Почему в 2025-м облако — уже не выбор, а необходимость

Евгений Коновалик, архитектор программных решений в EPAM Systems, предприниматель рассказывает, почему компаниям необходимы облачные решения и как с их помощью они могут повысить КПД своего бизнеса.

Если пару лет назад компании спорили, стоит ли переходить в облако, то в 2025-м вопрос звучит иначе: Как перейти корректно, не переплатить, избавиться от рутины и сохранить контроль? Мы вошли в реальность, где инфраструктура — это не "железо и серверная", а набор сервисов, доступных по API, масштабируемых, безопасных и автоматизированных. Да, порой сложных. Но главное — готовых, и что ценно — пластичных, как LEGO-конструктор. Теперь не только гиганты, а и любая компания может собрать кастомную конфигурацию "под себя" и улучшить свои процессы.

Облачные технологии в 2025 году это несколько крупных провайдеров, которые предоставляют практически любой сервис, который может понадобится вашему бизнесу. Начиная от низкоуровневых решений, в которых может разобраться только опытный специалист, заканчивая готовыми высокоуровневыми продуктами, которые "из коробки" закрывают потребности вашего бизнеса без необходимости тонкой настройки.

Почти полностью исчезла необходимость настраивать собственную инфраструктуру, потому что очень многие моменты уже учтены поставщиками. Имеет смысл проанализировать ваше текущее решение на предмет замены его готовым аналогом. Зачастую выгоднее собрать сервис из конструктора готовых облачных решений, чем поддерживать какую-то зону функциональности самостоятельно.

Что изменилось за последние 3 года

Главный тренд — упрощение. Сервисов появляется все больше, а порог входа снижается. Вам уже не обязательно знать, что такое виртуальная машина, CDN или DNS конфигурация, чтобы запустить приложение. Вы просто подключаете Vercel или AWS Amplify. Ваше приложение будет прекрасно работать с минимальными настройками. Вам больше не нужно задумываться о том, как хранить данные пользователей, как хешировать пароли или настраивать репликацию базы данных. Вы можете просто положиться на Amazon Cognito или Okta CIAM.

С технической точки зрения провайдеры упрощают управление ресурсами, двигаясь к приложениям на базе serverless архитектуры. Это позволяет не беспокоится о том, сколько гигабайт должна занимать ваша база данных или какой мощности процессор вам нужен в 3 часа ночи по пятницам. Вы платите только за то, что по факту использовали.

Теперь можно запустить приложение без админа, подключить авторизацию одной строкой, масштабировать автоматически. Провайдеры думают за вас о том, как защитить каналы передачи данных, оптимизировать стоимость хранения. Облако перестает быть "инфраструктурой", а становится средой, в которой вы запускаете свой бизнес быстрее, безопаснее и гибче, чем когда-либо.

Почему компании и пользователи переходят в облако

Это дешевле и проще. Времена, когда можно было поставить сервер у себя в гараже и рассчитывать, что он сможет обработать все входящие запросы, уже давно прошли. Сейчас компаниям нужна гарантированная устойчивость их инфраструктуры. И она должна масштабироваться соразмерно потребностям бизнеса, быть оптимальной по стоимости обслуживания.

Настройка такой инфраструктуры своими силами — выполнимая задача, но требующая огромных капитальных вложений и много времени. Придется самостоятельно решать, как будут утилизироваться ресурсы в условиях слабой загрузки, как будет обрабатываться сценарий отключений вашего дата-центра от сети, как будет обеспечиваться быстрый доступ для пользователей из дальних уголков планеты. Стоит ли всем этим заниматься, когда эти и еще сотни вопросов уже решены облачными провайдерами.

Что бизнес может делать с облаком в 2025 году:

- Хранить данные с автоматическим перемещением "в архив" и снижением затрат.

- Обрабатывать big data с помощью готовых пайплайнов и сервисов анализа.

- Запускать приложения за часы без настроек серверов и боли DevOps.

- Использовать AI "по требованию" и в нужном объеме.

- Защищать чувствительную информацию даже от самого облачного провайдера.

Когда облако особенно актуально:

Страхи использования облака:

- "Облако небезопасно": современные подходы обеспечивают уровни защиты, которые сложно реализовать in-house, например, с помощью Confidential Computing, Zero Trust, AI для выявления атак.

- "Это слишком дорого": только если не следить за расходами, например, с FinOps, автоскейлингом и pay-as-you-go моделью облако может быть гораздо дешевле, чем локальные серверы.

- "Не хотим зависеть от одного провайдера": проблема решается мультиоблаком, Kubernetes, использованием Terraform и open-source инструментов.

- "Сложно переехать": можно начать с одного сервиса, чтобы протестировать новые возможности, а затем расширяться.

