27 марта 2019 / Время работы: 10:00-18:00

«Рынок IoT в РФ больше догоняющий, нежели инновационный» — Тимур Хамдамов, ANNA Systems, LLC

«Рынок IoT в РФ больше догоняющий, нежели инновационный» — Тимур Хамдамов, ANNA Systems, LLC

Главные проблемы российского IoT-рынка — это повсеместное использование зарубежных датчиков и технологий, а также неразвитость b2c-направления. Так считает Тимур Хамдамов — участник дискуссии об оценке потребительских и корпоративных IoT-решений, основатель компании ANNA Systems, LLC, разработавшей HPC-решение A-Platform. Мы побеседовали с Тимуром о ситуации на российском IoT-рынке и в сфере высокопроизводительных вычислений, а также узнали его мнение об отечественных IoT-разработках.

Интервьюер: VI международный форум «Интернет вещей» (IOT).
Респондент: Тимур Хамдамов (Т. Х.).

IOT: Здравствуйте, Тимур. Как бы вы оценили развитость рынка IoT-решений в России?

Т. Х.: Добрый день. Сегодня наблюдается значительный рост интереса к IoT в России. Однако стоит признать, что, помимо открывающихся перспектив, есть и ряд проблем, на которых стоит заострить пристальное внимание:

  1. Технологии IoT в РФ больше интересны бизнесу, нежели частным лицам. Думаю, это связано с экономической ситуацией. Также следует отметить, что даже небольшой по размеру российский b2c-рынок практически полностью занят иностранными компаниями. Их устройства проверены, лучше разрекламированы и продаются во многих магазинах. На мой взгляд, при текущей конъюнктуре рынка ориентироваться следует именно на b2b-решения в IoT.
  2. Рынок IoT в РФ по большей части можно охарактеризовать как «догоняющий», нежели инновационный. Устанавливаются датчики на заводах, электросчетчиках, системах подачи воды, транспорте и рефрижераторах, создаются умные базы данных и дата-центры, модернизируются сети электроснабжения для полного соответствия стандартам современных электросетей, устанавливаются камеры слежения, даже лифты во многих домах уже собирают статистику и могут управляться удаленно. Однако нельзя не заметить, что подавляющее большинство отечественных разработчиков либо полностью копируют западный стек, либо покупают готовые куски стека. Так, например, известная система «СТРИЖ» использует LoRAWAN (включая чипы приемопередачи с обеих сторон). NB-IoT, вводимое сотовыми операторами, полностью базируется на закупаемом ПО и оборудовании, производство почти всегда выносится в Китай, чипы (микроконтроллеры, приемопередатчики, датчики) и SDK под них тоже обычно не отечественного производства. Даже при разработке систем машинного обучения и сбора данных почти всегда используется либо open-source ПО, либо коммерчески готовые куски стека, которые просто обвязываются кодом, большая часть которого относится вообще к интерфейсу системы.
  3. При собственной разработке стеки ПО и оборудование часто не отвечают необходимым (и даже заявленным производителем) требованиям эксплуатации, стабильности и безопасности.
  4. Также проблемой распространения коммерческого IoT можно назвать управленческие кадры на предприятиях, которые не заинтересованы ни в каких инвестициях, если они не будут отбиваться почти моментально.

Я бы рекомендовал компаниям-разработчикам IoT-решений сразу думать о возможном экспорте на другие рынки. Это позволит диверсифицировать рынок сбыта, а также даст новые возможности и преимущества для бизнеса.


IOT: Как опытный разработчик скажите, насколько хороши отечественные IoT-решения по сравнению с европейскими или американскими?

Т. Х.: С качеством у нас часто имеются проблемы. Если говорить о потребительских IoT-решениях, то их качество оставляет желать лучшего. Для промышленного же IoT условия намного лучше: есть промышленные стандарты, конкуренция, а также рабочая инфраструктура.

Это связано с тем, что коммерческий IoT фактически появился еще в конце прошлого века в виде дорогостоящих промышленных сетей на заводах, внутри танкеров и других сложных инфраструктурных объектов. Также с появлением GPS и GPRS стали активно внедряться трекеры (во многих странах наличие трекера с датчиками в машине влияет на стоимость страховки, поэтому они внедрены повсеместно) и системы контроля (за теми же передвижными рефрижераторами, лифтами в домах). Примеров масса. Сравнение же потребительского IoT с западным проблематично, поскольку у нас эта сфера почти не развита.


IOT: Ваше мнение: в каких отраслях наблюдается наибольшее проникновение IoT и чем это обусловлено?

