10 июня 2013 г. – Компания SAS Россия/СНГ представила свои предложения в рамках Третьей Конференции «Ситуационные центры: фокус кросс-отраслевых интересов». Участники конференции отметили, что большое число задач в СЦ связано с обработкой и анализом больших массивов данных. Так, аналитики Forrester Research в отчете, посвященном средствам прогнозной аналитики для работы с «большими данными», называет SAS «бесспорным и непоколебимым лидером в области аналитических решений для больших данных». А по данным компании IDC, SAS является безусловным лидером в области углубленной аналитики, занимая 35,2% рынка и почти в два раза опережая ближайшего конкурента.

 

11 июня 2013 г. Кен Ху (Ken Hu), действующий исполнительный директор и заместитель председателя совета директоров компании Huawei, выступил на международном ИКТ-саммите Nikkei 2013. Он заявил, что следующие 20 лет будут отмечены появлением новой волны цифрового общества, характеризующейся использованием больших объемов данных и внушительного интеллекта.

В своей речи под названием «Следующая волна цифрового общества» Кен Ху представил четыре тенденции нового цифрового общества: во-первых, основополагающим элементом нашего мировоззрения станет Интернет. Во-вторых, в рабочих практиках будет преобладать мобильность, а предприятия без физических границ станут важнейшей формой бизнес-операций. В-третьих, путем эффективного использования Интернета, облачных вычислений и больших объемов данных человечество сможет использовать интеллект людей и машин по всему миру для создания нового всеобщего интеллекта.

 

11 июня 2013 года — Результаты нового опроса, проведенного корпорацией IBM среди специалистов по маркетингу, показывают, что директора по маркетингу (CMO) дифференцируют свои бренды, используя средства анализа Больших данных в режиме реального времени и автоматизируя персонализированные маркетинговые кампании.

 

20 июня 2013 года вебинар «Облачный хостинг на платформе VMware. Максимальные возможности при минимальных инвестициях»

Промышленный хостинг в облаке – это решение, при котором параметры мощности для работы большими массивами данных компания выбирает самостоятельно и может их динамически изменять в автоматическом режиме. Softcloud – современная IaaS платформа для построения отказоустойчивой IT-инфраструктуры организации в облаке с возможностью гибкого масштабирования и расширения арендуемых вычислительных мощностей. Облачный сервис позволяет реализовывать самые сложные проекты для размещения критических для бизнеса приложений, c доступность на уровне 99.98%. Решение базируется на облачной модели IaaS (Infrastructure as a Service), позволяющей обеспечивать постоянную балансировку нагрузки между серверами.

 

20 июня 2013 г. В ходе исследования Forrester Wave: Big Data Predictive Analytics Solutions решения десяти крупнейших мировых вендоров оценивались по 51 параметру, которые были объединены в три группы – текущее предложение, стратегия развития, опыт внедрений. В результате, компанию SAS, которая набрала наибольшее число баллов в каждой группе параметров, независимые исследователи назвали «непоколебимым лидером» и «генератором аналитической мощности». Отдельно эксперты Forrester отметили богатую функциональность решений SAS, а также широту и глубину проработки компанией SAS задач, связанных с «большими данными»: в общей сложности SAS представила на суд исследователей самый обширный портфель разработок – 26 различных продуктов для «больших данных». Другие участники исследования представили от 1 до 12 продуктов.

 

13 июня 2013 г. Software AG приобретает лидирующую платформу анализа сложных событий (СEP) от компании Progress Software. Покупка платформы Apama стала важным этапом внедрения стратегии «цифрового предприятия» Software AG. Платформа Apama обеспечивает непрерывный анализ и сопоставление бизнес-операций по различным потокам данных, помогая клиентам повысить ценность своих Больших Данных и быстрее откликаться на новые бизнес-возможности. Кроме того, платформа Apama позволяет полностью интегрировать технологии «промышленного Интернета» (Индустрия 4.0), в реальном времени анализировать значительные объемы операционных данных, поступающих из различных источников, — все, чтобы помочь клиентам принимать более грамотные решения в бизнесе.

 

2 Jul 2013. Вебинар: Combine Big Data with Enterprise Data to Improve Business Performance

Big data opens an entirely new data universe to consider and use to improve decision making. But how do you turn it into actual, operational improvements, and, therefore, real business value? Success depends on how quickly and seamlessly you can combine your big data with your enterprise data and present that collective information to your decision makers.

