69-й IT Press Tour: DataCore пять лет покупала компании хранения данных — теперь ей надо заставить их работать как одно целое

Сессия DataCore на 69-й версии IT Press Tour, проходившей в Любляне, началась с слайда, который многое объяснял: «Свобода выбора. Интеллект для эксплуатации.» Вице-президент DataCore по продуктам Саид Букизу получил 90 минут на выступление, 27 слайдов в презентации (которую он признался больше не собирает вручную) и 25 лет опыта в одной компании, на которые можно опереться. «Я ненавижу читать лекции, — сказал он в начале. — Зато люблю взаимодействие.» Желание сбылось: вопросов было много, и некоторые касались тем, о которых DataCore традиционно говорит мало.

Позиция DataCore находится на уровне выше инфраструктуры — идея в том, что независимо от того, какой кремний вы сможете достать, уровень сервисов данных над ним не должен меняться.

Три боли клиентов

Букизу большую часть времени проводит у клиентов в Париже, Мюнхене, Люксембурге, Мадриде и Милане и свёл жалобы, которые слышит, к трём пунктам. Первое — последствия покупки VMware компанией Broadcom. Второе — дефицит аппаратного обеспечения. Третье — киберустойчивость. По первому пункту он привёл арифметику: сумма сделки Broadcom и VMware огромна и рано или поздно должна отобиться ценой, которая тихо выталкивает мелких клиентов. Примеры из Австралии показывают, как регрессия в ценообразовании заставляет организации искать альтернативы: один оператор реестра переместил десятки тысяч виртуальных машин с VMware после получения счёта за продление в разы выше предыдущего.

Вторая жалоба — арифметика поставок. DataCore закупает железо для собственных лабораторий, поэтому Букизу выступает и в роли покупателя. Сроки поставки серверов превышают двадцать недель, коммерческие предложения действуют две недели, а если не успеваешь подписать — та же конфигурация может вернуться в цене в два, три или пять раз выше. Против этого поставьте цикл закупок в государственном секторе — тендеры, проверки, согласования — никто не подпишет договор за две недели. Данные рынка подтверждают это: контрактные цены на серверы и компоненты выросли резко, а срок действия котировок в некоторых случаях сократился до одной недели; дефицит ожидается как минимум ещё длительное время. Маркетинговая формулировка DataCore: «Доступность железа становится входным условием, а не ловушкой зависимости». Практический смысл: если слой сервисов данных — это ПО и он действительно аппаратно-агностичен, можно покупать то, что есть в наличии, и продолжать работу.

В качестве примера Букизу привёл тири́рование: клиенты, у которых есть, скажем, 50 Тбайт и которым не дают или не по карману флэш, покупают смесь NVMe и nearline SAS, подключают их к SANsymphony и позволяют ПО перемещать данные по частоте доступа. DataCore также поддерживает восстановленные серверы и работает с партнёрами по перепродаже б/у комплектующих. Поддержка смешивания поколений 1–4 в одном кластере — необычное прямо озвученное утверждение, но для некоторых клиентов альтернатива сейчас — застывший проект.

Четыре свободы выбора

Фреймворк DataCore — четыре свободы: по оборудованию, гипервизору, данным и развёртыванию.

  • Свобода по оборудованию: любой квалифицированный x86-сервер, разные бренды и поколения можно смешивать. Рынок в Европе распределяется по странам: Lenovo силён в Италии, HP — в Бенилюксе, Fujitsu исторически в Германии.
  • Свобода по гипервизору: поддержка VMware ESXi, Microsoft Hyper-V, Proxmox, XCP-ng, Xen и KVM. Клиент, уходящий с VMware, может сохранить слой управления данными DataCore и поменять только вычислительную виртуализацию. В продукте есть инструмент конверсии виртуальных машин, восполняющий исчезновение старых P2V/V2V-утилит. Для миграции обычно хватает избыточности, а где её нет — добавляют времённую ёмкость, мигрируют на месте и возвращают.
  • Свобода данных: DataCore оставляет данные на диске в нативном формате, используя стандартные протоколы (SCSI для блока, S3 для объекта). Если удалить ПО, данные останутся читаемыми. «Если я сам захочу заблокировать клиента, это ловушка», — сказал Букизу. DataCore утверждает: они не блокируют клиента.
  • Свобода развёртывания: инфраструктура в ядре, на периферии и в облаке, гиперконвергентная или разъединённая архитектура — выбор за заказчиком.