Т. Х.: Если мы говорим про Россию, то, безусловно, это большая промышленность, энергетика и логистика. Но все упирается в деньги и кадры, которые должны понимать, как использовать новые технологии для сокращения затрат.

В странах ЕС и в США проникновение IoT в эти сферы уже давно произошло, теперь черед потребительского сектора. Однако тут есть свои проблемы: фактически наибольшую успешность получили только фитнес-трекеры и дешевые камеры слежения. Также популярны голосовые помощники в форм-факторе колонок типа Алексы или Google Home, а также колонки от Apple. Однако большинство людей используют их только для прослушивания музыки с голосовым управлением либо бессмысленно чатятся с ботом, когда им нечем себя занять.

Бесспорно, такие вещи, как IoT-замки, IoT-датчики для квартир и домов, IoT-холодильники и кондиционеры и прочие вещи из мира потребительской электроники, смогли найти себе нишу и покупателей, однако обычно они используются гиками либо в тех же компаниях.

Например, компании покупают на кухни своих офисов умные холодильники, просто чтобы создать видимость успешности и инновационного ореола (они обычно входят в общий дизайн офиса в Hi-Tech стиле). Однако их умным функционалом пользуются один-два раза, просто чтобы поиграться.

Для реального продвижения IoT в потребительском секторе не хватает стандартизации и совместимости: все производители стараются жестко привязать пользователей к своим сервисам, максимизируя текущую прибыль.

Также стоит сказать об умных домах: при покупке новых устройств их очень сложно внедрить в уже существующую систему. Отсутствуют электросети в нужных местах, нет интеграции с единым контроллером, установка часто требует ремонта помещения. Производители таких домов «под ключ» решают эти проблемы в корпоративном стиле: в доме встраиваются все системы, тянется проводка, а потом делается ремонт. Но стоимость таких решений велика, что не дает им распространиться массово.

Однако с текущим развитием беспроводных технологий и аккумуляторов, а также диджитализацией общества в целом, думаю, в ближайшие десять лет мы увидим большие изменения рынка IoT на всех уровнях.


IOT: Как сегодня обстоят дела на рынке высокопроизводительных вычислений?

Т. Х.: Сегодня сложилась следующая картина на традиционном рынке HPC и HPC Cloud:

  • Есть высокий ценовой барьер для выхода на рынок на условиях традиционных участников (вендоры оборудования и ПО). Так, для примера, стоимость «железа» для сборки небольшого вычислительного кластера (200–300 ядер на базе CPU) варьируется в диапазоне $0,5–2 млн. Стоимость одной пользовательской лицензии прикладного ПО (например, ANSYS Mechanical Enterprise) со специальным приложением HPC для распараллеливания задачи на 16 ядер составит около $200 тысяч. Как правило, для оптимального решения задачи и обработки полученных данных понадобятся дополнительные программные пакеты, стоимость которых также повысит барьер входа. Обслуживание кластера также требует затрат. Вы не сможете просто установить подобный кластер у себя в кабинете или квартире. Затраты только на энергопотребление кластера всего с 200 ядрами в среднем составят около $10 тысяч в месяц.
  • Инфраструктура облачных сервисов высокопроизводительных вычислений слабо развита на фоне доминирования традиционной бизнес-модели. Вендоры оборудования и ПО — с одной стороны, а крупные корпорации и государственные институты — с другой.
  • Облачные сервисы неудобны для пользователя. Они требуют множества согласований с менеджерами и «ручной» работы при загрузке данных. Так происходит, потому что на рынке присутствуют крупные компании из традиционного сектора облачных сервисов (Google, Microsoft, Amazon), не учитывающие специфику сервисов высокопроизводительных вычислений.
  • В подавляющем большинстве облачные сервисы высокопроизводительных вычислений сегодня представляют собой недружелюбную для пользователей среду, которая требует множества специфических знаний в области системного администрирования и программирования.

IOT: Как к вам пришла идея основать компанию ANNA Systems, LLC? Как вы анализировали рынок перед этим?

Т. Х.: Наша команда собралась в 2012 году. Изначально мы специализировались на нейросетевых алгоритмах, предназначенных для машинного зрения роботов. Нейросетевые алгоритмы требуют непрерывного обучения, чтобы повысить их адаптируемость к постоянно меняющимся условиям среды.

Для их системного обучения необходимы были большие вычислительные мощности. На тот момент мы не могли себе позволить приобрести вычислительный кластер, установить на него специализированное коммерческое ПО и ежемесячно тратиться на его обслуживание.