In this presentation Cyfeon, an innovative provider of business analytic solutions, reviews where they have leveraged big data and operational data sources to optimise business processes for a leading services company. You will also learn how Cyfeon addressed the integration and latency challenges of batch-oriented big data technologies, such as Hadoop and MongoDB, to provide “in-context” information to decision makers at the “right time.”

Key Takeaways:

How big data technologies, such as MongoDB, can be used to store and access data from non-warehoused sources

The speed advantages of using MongoDB over Hadoop for near real-time analytics

Techniques for integrating the results of big data queries with traditional enterprise data on a near real-time, or “right time”, basis to instantly benefit the organization

Tool and data management strategies that will allow you to reap the benefits from both the vast scope of big data and the contextual information of enterprise data

Techniques for presenting big data to decision makers

Speakers

▪ Brandon Smith, CEO & Founder, Cyfeon Solutions

Brandon is responsible for leading Cyfeon's strategy and growth. Prior to co-founding Cyfeon, he served in a variety of executive roles leading the delivery of mission critical enterprise data analytics and process optimisation solutions for both US and international companies.

▪ John Joseph, VP, Product Marketing, Lavastorm Analytics

John runs the marketing organization at Lavastorm Analytics and is responsible for tracking industry and customer trends in the analytics market. He has more than 15 years of experience developing and bringing game-changing software products, including agile BI and SOA/integration products, to market.

 

3 июля 2013 г. Студенты СПбНИУ ИТМО стали победителями 37-ого Студенческого Чемпионата Мира по Программированию. Чемпионат принимал Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики (СПбНИУ ИТМО), команда которого одержала победу в финале 2012 г. в Варшаве. Участникам соревнования требовалось показать глубокие знания ключевых трендов и возможностей применения аналитических технологий к обработке Больших данных – одной из ключевых движущих сил современной экономики и карьерных возможностей в ИТ-сфере.

 

12.07.2013. В условиях, когда мировая экономика все еще находится на этапе восстановления, когда информационные сводки переполнены новостями о скандалах, и когда в мире наблюдается все возрастающая напряженность, люди не склонны доверять чему-либо. Не удивительно, что за последние несколько лет уровень доверия людей к государству и бизнесу значительно снизился. И когда заходит разговор о больших данных, у компаний сразу возникают вопросы, связанные с доверием к этому феномену. В отношении больших данных основная проблема не связана с успешностью этой технологии. Проблема заключается в том, как сделать так, чтобы люди поверили в большие данные, другими словами, чтобы люди доверяли им. И дело здесь не просто в доверии самим данным. Люди должны доверять тому, что может быть сделано с их данными. Дело в том, что отельный фрагмент информации сам по себе имеет только внутреннее значение. Для бизнеса имеет большее значение связи этих фрагментов информации, которые позволяют получить осмысленные данные, на основе которых можно принимать правильные решения. Рон Касабиан, подразделение по разработке решений для больших данных для Data Center & Connected Systems Group корпорации Intel.

 

29.07.2013. Компания SAS Россия/СНГ приглашает принять участие в работе VIII ежегодного международного форума SAS Forum Russia 2013, который пройдет 25 сентября.

В этом году ключевыми темами SAS Forum Russia станут работа с большими данными и высокопроизводительная аналитика.

 

07.08.2013. HP Software Web Event

Driving the New Style of IT

Web Events Center Enterprise 20/20 

Join us as Meg and key HP Software execs explore how to unlock the power of Big Data, security, mobility and the cloud.

Meg Whitman: Unlocking IT with HAVEn

The future of software has arrived

Today, the industry is at an inflection point – driven by a triple storm of Big Data, cloud, and mobility. Enterprises need a partner that can simplify and optimize this complexity. The New Style of IT is about how businesses and IT leverage this rapid change for enterprise growth.

Learn more about how HP Software's innovations can help you succeed. This Web Event will show you the latest, including exciting announcements made at HP Discover Las Vegas. You will hear about HAVEn – the #1 Big Data platform, as well as the latest across Applications Delivery Management, IT Operations Management, Vertica, Autonomy and Enterprise Security.

