Никита иванов, gridgain: «производительность напрямую влияет на деньги»

- kbrbank

Никита иванов, gridgain: «производительность напрямую влияет на деньги»

Основатель американской компании GridGain Никита Иванов поведал Bankir.Ru о том, для чего банкам необходимы вычисления в оперативной памяти. — О вашей компании в Российской Федерации мало кто слышал до объявления о том, что вашу ИТ-платформу будет применять Сбербанк. Чем вы заинтересовали Сбербанк?

— У нас трудятся всего 100 человек, и в большинстве случаев такие громадные компании, как Сбербанк, не применяют разработке мелких компаний типа GridGain из-за через чур большого риска закрытия бизнеса.

Мы победили тендер, что проводил Сбербанк

Но на протяжении тендера отечественная разработка продемонстрировала отличных показателей, исходя из этого Сбербанк снял риск тем, что инвестировал в компанию и вошел в совет директоров.

Мы победили тендер, что проводил Сбербанк. Конкурс был громадный, и отечественная победа стала неожиданностью для нас. Отечественные конкурентные преимущества — лучшая и наряду с этим недорогая разработка, проект с открытым кодом и русские корни.

— Что конкретно вы делаете для Сберегательного банка?

— У нас имеется универсальная платформа, которую применяют различные громадные компании, а также Citibank, Apple, Микрософт и другие. Она разрешает с огромной скоростью обрабатывать громадные количества данных. Такую платформу искал Сбербанк для обработки собственных данных, количество которых всегда растёт.

По сути, мы предоставили инфраструктуру, на базе отечественной платформы для Сберегательного банка сейчас проектируются решения под разные задачи и изменяющиеся потребности бизнеса.

— Основная изюминка вашей платформы — обработка данных в оперативной памяти? Применение 20 компьютеров в кластере снабжает обработку миллиарда транзакций в секунду

— Да, приведу пример. С возникновением мобильных приложений люди стали проверять собственные счета по паре раз в день. Это стало причиной росту нагрузки на совокупности и повышению времени считывания данных.

Отечественная платформа снабжает скорость считывания данных впредь до микросекунд. Совершённые нами тесты продемонстрировали, что применение 20 компьютеров в кластере снабжает обработку миллиарда транзакций в секунду. Для сравнения: самая дорогая классическая совокупность ценой $1 млн обрабатывает порядка 100 млн транзакций в секунду.

Наряду с этим цена отечественного решения на порядок ниже. Все это в совокупности и привлекло Сбербанк.

Мы используем принципиально иную архитектуру, чем та, что использует, к примеру, гигант Oracle. Нам не требуется тратить время на считывание данных с диска, мы храним данные в памяти, а применение сотен компьютеров параллельно разрешает нам достигнуть огромной производительности.

— Вы упомянули, что у вашей компании русские корни, но сама компания американская. Где у вас находится центр разработки?

— Отечественный главный центр разработки находится в Петербурге. Кроме этого у нас имеется центр разработки в Красноярске и офис в Москве, что по большей части занимается продажами. Всего у нас работа.т чуть больше 100 человек, из которых 60 занимаются разработкой.

— Российские банки интересуются вычислениями в оперативной памяти и желают больше применять облака. Что в данной связи будет происходить с банковскими платформами?

— На облака переходят все. Технологически это верно. Имеется неприятности с регуляторами, но они решаемы. Годом ранее я общался с представителями банка Barclays, что в тот момент наконец-то получил разрешение применять облачные вычисления.

В случае если Barclays — один из самых консервативных розничных банков в мире — перешел на тучи, значит 80% банков на них уже перешли. К примеру, в Соединенных Штатах все банки трудятся с облачными вычислениями.

Вычисления в оперативной памяти — вещь полностью неновая, не смотря на то, что для русского банкинга она в новинку. Российский розничный банковский бизнес весьма консервативен, розничные банки в большинстве случаев берут коробочный софт от Oracle и SAP.

Хранение данных в памяти — финал эволюции совокупностей хранения

Инвестиционный банкинг, которого в Российской Федерации, кстати, нет, совсем второй. Как раз инвестиционные банки первыми внедряют новые разработки. Отечественные первые клиенты занимались трейдингом либо моделированием трейдинга.

