Эксклюзив СофтТеха: Денис Хлебородов, генеральный директор и основатель Cloud X, о том,... — 30 июня 2026 г. в 10:13:47.950
Эксклюзив СофтТеха: Денис Хлебородов, генеральный директор и основатель Cloud X, о том, почему при замедлении отдельных IT-сегментов облачный рынок сохраняет высокую динамику. ▪️ Какие тренды наблюдаются на рынке облачных технологий? Российская модель потребления облаков остается преимущественно гибридной: в IT-ландшафте сочетаются публичные облачные сервисы и собственные мощности, а критичные корпоративные системы часто остаются в собственном инфраструктурном контуре. В этом отличие рынка от США и Китая, где рынок облаков формировался вокруг национальных гиперскейлеров, а многие государственные и частные компании проектируют системы с приоритетом облачной инфраструктуры и ее глубокой интеграцией в ключевые бизнес-процессы. Еще одной особенностью рынка является использование нескольких провайдеров одновременно. Такая практика закрепилась, когда при переходе с зарубежных гиперскейлеров на отечественные облака компании тестировали цены и технические возможности разных провайдеров. Чаще всего это пока не полноценный мультиклауд, а распределение задач по разным исполнителям. Чтобы такая схема стала настоящим мультиклаудом, нужны единые архитектурные принципы, централизованное управление доступом, мониторинг, безопасность, финансовый контроль, совместимые инструменты оркестрации и переносимости нагрузок. Иначе несколько облаков превращаются не в гибкость, а в усложнение эксплуатации. ▪️ Для чего сегодня заказчики чаще всего используют облака? Для крупных заказчиков на российском рынке, которые много инвестировали в собственные мощности, публичное облако — способ расширить инфраструктурные возможности и оптимизировать затраты. Сейчас в облаке чаще размещают новые цифровые сервисы, среды разработки и тестирования, резервное копирование, веб-приложения, аналитику, отдельные бизнес-системы, контейнерные платформы и экспериментальные ИИ/ML-нагрузки. Для большинства компаний облако — практически единственный экономически оправданный путь к ИИ. Для обучения и дообучения моделей нужны кластеры графических ускорителей, высокоскоростная сеть между узлами, быстрые хранилища, системы распределенных вычислений, оркестрация задач и постоянный мониторинг загрузки. В собственной инфраструктуре такую среду сложно собрать, масштабировать и поддерживать: она требует редкого инженерного опыта и постоянных инвестиций. Подписывайтесь на СофтТех