Speakers:

Meg Whitman, President and CEO, HP

George Kadifa, EVP and GM, HP Software

Robert Youngjohns, SVP and GM, HP Autonomy

Colin Mahony, VP, HP Vertica

Monday, August 19, 2013.

 

12.09.2013. KXEN коренным образом меняет порядок использования прогнозной аналитики в бизнесе, предлагая компаниям возможность принимать более эффективные решения при работе с петабайтами «больших данных». InfiniteInsight®, ключевой продукт компании, разработанный на основе запатентованных инновационных решений, и облачная платформа Cloud Prediction™ способны существенно повысить скорость и гибкость процессов для оптимизации операций в области управления жизненным циклом, включая такие направления, как сделки приобретения, перекрестные продажи, продажи дополнительных продуктов и услуг, удержание клиентов и управления наилучшими альтернативными вариантами. Решения KXEN позволяют получить аналитическую картину любой сферы бизнеса, открывая бесконечные возможности для роста. Это подтверждено опытом более чем 500 компаний, в которых развернуты технологии KXEN, включая AAA, Allegro, Bank of America, Barclays, Belgacom, CBS Interactive, ING Direct, Lowe’s, Meredith Corporation, Mobilink, Overstock.com, PT XL Axiata, RealNetworks, Rhapsody, Rockwell, Rogers, Sears, Shutterfly, Stage Stores, U.S. Cellular и Vodafone. Головной офис KXEN расположен в Сан-Франциско, США, региональные отделения действуют в США, Париже и Лондоне.

 

EMC Forum 2013: как облачные технологии и Большие Данные трансформируют ИТ.

 

6 Nov 2013. Процессный Форум 2013 состоится 13 ноября в в Конференц-центре Swissotel Красные Холмы.

Процессный Форум 2013 будет посвящен “Цифровому Предприятию” как основной бизнес-модели XXI века. В ходе Процессного Форума Вы получите ответы на следующие вопросы:

- Цифровое Предприятие с точки зрения Software AG;

- Какова роль новых продуктов Apama и alfabet в Цифровом Предприятии вендора;

- Как Большие Данные стали и Быстрыми. Будущее Больших Быстрых Данных;

- Результаты реальных внедрений технологий и продуктов Software AG. (Опыт заказчиков: Лукойл Информ, Администрация Президента РФ, Royal Bank of Canada, Хруничев Телеком, Министерство Здравоохранения, корпорация «Электронный Архив» и др.)

В рамках Процессного Форума 2013 возможно проведение индивидуальных интервью с докладчиками пленарного заседания и параллельных сессий. Все встречи будут проходить по заранее согласованному плану в зале Менделеев. Возможные темы интервью: Большие Быстрые Данные и новая платформа Apama; Построение прозрачной корпоративной архитектуры предприятия с помощью новой платформы planningIT alfabet. Если Вас заинтересовала данная опция, просим сообщить тему беседы и имя выбранного спикера для организации встречи.

 

19 ноября 2013 г. INTEL РЕАЛИЗУЕТ ПРЕИМУЩЕСТВА ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ ДЛЯ АНАЛИЗА «БОЛЬШИХ ДАННЫХ»

Представлена информация о форм-факторах и конфигурациях памяти процессорной версии нового поколения процессоров Intel® Xeon Phi™ (кодовое наименование Knights Landing), которые обеспечивают простоту программирования для разработчиков и увеличивают производительность.

 

Huawei и Имперский колледж Лондона открыли лабораторию исследования данных

Лондон, Соединенное Королевство, 27 января 2014 г. Компания Huawei и Имперский колледж Лондона объявили о сотрудничестве и совместном инвестировании в лабораторию исследования данных. Инновационная лаборатория исследования данных объединит специалистов факультетов Имперского колледжа и научных работников компании Huawei, которые будут заниматься исследованиями в области данных и разработкой новых приложений для таких сфер деятельности, как “умный" город, энергетика и здравоохранение.

Открытие лаборатории стало первым и ключевым этапом партнерства с новым Институтом исследования данных Имперского колледжа, призванным установить многопрофильное сотрудничество между академиками колледжа и другими научными работниками с целью разработки новых технологий "больших данных". Компания Huawei намерена вкладывать свои инвестиции в передовое оборудование, такое как серверы облачных вычислений, в фонд исследований и инноваций, а также взять на себя операционные расходы по новой лаборатории.

