PaaS в мире и в России

По итогам ушедшего 2017 года размер мирового рынка публичных облаков достиг $99 млрд. За год он хорошо подрос – на 27%. Самая внушительная доля на нем принадлежит SaaS-продуктам (Software as a Service, «программное обеспечение как услуга»), на втором месте – IaaS-решения (Infrastructure as a Service, «инфраструктура как услуга»).

Сегмент PaaS-сервисов пока меньше своих собратьев, но тем не менее неплохо развивается. Он растет – по 20% в год – и стабильно занимает 15–20% рынка публичных облаков.

Источник: IDC

Однако уже с 2019 года, как ожидается, PaaS совершит рывок и будет расти, достигнув в 2020 году $29 млрд, в 2025-м – $67 млрд, а в 2030-м – $144 млрд.

Источник: IDC

 

Почему? Причин несколько.

1. Сегодня PaaS – это единственный способ для публичных облачных провайдеров отстроиться от конкурентов. Amazon, Google и любые другие поставщики отличаются друг от друга в первую очередь набором PaaS-услуг и их качеством.
2. Когда вопросы с ресурсной частью, OPEX, CAPEX и гибкостью будут закрыты, поставщики сфокусируются на эффективности работы разработчиков и DevOps, что повлияет на рост PaaS.
3. Использование PaaS позволяет сократить время разработки продуктов и снизить время вывода новых решений на рынок.

Что же происходит на российском рынке? К сожалению, не происходит ничего и даже не планируется. По крайней мере в ближайшие пять лет. В России сегмент PaaS находится в зачаточном состоянии, занимая, по самым оптимистическим оценкам, долю в 3% (в мире в целом, повторю, 15–20%). Рынок публичных облаков в России в 2018 году, по прогнозам, составит 34 млрд руб., и доля PaaS в нем наконец-то перевалит за миллиард.

Мы сильно отстаем от Запада. Но это отставание четко показывает, в каком направлении нужно двигаться поставщикам публичных облаков.

Источник: SAP

 

PaaS – для кого и для чего?

Я надеюсь, что в ближайшее время игроки российского облачного рынка изменят эту ситуацию. По моему мнению, основные причины того, что PaaS не используется в России активно, – плохая информированность и отсутствие российских PaaS-провайдеров. Я попробую внести свой вклад в борьбу с первой причиной, сделав обзор PaaS-решений в этой статье. А занимаясь разработкой линейки PaaS-продуктов, наше направление Mail.Ru Cloud Solutions способствует устранению второй причины.

Все существующие PaaS-решения я разделил на категории и расскажу о сценариях использования и плюсах каждой. Кроме того, недавно Amazon Web Services опросила своих пользователей IaaS-решений, выясняя, к каким PaaS-сервисам они прибегают. Эти данные я сопоставил с данными аналогичного исследования, которое мы провели среди пользователей Mail.Ru Cloud Solutions.

Среды выполнения приложений:

• экземпляры контейнеров (EC2 Container Service);
• бессерверные приложения (Lambda).

Если задумываешься об облаке, то логично в первую очередь обратить внимание на контейнеры. Огромный плюс контейнеров в том, что можно забыть о версиях, конфигурации, тюнинге – все эти вопросы решает платформа. Контейнеры любят DevOps-инженеры и разработчики, потому что они запускаются всего за две-три минуты. Используя контейнеры и DevOps, компании получают возможность быстро запускать MVP, реализовывать разовые задачи, строить backend-платформы для мобильных приложений или веб-приложений.

По статистике Amazon Web Services, 73% клиентов, которые пользуются IaaS, хотя бы раз подключали контейнеры – это один из наиболее часто применяемых PaaS-сервисов. По данным Mail.Ru Cloud Solutions, контейнеры задействуют 33% пользователей и еще 27% ждут появления решений, совместимых с российскими ЦОДами и законодательством.

Хранение и обработка данных:

• реляционные базы данных (RDS);
• хранилище документов (DynamoDB);
• кэши (ElastiCache);
• нереляционное хранилище для полуструктурированных данных (SimpleDB).

В решениях для баз данных, как правило, необходимо настраивать Instance, придумывать, как его обслуживать, как делать бэкап и кластеризацию. Даже у такого гиганта, как Oracle, редко встречаются решения, которые не нуждаются в тюнинге. В то же время пользователь RDS получает все эти вещи «из коробки», и ему доступна экспертиза вендоров в вопросах максимально правильной настройки PostgreSQL, MySQL, организации бэкапов и мониторинга.
Можно моментально «поднять» базу данных в облаке для любой среды или приложения, начать ее использовать, изменить под нее «железо» и ресурсы, пройти нагрузочное тестирование и только после этого решить, применять ли облако в рабочей конфигурации своего продукта.

Таким образом, с облачными базами данных вы экономите на конфигурации и тюнинге и получаете возможность быстро разворачивать шаблонные решения. С помощью БД построены 95% всех информационных систем в мире, и большая часть использует типичные конфигурации.