Истории о данных, удалении и ИИ

Лучший рассказ с сессии был не о продукте. Букизу в одном большом клиентском проекте запустил аудит файловой системы и нашёл в домашней папке директора файл Excel из эпохи Office 97, созданный в неделю после его прихода в компанию десятки лет назад — со списками телефонов сотрудников тех времён. «Мы отлично создаём данные и ужасно их удаляем», — сказал он. Регулирование усугубляет проблему: правила хранения медизображений требуют длительных сроков, и некоторые структуры применяют их по аналогии и к ветеринарным изображениям — в результате накапливаются петабайты архивов для животных. Текущая волна ИИ ещё больше убирает мотив удалять: любой набор данных — потенциальный тренировочный материал. Букизу привёл пример заказчика, планировавшего сразу купить сотни петабайт с амбициями на эксабаит. Он честно признал: пока он не видит, где это закончится — медиа не производят достаточно быстро, а энергопотребление и охлаждение становятся ключевыми ограничениями.

Кибербезопасность и проверяемость восстановления

Аргументация DataCore по киберустойчивости опирается на неизменяемость (immutability) и непрерывную защиту данных (CDP). CDP позволяет откатиться к моменту за миллисекунду до инцидента, а не к последнему ночному снапшоту. Интересная история: на демонстрации команда симулировала атаку, которая зашифровала само ПО SANsymphony. По словам Букизу, диски были защищены на уровне устройств объектным блокированием и неизменяемостью, поэтому даже при компрометации управляющего ПО данные остались целыми. Установив свежую инстанцию и позволив ей обнаружить диски (процесс, по его словам, занимает около 15 минут), можно получить доступ к данным. Это требует независимой проверки и, по всей видимости, уже демонстрировалось публично — стоит попросить локального партнёра воспроизвести.

Шесть приобретений и разрыв между широтой и единством

Стратегический центр сессии — признание, что широта портфеля не равна единству решения. За последние годы DataCore приобрела несколько компаний: Caringo (объектное хранение), MayaData (Kubernetes), Object Matrix (медиаархив), Pixitmedia и Arcastream (файловые решения и оркестрация), StarWind (edge HCI). Это породило пять «двигателей» продукта: SANsymphony для блочного хранения, StarWind для edge и ROBO, Swarm для S3 и архива, Nexus как параллельная файловая система и оркестратор, Puls8 для персистентных томов Kubernetes. Букизу объяснил, почему выбирали покупку, а не создание: каждое направление требует специалистов. «Вместо того чтобы создать одного большого слона, который делает немного всё, мы решили приобретать компании», — сказал он.

На вопрос, почему конвергенция заняла так много времени, он откровенно перечислил непривлекательные причины: разные инженерные команды, методы, UX, CRM, биллинг, порталы для партнёров и прочие «бэк-офисные» вещи. Процесс интеграции длился как минимум пять лет, а каждое новое приобретение снова отодвигало момент «завершения». На будущее Букизу был ясен: в планах на данный момент новых покупок нет; внутри компании считают, что «успокоились».

GPFS — прямой ответ на вопрос о файловой системе

Один из острых вопросов касался того, что в основе решений Pixitmedia и Arcastream лежит файловая система IBM GPFS (IBM Storage Scale), которую DataCore не разрабатывает. Букизу не стал уходить от ответа: это не скрывается — при коммерческих предложениях указано, что платят IBM. По его словам, все серьёзные HPC-поставщики используют параллельную файловую систему, и строить новую было бы неэффективно. Ценность DataCore, по его мнению, находится в слое workflow над этим уровнем: Nexus сочетает Pixstor с движком оркестрации Ngenea и может цитировать высокие показатели чтения, а Ngenea перемещает обработанные данные на любые POSIX-цели или S3-эндпоинты, сохраняя их доступными для потребителей. DataCore оставляет данные в форматах, понятных NetApp, Dell, HPE, Lenovo или Azure, так что уход от DataCore не «закрывает» данные. Букизу назвал VAST Data и Qumulo достойными конкурентами в этой области — более честная позиция, чем притворяться, что их нет.

Агентные операции и «человеческая петля»

Тема ИИ завершила сессию. DataCore строит петлю: наблюдать, рассуждать, рекомендовать, действовать. Наблюдать — значит коррелировать телеметрию, топологию и контекст нагрузки; рассуждать — находить паттерны, риски и кросс-доменные зависимости; рекомендовать — предлагать безопасное и эффективное действие; действовать — выполнять утверждённый рабочий процесс и проверять результат. Ограничающие меры в презентации: политики, согласования, аудируемость, откат и объяснимость. Три уровня доступа: только для чтения (наблюдение), чтение-запись (операции) и третий — для более глубоких действий, разрешённых службой поддержки.