Объявление об открытии лаборатории последовало за подписанием Меморандума о взаимопонимании между Huawei и Имперским колледжем, состоявшимся в июле 2013 года, согласно которому обе стороны договорились рассмотреть возможности партнерства. Соглашение было подписано в рамках глобальной программы инвестирования Huawei в область инноваций, научных исследований и разработок. В течение последних 10 лет компания Huawei ежегодно вкладывает более 10% от дохода от продаж в развитие НИОКР. В 2013 году объем инвестиций превысил 5,4 млрд долл., что составляет более 14% от дохода компании.

 

4 июня 2014 г. Агентство маркетинговых коммуникаций CNews Conferences и CNews Analytics проводят конференцию «Big Data – технология будущего». Эксперты отмечают, что явным локомотивом ИКТ-отрасли становится тренд Big Data. И это вполне закономерно, ведь объемы информации, хранимой во всем мире, стремительно растут – по оценке IDC, на 40% ежегодно. Неким рубежом можно считать 2010 год, когда объем «больших данных» перевалил за отметку 1 Зеттабайт (1 ЗБ примерно равен 1 млрд Гб). По прогнозам, к началу третьего десятилетия эта цифра увеличится до 40 ЗБ. Мало кто сомневается, что анализ потока неструктурированных данных (а именно неструктурированность считают главным признаком Big Data), открывает огромные возможности для бизнеса. Крупные предприятия (банки, телеком-операторы, ритейлеры) могут получить практически исчерпывающую информацию о своих клиентах, используя данные, хранящиеся в клиентских базах. Однако при всех осознаваемых преимуществах, которые предоставляют обработка и анализ «больших данных», только 0,5% накопленной в мире цифровой информации подлежит исследованию. Сегодня ИТ-индустрия готова предложить множество подходов к работе с Big Data на благо как бизнеса, так и госсектора. Востребованы программно-аппаратные решения, обладающие высокой производительностью, специализированное ПО для оптимизации хранения больших объемов информации, а также аналитические инструменты, которые позволяют с максимальной эффективностью использовать то, что уже накоплено. Как хранить и обрабатывать, а для начала — опознать «большие данные»? Какие программные и аппаратные решения класса Big Data предлагает рынок? Ожидать ли заявленного вендорами эффекта от систем, предназначенных для работы с «большими данными»? Что технологии Big Data могут дать госкорпорациям? Чем анализ «больших данных» может помочь бизнесу? Каковы ожидания заказчиков от решений Big Data и возможности интеграторов? Как экономить на ресурсах в эпоху «больших данных»? Реально ли начать получать прибыль, применяя инструментарий Big Data? Почему в России нет завершенных проектов Big Data? Чему могут научить примеры успешных проектов укрощения «больших данных» из мировой практики? С чего начать проект внедрения технологий Big Data? Эти и многие другие вопросы будут рассмотрены в рамках конференции «Big Data – технология будущего».

 

Forrester Research признала IBM лидером в системах потоковой обработки больших данных

24 июля 2014 г. – Независимая исследовательская фирма Forrester Research назвала IBM лидером в системах потоковой обработки больших данных с наилучшими результатами по производительности и масштабируемости. Также был отмечен значительный вклад IBM в исследования в этой области.

Обработка данных в режиме реального времени приоритетна для организаций, оптимизирующих свой бизнес. Исследование Forrester показало, что в последние два года количество компаний, использующих потоковую аналитику, возросло на 66 процентов. Это направление давно вышло за рамки своего изначального применения на рынках промышленных операций и финансовых сервисов.

В отчете под названием "The Forrester Wave™: Big Data Streaming Analytics Platforms, Q3 2014" (Forrester Wave™: решения для потоковой обработки больших данных, 3 квартал 2014 года) были рассмотрены сервисы семи крупных поставщиков коммерческих решений для потоковой обработки больших данных. Исследователи отметили, что данные решения позволяют организациям «визуализировать бизнес-процессы в режиме реального времени, отслеживать важные задачи и автоматически принимать срочные меры по их решению».

