В современных организациях определяются сотни и тысячи бизнес-процессов, эффективное исполнение которых формирует пульс жизни самой организации. Традиционным архитектурным решением для автоматизации выполнения бизнес-процессов было включение в структуру ИТ-ландшафта организации компонента, обычно именуемого Business Process Manager (BPM), который позволяет последовательно выполнять шаги всех бизнес-процессов, требующих автоматизации. Отметим, что современные бизнес-процессы состоят из сотен автоматизируемых действий, при этом в организациях, следующих в своей работе гибким методологиям, в бизнес-процессы постоянно вносятся изменения, применение которых в режиме промышленной эксплуатации востребовано в реальном времени. Традиционное централизованное исполнение бизнес-процессов общим компонентом BPM ограничивает возможности независимой работы команд разработчиков, а также вызывает вопросы к собственной нагрузочной способности. Современная архитектура должна обеспечивать гибкую автоматизацию бизнес-процессов, при которой управление бизнес-процессом децентрализовано, отдельные компоненты бизнес-процесса автоматизируются независимыми командами разработчиков, немедленно внедряющими вносимые ими изменения в промышленную эксплуатацию. Соответственно, определяется третья ключевая тенденция развития архитектуры, связанная с автоматизацией бизнес-процессов.
Одним из краеугольных камней современного цифрового мира являются данные. При этом за последние годы (можно сказать, что даже за последние 10 лет) существенным образом изменился сам подход к данным. Во многом основой изменений стала деятельность технологических гигантов, выросших из вчерашних стартапов. Еще десять лет назад многие компании традиционных секторов экономики в течение длительного периода времени накапливали данные о своих клиентах, продуктах, технологических процессах структурированным образом, предполагавшим сбор информации из анкет, данных органов государственной власти, кредитных бюро, истории взаимодействия с организацией и/или ее несколькими партнерами (с которыми были заключены договоры, предусматривавшие возможность передачи соответствующих данных). Затем на основе собранных данных строились аналитические витрины, позволявшие не только формировать обязательную отчетность, но и определять показатели эффективности и их достижение, планировать разработку новых продуктов организации и т. д. При этом построение аналитических витрин занимало продолжительное время, сами же витрины и выводы на их основе носили статистический характер. В последние 10 лет под влиянием технологических гигантов в части работы с данными произошли существенные изменения. Созданы социальные платформы международного характера, пользователи которых предоставляют сведения о себе, носящие как структурированный, так и неструктурированный (информация о хобби, фотографии, видео и т.д.) характер. В результате автоматизации промышленности собирается колоссальное количество данных о состоянии оборудования, его составных частей, необходимости ремонта, параметрах помещений, где располагается оборудование и т. д. Такое количество данных оказалось фактически невозможно обработать за приемлемый промежуток времени поломки оборудования происходили за более короткий промежуток времени, нежели требовался для расчета вероятности поломки.
На основании изменившегося характера и количества данных требовались и новые подходы к их обработке. Пионерами здесь также стали технологические гиганты. Новые средства автоматизации работы с данными позволяли обрабатывать качественно новые объемы информации, носящей как структурированный, так и неструктурированный характер, в режиме, приближенном к реальному времени. Более того, результаты обработки зачастую могут носить не статистический, а таргетированный характер. Примерами такой обработки являются лента новостей в социальных сетях и контекстная реклама. Новые возможности, открывавшиеся в результате сбора данных и их обработки современными технологическими средствами, привлекли внимание и представителей традиционных отраслей человеческой деятельности. Сегодня уже не является удивительным, например, формирование комбинированных финансовых продуктов банковскими организациями и их таргетированное предложение клиентам, при этом основанием для формирования и предложения являются предпочтения клиента, представленные им в социальных сетях. Таким образом, данные, их обработка, анализ результатов последней являются исключительно важными аспектами проектирования информационных систем нового поколения во всех областях цифрового мира. Соответственно, следует выделить четвертую ключевую тенденцию развития архитектуры данные. Отметим также, что большинство современных технологических средств, обеспечивающих качественно новый уровень работы с данными, основаны на принципах открытого кода. Таким образом, можно отметить синергию ключевых тенденций развития архитектуры.
