Лекция Рустема Даутова: экономика совместного потребления как вектор развития технологий

Что вместо облаков

В начале лекции Рустем Даутов отмечает, что сейчас мир от облачной модели переходит к модели совместных вычислений. Именно этой сферой занимается команда ученых, в которую входит эксперт. Он подробно рассказал о развитии облачных вычислений, идею которых еще в 1961 году озвучил профессор Джон Маккарти. Тот утверждал, что компьютерные ресурсы должны предоставляться так же, как электричество, вода, газ и другие коммунальные услуги.

За 60 лет информационные технологии прошли путь от майнфреймов в 60-х до эпохи облачных вычислений в 2010 году. Сейчас все IT так или иначе связаны с облаком. Есть основные модели доставки облачных сервисов, различные модели развертывания. Например, в университете можно запустить частное облако, доступ к которому будут иметь только студенты и преподаватели. К публичным облакам на Amazon, Google доступ может получить любой пользователь.

Облака развились до небывалого уровня: каждый облачный шкаф по своим вычислительным мощностям превосходит все вычислительные ресурсы, которые есть в КФУ, утверждает Рустем Даутов. Однако и у облачных ресурсов есть минусы. Работать с ним не всегда быстро, есть вопросы к безопасности, и они не дешевы.

— Наша научная группа работает над основной проблемой — соединением между конечным устройством и облаком. Мы задались вопросом: что, если можно минимизировать сетевой трафик и не отправлять данные в облако по Сети, а вырабатывать их в непосредственной близости от источника? Вы скажете: но ведь локальных ресурсов не хватит для обработки информации. Поэтому облака и были придуманы, они обладают огромными мощностями, которых нет у конечных устройств — телефонов, ноутбуков. Мы решили, что в этом нам помогут sharing computing (совместные вычисления), — заявил Рустем Даутов.

Пользоваться, но не владеть

Основная идея совместных вычислений в том, что такая модель позволяет обрабатывать и хранить данные локально между устройствами.

— Нас в аудитории человек 100. У каждого есть мобильный телефон, который обладает 3 гигабайтами памяти и мощным процессором, и если все это совместить, то получим мощный ресурс, который можно и нужно использовать. У вас телефоны просто лежат и никем не используются, хотя их ресурсы можно объединить для решения какой-либо задачи, — сообщил ученый.

Если исходить из данных Википедии, совместное потребление основано на идее, что иногда удобнее платить за временный доступ к продукту, чем владеть им. Например, торговые площадки, основанные на модели совместного потребления, позволяют обмениваться навыками, вещами, услугами и деньгами. Для иллюстрации идеи совместного потребления Рустем Даутов рассказал о нескольких сервисах. Сервис Airbnb — онлайн-площадка для размещения, поиска и краткосрочной аренды частного жилья по всему миру. Если человек поехал куда-то на все лето, то через этот сервис может сдать свою квартиру. Uber позволяет сдавать свой транспорт другим. На сайте Cookisto любая хозяйка может разместить кулинарные шедевры и пригласить к себе гостей на совместный обед.

С помощью совместных вычислений можно совершать и добровольные вычисления. Этим занимается сайт Rosettа@home. Масштабный проект появился еще в 90-е годы и продолжается до сих пор. Каждый из желающих мог скачать себе приложение, которое по ночам, когда человек не пользуетесь компьютером, анализировало космический шум. В нем программа искала закономерность или последовательность, которая бы доказала существование внеземной жизни.

С помощью добровольных вычислений можно распознать образы дикой природы, расшифровать ДНК, протеиновые цепочки. Каждый делает свой кусочек и его комбинируют в конце. Следующий проект, в котором используются совместные вычисления, называется краудсорсинг. К нему можно отнести Википедию, когда энциклопедию составляют люди из разных уголков Земли. К краудсорсингу близка концепция краудсенсинга. «По сути, это то же самое, что и краудсорсинг. Только вместо новых навыков люди делятся информацией, которая поступает с их мобильных устройств. Каждое утро я занимаюсь краудсенсингом, когда смотрю в окно и считаю, сколько людей взяли с собой зонт», — привел пример Рустем Даутов.

К краудсенсингу можно отнести сервис Strava. В приложение можно добавить свой GPS. Сервисом активно пользуются бегуны, велогонщики, чтобы записывать данные своих тренировок, следить за прогрессом, общаться с единомышленниками. Приложение Waze позволяет отслеживать ситуацию на дорогах в режиме реального времени, прокладывать оптимальные маршруты, узнавать о расположении радаров скорости, получать информацию и предупреждать других пользователей об изменении дорожных условий, препятствиях и т. д.

Вслед за совместными вычислениями придут «умные» города

От совместного вычисления Рустем Даутов перешел к интернету вещей. По его словам, «умное» устройство в контексте интернета вещей — это устройство, которое оснащено вычислительными мощностями, микропроцессором, интерфейсом, датчиками для сбора информации в окружающей среде. В 2016 году подобных устройств было 23 млрд, к 2020 году их число увеличится до 50 млрд. 2008 год считается годом зарождения интернета вещей, когда подключенных устройств стало больше, чем населения земли.

Рустем Даутов объяснил, что интернет вещей существует благодаря М2М взаимодействию. Эти технологии позволяют машинам общаться напрямую без участия людей. Классический пример: автомобиль едет по Калифорнии и обменивается информацией с телефонами, шлагбаумами, пешеходами.

Также на совместные вычисления влияют Р2Р сети.

— В начале лекции я упомянул, что устоявшаяся модель — клиент-серверная. У такой сети есть один недостаток: если центральный сервер обвалится, то обмен данными прекратится. Р2Р сети исключают этот недостаток, все узлы соединены друг с другом. Такая система более надежна, и в таком случае не нужно обращаться к облаку. Обмен данными можно организовать между конечными устройствами напрямую, — утверждает ученый.

Он приходит к выводу, что будущее IT-сферы — в экономике совместного потребления, то есть в развитии интернета вещей, краудсорсинга, краудсенсинга. Модель совместных вычислений подразумевает обмен данными между конечными устройствами без передачи этих данных по внешнему, возможно, незащищенному перегруженному каналу связи, а также доступ и совместное использование общих вычислительных ресурсов для решения каких-либо задач.

— Мы хотим, чтобы вычисления и хранение данных осуществлялось напрямую между конечными устройствами без участия центрального компонента. Что приведет к росту производительности и избавит от необходимости передачи данных по возможно не защищенному каналу связи, — считает Рустем Даутов.

Интернету вещей не нужен человек

Один из проектов Высшей школы информационных технологий и информационных систем КФУ — распознавание подозрительных лиц в студенческом кампусе с помощью камер — также можно отнести к интернету вещей.

— У нас есть одна камера, которая сама по себе не способна распознать лица. К ней мы подключили много микрокомпьютеров. Микрокадры распределяются между устройствами, которые и занимаются распознаванием лиц. Если собирается толпа, то подключаем дополнительную камеру слежения, — объясняет идею проекта Рустем Даутов.

Развитие интернета вещей он видит в создании в будущем беспилотного транспорта, когда автомобили смогут общаться между собой, с дорожной инфраструктурой. Ученый строит планы на перспективу, утверждая, что мир ждут «умные» городские пространства, «умные» офисы, склады, заводы.

— Вы можете меня спросить о безопасности. Да, такой аспект есть. Но совместные вычисления основаны на добровольном участии. Мы не собираемся уничтожать облачную индустрию, об этом пока не думали. Просто работаем над совместными вычислениями, — успокоил аудиторию ученый.