Данные сервисы задействует большинство западных разработчиков – 67% пользователей Amazon. В России таких куда меньше – 21%, и очень многие – 43% участников опроса – хотят их опробовать. Дело в том, что в нашей стране пока не существует эффективных решений для контейнеров, подходящих для российских реалий.

Анализ больших данных:

• хранилище данных (Red Shift);
• ElasticMapReduce (EMR);
• средства визуализации (QuickSight);
• поиск данных (Amazon Athena);
• оркестрация данных (Data Pipeline).

Компаниям зачастую страшно браться за анализ больших данных – это дорого и сложно: нужно купить Data Warehouse, установить огромный сервер, найти профессионалов. В области больших данных есть огромное количество рисков на уровне настройки, производительности и масштабирования. Между тем с PaaS-платформой в облаке можно буквально за копейки задействовать на время ресурсы, загрузить свои данные и посмотреть, как это работает. А затем делать выводы и принимать решение на уровне рабочей конфигурации продукта.

Аналитика в режиме реального времени и предиктивная аналитика в облаке дают возможность попробовать максимум решений для бизнеса. Вы снижаете риски и платите только за то, что используете, проводя масштабирование под необходимые объемы вычислений. Кроме того, с помощью PaaS можно агрегировать разные источники информации.

Отдельно остановлюсь на Data Lake. Появление этой концепции стало возможным именно тогда, когда Data Warehouse и платформы обработки данных, например Hadoop, ушли в облако. Data Lake предлагает схему обработки данных, отличную от привычной. По классической схеме все происходит следующим образом: мы загружаем данные в Data Warehouse, придумываем структуру хранения и на ней строим отчеты. То есть мы должны обработать 100% данных, разобрать их и только после этого генерировать отчет.

Концепция Data Lake основана на хранении в Data Warehouse только полезных данных. У нас есть объектное хранилище, куда мы складываем Hadoop; на уровне MapReduce мы преобразуем и оставляем только нужные нам данные, а в Data Warehouse храним только то, что используется в отчетах. Ведь часто бывает, что в хранилище содержится много петабайт данных, а информации, полезной для бизнеса там всего 200 ГБ.

Поскольку анализ больших данных – это узкая область, PaaS для нее применяет 33% участников опроса Amazon и 14% разработчиков в России. Пятая часть участников российского опроса хотела бы использовать облачные базы данных.

Инструменты для разработчиков:

• служба уведомлений (SNS);
• служба очередей сообщений (Simple Queue Service (SQS);
• интеграция электронной почты (Simple Email Service (SES).

Нередко разработчикам нужно создавать очереди, нотификации и другие интеграционные инструменты. Каждый раз они строят собственную систему, изобретая велосипед. Однако эти типичные задачи решены уже лет десять назад, и если вы используете облако, то получаете готовые продукты «из коробки». При этом в PaaS-платформах также решены вопросы стабильности эксплуатации и управления рисками.

По данным опроса Amazon, подобные сервисы сейчас популярны, ими пользуются до 60% разработчиков. В России их удобство для себя уже открыли 27% ИT-компаний, а 35% не отказались бы попробовать.

Сетевая инфраструктура:

• управление DNS-записями (Route 53);
• VPN-шлюзы (AWS VPN Gateway);
• сеть доставки содержимого (CloudFront).

PaaS-сервисы имеют набор возможностей, которые позволяют гибко управлять облачной инфраструктурой и организовывать гибридные решения. С ними нет необходимости отдельно обслуживать сетевую инфраструктуру. Кроме того, они предлагают высокий уровень безопасности и отказоустойчивости сети.

По данным Amazon, на Западе подобные решения используют 53% разработчиков. У нас таковых всего 12%, но четверть участников опроса проявляют к ним интерес.

Безопасность и мониторинг:

• шифрование (Amazon S3 Key Management Service);
• облачное решение для управления идентификаторами и доступом (AWS Directory Service);
• мониторинг (CloudWatch).

Если мы работаем в облаке, то логично получить готовые решения в области безопасности и мониторинга. Радует, что они способны обеспечивать интеграцию вновь подключаемых баз данных с уже существующими системами управления доступом, мониторинга, безопасности, управления ролями и шифрования.

Кроме того, удобно, что в облаке может быть обеспечен любой уровень сложности шифрования, а мониторинг всех IaaS- и PaaS-сервисов данной направленности можно проводить в одном окне.

Сервисы используют 43% зарубежных разработчиков (по данным Amazon) и 25% россиян (по информации Mail.Ru Group). 17% ими интересуются.

Передовые технологии:

• блокчейн;
• машинное обучение;
• IoT.

Сегодня многим хочется попробовать передовые технологии. Однако они требуют изучения и огромных инвестиций в специалистов и инфраструктуру. Затея для многих компаний неподъемная. Облака позволяют взять готовые решения и проверить, к примеру, сможет ли machine learning увеличить ваш бизнес. Если результаты удовлетворят, можно инвестировать в развитие этого направления.

Решения, связанные с передовыми технологиями, применяют 23% пользователей Amazon Web Services. Среди россиян таковых 12%, и еще 18% опрошенных планируют использовать подобные решения в дальнейшем. Цифры пока скромные, но я уверен, что эту сферу ждет большое будущее.