Искусственный интеллект повышает эффективность управления базами данных
Алексей, какие основные сложности встречаются в управлении базами данных?
Алексей Кулаков: В нашей стране многие системы, в частности, процессинговые и биллинговые, были построены на технологиях Microsoft или Oracle. Серьезной альтернативой стала свободно распространяемая СУБД PostgreSQL, которая не уступает им по популярности в мире и может применяться в корпоративных средах. Однако в чистом виде, "из коробки", она не включает функционал и техническое сопровождение, необходимые крупным заказчикам. Мы изначально занимались поддержкой самых крупных баз данных по всему миру и досконально знаем задачи, с которыми сталкиваются большие компании. Опираясь на эту экспертизу, мы доработали функционал и инструменты для мониторинга и управления.
Современный процесс цифровой трансформации сопровождается неизбежной фрагментацией ИТ-инфраструктуры, это существенно усложняет поддержку разнородных решений и увеличивает затраты. В этих условиях предложения только системы управления БД уже недостаточно - клиенты все чаще ожидают от вендоров комплексные решения, полноценные экосистемы для управления данными. Особое значение для крупного бизнеса имеет вопрос производительности: замена иностранных решений возможна лишь при достижении сопоставимого уровня быстродействия и масштабируемости.
В условиях ужесточающихся регуляторных требований и постоянной угрозы утечек выбор технологического партнера приобретает стратегическое значение - его решения должны гарантировать многоуровневую защиту информации, включая саму СУБД как важный элемент системы безопасности. Наконец, учитывая высокую динамику изменений в отрасли, ключевым фактором становится простота и скорость миграции.
Какой подход будет эффективнее при решении этих вопросов?
Алексей Кулаков: Мы реализуем комплексный подход к созданию ИТ-решений, объединив собственные разработки в области ОС, аппаратного обеспечения, систем виртуализации и резервного копирования, которые были специально оптимизированы для конкретных задач. Примером такого подхода является флагманская линейка машин баз данных (МБД) Tantor XData. Эти специализированные программно-аппаратные комплексы созданы для клиентов, реализующих масштабный переход на российский технологический стек.
Главные преимущества заключаются в простоте обслуживания и поддержке. Целостная экосистема от единого вендора означает стопроцентную ответственность перед заказчиком. По производительности она уже достигла уровня мировых аналогов, таких как Oracle Exadata, обрабатывая десятки тысяч транзакций в секунду и обеспечивая высокоскоростное резервное копирование (в разы быстрее любых внешних систем резервного копирования) и эффективную работу с высоконагруженными БД. Такой результат достигается за счет решений, которые "расшивают" самые узкие места в работе СУБД.
Особое внимание мы уделяем развитию безопасности. В новой версии Tantor Postgres 17 реализовано прозрачное шифрование данных, а в машинах баз данных завершается внедрение технологии аппаратного шифрования "на лету", что обеспечит принципиально новый уровень защиты - даже системные администраторы не смогут получить доступ к содержимому баз данных. Кроме того, специализированные инструменты для анализа схем данных и выявления уязвимостей позволяют администраторам оперативно обнаруживать слабые места и формировать соответствующие рекомендации. Недавно мы в "Группе Астра" перевели основные корпоративные сервисы на эту систему. Теперь наши пользователи могут работать с ними так же быстро, как с банковскими приложениями на мобильных устройствах: без задержек и ожидания. Это сразу отражается на вовлеченности сотрудников в корпоративные процессы, поскольку упрощение и ускорение работы сервисов их привлекает, а сервисы используются более активно.
