Cloud.ru и Arenadata расширяют партнерство: запуск Arenadata DB в облаке и новые подходы в работе с данными

Стратегическое партнерство провайдера облачных и AI-технологий Cloud.ru и Arenadata позволяет предлагать бизнесу современные инструменты для работы с большими данными в облаке с минимальными затратами на инфраструктуру. Основной фокус - на аналитике, машинном обучении и управляемых базах данных, что особенно востребовано в финансах, ритейле и телекоме. В будущем сотрудничество компаний будет расширяться в сторону гибридных сценариев и отраслевых решений. Об этом сотрудничестве в рамках одной из крупнейших российских конференций по теме управления данными ArenaDAY 2025 подробно рассказали корреспонденту Comnews коммерческий директор Cloud.ru Андрей Зотов и коммерческий директор Arenadata Андрей Жуков.

%left-img-1%Андрей Зотов: Arenadata предоставляет целый портфель продуктов для работы с большими данными, объединенных в дата-платформу. Эти решения подходят для многих клиентов из самых разных индустрий. Cloud.ru – лидер на российском облачном рынке, в том числе в сфере управляемых платформенных сервисов. В апреле в рамках развития партнерства мы запустили управляемый сервис Evolution Managed Arenadata DB (управляемая аналитическая база данных на основе Greenplum, оптимизированная для работы в облаке) в публичном облаке Cloud.ru Evolution. Этот сервис уже доступен клиентам. Мы предоставляем сервис в полностью управляемом формате, то есть берем на себя все задачи по развертыванию и поддержке инфраструктуры. В итоге мы освобождаем команды клиентов от рутинных операций по настройке и поддержанию инфраструктуры и развертыванию баз данных.

Таким образом, главным результатом сотрудничества стала интеграция Arenadata DB в облачную платформу Cloud.ru - теперь клиенты могут развертывать управляемую аналитическую СУБД в облаке с минимальными затратами на инфраструктуру. Также отмечу оптимизацию работы с большими данными - благодаря совместным решениям компании получают высокопроизводительные инструменты для аналитики и машинного обучения. Помимо этого, к результатам сотрудничества необходимо отнести снижение TCO (Total Cost of Ownership) - облачная модель позволяет сократить расходы на развертывание и поддержку инфраструктуры.

Андрей Зотов: Во-первых, это высокая отказоустойчивость - встроенные механизмы репликации и резервного копирования. Также отметим скорость внедрения - развертывание происходит за несколько часов вместо недель. И конечно, интеграция с экосистемой Cloud.ru - совместимость с другими облачными сервисами (Managed Kubernetes, ML-платформа и др.)

Андрей Зотов: Одна из ключевых особенностей — это MPP-архитектура (Massively Parallel Processing) - высокая скорость обработки запросов за счет распределенных вычислений. Также отметим поддержку SQL и расширений для машинного обучения и геоаналитики, интеграцию с различными инструментами для работы с потоковыми данными. Кроме того, это полностью управляемый сервис - Cloud.ru берет на себя администрирование, обновления и мониторинг, а также поддержку с гарантированным SLA. Помимо прочего, в итоговую стоимость продукта уже включена лицензия вендора как для кластеров под DEV&test, так и под production. Сервис оптимально подходит для корпоративных хранилищ данных (DWH), предиктивной аналитики и ML, обработки IoT-данных.

Андрей Зотов: Мы планируем провести дополнительные интеграции с сервисами Cloud.ru (например, с AI/ML-платформой), развивать гибридные и мультиоблачные сценарии для корпоративных клиентов, оптимизировать работу с реальным временем, улучшать поддержку streaming-аналитики, расширять отраслевые решения (телеком, финансы, ритейл, госсектор).

Например, сейчас продукт Evolution Managed Arenadata DB интегрирован, в первую очередь, со всеми остальными сервисами Cloud.ru по работе с большими данными и всеми вспомогательными решениями. Также нашим заказчикам доступны прямо из консоли: инструменты мониторинга, аудита, планирования. Заказчик может зайти в консоль Cloud.ru Evolution и посмотреть всю информацию по текущему статусу жизни продукта. Также у нас есть большие планы по доработкам, чтобы все необходимые продукты были доступны для заказчиков.

Кроме того, отдельно хочу отметить сценарий с безопасным хранением паролей и использования для этого специальных сервисов. У нас шел большой и активный период закрытого тестирования, который проводила команда разработки с заказчиками и валидировала необходимость реализации нового функционала.

Андрей Зотов: Cloud.ru активно расширяет линейку сервисов для работы с данными, включая управляемые базы данных (Arenadata DB, Redis), инструменты ML и AI (включая готовые ML-модели), Data Lake и хранилища для структурированных и неструктурированных данных.

Мы видим растущий интерес заказчиков к Evolution Managed Arenadata DB. Помимо него есть еще Evolution Managed Spark для обработки больших данных. Есть сервисы Evolution Managed Metastore и Evolution Managed Trino, которые позволяют нам строить современное хранилище архитектуры Data Lakehouse. И есть еще один блок - инструменты ML и AI.

%left-img-2%Андрей Жуков: Сегодня бизнес всецело зависит от эффективного использования данных. На старте, когда объем информации невелик, многим компаниям достаточно Excel. Но по мере роста бизнеса и увеличения данных требуются промышленные платформы данных и сервисы.

Закономерным следующим шагом становится внедрение корпоративной аналитики и BI-решений. В текущих условиях недельное ожидание ручной выгрузки данных из разрозненных источников становится неприемлемым — такие задержки тормозят принятие решений, а сам процесс чреват ошибками.

Современные аналитические платформы кардинально меняют подход к работе с данными, предоставляя актуальные данные в течение секунд, автоматизируя процессы консолидации информации и минимизируя риски человеческих ошибок. Они минимизируют операционные риски, снижают совокупную стоимость владения (TCO) и ускоряют вывод продуктов на рынок (T2M).

Важнейшим конкурентным преимуществом таких платформ становится их способность одновременно решать несколько стратегических задач. С одной стороны, они значительно сокращают совокупные затраты на владение аналитической инфраструктурой (TCO) за счет оптимизации ресурсов и автоматизации рутинных процессов. С другой — обеспечивают беспрецедентную скорость вывода новых продуктов и сервисов на рынок (T2M), что в современных условиях становится критическим фактором успеха. При этом все это достигается без компромиссов в области безопасности данных и минимизации операционных рисков.

Аналитические платформы поддерживают различные сценарии работы — от построения корпоративного LakeHouse и каталогизации данных до использования генеративного ИИ на собственных дата-сетах, сохраняя при этом совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой.

Подобные решения позволяют не только оперативно получать аналитику для принятия решений, но и создавать долгосрочную ценность за счет эффективного управления данными как стратегическим активом компании. Они обеспечивают баланс между скоростью обработки информации, экономической эффективностью и требованиями безопасности, что особенно важно в условиях растущих объемов данных и ужесточающихся регуляторных требований.

Андрей Жуков: Персонализация клиентского взаимодействия имеет критически важное значение для ритейла. При работе с миллионами покупателей ручное создание индивидуальных предложений становится нерациональным, что делает системы автоматизированных рекомендаций незаменимым инструментом для масштабной персонализации.

В финансовом секторе технологии больших данных используются для выявления мошеннических операций и оценки кредитных рисков. Телекоммуникационные компании применяют их для анализа данных о вызовах и прогнозирования оттока клиентов. В сфере здравоохранения технологии помогают обрабатывать массивные объемы медицинской информации, а в промышленности — реализовывать системы предиктивного обслуживания оборудования.