на данный момент все инвестиционные банки в Соединенных Штатах думают о том, дабы начать применять западные стандарты Базель IV, требующие проводить моделирование каждой транзакции, обсчитывать другие параметры и частоту дефолтов. Каждый день инвестиционный банк осуществляет 25 млн трейдов, и для каждого из них необходимо совершить моделирование. Это возможно делать лишь в памяти.

Хранение данных в памяти — финал эволюции совокупностей хранения. Мало истории. Во второй половине 40-ых годов XX века вышел первый накопитель на пленке. После этого показались совокупности на дисках.

В конце 1980-х Toshiba сделала флеш, и по сей день мы все храним на флешках. Любой раз скорость росла, а цена уменьшалась. на данный момент мы пришли к тому, что храним данные в памяти компьютера.

Появляется вопрос: что будет дальше?

— И что же будет дальше?

— Ничего.

— Совсем ничего?

— Да. Мы прошли целый путь. Обработка данных в памяти это финал развития компьютеров. Чтобы показалось что-то новое, обязана принципиально поменяться архитектура компьютеров.

Память будет стремительнее, она подешевеет, не будет стираться при выключении энергии, но эти будут храниться и обрабатываться лишь в памяти.

— Как будет обеспечиваться безопасность данных?

— Обработка данных в памяти никак не усиливает и не ухудшает обстановку с обеспечением безопасности.

— Вы занимаетесь ответам для противодействия мошенничествам ?

— Отечественные совокупности употребляются в антифрод-ответах. По большому счету, все совокупности антифрод становятся безумно тяжелыми. К примеру, вы живете в Российской Федерации, но внезапно ваша карточка начинает употребляться в Африке.

У банка появляется вопрос: блокировать либо не блокировать транзакции по ней? Данный вопрос возможно снять, в случае если иметь возможность подключиться к совокупности бронирования билетов и проверить, не брали ли вы билет в Африку. Либо второй пример: мы знаем, что вы приобрели машину и имеем данные о том, какая это машина. Допустим, вы только что заправились и едете. И внезапно кто-то применяет вашу карточку на заправке.

Мы знаем, сколько вы проехали, и понимаем, что это совершенно верно делаете не вы: вам еще рано заправляться. Значит, ваша карточка похищена. Таких вариантов масса.

В случае если задаться целью, то возможно с близкой к 100-процентной возможности определять, есть ли транзакция законной.

Это весьма похоже на трейдинг, где утрата одной секунды ведет к огромным денежным утратам

Для банка фрод — огромная неприятность, воздействующая на репутацию. на данный момент люди везде платят карточками. Процесс оплаты занимает мало времени, за которое нужно успеть проверить карточку на предмет фрода, поскольку человек не желает ожидать.

Тут производительность напрямую воздействует на деньги. Это весьма похоже на трейдинг, где утрата одной секунды ведет к огромным денежным утратам.

— на данный момент допустимый показатель утрат в Соединенных Штатах — 6 центов на $100.

— Я не знаю, каков на данный момент данный показатель, но могу совершенно верно заявить, что банки одержимы рвением добиться нулевых утрат: ноль фрода за год. Особенно в этом замысле старается Citibank, утративший огромные суммы и репутацию из-за мошенничеств в недавнем прошлом.

— Какие конкретно технологии вы вычисляете перспективными?

— нейронные сети и Машинное обучение. Аналогичной моделью интересуются все компании, выдающие кредиты и ипотеку. В Соединенных Штатах в несложных случаях уже на данный момент возможно забрать ипотеку за считанные 60 секунд.

Это вопрос технологический — куча бумаг просматривается машинально, без участия человека.

— У вас, возможно, имеется соперники? Кто они?

— В случае если у бизнеса нет соперников, то данный бизнес никому не увлекателен и не нужен. Отечественный прямой соперник — SAP с серверами HANA, и Oracle, что мы удачно обыграли в Сбербанке.

How to Use Apache Ignite, In-Memory Data Fabric, Nikita Ivanov Apache Ignite Founder CTO, GridGain

Интересные записи

Похожие статьи, которые вам, наверника будут интересны: