В августе прошлого года Дмитрий Сурнин открыл компанию DiComaaS — сервис распределенных облачных вычислений. В интервью Дмитрий рассказал, кому нужны высокопроизводительные вычисления, какие сервисы наиболее востребованы и как работать с инновационными идеями.
Интересна и бизнес-модель нового проекта, при которой компания предоставляет клиентам уникальное техническое решение для вычислений, избегая при этом затрат на приобретение собственных вычислительных мощностей. Такой подход позволил DiComaaS сконцентрироваться совершенствовании сервиса и не тратить время и средства на поддержание физической инфраструктуры.
- Дмитрий, чем занимается DiComaaS?
Мы предоставляем услуги по высокопроизводительным вычислениям. В первую очередь, это обучение искусственного интеллекта и рендеринг сложных трехмерных сцен. Также берем в работу задачи по ускорению приложений, сложные математические расчеты, моделирование физических процессов, подготовку видеоматериалов с высоким разрешением. Готовы рассматривать и нестандартные проекты по запросам клиентов.
- Как возникла идея открыть компанию с таким профилем? Как давно вы вышли на рынок?
Все началось с того, что мы с партнерами развивали онлайн-сервис, который занимается массовым управлением устройствами. Этот бизнес требовал большое количество вычислительных ресурсов. Спустя некоторое время наши программисты оптимизировали систему и тем самым высвободили процессорные мощности. В результате наши компьютерные ресурсы стали простаивать.
Закономерно возник вопрос: “А как заработать на этом деньги?”. Мы задумались, проанализировали рынок и решили разработать сервис распределенных облачных вычислений. Идею сформулировали в мае прошлого года. С августа по октябрь набирали команду и затем приступили к реализации проекта.
Сейчас мы находимся на этапе запуска. Несколько недель назад запустили сайт, рекламную кампанию — пока что в странах СНГ. Уже взяли в работу пять проектов от первых клиентов.
- А кто ваши клиенты? Кому интересны такие услуги?
Во-первых, это финансовый сектор: мы готовы помочь компаниям с экономическими расчетами и финансовым анализом. К примеру, вычислить справедливую цену европейского опциона, провести ретроспективный или перспективный анализ.
Во-вторых, научные институты. С помощью распределенных вычислений можно обеспечивать высокую производительность научно-исследовательской работы, сделать необходимые расчеты и решать любые научные задачи. Возможности DiComaaS могут применяться в таких областях, как исследование космоса, самолетостроение, вычислительная биология, медицина, химия, гидродинамика, лингвистика.
Сейчас мы пригласили несколько научных институтов протестировать возможности системы на безоплатной основе.
- Какие услуги пользуются наибольшей популярностью?
В странах СНГ первым по количеству клиентов стоит рендеринг: все хотят быстро что-то посчитать. Второй по уровню спроса — искусственный интеллект.
Как показывают наши исследования, на уровне всемирного рынка — наоборот — наибольшей востребованностью пользуются задачи по обучению искусственного интеллекта, и только потом идет рендеринг.
- У вас есть конкуренты, которые предоставляют похожий сервис по высокопродуктивным вычислениям?
Если говорить о научном секторе, как правило, научно-исследовательские институты обращаются со своими вычислительными задачами в Институт кибернетики. Но, как мне известно, там расписана очередь на несколько месяцев вперед и есть свои бюрократические сложности.
В бизнес-сегменте таких компаний, которые бы предоставляли услуги в таком же объеме, как мы, на сегодняшний день нет. Есть фирмы, которые специализируются отдельно на рендеринге, отдельно на искусственном интеллекте. Поэтому мы делаем ставку на универсальность и гибкость.
Мы поставили себе задачу реализовать вычислительные мощности такого же качества, как у крупных дата-центров, таких как Amazon, Microsoft, IBM, но по более низким ценам — за счет использования более простого и дешевого оборудования.
- Вы сосредоточены только на сервисах или же работаете и над собственными продуктами?
