изменения в код.

Автоматизация разработки тесно связана с облачными решениями: 96% компаний с высоким уровнем DevOps используют облачный (Cloud-Native) подход к разработке, среди отстающих — только 24%.

В концепции DevOps облака популярны, поскольку предлагают преднастроенные инструменты для разработки, например базы данных, среды для тестирования, решения для непрерывной интеграции и доставки. Команде разработки не нужно все собирать с нуля: они берут готовые инструменты, настраивают их под себя и приступают к работе.

Облачные инструменты используют многие компании. Вот несколько реальных примеров:

• «Кометрика» создает инновационные IT-продукты для бизнеса и госструктур, обеспечивает их разработку, внедрение и поддержку. На одних проектах компания полностью отвечает за разработку и эксплуатацию решения, на других передает готовое приложение клиенту. У заказчиков разные требования к инфраструктуре и безопасности, но все хотят, чтобы разработка шла быстро и предсказуемо. Чтобы стандартизировать процессы и сократить до минимума рутинные операции, в «Кометрике» используют DevOps-подход и облачные решения. Для многих процессов появились стандартные пайплайны, что позволило ускорить Time-to-Market в 7 раз.
• В Х5 Retail Group решили ускорить выпуск IT-продуктов, для этого нужно было быстрее выделять IT-мощности командам разработки. В итоге компания развернула частное облако с помощью экспертов Mail.ru Cloud Solutions. Благодаря этому внутренние команды получили доступ к PaaS-сервисам. Также получилось внедрить собственное решение для автоматизации разработки. Все это помогло ускорить Time-to-Market.
  
• Goodt — HR-tech-платформа с набором инструментов для бизнеса с высокой долей массового персонала. Используя решения от Goodt, в компаниях формируют графики работы, внедряют программы мотивации, проверяют, все ли сотрудники вышли на работу. В Goodt изначально выстраивали инфраструктуру для разработки в облаке и старались по максимуму использовать готовые платформенные сервисы (PaaS) — они помогают ускорять выпуск продуктов. Благодаря облачным инструментам в компании рассчитывают перестроить архитектуру приложения и сократить время на выкатку обновлений с 1–2 недель до пары дней.
• Lorus — провайдер логистических услуг с собственным отделом разработки. В компании разрабатывают решения для автоматизации логистических операций, чтобы быстрее оформлять грузы и минимизировать человеческие ошибки. В Lorus применяют микросервисный подход, когда приложение разбивают на много маленьких частей и упаковывают в контейнеры — благодаря этому разные части приложения можно отдельно дорабатывать и выкатывать в продакшен. Сейчас в компании переходят на Kubernetes as a Service — облачное решение для управления контейнерами, оно поможет быстрее тестировать и обновлять IT-продукты.

Если вы запускаете проект на собственной инфраструктуре, то заказываете оборудование и ждете поставок — старт проекта откладывается. Напротив, используя облачные решения, можно приступить к разработке сразу же — ждать поставщиков не требуется.

По этой причине облака становятся все популярнее. Так, в 2020 году расходы на публичные облака выросли на 47% и впервые обошли классическую инфраструктуру.

Еще в облаке есть платформенные сервисы (PaaS) — готовые инструменты: базы данных, системы оркестрации контейнеров (Kubernetes as a Service), среды машинного обучения. Преимущества платформенного подхода в том, что специалисты компании экономят время. Например, им не нужно собирать базу данных с нуля, они берут готовую и настраивают под себя. Также не нужно заботиться о платформе контейнеризации приложений: ее работу обеспечивает провайдер, а разработчики и администраторы компании занимаются только своим приложением.

Для запуска проекта на собственной инфраструктуре требуется подключать и настраивать оборудование, а затем его постоянно обслуживать и администрировать инфраструктуру. Все это требует найма дополнительных специалистов.

Например, для подключения, настройки и обслуживания оборудования нужны системные администраторы. И их количество растет по мере того, как увеличивается ваша инфраструктура. В облаке значительную часть работы по администрированию и управлению инфраструктурой можно переложить на облачного провайдера и обойтись минимумом штатных сотрудников.

Для этого есть отдельная услуга по полному аутсорсу администрирования. Сотрудники провайдера мониторят работу инфраструктуры, следят за безопасностью, настраивают резервное копирование.

Управление и администрирование инфраструктуры провайдерам делегируют многие компании. Вот реальные истории:

• «Россия — страна возможностей» — некоммерческая организация, которая поддерживает социальные и образовательные инициативы. Сейчас у НКО несколько сайтов для разных проектов и конкурсов, и их необходимо обслуживать.
  
  Руководству НКО хотелось обеспечить стабильную работу сайтов с минимальными вложениями. Поэтому управление и администрирование инфраструктуры делегировали облачному провайдеру. Все устроено так: когда для нового социального проекта нужен сайт, в НКО определяются с ресурсами, нагрузкой и бюджетом. Дальше провайдер и его партнеры реализуют проект, а в НКО принимают работу. После создания проекта эксперты провайдера полностью им управляют, предоставляя техподдержку и оперативно устраняя ошибки.
  
• У Burger King количество скачиваний приложения резко возрастает в «черную пятницу», когда клиенты могут рассчитывать на большие скидки. Раньше в такие дни собственная IT-инфраструктура компании с трудом выдерживала нагрузку и иногда давала сбои. Для стабильной работы требовалось переносить мощности в облако, но у команды Burger King нужного опыта не было — раньше компания работала только на собственном железе. Чтобы не погружаться с нуля в новую сферу, в ресторане решили привлечь партнера — облачного провайдера, ему передали администрирование инфраструктуры и обеспечение стабильности приложения. В итоге время загрузки меню в приложении сократилось в четыре раза, заказы от клиентов принимают вдвое быстрее, а приложение безотказно работает при повышенных нагрузках.

