Три платформы в эволюции рынка ИТ

Этапы развития ИТ-отрасли можно представить в виде трех платформ, представленных на рисунке 1.

Рисунок 1 - три платформы эволюции рынка ИТ

Первая платформа построена на базе мейнфреймов и терминалов, на которых работали тысячи приложений и пользователей. В основе Второй платформы лежат традиционные персональные компьютеры, Интернет, клиент-серверная архитектура и сотни тысяч приложений. Третья платформа характеризуется стремительно растущим количеством постоянно подключенных к Интернету мобильных устройств в сочетании с широким использованием социальных сетей и развитой облачной инфраструктуры, применяемой для решения комплексных аналитических задач. Приложения, контент и услуги, построенные на базе технологий Третьей платформы, доступны миллиардам пользователей. Облачные вычисления, большие данные, мобильные и социальные технологии стимулируют взаимное развитие. Действительно, пользователи растущего числа мобильных устройств производят все больше контента, который удобно хранить в облаках. За счет роста мобильных устройств повышается активность пользователей в социальных сетях. Накапливаемый в них контент становится важным источником для анализа и извлечения. Типичный пример решения, в основе которого лежат технологии Третьей платформы − использование приложения с мобильного устройства для получения доступа к корпоративной информации или информации, находящейся в социальных сетях, анализ этих данных в режиме реального времени и выстраивание деятельности в зависимости от полученной информации. При этом как приложение, так и данные могут находиться в различных облаках, частных или публичных.
Как было отмечено, концепция Третьей платформы основывается на четырех элементах: больших данных, мобильных устройствах, облачных сервисах и социальных технологиях.
Под большими данными понимают технологии и архитектуры нового поколения для экономичного извлечения ценности из разно-форматных данных большого объема путем их быстрого захвата, обработки и анализа. Технология больших данных имеет три отличительных признака: скорость, вариативность и объем. Объем выражается в том, что анализируются огромные массивы данных в десятки терабайт. Скорость говорит о том, что захват и обработка данных производится в режиме близком к реальному времени, или о том, что в организации накопление данных идет с высокой скоростью. Вариативность говорит о том, что данные собираются из одного или нескольких источников в разных форматах.[2]