Ozon разработал собственный инструмент для генерации и редактирования фона на изображении товаров, который работает с помощью алгоритмов машинного обучения.
По прогнозам экспертов, число предприятий, использующих отечественные решения, возрастет до 80% к концу 2024 г.
Эксперт по виртуализации и LinuxСтюарта Бернса обсуждает на портале ComputerWeekly.com использование софтверных роботов в решении повседневных задач, выполняемых ИТ-департаментами.
Причина, почему ИТ-мир загорелся автоматизацией, состоит в том, что организации борются за продуктивность своей деятельности и точность исполнения операций при одновременном снижении затрат. В этом русле многие компании экспериментируют с использованием средств роботизации процессов, однако в их освоении мы находимся лишь в начале пути.
Говоря о роботизации, мы имеем в виду не классическое понятие роботов, которые сегодня часто встретишь на производстве, а продвинутые программные инструменты роботизации, которые могут взаимодействовать с уже существующими веб-страницами, системами и инфраструктурой, изначально создававшимися без всякой мысли о роботах. Это не механические роботы-манипуляторы, а особые виртуальные машины с доступом к системной инфраструктуре. При этом важно отметить, что программные роботы пристраиваются к существующим процессам и дополняют их, но никак в них не вмешиваются и не нарушают их течение.
Концепция роботизации процессов (RPA) хорошо известна, и она ныне часто используется в средствах управления виртуальными платформами. ПО RPA работает в фоновом режиме при самоадминистрировании, и сфера его применения быстро расширяется за рамки развертывания и масштабирования виртуальной инфраструктуры на широкий круг повседневных административных операций.
Исторически этой концепцией первыми заинтересовались крупные компании, занимающиеся большими объемами операций по сбору, извлечению и обработке данных, например, из входящей почты, страховых полисов и т. п. Базовой сферой применения RPA являются простые и повторяющиеся операции типа обработки и оцифровки форм с отсеиванием бумажных документов, которые нельзя импортировать из-за небрежного заполнения или трудночитаемого текста. Это необходимая, но низкоквалифицированная работа, и ее повсеместно заменяют автоматизацией.
В этом нет ничего нового, однако ныне автоматизация процессов начинает распространяться на более широкий спектр повседневных задач, в частности, входящих в обязанности ИТ-администраторов. Одним из примеров является тестирование планов аварийного восстановления инфраструктуры. Ведь это тоже повседневное дело, идеально подходящее для автоматизации.
Будучи необходимой мерой, тестирование аварийного восстановления требует очень много времени, не говоря о затратах и подверженности ошибкам. Автоматизация отработки отказа в изолированной среде не вызывает особых трудностей. Однако для тестирования требуются люди, которые должны подготовить, сконфигурировать и опробовать конкретный сценарий восстановления инфраструктуры, и этот труд стоит денег. Автоматизация этих процессов высвобождает силы айтишников для обычных операций по наблюдению за работой систем.
Это открывает пути для крупных перемен в выполнении задач. Автоматизация экономит рабочее время людей и вместе с этим имитирует человеческие действия, управляя процессом и информируя о результатах, как если бы всем этим занимались люди. Более того, RPA работает с существующей инфраструктурой и в целом не требует ее изменять, хотя этот тезис не следует воспринимать слишком буквально. В отличие от человека RPA также работоспособна в режиме 24/7, причем обеспечивает более быструю и точную отдачу.
Ряд компаний уже взял эту технологию на вооружение для формирования надежных процессов отработки аварийных отказов на тот случай, когда рано или поздно что-то пойдет не так. RPA также можно быстро масштабировать без особой подготовительной работы, поскольку для этого надо лишь развернуть большее количество софтверных роботов при существующей конфигурации ПО. В результате горизонтальное масштабирование становится простым делом.
Однако аварийное восстановление является лишь одним из возможных сценариев. Технология RPA годится для выполнения многих задач, которые трудно решаемы посредством простых скриптов. Примером может служить расширение дисковой памяти, которое сплошь и рядом используется при масштабировании, но создает сложности и риски, если в процесс вовлечены сотни систем. Автоматизация позволяет модифицировать диски в зависимости от потребности, а также контролировать доступное дисковое пространство как из виртуальных машин, так и на уровне гипервизора, что является нетривиальным процессом. Поскольку это сложно делать вручную и повторное выполнение соответствующих операций требует точности, сюда идеально подходит RPA. Ручное изменение размеров дисковой памяти для многих тысяч виртуальных машин весьма чревато ошибками, не говоря о затратах времени. В этом случае куда рациональнее использовать софтверный робот.
Многие компании уже задействуют автоматизацию для постоянного функционального тестирования инфраструктуры узлов аварийного восстановления. Всего несколько лет назад это было невозможным. Перемены приходят и в сферу продуктивной инфраструктуры.
Побочным эффектом автоматизации является расширение горизонтов аналитики. Каждый процесс генерирует много данных, в частности, по своей длительности (например, время на отработку отказа), что позволяет компилировать и анализировать логи и создавать эффективные отчеты. Если бы тем же занимались люди, данные были бы куда менее полными и точными, потому что пришлось бы отслеживать очень много тонких моментов.
В настоящее время мы делаем лишь первые шаги по пути к автоматизации на базе софтверных роботов, и наши системы приходится учить выполнению соответствующих задач. В чем-то это похоже на использование хорошо нам знакомых и любимых макросов. А со временем мы станем работать с ПО, которое будет точно понимать то, что оно делает. Прогнозировать, когда это произойдет, пока рано, но любой администратор, желающий удержаться на своем месте, должен взять RPA на заметку.