Сбор данных и аналитика, осуществляемая на их основе, дают основание проводить экстраполяцию соответствующей тенденции на принятие решений, выполняемое в автоматическом режиме. Логическим продолжением соответствующих тенденций становится внедрение в различные области человеческой деятельности технологий искусственного интеллекта, позволяющего принимать решения, осуществлять действия, в том числе требующие творческой составляющей и традиционно считающиеся прерогативой человека. Автоматизация соответствующих областей также стала реальностью. Отметим, что на сегодня применение искусственного интеллекта ограничивается решением узкоспециализированных задач: выявление мошенничества, диагностика заболеваний, формирование стратегии интеллектуальных игр (шахматы, го), принятие решений в области рисков, промышленная роботизация. При этом комплексные интеллектуальные технологические решения, объединяющие различные отрасли и сферы деятельности, на сегодня недостаточно развиты, невзирая на имеющийся спрос. Таким образом, следует выделить еще одну (пятую) ключевую тенденцию развития архитектуры, заключающуюся в опоре на искусственный интеллект, позволяющую давать ответ на спрос в части соответствующих решений. Внедрение искусственного интеллекта может кратно (а возможно, и на порядки) повысить эффективность и качество производственных и бизнес-процессов.
Выделенные пять тенденций являются ключевыми современными тенденциями в развитии архитектуры вследствие кратного увеличения качества внедрения ИТ, повышения эффективности соответствующих внедрений и их последующего влияния на сферы, где эти внедрения осуществляются. Отметим также, что данные тенденции не следует рассматривать изолированно друг от друга, по ходу настоящего раздела уже приводились примеры их взаимовлияния. В рамках следующих разделов выявленные тенденции будут рассматриваться более подробно, их синергия также будет подробно рассмотрена.
Необходимо отметить, что многие современные тенденции в архитектуре, считающиеся на сегодняшний день уже стандартом де-факто, такие как микросервисная архитектура, событийно-ориентированная архитектура, потоковая передача данных, машинное обучение, продуктовый подход и ряд других, были сформулированы в качестве ответов на те вызовы, которые предъявляются в рамках отмеченных в настоящем разделе тенденций развития. Данная связь также будет проиллюстрирована по ходу дальнейшего изложения.
Отдельно будут рассмотрены вопросы эволюционного и революционного развития архитектуры. Надо отметить, что вопросы соотношения экстенсивного и интенсивного развития характерны для многих отраслей человеческой деятельности. Не избежали их ИТ и цифровой мир. Рассмотрению вопроса соотношения интенсивного и экстенсивного развития в архитектуре цифрового мира будет посвящен следующий параграф.
Эволюционное и революционное развитие архитектуры
Вопросы развития любого направления всегда затрагивают аспекты интенсивного и экстенсивного развития. Первое обычно сравнивают с революцией, второе с эволюцией. Нельзя избежать рассмотрения соответствующих аспектов и в случае архитектуры.
Следует отметить, что сравнение интенсивного и экстенсивного развития носит качественный и обобщающий характер. Если же говорить о частностях, углубляться в детали, то возможны ошибки. Одна и та же тенденция в развитии, следование ей может на определенном этапе носить интенсивный (революционный) характер, с течением времени же интенсивность снижается, развитие осуществляется строго экстенсивно (эволюционно), в дальнейшем переходя к застою и неся в себе риски деградации. В то же время, строго интенсивное развитие в силу своего революционного характера использует в качестве ресурсного обеспечения мощности своей базовой технологии. Таким образом, может произойти разрушение как конкретной технологии, так и всего сектора экономики, при этом высвобождающиеся мощности становятся ресурсным обеспечением революционного рывка. Например, на базе потери интереса к большим машинам, затраты на содержание которых зачастую превышали прибыли от автоматизации, произошел стремительный рост рынка персональных компьютеров и соответствующего программного обеспечения, что в свою очередь привлекло потребителей и последующие инвестиции в данное направление. Не всякое разрушение в таком случае может создать достаточное ресурсное обеспечение революционного перехода, что чревато разрушением с последующей деградацией всего сектора экономики, технологического направления.