IT Elements 2026, день второй: укрепляем фундамент для развития рынка

Инфраструктурный перелом

Лейтмотивом пленарной сессии «Инфраструктура 2030: лозунг или новый принцип» стал пересмотр подходов к построению ИТ-инфраструктуры, поддержки сетей и данных, кибербезопасности и AI/ML. Эксперты поделились прогнозами и опытом того, как компании могут сохранить устойчивость в условиях новых нагрузок и технологических изменений.

«Отсчет следует начинать с 2010 года, когда появились контейнеры, – отметил Юрий Семенюков, директор центра инфраструктурных решений компании «Инфосистемы Джет». – В 2015 году свое место в продуктивной среде начала завоевывать Kubernetes. К 2020 году стало понятно, что одной из основных парадигм разработки современного ПО стала концепция container-first».

Российские компании занимаются импортозамещением уже несколько лет. Среди их главных целей всё это время были сохранение устойчивости бизнеса и снижение издержек, возникших в результате ухода с российского рынка западных вендоров. Однако сегодня становится очевидно: ИТ-индустрия ушла далеко вперед, а современные приложения драматически изменились.

Что это означает? Ранее компании выстраивали ИТ-инфраструктуру под определенный набор хорошо известных технологических стандартов. «Современные инфраструктуры – это уже далеко не монолиты с одним инстансом базы данных и одним инстансом приложения. Это микросервисные, горизонтально распределенные, слабо связанные программные модули, обладающие большим количеством Middleware и Open Source-прослойки. Это принципиально другой технологический стек, который требует другого уровня ИТ-инфраструктуры», – заявил Юрий Семенюков.

Эксперты сошлись во мнении, что ставить Kubernetes-кластер с микросервисами поверх кластера, растянутого на два ЦОДа, – не самое лучшее решение. Надо делать «по-другому, но еще не до конца понятно, как». По-старому строить уже нельзя, а новые стандарты пока не сложились.

Дискуссия «Защита промышленных предприятий»
Фото: Игорь Новиков, ICT-Online.ru

Движение к «Инфраструктуре 2030»

Александр Локтионов, руководитель отдела системной архитектуры компании «Инфосистемы Джет», выделил главную особенность современного приложения: динамичность его обновления. Как следствие – это требует применения новой архитектуры и выстраивания новой программной среды выполнения. Классические методы построения программных архитектур, которые применялись последние 15 лет, обеспечивали надежное резервирование и катастрофоустойчивость. Но теперь эти методы поддержки метрокластеров больше не подходят для современных приложений. Их способы выделения ИТ-ресурсов, требующие подчас ручного вмешательства, оказываются слишком медленными.

При этом автоматизация еще далеко не достигла потолка своих возможностей. Новая архитектура для поддержки современных приложений требует от ИТ-инфраструктуры платформенного подхода с заранее настроенными сервисами. Ими пользуются разные группы пользователей, что создает размытую зону ответственности за выделение ресурсов.

Ответом компании «Инфосистемы Джет» на этот вызов стало создание концепции «Инфраструктура 2030». Одно из ее главных нововведений: вместо понятия ЦОД применяется понятие зона доступности (вертикальный столбец на схеме).

Концепция «Инфраструктура 2030»
Источник: трансляция конференции IT Elements 2026

Инфраструктура компании может состоять из нескольких зон доступности, а несколько физических ЦОДов могут быть объединены в единую конфигурацию. Каждая зона доступности при этом содержит набор классических элементов: систем защиты, баз данных и СХД, Kubernetes, SAN, средств виртуализации, систем резервного копирования и других. Отличие от прежней концепции – в децентрализации работы инфраструктуры. Благодаря этому, если в определенной зоне доступности возникает авария (выход из строя физического или программного компонента, кибератака и пр.), то инцидент не влияет на другие зоны. Каждая зона должна работать автономно, а взаимодействие площадок происходит преимущественно в режиме active-active, т.е. они доступны одновременно.

Новая концепция предполагает, что средства управления элементами инфраструктуры реализованы прежде всего программным путем (IaaC, инфраструктура как код). Это является базовым требованием для восстановления после аварий. Архитектура предполагает применение стандартных аппаратных компонентов и отсутствие зависимости от определенного вендора (vendor lock-in).

Также концепция предусматривает наличие средств мониторинга, позволяющих обеспечить наблюдаемость платформы.

В рамках сессии была проведена демонстрация работы новой инфраструктуры: после принудительно вызванного отказа одного кластера произошло адаптивное распределение нагрузки и быстрое восстановление доступности приложений.