Облако и IT-аутсорсинг: не подмена, а усиление

Передача инфраструктуры в облако — это не про "все отдать", а про перераспределение усилий. Команды аутсорсинга, Managed Service Providers, берут на себя поддержку, мониторинг, безопасность, резервное копирование, масштабирование. А бизнес может сосредоточиться на продукте. Например, в финансовом секторе распространено сочетание мультиоблака и высокодоступных хранилищ, что дает устойчивость и комплаенс. Маркетплейсы ориентируются на Front на Vercel и данные в BigQuery, где есть быстрая аналитика и масштабируемый трафик. Госструктуры предпочитают гибридные модели с хранением в локальных ЦОДах, но аналитикой и AI — в облаке.

Тренды 2025 года в облачных технологиях

Отказ от моновендорных стратегий

Ни один облачный провайдер никогда не сможет гарантировать 100% доступность вашего сервиса. Всегда важно смотреть на availbility любого решения, которое вы хотите использовать. Если availability низкий, например 99,5%, то это значит, что ваш сервис может быть недоступен 1,83 суток в году, что ощутимо. Не стоит также забывать о том, что что у провайдеров может "упасть" целый регион, где размещены ваши ресурсы. Или возникнет глобальная проблема. Поэтому компании справедливо рассматривают multi-cloud подход, когда не происходит "завязывания" на одного поставщика. Тогда если с облаком что-то случается, то у бизнеса остается возможность перенаправить трафик в другое облако.

Перенос вычислений ближе к пользователю

Edge Computing это очень мощный подход, который практически невозможно реализовать своими силами. Представьте, что ваша инфраструктура развернута в Европе. Каждый запрос, который делает пользователь, например, из Южной Америки, должен по цепочке DNS-узлов, по подводным кабелям пройти через океан до вашего европейского сервера. Там кусочек кода обработает этот запрос и вернет ответ, который полетит за тысячи километров назад.

В целом, такая ситуация не плоха, но для некоторых бизнесов быстрая обработка запросов критична. Пользователь не может ждать долгих запросов, например, когда он хочет срочно продать акции, получить ссылку, или медицинское оборудование столкнулось с проблемой. По всей планете размещены тысячи серверов, один из которых почти наверняка находится близко от пользователя. Этот физически близкий сервер и является непосредственно edge-узлом, который может быстро обработать запрос. С развитием serverless подхода появилась возможность отправлять на эти близкие узлы кусочки кода, которые по факту являются функциями.

Квантовые вычисления в облаке

Некоторые провайдеры, например, AWS и Microsoft, анонсировали скорое появления квантовых вычислений в облаке. Однако остаются открытыми вопросы технологий реализации этой задачи, и кто и для каких целей нуждается в таких вычислениях. Думаю, в ближайшие 10 лет этот сервис вряд ли станет массово востребованным.

Углеродно-нейтральные ЦОДы

Sustainable Cloud или экологически устойчивые облака — это новый подход к проектированию инфраструктуры. Провайдеры уже закладывают в свои KPI снижение углеродного выброса при проектировании и строительстве дата-центров. Это еще и экономически выгодно. Размещая вычислительные ресурсы в северных регионах земного шара, они снижают расходы на охлаждение инфраструктуры и экономят на электричестве. Некоторые провайдеры сообщили об открытии атомных реакторов для поддержания работы дата-центров, что тоже снижает углеродный выброс в атмосферу.

Облачные сервисы для хранения данных

Для ответа на вопрос "Как выбрать между Object Storage, Block Storage и File Storage?" я бы предложил взять всего понемногу. Конфигурация зависит от задачи и потребностей. Обычно совмещают Block Storage для транзакционных нагрузок и развертывания баз данных. При этом большие редко обновляемые бинарные файлы хранят в object storage для оптимизации стоимости.

Говоря об облачных хранилищах с ИИ-оптимизацией, я имею в виду, прежде всего, AWS S3 Intelligent-Tiering и Google Cloud Storage Autoclass. Они позволяют оптимизировать стоимость хранения файлов. Например, файлы, которые редко нужны и скорость доступа к которым не важна, могут автоматически перекладываться в более холодное хранилище. Там стоимость хранения ниже, как и скорость доступа. В 2025 году вам почти наверняка нужно подключить эту функцию. Используйте ее очень осторожно и включайте для данных, к которым нет доступа у конечного пользователя. Например, архив логов работы приложения, слепки релизов, бекапы.

Важнейший вопрос - безопасность хранения данных. Речь об AI-предиктивной защите и Post-Quantum Encryption. Первое использует машинное обучение и нейросети для обнаружения аномалий, угроз и автоматического предотвращения атак на хранилище данных. ИИ изучает закономерности обращения к данным "кто, когда, откуда, как часто" и блокирует подозрительные действия. Постквантовая криптография Post-Quantum Encryption предполагает, что ни один из алгоритмов шифрования не устоит перед мощностью квантовых компьютеров. Таким образом, индустрии необходимы новые способы противодействия таким атакам. Google и Cloudflare уже тестирует PQC подход, но думаю, что в ближайшие десятилетия эта угроза не станет реальностью.

Облачные сервисы для обработки информации

Средняя IT-компания генерирует терабайты информации, большая часть которой бесполезна, если не обработана должным образом. Логи работы серверов, анонимизированные логи действий пользователя, данные из IOT девайсов, данные о работе организации и прочее — эта разнородная информация нуждается в том, чтобы ее объединили в одну законченную историю и приняли на ее базе взвешенное бизнес-решение. Как это сделать? Тут вступают в игру Data Lakes и Data Warehouses.

