Модели стратегического управления деятельностью центров обработки данных



В основе современной модели стратегического управления деятельностью ЦОД находится подход, в рамках которого основами формирования стратегии выступают сегодня две тенденции развития, которыми, по словам Дж. Рафа, можно определить как: консолидация и виртуализация. [7]

Наиболее часто основой определения модели стратегического управления дата-центрами выступают технологические характеристики и условия, среди которых ведущими выступают их конструктивные особенности и параметры оптимизации оборудования и программного обеспечения. Экономические же условия и параметры, в этом случае, воспринимаются как своего рода среда, которая, безусловно, оказывает воздействие на стратегическое управления ЦОД, но проявляется оно в наиболее общем плане определения направления развития.

Именно на таких основаниях сегодня сформировано большинство стратегических моделей дата-центров крупных интернет компаний. В настоящее время сюда примыкают и крупные предприятия и государственные органы по всему миру, всё чаще и чаще предпринимающие амбициозные проекты постройки огромных центров обработки данных, которые призваны сконцентрировать информацию как их самих, так и всех, или, по меньшей мере, большинства их филиалов, дочерних предприятий и контрагентов. В этих центрах концентрируются основные информационные услуги от виртуального хостинга до коллокации оборудования, которые, как показывает практика оказывает непосредственное и отчетливое влияние на определение стратегии развития ЦОД и формирование модели управления.

Весь объем услуг дата центров следует разделить на три группы на основе их связи с облачными вычислениями:

1) Традиционные услуги дата центров: аренда площади, аренда оборудования, телекоммуникационные услуги;

2) Услуги на основе «облачных» вычислений — XaaS (X (anything) as a service);

3) Дополнительные услуги: системы охранного видеонаблюдения за серверными стойками, система контроля и управления доступом к стойкам, аренда помещений для размещения персонала клиентов на территории дата центра, обучение персонала клиентов, реклама.

Однако, по нашему мнению, на передний план определения стратегии развития центров обработки данных, выходит сегодня именно организационно-экономическая составляющая, усиленная ещё и тем, что при решении о размещении на той или иной территории дата-центра, руководствуются комплексом показателей, таких как удалённость от возможных источников стихийных бедствий и катастроф, равно как и возможность протяжки до центра оптоволоконных сетей. В этих условиях, центры обработки данных становятся ещё одним источником экономического развития территории, на которой они расположены, предоставляя рабочие места обслуживающего персонала, активизируя энергосистему территории и т. п.

Переходя к рассмотрению обозначенных выше тенденций, необходимо отметить, что первая из них — консолидация, обусловлена непосредственно двумя ведущими процессами. Это, во-первых, поглощение более крупными организациями более мелких. Наиболее ярко это проявилось в политике таких мощных участников рынка дата-центров как Intel и HP, которые предложили комплексную программу присоединения более мелких организаций, в которой открытая и прозрачная организационно-правовая архитектура процесса присоединения совмещалась с возможностями использования инновационного дизайна информационного центра, обеспечивавшего комфортное объединение информационных центров. Во-вторых, амбициозные проекты ряда государственных органов и частных компаний по созданию так называемого публичного облака (public cloud), то есть — комплекса информационно-вычислительных ресурсов, информационных систем, программных продуктов и сервисов, размещенных на ИКТ-инфраструктуре «облачного» оператора и предоставляемых конечным потребителям как XaaS. В условиях чего «облачный» оператор гарантирует высокую доступность, производительность, целостность и сохранность данных клиента.

Обобщая сказанное выше необходимо отметить, что в этих условиях начинает формироваться новая бизнес-модель функционирования дата центра, которой будет свойственно, как минимум, равное значение технических и экономических факторов, при том, что вторые скорее, со временем будут превалировать. Таким образом, генеральной линией стратегии развития центров обработки данных в перспективе станет способность удовлетворять потребности клиентов (пользователей), которые шире обеспечения бесперебойного электропитания оборудования и эффективного охлаждения.