Схема демонстрационной модели отказа кластера для новой архитектуры
Источник: трансляция конференции IT Elements 2026

Исследование ИИ-зрелости отраслей экономики РФ в 2026 году

Новая архитектура «Инфраструктуры 2030» нацелена, в том числе, на широкое внедрение средств ИИ. Оценка ИИ-зрелости отраслей экономики РФ в 2026 году была представлена в докладе Дениса Гасилина, директора по маркетингу и работе с партнерами компании «Инфосистемы Джет». Спикер поделился результатами исследования, проведенного компанией среди своих крупнейших партнеров и заказчиков из рейтинга РБК 500.

Как отметил эксперт, тренды на российском рынке ИИ сейчас задает зарубежная практика. Там 88% компаний уже применяют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции, 31% – масштабируют решения после завершения пилота, 62% – экспериментируют с автономными решениями ИИ, 39% – уже подтвердили положительный эффект на прибыль компании, получаемый при внедрении ИИ. Рост востребованности ИИ в зарубежной корпоративной практике отражают показатели потребления токенов. Так, Microsoft исчерпала выделенный на ИИ годовой бюджет всего за несколько месяцев, а у Uber это заняло 4 месяца.

Российский рынок тоже не отстает в своей динамике. Потребление токенов в самой компании «Инфосистемы Джет» выросло с начала года в 4-6 раз.

Выступление Дениса Гасилина, «Инфосистемы Джет»
Фото: Игорь Новиков, ICT-Online.ru

Как показали результаты исследования, 86% российских компаний уже освоили GenAI, 59% организации уже работают с полуавтономными ИИ-агентами, 25% – применяют автономные ИИ-агенты, 23% – внедрили у себя или проводят пилоты по использованию мультиагентных систем.

Ключевое отличие российских заказчиков от западного рынка: практически весь крупный бизнес в стране ориентирован на локальное развертывание ИИ-моделей в своей инфраструктуре. Вторая специфика – доля ИИ-проектов, доведенных до практического внедрения, пока не такая большая: 42% для GenAI, 15% – для полуавтономных ИИ-агентов, 8% – для автономных и мультиагентных систем.

46% российских компаний отметили, что ИИ-проекты не принесли им ожидаемого экономического эффекта на этапе пилота и поэтому были свернуты. Среди других причин остановки ИИ-экспериментов были указаны отсутствие владельца продукта или процесса, нестабильное качество решения и галлюцинации ИИ-моделей.

Только 60% компаний готовы доверять GenAI, но даже они будут ограничивать их выполнением рекомендательных операций. Причины касаются не только безопасности и необходимости внесения изменений в нормативные документы. Отмечаются также высокая стоимость аппаратной поддержки (GPU), 56% респондентов опасаются возникновения юридических рисков из-за трудности обоснования полученных результатов с точки зрения действующего законодательства.

42% российских компаний оценивают свои инвестиции в ИИ как ограниченные, 40% – отмечают дефицит экспертов для работы с ИИ. 44% – отказываются от внедрения ИИ-агентов из-за незрелых процессов, инфраструктуры данных, сложностей интеграции с ИИ.

Статус внедрения ИИ-решений по типам
Источник: трансляция конференции IT Elements 2026

Security Data Lake: озеро данных информационной безопасности

Много внимания на конференции IT Elements 2026 было уделено вопросам кибербезопасности и ее влияния на переход компаний к новой инфраструктуре. Отдельная дискуссия была посвящена теме защиты промышленных предприятий.

Павел Егоров, руководитель направления Big Data компании «Инфосистемы Джет», говоря о развитии промышленной ИТ-инфраструктуры, остановился на теме построения озера данных ИБ. Он отметил, что кибератаки стали не только значительно более массовыми, атакующие также начали активно применять ИИ-модели для реализации своих задач.

Выступление Павла Егорова, «Инфосистемы Джет»: архитектура озера событий ИБ
Фото: Игорь Новиков, ICT-Online.ru

Защита от массовых кибератак требует сбора и анализа метрик ИБ в реальном времени. При этом обрабатывать следует весь массив данных: полагаться на интуицию, как практиковалось прежде, сегодня недальновидно. Появление же ИИ на стороне атакующих заставляет компании уделять больше внимания новым сценариям защиты. Очевидно, что существующие средства ИБ скоро не будут успевать отрабатывать новые угрозы с прежним уровнем качества.

Цели модернизации ИБ-платформы, таким образом, – это управление ИБ-инфраструктурой на основе данных и метрик, ускорение расследования кибератак, повышение скорости реагирования на инциденты. Для этого необходимо внедрять новые сервисы, расширять объем анализируемых данных, одновременно оптимизируя затраты на хранение и масштабирование.