«Извлечение выгоды из сиюминутной ситуации в бизнесе становится ключевым приоритетом для многих организаций, которые хотят дифференцировать свои самые важные задачи, – комментирует Боб Пиччиано (Bob Picciano), старший вице-президент Information and Analytics Group, IBM. – Отчет Forrester отмечает наши усилия по созданию инновационных решений, которые соединяют предиктивную аналитику в режиме реального времени с потоковой обработкой данных и позволяют нашим клиентам быть более конкурентоспособными и быстрее принимать решения».

Из семи поставщиков, которые были рассмотрены исследователями, системы IBM заняли первое место по производительности и масштабируемости. Подчеркивается, что «решение IBM InfoSphere Streams – это мощное решение для организации», «со всеобъемлющим инструментарием для потоковой обработки данных и разработки, который справится с самыми сложными задачами». Forrester также отметил «значительный вклад IBM в исследования в этой области».

IBM заняла лидирующую позицию в сфере потоковой обработки больших данных благодаря ПО InfoSphere Streams, разработанному в IBM Research. Оно способно непрерывно анализировать массивы данных различного вида из тысяч источников, обеспечивая организацию ценными выводами, а также предиктивной и когнитивной аналитикой. Система может обрабатывать миллионы элементов данных за секунду.

Направление IBM Big Data and Analytics способствует трансформации бизнес-процессов в таких сферах, как энергетика, финансовые сервисы, здравоохранение и телекоммуникации, так как топ-менеджмент компаний все больше использует аналитические решения IBM для оптимизации работы.

Например, такие организации как CenterPoint Energy, Celcom Axiata, и Emory University Hospital применяют InfoSphere Streams для обработки данных, чтобы оперативно реагировать на быстро меняющиеся требования рынка. 

 

НОВЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ РЕШЕНИЙ EIM ОТ КОМПАНИИ SAP УПРОЩАЮТ РАБОТУ С БОЛЬШИМИ ДАННЫМИ 

8 октября 2014 года. – SAP SE объявила о выпуске очередных обновлений для решений по управлению корпоративными данными (EIM). Эти обновления обеспечивают расширенную поддержку источников больших данных, интеграцию с программным решением SAP Lumira для визуализации данных, а также дополнительные возможности по защите и маскированию данных для эффективного управления информацией. Кроме того, SAP объявила о том, что группа компаний Johnson & Johnson получила третью ежегодную награду Information Governance (IGgie), присуждаемую за достижения клиентов в сфере управления информацией. Объявление было сделано на мероприятии ASUG Data Governance Summit, проходившем с 15 по 18 сентября в Принстоне (Нью-Джерси, США). 

Отметив успехи клиентов в реализации проектов по управлению информацией, представители компании SAP назвали имя обладателя третьей ежегодной награды IGgie. Группа компаний Johnson & Johnson была названа победителем за всесторонний характер и важность для бизнеса программы управления информацией, применение методологии «шести сигм», четкую и сбалансированную экономическую модель, а также за демонстрацию постоянного повышения эффективности с использованием установленных метрик и показателей. Среди финалистов были компании Baker Hughes и Rockwell Automation. 

«Мы очень благодарны за столь почетную награду и хотели бы поздравить остальных финалистов, потому что управление информацией — это очень важная сфера, и ее важность все время растет, — заявил Карл Карузо (Carl Caruso), старший директор, Enterprise Master Data, группа компаний Johnson & Johnson. — Нам удалось значительно улучшить бизнес-процессы, надежность данных и общий процесс управления, и это позволило оптимизировать продвижение продукции и повысить удовлетворенность наших клиентов». 

«Стоит людям понять, что управление данными позволяет лучше выполнять работу, и у них сразу же разгорается интерес, — утверждает Бренда Костнер (Brenda Costner), директор, Enterprise Data Governance, Baker Hughes. — Чтобы получать постоянную и надежную поддержку, нужно располагать всеми необходимыми инструментами и ресурсами, чтобы показать, как ты собираешься добиться цели, а потом делать то, что раньше считалось невозможным. Это невероятно ценный опыт — понять, что ты вдохновляешь не только сотрудников своей компании, но и людей всего мира». 

SAP Data Services и SAP Information Steward версии 4.2 с service pack (SP) 3 предоставляют новые возможности, соответствующие главным приоритетам в сфере управления данными, которые включают управление информацией, работу с большими данными и упрощенную интеграцию. 

