Обзор новостей промышленности
Для чего металлургии YandexGPT? Каким видят будущее облаков индустриальные гиганты и как изменилось потребление этих сервисов в промышленности за последние полгода? Рассказывает Павел Приедитис, директор по работе с промышленными компаниями Yandex Cloud.
IT‑проекты промышленных компаний
Ускорить разработку IT‑решений для металлургии в облаке: опыт «Норникеля»
Металлургические предприятия стали чаще использовать публичные облака, для того чтобы ускорить вывод продуктов на рынок. Недавний пример — наш проект с компанией «Норникель». Раньше компания полагалась только на собственную инфраструктуру: закупала серверы, строила защищённые каналы связи и даже собственные дата‑центры. Но сейчас, когда объёмы разработки возросли, а запускать новые сервисы нужно быстро, «Норникель» начал разворачивать тестовые среды на облачной платформе. Результаты заметны: в некоторых проектах весь процесс занимает не месяц, а чуть больше двух недель.
Компания использует технологии не только для своих задач, но и для индустриального центра компетенций «Металлургия». Это масштабная инициатива, в рамках которой участники отрасли создают специализированное программное обеспечение для нужд индустрии. «Норникель» ведёт три таких проекта: «Горно‑геологическая информационная система», «АСУ „Горное планирование“» и «Диспетчеризация подземных горных работ». Реализация этих проектов запланирована на 2024–2025 годы.
События
Подвели итоги тестирования YandexGPT для бизнеса. Предприятиям интересно использовать технологию для корпоративного поиска
25–26 сентября мы провели пятую по счёту конференцию Yandex Scale, посвящённую применению облачных технологий в разных задачах бизнеса. Одной из ключевых новостей мероприятия стали результаты закрытого тестирования большой языковой модели YandexGPT. Больше 6000 заявок, 800 компаний, десятки сценариев применения технологии.
В этой статье мы расскажем про:
В числе активных участников тестирования были пять отраслей: банки, ритейл, IT, медиа и промышленность. Предприятия включились в тестирование с чётким пониманием, для чего им нужны эти технологии. Например, они хотят использовать YandexGPT для того, чтобы быстро искать документы по внутренним ресурсам, используя запросы на естественном языке, а также чтобы готовить краткие содержания внутренней документации, в том числе с отраслевой терминологией и специфическими понятиями. В новой версии продукта для этого появятся новые возможности. Например, компании смогут применять в YandexGPT модель, дообученную на пользовательских данных.
Переполнение дискового пространства стало причиной остановки автомобильных заводов в Японии
В начале сентября в СМИ активно обсуждалась следующая новость: заводы автоконцерна Toyota в Японии не работали три дня. Недавние сбои в работе японских заводов оказались вызваны нехваткой места на серверах баз данных. В опубликованном официальном заявлении представители Toyota объяснили, что сбой произошёл во время планового обслуживания IT‑систем. Специалисты упорядочивали данные и удаляли фрагментированные данные из баз. Однако в связи с тем, что хранилище оказалось заполнено до отказа, произошла ошибка, которая привела к остановке всей системы.
YandexGPT
Yandex Scale
«На мой взгляд, системной проблемы не возникло бы, если бы у компании была актуальная и исполняемая иерархическая модель хранения данных. Очевидно, что в производственных системах реального времени должен храниться минимально необходимый массив, чтобы оперативно планировать и исполнять заказы на производство. Это „горячие“ данные. Техническое логирование, суточные архивы — это, скорее, „тёплые“ данные. Их лучше хранить на накопителях другого класса, быстродействия и стоимости в зависимости от частоты обращений к ним и использования в проектах. Недельные и менее востребованные файлы можно отнести к „холодным“. Данный кейс подсветил особенности экономики хранения данных на крупном производстве, где уровень инвестиций в сопровождающую, то есть не прямую производственную, инфраструктуру ограничен. Решить эту проблему можно, пересмотрев архитектуру хранения производственных данных в сторону внедрения гибридного облака как инструмента экономичного масштабируемого архива, конфигурирование которого может осуществляться на лету, в том числе автоматизированными средствами по сигналам систем мониторинга IT‑инфраструктуры».
Тренды
Промышленные компании оказались в числе лидеров по темпам роста потребления сервисов Yandex Cloud
В августе мы объявили финансовые и операционные результаты за первое полугодие 2023 года. Оказалось, что промышленные компании вновь оказались в лидерах по темпам роста потребления наших сервисов. Это связано с тем, что у наших индустриальных заказчиков растёт потребность в гибких инструментах для автоматизации заказов, анализа данных и разработки ПО для выстраивания логистики. Промышленность продолжает увеличивать потребление сервисов платформы данных, Kubernetes- и ML‑инструментов.
Крупные промышленные компании используют Yandex Cloud для полного цикла разработки своих цифровых платформ, создания платформ данных (Data Lakes) и инструментов для трейсинга — отслеживания передвижений грузов по маршруту.
Будущее облаков в промышленности — гибридный формат: так считают представители 70% предприятий
В начале сентября мы с аналитиками из интегратора «УльтимаТек» подвели итоги исследования облачных технологий в российской промышленности. Раньше подобный анализ не проводился: большинство исследований облаков в России были кросс‑индустриальными, без детального изучения отдельной отрасли. Опросили директоров, CTO, вице‑президентов 15 крупнейших холдингов о том, как они используют облачные платформы в своих задачах, что удерживает их от широкого применения этих сервисов и каким они видят будущее этих технологий для своей индустрии.