Примеры: агент находит десятки терабайт «мертвых» данных на дорогом NVMe и предлагает переместить их в объектное хранилище, сохранив доступ; или фиксирует миллисекундное отклонение латентности между хостом Proxmox и хранилищем, находит проблемный физический диск и даёт диагноз. Он прямо признал ограничения: поскольку весь I/O проходит через слой DataCore, видно задержки и проблемы с бэкендом дисков, но не видно того, что вне пути между свитчами. Полной автономии он не обещает: DataCore обслуживает больницы и сталелитейные заводы — ИИ всё ещё «галлюнирует» и требуется обучение, значит «человека в петле» будет всегда.

Выбор модели открыт: тестируются Anthropic, Google Gemini и OpenAI; клиенты смогут подключать свои модели, включая европейские варианты типа Mistral или локально размещённые модели для «тёмных» площадок. Инженерное правило простое: модель порядка восьмидесяти миллиардов параметров достаточна, потому что ценность агента — в глубоком знании продукта, а не в знании всего. Главная метрика — время до решения: агент, который приходит в саппорт с контекстом и предкоррелированными логами, сокращает это время.

Готовый пример: сталелитейный завод Кейс, который Букизу лично показывал в действии, — завод крупной сталелитейной группы на юге Франции. Там два IT-менеджера по разным площадкам выбрали разные гипервизоры (VMware и Hyper-V), но SANsymphony обеспечивает высокую доступность между ними — просто потому, что остановка линии дорого обходится. Параллельно завод обязан собирать и хранить показания атмосферных загрязнителей от большого флота IoT и доказывать соответствие нормативам по требованию, поэтому эти данные хранятся в Swarm с объектным блокированием. В презентации DataCore приводятся числовые оценки: трёх-четырёхкратный рост производительности по определённым метрикам, ожидаемая экономия операционных затрат в районе 30–40%, цель по ёмкости порядка сотен терабайт и план по развёртыванию нескольких десятков кластеров DataCore на площадке.

Другой пример — исследовательский институт в Страсбурге, который использует Swarm для биоинформатики и является Linux-only средой; это позволило ответить на вопрос о наследии SANsymphony на Windows: SANsymphony работает на Windows, StarWind на Linux, Puls8 — контейнерно-нативен, выбор определяется средой заказчика.

Позиционирование на рынке

DataCore заявляет более 10 тысяч клиентов по миру; Букизу оценил установленную базу SANsymphony более чем в 10 тысяч логотипов и полмиллиона узлов, отправляющих телеметрию. Реальное число, по его словам, выше, потому что «тёмные» площадки не шлют данные — например круизные компании и оборонные клиенты. В обзоре с той же сессии упоминали и более высокую оценку инсталлов.

Про конкурентов Букизу высказался конструктивно: похвалил Nutanix как продукт, но отметил его архитектурную модель с привязкой к списку совместимого железа и собственному файловому слою; коммерческий аргумент прост — заменять дорогую платформу на ещё более дорогую не выгодно. Тот же аргумент он адресовал HPE SimpliVity, где шасси и расширение завязаны на одного вендора. По VergeIO он заметил, что слышал о компании, но в его практике в европейских странах не встречал их в сделках.

Наблюдение о ранней и второй волнах принятия технологий: Великобритания, Германия, Люксембург и Швейцария — первопроходцы, а Франция, Италия, Испания, Португалия и обычно Австралия — во второй волне. Он также отметил рост Proxmox среди клиентов DataCore в ряде стран.

Ближайшие события и осторожность по спецификациям

На ближайших мероприятиях DataCore планирует представить первую релизную версию платформы, агентный ИИ и дорожные карты по блоку, объектам, контейнеру и HPC; Букизу попросил журналистов воздержаться от преждевременного копирования продуктовых спецификаций.

Заключение

Саид Букизу и DataCore демонстрируют стратегию, которая сочетает широкий портфель приобретённых технологий с обещанием аппаратной и программной свободы для клиентов. Главные вызовы — интеграция многочисленных кодовых баз и обеспечение того, чтобы покрытие функционала от разных приобретений вело не к фрагментации, а к единому, проверяемому уровню сервисов данных. Их позиция по неизменяемости, непрерывной защите и «человеку в петле» при автоматизации даёт ясный ответ на текущие запросы рынков, где дефицит железа, рост цен и регуляторное давление заставляют искать гибкие, проверяемые и аппаратно-агностичные решения.