Новые функции защиты и маскирования данных позволяют защитить важнейшие бизнес-активы и уязвимые данные, установить правила конфиденциальности и обеспечить соответствие отраслевым требованиям во всех подразделениях организации. 

Расширенная поддержка Hadoop с возможностью предварительного просмотра HIVE таблиц помогает разработчикам ETL-процессов действовать эффективнее и дает пользователям возможность загружать массивы пространственных данных с помощью географических файлов ESRI. Такой уровень доступа помогает организациям получать ценную актуальную информацию из всех данных, где бы они ни хранились.

Интеграция SAP Information Steward и SAP Lumira упрощает работу пользователей и позволяет эффективнее работать с данными в процессе анализа. 

Интеграция SAP Data Services и SAP Replication Server позволяет постоянно отслеживать изменения данных в исходных системах, а также дает мощные возможности преобразования данных для аналитики в реальном времени.

Расширенные и ускоренные механизмы выявления ошибок в комплексных ETL-процессах с возможностью изолировать определенный поток данных и его объекты во время тестирования интеграции данных. 

Расширенные возможности геокодирования для стран Восточной Европы. 

«Данные можно сравнить с деньгами в банковской ячейке. Их ценность очень высока, но они бесполезны, если лежат мертвым грузом, — объясняет Байрон Бэнкс (Byron Banks), вице-президент, Products and Innovation Marketing, SAP. — С помощью решений EIM от компании SAP наши клиенты заставляют данные работать, а предоставление пользователям современной и надежной информации повышает эффективность каждого бизнес-процесса и принимаемого решения». 

«Важно отметить, что с недавнего времени решения были изменены с учетом российской специфики. Например, решение SAP Data Services предоставляет широкие возможности по оптимизации работы адресной информации. Банки часто используют адресную базу клиентов для рассылки выписок, предложений по кредитам и т.п. При работе с решением в рамках подписки на российскую адресную директорию становится возможным исправлять ошибки в адресах, проверять существует ли тот или иной адрес в действительности. А за счет повышения качества адресной информации, наши российские Заказчики смогут обеспечить более высокий уровень удовлетворенности клиентов, более эффективно организовать логистические процессы и работу с контрагентами,» - комментирует Дмитрий Шепелявый, заместитель генерального директора SAP СНГ. 

 

20 и 25 ноября 2014 совместно с  компанией Galard вебинары по системам управления большими данными и системам резервного копирования на основе IBM File Net и IBM Tivoli Storage Manager.

· 20 ноября – Управление большими данными – в каждый дом. Обзор EMC программных решений для компаний различных масштабов. В центре внимания - вопрос оптимизации обработки большого количества информации, в том числе неструктурированной: разгрузка корпоративной информационной системы, автоматизация процесса обработки информации от перевода в цифровой вид до финальной архивации, внедрение полнотекстовой аналитики документов и настройка любой схемы жизненного цикла бумаг, в том числе создавать шаблоны "на ходу".

· 25 ноября – Комплексный подход к системе резервного копирования. Обсуждаем, как организовать комплексную систему администрирования и защиты постоянно растущего объёма данных, не перегрузив при этом аппаратную инфраструктуру.

 

24 Mar 2015. Проект DARPA использует большие данные, чтобы находить и исправлять дефекты безопасности ПО

Некоммерческая исследовательская лаборатория Draper Laboratory, прежде бывшая частью Массачусетского технологического института, разрабатывает систему машинного обучения, которая будет анализировать терабайты кода ПО, чтобы находить изъяны в его безопасности и исправлять их.

 

Иллюстрация к тому, как Большие Данные удваиваются путём зеркалирования / отражения

 

Системы хранения данных (Data Storage Systems) — тема семинара компании S & T. Идея компании заключается в том, что система хранения физически отделяется от прикладного сервера и данные от разных приложений помещаются на отдельное устройство (или группу устройств). Эти устройства являются специализированными и предназначены для хранения и обеспечения доступа к данным. Предполагается, что эти устройства хранения не зависят от используемых прикладных серверов, то есть сами обеспечивают весь необходимый функционал, поэтому такие устройства называют еще интеллектуальными системами хранения данных — ИСХД. Другими словами, основная идея ИСХД в том, что администрирование и управление хранением данных выделено в отдельную техническую и организационную задачу. Идея ИСХД хорошо соответствует тенденции создания центров обработки данных— Data Centers, возникших как альтернатива сильно распределенным системам: эксплуатация распределенных информационных систем накладывает очень жесткие требования на сопровождение и поддержку.

