Почему компаниям все еще нужны собственные центры обработки данных

Синогда кажется как будто облако поглощает корпоративные вычисления. В прошлом году компании потратили почти 230 миллиардов долларов по всему миру на внешние (или «публичные») облачные сервисы по сравнению с менее чем 100 миллиардами долларов в 2019 году. Доходы трех так называемых «гиперскейлеров» отрасли — Amazon Web Services (АВС), Google Cloud Platform и Microsoft Azure растут более чем на 30 % в год. Трио начинает предлагать клиентам новомодный искусственный интеллект (ИИ) инструменты, на разработку которых у крупных технологических компаний больше всего ресурсов. Дни скромного корпоративного центра обработки данных, несомненно, сочтены.

Или они? Хотя несколько лет назад бюджеты на облачные технологии превысили собственные расходы на центры обработки данных, компании продолжают инвестировать в собственное оборудование и программное обеспечение. По оценкам аналитической компании Synergy Research Group, в прошлом году эти расходы впервые превысили $100 млрд (см. график 1). В частности, многие промышленные компании обнаруживают, что локальные вычисления имеют свои преимущества. Часть данных, генерируемых их все более взаимосвязанными фабриками и продуктами, которые, как ожидает консалтинговая компания Bain, вскоре перерастут данные из вещательных СМИ или интернет-сервисов (см. диаграмму 2), останутся в помещениях.

Удобство публичного облака и экономия средств, благодаря эффекту масштаба, имеют свои недостатки. Центры обработки данных гиперскейлеров часто находятся далеко от источника данных своих клиентов. Перенос этих данных из этого источника туда, где они обрабатываются, иногда за полмира, и обратно требует времени. Часто это не имеет значения; не вся деловая информация чувствительна ко времени с точностью до миллисекунды. Но иногда это так.

Многие производители создают «цифровых двойников» своих заводов, чтобы выявлять проблемы, сокращать время простоев и повышать эффективность. Они также постоянно совершенствуют разрабатываемые новые продукты, часто используя поток данных из существующих продуктов по всему миру. Для всех этих целей данные необходимо анализировать в максимально приближенном к реальному времени времени, в идеале без «дрожания» (несогласованности передачи данных), потери данных или перебоев в обслуживании, которые на удивление часто встречаются в публичном облаке. Многие фирмы также предпочитают хранить любые данные, на которых они обучают своих сотрудников. ИИ модели близко к груди. Джордано Альбертацци, исполнительный директор компании Vertiv, предоставляющей инфраструктуру центров обработки данных, считает, что это может стать конкурентным преимуществом.

Наличие собственного центра обработки данных рядом с вашим заводом также предвосхищает надвигающиеся требования по локализации и «суверенитету данных» со стороны правительств, опасающихся утечки данных через свои границы. К странам, принявшим те или иные версии законов о суверенитете данных, относятся Китай, где у многих производителей есть заводы, и Индия (хотя на данный момент ее правила применяются в первую очередь к финансовым компаниям).

Именно по этим причинам промышленные компании по-прежнему тратят средства на свои центры обработки данных для хранения данных, необходимых для передачи, одновременно передавая менее критическую по времени информацию гиперскейлерам. В число компаний, придерживающихся такого двойного подхода, входят такие промышленные лидеры, как Volkswagen, немецкий автопроизводитель, Caterpillar, американский производитель экскаваторов, и Fanuc, японский производитель промышленных роботов.

У компаний, которые решают действовать в одиночку, а не полагаться на гиперскейлеры, есть несколько вариантов. Они могут строить, оборудовать и управлять собственными объектами. Они могут быть большими или не очень большими. Такие компании, как Vertiv и Schneider Electric, продают небольшие модульные центры обработки данных, которые можно установить на промышленных площадках или рядом с ними и связать с источниками данных с помощью 5г сети (диапазон которых означает, что они не могут быть слишком далеко).

Пользователи данных также могут построить свои собственные центры обработки данных, но арендовать серверы (производители компьютеров, такие как Lenovo и Dell, теперь предлагают такую ​​услугу) и передать повседневное управление специализированным фирмам, таким как Serverfarm. Или они могут арендовать место в центре обработки данных, принадлежащем и управляемом кем-то другим. Арендаторы обычно приносят с собой собственный компьютерный и сетевой комплект и оплачивают текущие расходы (включая электроэнергию). Взамен арендодатель гарантирует такие базовые условия, как пространство, физическую безопасность, доступ к электропитанию и охлаждению.

Решение о строительстве или аренде может зависеть от объема данных пользователя. Рассмотрим фирму в Америке, имеющую центр обработки данных среднего размера, которая считает, что ее вычислительная нагрузка за десятилетие вырастет примерно в четыре раза. В этом случае, согласно данным Schneider Electric, строительство собственного дома окупится примерно через семь лет и в конечном итоге окажется на 5% дешевле, чем аренда. Если нагрузка остается стабильной, аренда является менее дорогим вариантом на аналогичную сумму (при условии фиксированной стоимости капитала).

На такие расчеты могут повлиять несколько факторов. Цена власти, земля, материал и труд растут. Строительство некоторых дата-центров отстает от графика на два года. Это приводит к росту арендной платы, которая выросла более чем на 20% с 2021 года, что является более быстрым ростом, чем для всей коммерческой недвижимости. Обновление до ИИ-способные серверы также не будут дешевыми. Другая аналитическая фирма Counterpoint Research оценивает ИИ Сервер стоит от десяти до 30 раз дороже, чем универсальный сервер. Гиперскейлеры скупают ИИ чипы от производителей, с которыми они уже работают, таких как Nvidia, оставляя мало что другим покупателям.

Облачные гиганты не стоят на месте и в других отношениях. Чтобы стать ближе к клиентам и снизить нервозность, они строят центры обработки данных в новых местах, таких как Саудовская Аравия, Южная Африка и Таиланд. АВС продает сборные центры обработки данных, мало чем отличающиеся от микроцентров Vertiv или Schneider Electric. Программное подразделение японского автопроизводителя Toyota использует АВССборные конструкции Outpost размером с холодильник в Америке. Пентагон сделал выбор в пользу более масштабных АВС комплект, размером с транспортировочный контейнер. Гиперскейлеры ИИ мастерство, вероятно, также привлечет некоторые промышленные обычаи. Даже в этом случае, считает Арун Шеной из компании Serverfarm, которая работает как с гиперскейлерами, так и с пользователями данных, многие крупные фирмы дважды подумают, прежде чем полностью погрузиться в облако. ■

Чтобы быть в курсе самых важных новостей в сфере бизнеса и технологий, подпишитесь на Нижняя границанаш еженедельный информационный бюллетень только для подписчиков.