Руководству дата центра, в такой ситуации, предстоит охватить проблемы, обусловленные растущей сложностью взаимоотношений между акторами этого рынка и формировать стратегию управления и развития информационного центра на основании совмещения моделей IT развития к меняющимся условиям и потребностям бизнеса в направлении их наиболее полного и эффективного удовлетворения как существующих, так и будущих. Дата центр, таким образом перестаёт быть предприятием чисто технологическим и становится, постепенно обыкновенным деловым предприятием занимающим на рынке и в бизнесе равную с другими позицию.

При этом, рынок служб «облачных» вычислений в России в отличие от всего рынка ЦОД находится на более ранней стадии развития, и растет существенно быстрее. Большинство решений, доступных российским пользователям введено на рынок за последние 2–3 года. Все еще имеет место то, что многие поставщики ХaaS в стране являются небольшими частными компаниями или даже стартапами. Три основных модели развития бизнеса применяются в зависимости от размера бизнеса потребителя.

Рис. 1. Бизнес-модели «облачных» сервисов

Пользователи услуги используют и платят за аппаратную инфраструктуру ЦОДа и программные продукты вместо того, чтобы покупать и владеть ими. Эти решения доступны только через общественные «облака».

Частные «облака» обычно создаются крупными российскими компаниями, которые можно оценить как инструмент эффективного использования ИТ-ресурсов в связи с виртуализацией аппаратных средств. Однако, в целом, владелец «облака» несет полные расходы, связанные с его созданием и обслуживанием, так как является единственным пользователем облачных ресурсов. Частные облака широко распространены среди крупных российских корпоративных компаний по соображениям безопасности.

В случае с ХaaS политика поставщиков программного обеспечения позволяет владельцам закрытых облаков становиться поставщиками XaaS. Однако вендоры взимают свою абонентскую плату за каждого конечного пользователя программного обеспечения. Если его программное обеспечение представлено в открытом облаке или в его частной копии, с финансовой точки зрения нет никакого различия. Продажи закрытого облака могут быть ограничены, потому что крупная компания, создавшая это облако для его собственных потребностей, имеет определенное число пользователей и не пытается увеличить это.

В формировании и функционировании модели стратегического управления деятельностью ЦОД равно участвуют как сами информационные центры, представленные своим руководством, так и потребители предоставляемых ими услуг. Поэтому она будет состоять из следующих внешних и внутренних компонентов. К внешним компонентам можно отнести следующие:

1. Уровень риска. Вероятность возникновения природной или техногенной катастрофы в регионе размещения ЦОД;
2. Геополитические особенности региона размещения ЦОД и особенности нормативно-правовой базы. Цели местных политических партий, политический лоббизм, жесткое регулирование интернета. Специфика строительных норм и правил, нормы пожарной безопасности и др;
3. Автономность. Обеспечение доступности и непрерывной операции в течение 72 часов.
4. Доступность и стоимость энергии и воды. Расходы на электроэнергию и охлаждение является существенными в структуре эксплуатационных расходов центра обработки данных. Менеджмент должен сосредоточить внимание на стоимости энергии в долгосрочной перспективе. Большинство обычных систем охлаждения используют испаряющие системы, требующие значительного количества относительно чистой воды (обычно питьевая вода от муниципального водоканала);
5. Уровень квалификации трудовых ресурсов. Для нормальной работы дата центра его штат должен быть укомплектован: системными администраторами, программистами, инженерами, механиками и охранниками;
6. Техническая поддержка оборудования. Возможность провести ремонт и модернизацию оборудования, а также обновление программного обеспечения.

Внутренние компоненты:

1. Эластичность. Эта категория предполагает ответ потребителя услуг на вопрос — строить ли собственный информационный центр или выгоднее обратиться к поставщику услуг по обработке данных. Решая указанный вопрос, потребитель, усматривает наиболее часто два основных пути, выбор которых определяется большим количеством факторов, решающим, среди которых, в конечном итоге становится желание или нежелание принимать на себя расходы на формирование собственной инфраструктуры центра обработки данных (сооружение, технологическое оснащение и пр.);
2. Время простоя. Исторически модель стоимости в эффективном управлении IT представляла собой модель стоимости времени простоя. Именно через неё выражается в экономическом виде признак надежности информационного центра — ключевой компонент к тому, как информационный центр должен функционировать и каковы для этого требования инфраструктуры. Стоимость времени простоя кардинально различается между различными типами фирм и обуславливает собой средства и конструктивные соображения которыми осуществляется оптимизация простоя систем. В конечном итоге именно работа без простоев, по любым причинам, является важным залогом успешной экономической деятельности дата центра;
3. Укомплектованность персоналом — часто упускаемый или недооцениваемый фактор в определении экономического состояния информационного центра. В дополнение к IT штату сотрудников, в любом информационном центре требуется штат технических специалистов, призванных обеспечить надежность работы оборудования информационного центра. В свою очередь, требования к службе безопасности изменяются в зависимости от размера информационного центра и индивидуальных потребностей бизнеса, однако базовые условия работы 24 часа в день и 365 дней в году остаются неизменными. Таким образом, эти вопросы также ложатся на плечи бизнеса, в том случае, если проектируется собственный информационный центр;
4. Финансовые параметры:

Выбор места: включает в себя отражение географии местоположения информационного центра на стоимость его услуг и активов, что включает в себя налоговые условия данной территории, местные ставки по сервису и обслуживанию и пр.

Распределение налогового бремени: включает использование контрольных методов оценки, выделить или распределить затраты на отдельные компоненты дата центра как комплексного объекта собственности (например, земля, мелиорация земель, здания, оборудование, мебель и крепления, и т. д.), для определения налогового бремени.

Фактор восстановления капитала: предполагает оценку реальных капитальных затрат информационного центра, в призме отношения постоянного ежегодного дохода к текущей стоимости его получения в течение данного отрезка времени.

Внутренняя Норма Доходности (IRR): представляет собой оценку предполагаемой IRR для дата-центра, построенного по разработанному проекту, понимаемая как процентная ставка, при которой чистая приведённая стоимость = 0, где чистая приведенная стоимость рассчитывается на основании потока платежей, дисконтированного к сегодняшнему дню;

5. Тайминг. Предполагает экономический учет устаревания оборудования, технологического и программного обеспечения, при постройке информационного центра. В этом направлении выявляется соотношение затрат на адаптацию услуг, представляемых дата-центром с реальными запросами бизнеса и IT стратегию развития c риском потребностей дополнительного финансирования увеличения энергопотребления и обеспечения охлаждения оборудования;
6. Масштабируемость. Это означает объём облака, зависящий от эластичности инфраструктуры информационного центра и его возможностей, обусловленных доступной площадью. Это означает возможности интенсификации работы центра при том же удельном весе энергопотребления и охлаждения оборудования, не нарушая бизнес-процессы. В этих условиях повышение вертикальной масштабируемости дата центра становится залогом активного развития центра, его адаптируемости к изменению деловых потребностей и будущей оптимизации затрат на обеспечение дополнительного энергопотребления и охлаждения оборудования, в целях соответствия новому уровню развития IT.

Непосредственное воздействие на формирование модели стратегического управления дата-центром оказывают два ключевых фактора это масштабируемость и экономический комплекс-фактор.

Масштабируемость играет решающую роль в вопросе интенсивного развития любого бизнеса и информационные центры не являются исключением. Сегодня, когда появились и широко применяются технологии виртуализации изменилось само понятие масштабируемости, что привело к сокращению количества серверов и позволило увеличить плотность работы (загрузки) конкретного сервера. Увеличение IT потребностей, реализуемое сегодня через интернет-фирмы, служащие провайдерами для миллионов конечных пользователей или предприятий с увеличивающимися запросами услуг, покрывается более интенсивным использованием оборудования, но, вместе с тем, и предъявляет особые требования к его энергообеспечению и охлаждению.

Рост энергетических потребностей оборудования вынуждает в процессе реализации модели стратегического управления дата центром обращать пристальное внимание на эффективность использования энергии, альтернативные энергетические ресурсы и финансовую ответственность за время простоя информационного центра. Вертикальная масштабируемость подразумевает, что оценка необходимого энергообеспечения, требующегося для информационного центра сегодня, даёт возможность спрогнозировать потребность в электроэнергии при увеличении как объёмной, так и линейной загрузки оборудования центра. Это, в свою очередь, возможность определить стратегический предел возможностей центра в его нынешнем состоянии и выявить направления необходимой модернизации, что способно эффективно удвоить срок жизни информационного центра.