Многолетний международный опыт поддержки СУБД PostgreSQL лег в основу уникальной платформы управления кластерами, которая уже успешно внедрена у многих российских клиентов. Этот простой в использовании визуальный инструмент значительно упрощает работу с СУБД - настолько, что даже не слишком опытные специалисты после первичного ознакомления с системой быстро осваивают управление базами данных на уровне экспертов. Следующим этапом развития является внедрение технологий искусственного интеллекта. Сейчас с помощью ИИ мы упрощаем работу со своей платформой, но на ближайшее будущее у нас есть планы выпуска автономной СУБД, которая будет сама за собой следить, настраивать и обслуживать, показывая новые возможности в повышении производительности и устойчивости работы без вмешательства человека.
А как искусственный интеллект используется в управлении базами данных?
Алексей Кулаков: Современные заказчики при выборе решений для работы с данными рассчитывают на три ключевых преимущества: надежность системы, гарантированную безопасность информации и оптимальную стоимость владения, которая минимизирует затраты на обслуживание. Хотя полностью исключить эксплуатационные расходы невозможно, особенно для крупных корпоративных систем, современные технологии позволяют свести их к разумному минимуму.
Интеллектуальный помощник, встроенный в СУБД, может выполнять множество функций: отвечать на технические вопросы о продукте, помогать формулировать и оптимизировать запросы, анализировать работу всех компонентов системы. Он не просто собирает информацию, но и формирует практические рекомендации для администратора - от автоматической настройки параметров до предупреждения потенциальных угроз.
По данным наших специалистов, такое интеллектуальное сопровождение позволяет сократить время устранения инцидентов примерно на 20 процентов, а еженедельные трудозатраты администраторов на рутинные операции - на несколько часов. Главная цель - не заменить человека, а минимизировать влияние человеческого фактора, оставив специалиста в центре процесса принятия решений, особенно когда речь идет о критически важных бизнес-приложениях. При этом вся необходимая информация консолидируется в едином интерфейсе, что позволяет принимать обоснованные решения быстро и эффективно.
Получается, что такая система полезна не только для администраторов, но и для бизнес-пользователей?
Алексей Кулаков: Решение в каком-то смысле действительно выходит за рамки традиционного администрирования. Если ранее разработчики могли лишь констатировать факт работоспособности системы, то теперь появилась возможность глубокого анализа причин замедлений, выявления узких мест в сложных запросах и поиска путей оптимизации. Наши технологические партнеры, включая вендоров ERP- и BI-решений, активно применяют нашу платформу для совершенствования собственного программного обеспечения, особенно ее превентивный потенциал. Был случай, когда технический руководитель одной из организаций с помощью аналитических возможностей системы самостоятельно выявил скрытые проблемы в стороннем бизнес-приложении. Детальный отчет с рекомендациями, переданный разработчику, позволил заранее профилактировать потенциальные сбои, которые могли затронуть ряд финансовых учреждений.
Как выстроена работа с рисками при использовании ИИ?
Алексей Кулаков: Мы используем классический подход. У системы ограниченные права, и все действия носят рекомендательный характер. Только человек принимает решение: подтверждает или отклоняет предложение системы.
Как будет развиваться это направление в ближайшем будущем?
Алексей Кулаков: Система сможет предлагать рекомендации оптимальных параметров индексирования, настроек репликации или методов резервного копирования, адаптируясь под специфику рабочих нагрузок, отслеживать выполнение запросов в реальном времени. Например, она замечает рост времени выполнения SQL-запросов относительно "стандартного" поведения на основе статистики, ассистент выявляет и показывает конкретный проблемный запрос, предлагает варианты оптимизации. Особую ценность это может приобретать в критически важные для компании периоды: например, накануне закрытия финансовой отчетности система сможет заранее прогнозировать потенциальные перегрузки и рекомендовать превентивные меры. Интеллектуальные функции будут помогать выявлять аномалии в самих данных, прогнозировать сбои и предлагать меры, чтобы избежать потенциальных простоев и потери данных. Наша стратегическая цель - создание автономной СУБД, где искусственный интеллект возьмет на себя роль "виртуального инженера", обеспечивающего бесперебойную работу, защиту информации и максимальную эффективность ее обработки.