Мы делаем сервисы на основе собственных разработок. К примеру, сейчас готовим к запуску сервис по генерации текстов — он будет работать на основе нейронной сети. Чтобы сайт хорошо индексировался поисковиками, его наполняют уникальными текстами с ключевыми словами. Есть два пути: либо обратиться к копирайтеру, который напишет осмысленную статью, либо же сгенерировать набор слов, бессмысленный с точки зрения читателям, но обладающий всеми нужными характеристиками для поисковых машин. Второй вариант — дешевле и проще масштабируется. Бессвязность текста в данном случае значения не имеет — как правило, такие тексты скрыты от посетителей сайта и предназначены сугубо для поисковиков.
Также такой сервис может быть полезен копирайтерам. Нейронная сеть генерирует основу будущего материала, и человеку остается только отредактировать статью. Как правило, это быстрее, чем писать с нуля.
Еще один продукт, над которым мы сейчас ведем работу, — сервис, который расширяет возможности OpenCL, фреймворка для программирования параллельных вычислений на видеокартах. Наш продукт позволяет использовать для вычисления мощности сразу несколько видеокарт на нескольких компьютерах. На сегодня это полностью инновационное решение. Будем предлагать его производителям оборудования, а также использовать для нашей собственной работы.
— Вы работаете только со своим оборудованием или что-то берете в аренду?
Мы арендуем кластер более ста мощных серверов, на которых поднята виртуальная среда. Сотрудничаем с немецким провайдером Colobridge. Аренда позволяет использовать оборудование класса больших Enterprise-систем, которое на данном этапе мы не можем позволить себе купить. Да в этом и нет смысла: арендовать получается выгоднее.
Пользуемся услугой Block Storage, которая позволяет получить доступ к большому хранилищу и подключить его через Fibre Channel к нашим серверам, не покупая при этом оборудование. Это позволяет машинам на ходу — в течение 10-15 секунд — перераспределять нагрузку. Без подобного сервиса такая процедура может занять несколько часов.
До этого работали с Hetzner и Netrouting, но отказались — не были удовлетворены качеством и номенклатурой услуг и работой техподдержки.
- По каким критериям выбирали провайдера?
Удобство коммуникаций, уровень техподдержки, отзывы, соответствие цены и качества услуг.
- Сколько сотрудников у вас в штате? Кто эти специалисты?
В DiComaaS работает 12 сотрудников. Шесть человек заняты в разработке, трое в маркетинге. Один специалист проводит альфа-тестирование системы, еще один занимается поиском партнеров и привлечением инвестиций.
Я, как руководитель проекта, отвечаю за организационные и операционные вопросы, а также технические вопросы высшего уровня, где требуется принятие сложных решений.
Сейчас мы формируем отдел по работе с клиентами по направлению рендеринга. Также, в ближайшее время хотим нанять еще одного маркетолога.
- С какими сложностями сталкивались за время развития компании?
Самая большая сложность — в инновационности исходной идеи: использовать для высокопроизводительных вычислений оборудование, изначально не предназначенное для этих целей. В начале проекта было трудно найти специалистов, которые бы поняли смысл идеи и смогли бы ее реализовать. Для этого требовалось, чтобы разработчик знал язык С и умел программировать на уровне железа.
После того, как мы нашли такого специалиста, примерно месяц ушел на исследования, изучение открытых источников. Прежде всего нужно было ответить на вопрос, реализуема ли наша затея в принципе. На то, чтобы на практике подтвердить возможность реализации, команда потратила еще 4-5 месяцев.
- Какие у вас планы на ближайшие месяцы? Как планируете масштабироваться?
Пока что мы развиваемся в странах СНГ — но это только первый шаг. В течение нескольких месяцев намерены выйти и на международный рынок. Уже сейчас готовим англоязычную версию сайта, формулируем предложения для западных заказчиков.
Также, помимо предложений для конечных клиентов, думаем о том, чтобы выйти на рынок b2b и предлагать свои решения другим компаниям.