Встал вопрос о существовании сервисов, которые могли бы в дистанционном режиме предоставлять высокопроизводительные вычисления, обеспечивая доступ к ним через обычный компьютер. Оказалось, что таких сервисов, обеспечивающих работу в режиме 24/7, практически нет.

А те мощности, которые находились в распоряжении крупных государственных институтов и корпораций, с точки зрения их коммерческого использования оказались малопригодными как с организационно-бюрократической стороны, так и со стороны клиентоориентированности.

В какой-то момент мы поняли, что страдаем не только мы. На рынке уже к 2014 году сформировался потенциальный сегмент в виде малого и среднего бизнеса. Это были небольшие коллективы разработчиков, инженеров, конструкторов, дизайнеров, стартаперов, у которых не было вычислительных мощностей и квалифицированных кадров для обработки своих данных, причем неважно каких: от рендеринга и CAD-расчетов до машинного обучения и Big Data.

С другой стороны, большие компании и государственные институты зачастую обладают кластерами или суперкомпьютерами, которые загружены в лучшем случае на ~70%. Даже оборудование в дата-центрах загружено (данные на 2017 год) на ~70% в России и на ~95% в США (если исключить облачные сервисы ИТ-гигантов, то цифра снизится до тех же 70%).

Мы считаем, что это приводит к некоторому цифровому неравенству: многие компании фактически оказываются отрезанными от современных технологий, тогда как у других мы наблюдаем затратный простой ресурсов. Поэтому своей целью при создании компании мы определили построение инфраструктуры для дешевого доступа к технологиям (SaaS) и вычислениям (IaaS) для всех желающих пользователей Интернета из любой точки мира.

С 2015 года наш коллектив вплотную занялся изучением технологий высокопроизводительных вычислений (HPC — High Performance Computing) и их адаптацией для пользователей Интернета (Cloud HPC).


IOT: Расскажите подробнее о вашей разработке — A-Platform. Какие проблемы она решает и для кого предназначена?

Т. Х.: Проект A-Platform стремится построить глобальную инфраструктуру, которая позволит любому пользователю в Интернете применять высокопроизводительные вычисления.

Ключевые пункты нашего плана:

  • кратное снижение стоимости этих услуг;
  • адаптивная к пользовательским запросам веб-платформа с акцентом на удобный интерфейс и юзабилити;
  • резкое снижение входного порога для использования сервисов высокопроизводительных вычислений;
  • саморазвивающаяся экосистема HPC-сервисов для всех сегментов рынка, включающая в себя технологии и инструменты развития смежных рынков: IoT, Big Data, Virtual Reality, Artificial Intelligence.

Конкретные шаги, которые мы намерены предпринять для реализации своих целей:

  • формирование собственной инфраструктуры высокопроизводительных вычислений;
  • разработка ПО, позволяющего любому человеку получить доступ к сервисам высокопроизводительных вычислений онлайн при помощи веб-интерфейса, API или мобильного приложения;
  • разработка способов эффективного подключения крупных высокопроизводительных вычислительных мощностей к глобальной вычислительной инфраструктуре A-Platform;
  • разработка API, которые позволят использовать HPC для развития и массового внедрения IoT, в том числе с использованием микроплатежей;
  • разработка дополнительных компонентов HPC-экосистемы, включая маркетплейс алгоритмов, моделей и приложений.

Через A-Platform мы консолидируем распределенные и разнесенные HPC-ресурсы партнеров, позволяем коммерциализировать сервисы вычислений заказчикам и обеспечиваем доступ к экосистеме и базе знаний по решению типовых (CAD, CAE, CAM, Rendering, 3D-моделирование), узкоспециализированных (CFD, Deep Learning, Machine Learning, Big Data, IoT) и специфических задач (Data Science, Artificial neural network).


IOT: Как создатель A-Platform скажите, как она коррелирует с технологией Интернета вещей?

Т. Х.: A-Platformобеспечивает две важнейшие вещи: предоставляет вычислительные ресурсы и алгоритмы машинного обучения. Без доступности этих технологий развитие IoT-рынка представить себе невозможно.


IOT: Вы — участник дискуссии об оценке потребительских и корпоративных IoT-решений взглядом инвесторов. Скажите, какие вопросы вам хотелось бы обсудить в рамках беседы?

Т. Х.: Для меня наиболее интересной была бы тема обработки данных, собираемых с датчиков Интернета вещей. Машинное обучение как SaaS, а также предоставление вычислительных мощностей как IaaS.

Назад
Другие новости
Следите за новостями