На старте нового проекта непонятно, как много людей захотят пользоваться вашим приложением. Возможно, оно быстро станет успешным и нагрузка резко возрастет.

Например, Instagram стал популярен сразу после запуска в 2010 году: к концу первого дня приложение использовали 25 000 человек, к концу первой недели — 100 000. При этом приложение запустили всего на одном сервере, и команде пришлось в срочном порядке арендовать серверное пространство.

На традиционной инфраструктуре мгновенный рост невозможен — нужно ждать поставок оборудования, подключать и настраивать его. В облаке таких проблем не возникает: оно растет вместе с проектом. В любой момент вы можете подключить дополнительную виртуальную машину, добавить еще одну базу данных или расширить емкость хранилища.

Например, в день распродажи в приложение заходит много клиентов и нагрузка растет. Облако выделяет проекту дополнительные мощности. К вечеру распродажа заканчивается — дополнительные ресурсы отключаются. При этом вы платите только за фактически использованные мощности и не несете лишних расходов.

Решение особенно полезно компаниям, у которых спрос меняется сезонно или зависит от распродаж. Посмотрите несколько примеров:

• Westwing Russia — шопинг-клуб и интернет-магазин с товарами для дома. Переехав в облако, магазин успешно пережил «черную пятницу». На собственной инфраструктуре, признаются в компании, так бы не получилось: если откажет незарезервированное оборудование, то на его поиск и установку потребуется минимум три часа.
• «Тендертех» — онлайн-сервис, который занимается выдачей банковских гарантий для участия в тендерах. Компания работает в сфере B2B, так что система нагружена только в рабочее время: утром клиенты компании пришли на работу — нагрузка есть, вечером ушли домой — нагрузки нет. В такой ситуации логичным решением стала возможность автомасштабирования, которую можно получить в Kubernetes в облаке. В рабочее время в облаке для приложения выделяются дополнительные мощности, а ночью они автоматически отключаются.
  
• У Burger King digital-каналы обеспечивают до 40% выручки, при этом в период пиковых нагрузок наблюдается взрывной рост заказов.
  Раньше в «черную пятницу» собственная IT-инфраструктура компании с трудом выдерживала возросшую нагрузку и иногда давала сбой. Проблема решилась после миграции в облако, где можно оперативно выделить нужное количество ресурсов.

Современным цифровым сервисам часто нужны инновационные технологии: машинное обучение, инструменты работы с Big Data или компьютерное зрение. Например, в медицинской платформе Arterys машинное обучение используют для распознавания патологий на снимках. А в концепт-каре Chrysler Portal компьютерное зрение распознает личность водителя и автоматически подстраивает под него различные системы: регулирует кресло, температуру в салоне, включает любимую музыку.

Решения, которые нужны для запуска подобных проектов, доступны в облаке. Вот несколько историй реальных компаний, которые внедрили прорывные технологии:

• В «Инвитро» запустили пилотный проект Face Detection по распознаванию лиц клиентов. Его суть в следующем: администраторам клиник требуется время, чтобы найти в базе клиента и открыть его карточку, — пока он ищет, очередь увеличивается. Используя изображения с камер видеонаблюдения, Face Detection распознает личность пациента и заранее открывает его карточку в компьютере у регистратора. В итоге время на обслуживание сокращается, а лояльность клиентов растет.
• В «Ашане» используют решения на базе машинного обучения для прогнозирования спроса, определения оптимальной цены и сегментации клиентов. Для их развития компании не хватало современной инфраструктуры и технологий для работы с Big Data. В итоге в компании построили единую облачную платформу для ML-экспериментов, Data Science и аналитики. Она позволяет обрабатывать аналитические запросы любой сложности и строить прогнозные модели.
  
• «Кометрика» и «Мегафон» развивают «Цифровую управляющую компанию» — платформу для управления жилыми домами. Сейчас разрабатывают решение, которое позволит автоматически выставлять счета, получая данные от умных счетчиков на базе интернета вещей. В итоге УК могут автоматически получать данные по расходу коммунальных ресурсов. При этом система легко масштабируется — можно быстро подключать новые дома.
  
• Botkin.AI — российская платформа, которую используют в региональных больницах и медцентрах. Она анализирует снимки и помогает выявлять на ранних стадиях некоторые заболевания и воспалительные процессы.
  Искусственный интеллект анализирует изображения, опираясь на массивы данных. Если есть подозрение на патологию, то сервис подсвечивает для врача нужный участок на снимке. В основе решения технологии Big Data, машинного обучения и компьютерное зрение.

1. Ускорить разработку можно, используя DevOps-подход и облачные инструменты для автоматизации.
2. Чтобы запустить проект в облаке, не нужно ждать поставок оборудования — проще развернуть инфраструктуру и использовать платформенные решения, которые уже готовы к работе.
3. Обслуживание инфраструктуры можно делегировать облачному провайдеру и обойтись минимумом штатных сотрудников.
4. Облако растет вместе с проектом: дополнительные ресурсы можно подключить в пару кликов или использовать автомасштабирование.
5. В облаке доступны новые технологии, которые часто нужны современным цифровым сервисам: компьютерное зрение или технологии, упрощающие работу с машинным обучением, например рабочие места для Data Scientist.

#кейсы #облака #time_to_market #стартапы #технологии

Что еще почитать по теме:

1. Зачем крупным компаниям микросервисы, контейнеры и Kubernetes: как эти три технологии выводят IT на новый уровень.
2. Как за месяц запустить новый канал продаж: кейс «Магнита».
   
3. Наш Телеграм-канал о цифровой трансформации.