Центры больших данных

Создание инфраструктуры, позволяющей хранить большие объемы данных (bigdata), поступающих из разнородных источников, в подходящем для дальнейшей обработки виде.

При создании инфраструтуры больших данных учитывается как сохранность и корректность информации, так и защита хранимых данных. Помимо хранения, важной задачей является обработка больших объемов данных, которая требует использования актуальных методик и современных технологий работы с ними. Такие центры востребованы в крупных коммерческих организациях и государственных структурах.

Современное оборудование и системы формируют огромное количество данных, которые могут быть использованы для выявления ранее не обнаруженных зависимостей и шаблонов поведения процессов конкретной отрасли.

Модернизация legacy решений

Обновление устаревших программных продуктов, которые были разработаны много лет назад и не соответствуют актуальным требованиям бизнеса или не могут обеспечить планируемые потребности компании.

Модернизация предполагает снятие технологических ограничений на развитие системы, внедрение новой функциональности, повышение производительности, сокращение срока запуска новых сервисов, уменьшение затрат на поддержку и устранение уязвимостей безопасности. Модернизация существующих решений помогает компании оптимизировать расходы на развитие цифровой инфраструктуры, избежать больших капитальных вложений в короткий интервал времени, повысить финансовую управляемость цифровой трансформации.

В рамках модернизации проводится обновление аппаратного обеспечения, доработка или замена части программного кода, перенос в новые среды разработки и переход на современный стек технологий.

Frontend приложения

Пользовательские приложения (web, mobile, desktop и т.п.), обеспечивающие удобство использования, являются важным фактором успешного развития бизнеса.

Интуитивно понятный интерфейс и знакомые элементы управления позволяют пользователю эффективно использовать сервис вне зависимости от устройства.

Интеграционные среды

Комплексные ИТ-системы состоят из множества взаимодействующих между собой компонент.

Для эффективного взаимодействия компонент необходима единая интеграционная шина. Использование единообразного подхода к интеграции позволяет повысить гибкость и масштабируемость ИТ-решения, а также функциональную надежность и отказоустойчивость.

Интеграционная шина обеспечивает связь между различными сервисами системы, позволяя им обмениваться информацией. Для создания этого компонента используются современные брокеры сообщений и промышленные шины данных.

Адаптеры позволяют подключать доступные сервисы к интеграционной шине, избегая излишней связанности между сервисами. Так же, шина может использоваться для интеграции с внешними для системы приложений.

API-шлюзы выполняют функцию контроля доступа к микросервисам и обеспечивают доступ к компонентам системы, что повышает управляемость, надежность и защищенность решения в целом.

Backend приложения

Создание компонент системы, реализующих функционал, необходимый для выполнения бизнес-задач.

Backend сервисы обеспечивают управление процессами и службами, обрабатывают входные данные, формируют запросы к различным хранилищам данных, подгатавливают информацию для передачи в другие компоненты системы.

Реализация backend в составе многоуровненой архитектуры позволяет эффективно обеспечивать взаимодействие компонент корпоративной инфраструткры для решения бизнес-задач.

Автоматизация процессов

Разработка инструментов автоматизации для ускорения процессов компании. Внедрение процедур, выявляющих неэффективное использование ресурсов.

Разрабатываем концепцию развития систем ИТ-ландшафта, обеспечивающих необходимый уровень автоматизации для достижения стратегических целей компании.

Такая автоматизация может включать в себя использование аппаратного и программного обеспечения для контроля рабочих процессов, автоматизированного выполнения повторяющихся задач, формирования отчетов требуемого уровня детализации.

В результате автоматизации провышается эффективность процессов компании.

IoT решения

Построение единой платформы, позволяющей собирать данные от различных IoT-источников (датчиков, оборудования, техники, персонала, элементов АСУ ТП) и объединить их в централизованном хранилище.

Транспортный уровень IoT-системы:

Сервисный уровень IoT-системы:

Собранные данные могут использоваться для построения аналитических моделей, обеспечивающих автоматизацию и оптимизацию процессов управления ресурсами компании.

Мониторинг

Централизованная система мониторинга позволяет контролировать доступность и качество сервиса на всех уровнях:

На основе собранной информации осуществляются корреляция, обогащение, анализ, автоматизация обработки сообщений, поиск первопричин аварий, предиктивная аналитика

Важным элементом является интеграция системы мониторинга с системами, обеспечивающими управление ИТ-услугами компании:

Проектное управление

Управление ИТ-проектами является комплексом мероприятий, обеспечивающим выполнение проектов в установленные сроки, бюджеты и стандарты качества.

Процесс управления включает в себя планирование и организацию работ, управление рисками, бюджетирование, контроль всех показателей проекта, управление сроками и коммуникациями.

Управление проектом обеспечивает эффективное использование ресурсов и позволяет своевременно достигать успеха в реализации целей и задач проекта.

Миграция данных

Данные, накопленные в процессе деятельности организации, являются ключевым активом. Их сохранность является наивысшим приоритетом при развитии информационных систем.

Миграция данных является сложным процессом, который требует тщательного планирования и аккуратного выполнения, чтобы избежать потери данных или некорректной трансформации.

Процесс переноса данных из одной системы в другую включает в себя:

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ)

Широкое применение информационных систем и умных устройств позволяет собирать огромные объемы данных.

Обрабатывать их используя классические алгоритмы и логику приложений становится крайне сложно из-за их слабой структурированности, наличия ошибок, различной степени релевантности и общего объёма.

Технологии ИИ позволяют обрабатывать такие данные и создавать приложения способные утилизировать разнообразные потоки данных для повышения качества сервиса или предоставления новых услуг.

Искусственный интеллект позволяет использовать накопленный опыт (данные собранные из различных источников), определять закономерности и шаблоны поведения, адаптироваться при получении новых массивов данных и, таким образом, эмитировать поведение систем, физических агрегатов или даже человека.

Машинное обучение (ML)

Метод анализа данных, который позволяет создать аналитическую модель способную принимать решения на основе исторических данных.

В основе метода лежит возможность выявления закономерностей при достаточно репрезентативной выборке данных и улучшении модели при увеличении объема исходных данных.

Автоматизация этого процесса позволяет получить эффективную модель поведения в условиях изменяющейся системы с возможностью адаптации и фактической самообучаемости.

Глубокое обучение (deep learning)

Технологии, позволяющие программному комплексу выполнять задачи человека, такие как распознавание речи, идентификации изображений и объектов, компьютерное зрение, машинный перевод.

Метод не требует специфических алгоритмов для обработки данных, но использует базовые подходы. Множественность этапов обработки параметризованных данных позволяет автоматизировать обучение и распознавание шаблонов.

Обработка естественного языка (NLP)

Эта область искусственного интеллекта, помогает машине понимать, интерпретировать и генерировать человеческую речь.

NLP позволяет программе общаться с человеком на понятном ему языке, читать тексты, слышать речь, интерпретировать её, измерять настроение и определять, что из этого важно.

Компьютерное зрение (CV)

Обучает компьютеры понимать и интерпретировать визуальные данные в виде статических изображений и видео потока.

Используя данные получаемые с камер или хранилищ и применяя к ним модели глубокого обучения, машины могут точно идентифицировать и классифицировать объекты, выделять события и реагировать на них.