В свою очередь экономический комплекс-фактор включает в себя два фактора — экономику эффективного энергопользования и финансовое моделирование.

Преобладающим сегодня средством измерения эффективности использования энергии является Power Usage Effectiveness (PUE), представляющий собой соотношение количества энергии, потребляемого IT оборудованием энергией, затрачиваемой на охлаждение оборудования и управление информационным центром. Автоматизация инфраструктуры информационного центра занимающейся сбором и анализом данных посредством системы DCIM (управление инфраструктурой дата центра) позволяет, в этих условиях, оперативно выявлять потери энергии аппаратными средствами и оптимизировать их.

Финансовое моделирование в стратегическом управлении дата-центра состоит из двух частей это капиталовложения и эксплуатационные расходы. Новая парадигма, предусматривающая удлинение срока жизни дата центра отвергает традиционную модель, когда капиталовложения осуществляются на этапе постройки центра, а далее реализуются только эксплуатационные расходы. Сегодня капиталовложения-это не столько здания и сооружения, сколько эффективное, интенсивно работающее оборудование, которое надо периодически обновлять, что приводит нас к периодичности повторения капиталовложений в дата центр, что обеспечивает ему более долгий жизненный цикл.

Выводы.

Подводя итог, необходимо отметить, что эффективная модель стратегического управления дата-центром — та, которая сможет эффективно и полно учесть вопросы бизнеса и технологические аспекты в процессе планирования и формирования доступных вариантов. Тем не менее, противоборство между технологическими компонентами и организационно-экономическими имеет место. Выходом из сложившейся ситуации выступает четкое осознание всеми сотрудниками центра, что это именно предприятие, которое предоставляет услуги для бизнеса. Поэтому потребуется определенная деловая гибкость, которая, будучи объединена с эффективным энергопользованием, интенсификацией работы оборудования и снижением времени простоев обеспечат прочное конкурентное положение дата центра в сегменте рынка и успешную реализацию его стратегии.

Литература:

1. A Generation Lost in the Bazaar. Quality happens only when someone is responsible for it. URL: http://queue.acm.org/detail.cfm?id=2349257.
2. Best Practices for Increasing Data Center Energy Efficiency // Dell. URL: http://www.dell.com/downloads/global/power/ps1q08–20080185-Rad.pdf.
3. http://www.datacenterdynamics.com/news/russias-thirst-for-data/84760.article.
4. Lyashenko M., Sklyar T., Silberstein О. Data Centers: Trends And Development Prospects// International Journal of Applied Engineering Research. Volume 10, Number 24 (2015). Pp. 45350–45359 URL: http://www.ripublication.com/Volume/ijaerv10n24.htm.
5. Nasdaq приближается к максимуму эры «бума доткомов» // Смартлаб. URL: http://smart-lab.ru/blog/199236.php.
6. Power usage effectiveness (PUE) // TechTarget, Inc. URL: http://searchdatacenter.techtarget.com/definition/power-usage-effectiveness-PUE.
7. Rath J. Data center strategies. Simplifying high-stakes, mission critical decisions in a complex industry. Vantage. 2011. URL: http://vantagedatacenters.com/earthday/Pdf/DCK-datacenter_strategies.pdf.
8. Аль-Хаками Али Мохаммед Омар. Модели процессов функционирования корпоративных центров обработки данных: диссертация. кандидата технических наук: 05.13.01 / Аль-Хаками Али Мохаммед Омар; [Место защиты: С.-Петерб. гос. электротехн. ун-т (ЛЭТИ)]. – Санкт-Петербург, 2010. – 103 с.: ил. РГБ ОД, 61 10–5/1775.
9. Веб-парад погибших доткомов // ТВОЙ — ХОСТИНГ. RU. URL: http://your-hosting.ru/articles/other/dead-dotcoms/.
10. Воробьев Андрей Игоревич. Формирование методики оптимизации телематического комплекса технических средств интеллектуальной системы маршрутного ориентирования: диссертация... кандидата технических наук: 05.22.01 / Воробьев Андрей Игоревич; [Место защиты: Моск. гос. автомобил.-дорож. ун-т (техн. ун-т)]. – Москва, 2010. – 196 с.: ил. РГБ ОД, 61 11–5/195.
11. Второй пузырь доткомов или новая эра? URL: http://betaserver.org/1342/vtoroj-puzy-r-dotkomov-ili-novaya-e-ra.html.
12. Где сегодня короли «пузыря доткомов» 90-х? URL: https://insider.pro:
13. Иллюстрированное издание о финансовых рынках на русском языке. URL: https://insider.pro/ru/article/279/.
14. Инфраструктурные вопросы развития интернет-индустрии http://www.alldc.ru/interview/2351.html; Жажда на ЦОД в России. Почему нынешнее замедление темпов развития рынка дата-центров можно назвать вре-менным http://www.ibs.ru/media/media/zhazhda-na-tsod-v-rossii-pochemu-nyneshnee-zamedlenie-tempov-razvitiya-rynka-data-tsentrov-mozhno-nazvat-vremennym/; Russia's thirst for data http://www.datacenterdynamics.com/news/russias-thirst-for-data/84760.article
15. Коварный PUE // «Хабрахабр» ресурс для IT-специалистов. URL: http://habrahabr.ru/company/ua-hosting/blog/244603/.
16. Ляшенко М. А., Зильберштейн О. Б. Стратегии информационно-телекоммуникационных компаний в сегменте ЦОД: монография / Под науч. ред. Н. А. Ершовой. — Saarbruken. Изд.: LAP LAMBERT Academic Publishing. 2016. 256 c.
17. Макаров С. В. Развитие системы принятия решений в сфере коммуникационных услуг (на примере облачных вычислений). Дисс. к. э. н.: 08.00.05 / Макаров Сергей Валерьевич; [Место защиты: Акад. нар. хоз-ва при Правительстве РФ].- Москва, 2011.- 161 с.: ил. РГБ ОД, 61 11–8/1805.
18. Не PUE единым // Журнал сетевых решений. URL: http://www.osp.ru/lan/2014/05/13041191/.
19. Погоржельский С. Рекомендации по выбору ЦОДа в России. Ликбез по услугам Дата-Центров. URL: http://habrahabr.ru/users/pogorzhelskiy/
20. Рейтинг российских коммерческих дата-центров http://dcdeforum.ru/sites/default/files/reyting_iks-consulting_rynok_cod.pdf
21. Рынок центров обработки данных (ЦОД) РФ. Прогноз развития рынка на период 2012–2016 гг http://www.mforum.ru/analit/pubs/101679.htm
22. Рынок ЦОД прячется от аналитиков http://www.cnews.ru/reviews/free/datacenter/articles/articles3.shtml
23. Рынок ЦОД в России и Мире Директ ИНФО http://www.slideshare.net/kondrashov/ss-40964486
24. Харатишвили Д. Дата-центры в цифрах и фактах // КомпьютерПресс, № 8, 2009. URL: http://compress.ru/article.aspx?id=20687
25. ЦОД (рынок России) Коммерческие дата-центры http://www.tadviser.ru/index.php/ %D0 %A1 %D1 %82 %D0 %B0 %D1 %82 %D1 %8C %D1 %8F: %D0 %A6 %D0 %9E %D0 %94_(%D1 %80 %D1 %8B %D0 %BD %D0 %BE %D0 %BA_ %D0 %A0 %D0 %BE %D1 %81 %D1 %81 %D0 %B8 %D0 %B8)_ %D0 %9A %D0 %BE %D0 %BC %D0 %BC %D0 %B5 %D1 %80 %D1 %87 %D0 %B5 %D1 %81 %D0 %BA %D0 %B8 %D0 %B5_ %D0 %B4 %D0 %B0 %D1 %82 %D0 %B0- %D1 %86 %D0 %B5 %D0 %BD %D1 %82 %D1 %80 %D1 %8B