Data Lake — это неструктурированное объектное хранилище с небольшой стоимостью хранения. По сути, это большая куча, куда выгружаются данные, которые могут пригодится, а могут и нет. Но для дата-аналитика это не просто куча, а особенная куча. Он может достать из data lake бесценные данные и инсайты и создать что-то осмысленное с помощью data warehouses. Если data lake - куча, то data warehouse — организованный склад, где каждый элемент подписан и находится на своем месте с другими такими же элементами.

Из оптимизированного хранилища Data Warehouse можно получить агрегированную информацию. Этот бесценный ресурс в умелых руках может улучшить качество принимаемых бизнесом решений. Если вы знакомы в SQL, то это сходно с транзакционной базой данных, но с более дешевым хранилищем, большим количеством записей и оптимизацией под стандартные аналитические запросы. Amazon Redishift предлагает прекрасную опцию.

Облачные AI и ML

Провайдеры упрощают доступ к AI as a Service. Они доступны через Google Vertex AI или AWS Bedrock. Можно легко получить генерацию текста, обработку изображений, кастомную модель. AIaaS — это про удобство. Это как взять мощный ИИ "в аренду" с кнопкой "запустить без лишних хлопот". Провайдеры все больше упрощают порог входа. Даже небольшой проект может позволить себе мощные AI-инструменты, которые раньше были доступны только гигантам. Главное — понимать, чего ты хочешь от ИИ. Остальное за тебя сделает облако.

Защищенные вычисления в облаке

Концепция безопасности обычно включает безопасность данных "в покое" и "при передаче". Confidential Computing представляет собой третий вид безопасности - защиту во время обработки. Технология использует изолированные окружения на уровне процессора, исключая доступ к данным даже со стороны облачного провайдера. Azure, AWS, Google Cloud уже предлагают такие решения. Это актуально для сценариев с чувствительными данными — финансы, медицина, AI-модели, работающие с приватной информацией.

Эффективное управление Big Data в облаке

Облако стало стандартом для работы с большими данными. Основные причины — масштабируемость, гибкость и готовая инфраструктура. Для хранения чаще всего используют комбинацию из Data Lake и Data Warehouse. Первый — для сырых данных, второй — для структурированных и оптимизированных под аналитику. Для обработки применяют Spark, Databricks, EMR и другие распределенные фреймворки. Они хорошо интегрируются с облачными сервисами и позволяют обрабатывать данные в потоковом и пакетном режимах. Важно автоматизировать пайплайны (ETL/ELT), использовать оркестраторы (например, Airflow) и следить за затратами. Облако дает возможности, но требует дисциплины в архитектуре.

Облачные платформы для запуска приложений

Kubernetes уже стал стандартом для оркестрации контейнеров. В 2025-м он продолжает развиваться в сторону упрощения и абстракции. Основные тренды — меньше ручной настройки, больше managed-решений. Развиваются платформы уровня PaaS поверх Kubernetes, например, KNative, OpenShift, чтобы скрыть сложность и ускорить delivery. Также растет интеграция с AI и GitOps-подходами. Автоматические конфигурации, self-healing, контроль через Git — все это теперь не дополнение, а норма. Kubernetes остается ядром, но вокруг него выстраивается экосистема, где разработчику не нужно думать о кластерах, а только о коде и логике.

Бессерверные платформы

Serverless — это про скорость и минимальную инфраструктуру. Не нужно думать о серверах, масштабировании или доступности. Код запускается по событию и работает столько, сколько нужно. AWS Lambda — стандарт де-факто, особенно в связке с другими сервисами AWS. Google Cloud Run — гибче, подходит для контейнеров. Azure Functions — глубоко интегрированы в экосистему Microsoft. Сценарии — API, задачи по расписанию, обработка событий. Платишь только за время выполнения. Отличный вариант для микросервисной архитектуры и быстрой автоматизации

Будущее облачного девопса

CaaS — это слой между IaaS и PaaS. Он проще ручного управления инфраструктурой, но сложнее чем PaaS. Необходимо знать, что такое контейнер и уметь его настраивать. Вы управляете контейнерами, а провайдер берет на себя инфраструктуру: кластер, масштабирование, безопасность. Платформы вроде AWS ECS, Google GKE, Azure AKS дают готовую среду для запуска контейнеров без лишней настройки. Это удобно для DevOps: пайплайны быстрее, деплой стабильнее, откаты проще. Контейнер — основная единица, и все крутится вокруг него. В 99% случаев там "под капотом" будет использоваться Kubernetes. Для потребителя это упрощает менеджмент.

В качестве резюме скажу, что в 2025 году облако уже не тренд, а индустриальный стандарт. Оно требует других решений и других процессов. Стоит попробовать. Наверняка, вы увидите, как "выдохнет" ваша команда. И, возможно, уже не захотите возвращаться обратно.