Инструменты для реализации архитектуры озера событий ИБ
Источник: трансляция конференции IT Elements 2026

Автоматизация SDLC при помощи AI on‑prem

Внедрение ИИ в российских компаниях не может происходить аналогично мировому опыту. Как уже упоминалось выше, крупный бизнес предпочитает разворачивать ИИ в защищенном контуре. Соответственно, жизненный цикл разработки ПО (Software Development Life Cycle, SDLC) российским ИБ-вендорам придется строить в условиях запрета на применение или крайне ограниченного применения внешних ИИ-моделей.

«Мы должны пользоваться тем, что есть внутри компании, по причине безопасности, – разъяснил Александр Петрушин, руководитель группы разработки компании «Инфосистемы Джет». – Нам постоянно говорят, что внутренние модели значительно слабее по сравнению с фронтирными. Это действительно так, тут глупо спорить, принимая во внимание вычислительные мощности, которые предоставляют гиганты индустрии ИИ. Но при правильном использовании подхода on-prem можно получать очень хорошие результаты и с внутренними ИИ-моделями. Хотя модель on-prem будет очевидно слабее, она будет безопаснее и надежнее, а контроль над информацией всегда останется в периметре. Скорее всего, она окажется также дешевле, потому что не потребуется платить за использование токенов. Компания платит только за оборудование. Модель в таком формате – это, по сути, только «двигатель», остальное зависит от самой компании».

Напомним, недавно были опубликованы результаты исследования стартапа Mozilla.AI, в рамках которого сравнивались скорости обработки промптов (сложностью от 1024 до 8192 токенов) и генерация развернутых ответов при различных по вычислительной мощности конфигурациях с применением локальных версий ИИ-моделей Qwen (0.8B, 9B и 27B). Аналитики показали, что наибольший прирост скорости выполнения запросов обеспечила именно правильная программная настройка конфигурации, а не выбор самого движка. Это может служить независимым подтверждением мнения Александра Петрушина о важности экспертного подхода к использованию инфраструктуры под ИИ и достижения нужной производительности даже при ограниченных аппаратных возможностях.

В докладе эксперта также было отражено, что прежние процессы предусматривали большую долю взаимодействий «человек-человек». При этом нередко терялось много контекста – информации, которая существенно влияет на выбор оптимальных решений. Новые процессы с применением ИИ требуют качественной подготовки спецификации, структурированных знаний о проекте – иначе любой ИИ-агент будет «просто автоматизировать хаос». Когда всю рутинную работу забирают ИИ-агенты, то необходимо грамотное управление ИИ. Выбор правильной инфраструктуры – это часть решения такой задачи.

Пример проработки проекта внедрения ИИ
Источник: трансляция конференции IT Elements 2026

Среди других практических кейсов, представленных во второй день IT Elements 2026, стоит упомянуть доклады Вячеслава Лобозова (Touch Instinct) о переходе от хаоса агентов к управляемым production-системам, Александра Царева («Инфосистемы Джет») об ИИ-агенте в бухгалтерии, Игоря Мищенко («Росатом») о проекте обеспечения безопасности в атомной энергетике.

Рейтинги российского сетевого оборудования

Отметим еще одно важное событие, которое произошло в пространстве «Сети»: эксперты компании «Инфосистемы Джет» представили обзор состояния индустрии сетевого оборудования в России и предложили собственные «Квадранты по сетевому оборудованию».

Фактически это первый опыт российской аналитики для сетевого сегмента. Он имеет высокую практическую важность для российского рынка, который попал сейчас фактически в зону изоляции. Заказчикам необходимо обоснование для выбора российских решений, но они могут опираться только на полученные сертификаты, предоставленные вендором спецификации и характеристики. Российские решения не попадают в глобальные рейтинги. Компаниям остается только изучать оборудование на пилотах и опираться на слухи и кулуарные мнения, которые нередко ангажированы.

На IT Elements 2026 были представлены обновленные и новые квадранты по пяти категориям: «Коммутаторы Кампус», «Коммутаторы ЦОД», «Оборудование Wi-Fi», «AI/HPC RoCE Network», «Сетевые балансировщики трафика приложений». Вместе с квадрантами были представлены также критерии, по которым делался выбор победителей.

Квадрант «Коммутаторы Кампус»

Квадрант «Коммутаторы ЦОД»

Квадрант «Оборудование Wi-Fi»

Квадрант «AI/HPC RoCE Network»
Источник: трансляция конференции IT Elements 2026

Проведенный анализ состояния сетевого оборудования в России поможет заказчикам сориентироваться в разнообразии отечественных производителей и особенностях их продуктов.