На современном предприятии обычно сосуществуют несколько информационных систем, отвечающих за разные аспекты деятельности и зачастую обслуживаемых независимо друг от друга. Использование единой для всех прикладных систем ИСХД позволяет централизовать хранение данных и, как следствие, такие административные функции, как создание резервных копий, аварийное восстановление, перенос данных на резервную систему и т. д. Существуют три основных подхода по использованию ИСХД.

I. Прямое подключение. Исторически первый способ подсоединения систем хранения данных заключается в прямом подсоединении к серверу. Такой способ подключения аналогичен подключению дисковых массивов (RAID-массивов). Отличие заключается в том, что в ИСХД допускается подключение сразу к нескольким серверам и это является нормой.

2.Сети хранения данных (SAN). Подсистема хранения данных выделяется в отдельный сегмент сети, прикладные сервера, использующие данные в ИСХД, подключаются к подсистеме хранения данных по набору быстрых каналов, называемых «SAN-облаком», которое обычно реализуется на специальных быстрых коммутаторах, обеспечивающих быстрое соединение как между ИСХД, так и между прикладными серверами. Следовательно, когда какой-либо сервер обращается заданными в ИСХД, коммутатор в состоянии установить между ними быстрый и надежный канал связи, не замедляющий работу остальных компонентов информационной системы. Устройства резервного копирования также подключаются к «SAN-облаку» и процесс создания резервных копий может происходить практически без замедления работы остальных компонентов информационной системы, поскольку не загружаются ни прикладные сервера, ни общие линии связи. Так как в качестве основы «SAN-облака» используются коммутаторы, то сети хранения данных часто строятся на основе тех же устройств. которые используются для прямого подключения (см. п. 1).

3. Системы хранения, подсоединенные к сети (Network Attached Storage - NAS). Их идеология предполагает, что система хранения работает через сеть как обычный файловый сервер. Обычно устройства NAS способны работать как с открытыми системами на базе UNIX, так и с системами на основе Windows — это означает, что для других машин в сети устройства NAS выглядят как обычные файловые серверы. Достоинства устройств NAS заключаются, прежде всего, в универсальности и гибкости подхода: любой прикладной сервер, подключенный к той же сети, что и ИСХД, автоматически получает доступ к данным (естественно, с учетом разграничения доступа). При наличии повышенных требований к производительности, когда сетевое подключение может ограничивать пропускную способность подсистемы хранения в целом, можно использовать либо быстрый сетевой протокол, либо для подсистемы хранения выделяют отдельную подсеть, либо применяют такие технические решения, как объединение нескольких сетевых каналов в один с повышенной пропускной способностью (trunk). В большинстве случаев, однако, пропускной способности сети оказывается достаточно. При использовании устройств NAS вопрос обеспечения повышенной надежности и отказоустойчивости решается объединением систем в единый кластер: в этом случае отсутствует единая точка отказа.

Системы хранения данных представляют собой сложные устройства, оснащенные внутренними процессорами и встроенным специализированным ПО, помогающим реализовать дополнительные возможности систем хранения данных. Вот примеры некоторых категорий ПО для систем хранения данных.

а) Системы управления и мониторинга предназначены для выполнения административных функций, таких как мониторинг используемого дискового пространства, распределение и контроль за правами доступа и т. д.

б) Системы зеркалирования обеспечивают автоматическое создание и поддержание зеркальных копий на других системах хранения данных. Эта возможность нужна при создании резервных центров обработки данных, рассчитанных на форс-мажорные обстоятельства. Продвинутые системы зеркалирования могут обеспечить и двунаправленное копирование данных.

в) Системы быстрого восстановления позволяют снизить время восстановления функционирования системы после аппаратных или программных сбоев. Например, после выявления ошибки в прикладном ПО, повлекшей утрату каких-либо данных, можно очень быстро восстановить состояние базы данных в «непротиворечивом» состоянии — за меньшее время, чем обеспечивают практикуемые методы восстановления баз данных на ленточных носителях. А. П. БАРСУКОВ, журнал "ТКТ", № 6, 2001 г.