Снижаем затраты на инфраструктуру, оптимизируя потребление ресурсов
В России снова подорожали серверы — за первое полугодие 2026 года их стоимость выросла на 25%, сообщают «Ведомости». Представители ИТ-интеграторов со своей стороны говорят о росте в 35%. Бум ИИ-проектов, которые требуют дорогостоящих GPU, усугубил дефицит аппаратного обеспечения. В итоге на первый план для ИТ-директоров вне зависимости от масштаба инфраструктуры вышла задача сокращать закупки новых серверов и выжать максимум из того, что есть сейчас.
На фоне этого 55% компаний в 2026 году, по данным исследования Orion soft, рассматривают смену модели потребления ИТ-ресурсов для более эффективной утилизации существующего оборудования. Сергей Мерещенко, лидер продукта Cloudlink Orion soft, рассказывает, что мешает компаниям использовать ресурсы эффективно, почему классический подход к работе с ними создает бизнес-риски и какие инструменты помогают изменить модель потребления, чтобы сэкономить.
Откуда в инфраструктуре «мертвые души»
Многие крупные компании используют свои мощности далеко не на 100%. Они живут в состоянии хронической недоутилизации ресурсов. Например, анализ, который команда Cloudlink проводила для одной из крупнейших энергетических компаний с инфраструктурой объемом более 200 серверов, показал, что они загружены всего на 25%. Это создает утечку бюджета: компания платит за аренду места в ЦОД, электроэнергию и поддержку оборудования, которое на три четверти работает вхолостую.
При этом стопроцентной утилизации добиться практически невозможно — только приблизиться к этому показателю в контурах разработки, где задержки в производительности не имеют критического значения. Но утилизация на уровне 60% уже считается достаточно хорошим результатом, а при использовании инструментов автоматизации можно достичь показателя в 85%, который считается оптимальным для продуктивной среды.
Чаще всего неиспользуемые мощности накапливаются из-за непрозрачности процессов. Когда стартует новый проект, соседние команды и рады были бы поделиться ресурсами, но обычно или не знают о новом сервисе, или не понимают, где остались свободные мощности, или не имеют технического механизма для их перераспределения.
В итоге планирование и распределение ресурсов происходит неэффективно. Инфраструктуру забивают «мертвые души» — забытые виртуальные машины, которые продолжают потреблять память и процессорное время даже после того, как проект был закрыт. Обычно их не отключают из-за опасений: никто не помнит точно, какие системы на них крутятся, а ответственные специалисты уже ушли из проекта. Компании проводят аудит таких ресурсов нерегулярно, приурочивая его к запуску новых проектов. Но даже при наличии планирования мощностей реальное удаление лишнего происходит крайне редко. В итоге все больше бюджета уходит на поддержание разбухающей инфраструкуры, которая не используется.
Однако потенциал для экономии высок. Если внедрить мониторинг и аналитику распределенных ресурсов по подразделениям и сервисам, можно обнаружить значительные скрытые резервы. Один из крупнейших игроков добывающего сегмента в результате такого внедрения обнаружил 38% свободных мощностей. Это позволило отказаться от закупки 64 серверов и сэкономить около 160 млн рублей.
Почему классический подход к работе с ресурсами создает бизнес-риски
Большинство Enterprise-компаний сегодня руководствуется подходом к управлению ресурсами, который основан на системе заявок. Он подразумевает четкое разделение ролей: создавать виртуальные машины самостоятельно пользователям запрещено, это делает только системный администратор, через которого проходят все согласования.
Некоторые компании внедряют частичную автоматизацию на этапе составления заявки. Например, пользователь может «накликать» ее по шаблону в нужном формате, после чего к ней автоматически подтягивается и запускается конфигурационный файл. Но глобально это не меняет процесс, ведь заявка все равно отправляется на несколько кругов согласований с администратором системы виртуализации, администратором системы хранения данных, администратором сети, ИБ-специалистом, руководителем команды или другими ответственными.
В итоге от заведения заявки до выдачи ресурсов проходит в лучшем случае неделя, а чаще всего — до одного-двух месяцев. Сроки зависят от уровня прозрачности процессов и времени, необходимого для траблшутинга.
Проблемой этот процесс становится при создании сложных объектов, например, отказоустойчивых кластеров Kubernetes или кластеров баз данных, которые должны быть интегрированы с другими системами и внешними компонентами. При их ручной настройке высок риск ошибок, а любые исправления запускают цикл согласований заново.
Ситуацию усугубляет работа в условиях гетерогенной среды. В крупных инфраструктурах часто одновременно используются разнородные решения: старый кластер все еще работает на VMware, для новых сервисов разворачивают отдельный кластер с собственным решением на базе Open Source, для контуров c КИИ закупают сертифицированное российское ПО. Управление таким «зоопарком» подразумевает множество однотипных операций в разрозненных системах. Часто бизнес находит решение этой проблемы в публичных облаках, но таким образом создает еще более гетерогенную среду, где ресурсы дублируются, TCO растет, а централизованный контроль управления и безопасности отсутствует.
В первую очередь такой подход создает риск замедлениия Time-to-Market. Кроме того, когда высокооплачиваемые эксперты вынуждены тратить время на рутинные операции, это повышает риск выгорания ключевых сотрудников. Трудозатратная цепочка согласований и ручная настройка создает лишние расходы и мешает развитию бизнеса.
Новая модель управления ресурсами — частное облако на имеющихся мощностях
Альтернативой классическому подходу становится модульное частное облако — именно его рассматривает для внедрения половина организаций. В данном случае частное облако — это модель потребления ИТ-ресурсов, основанная на внедрении системы централизованного управления гетерогенной средой с инструментами аналитики, автоматизации, самообслуживания и биллинга.
Новый подход позволяет находить свободные мощности и делить их между командами, переиспользовать текущее оборудование и повышать его утилизацию, а также разгружать инфраструктурных специалистов. В одном из наших кейсов внедрение централизованного управления виртуальной и облачной инфраструктурой позволило сосредоточить в руках одной команды управление платформами zVirt, VMware, OpenStack, Яндекс Облако и K8s, что сэкономило компании 44 млн рублей в год. Для всех платформ была создана единая консоль управления, общие политики и лимиты потребления мощностей.
Скорость выдачи ресурсов в модели частного облака растет благодаря порталу самообслуживания. С его помощью пользователи могут сами создавать, обновлять виртуальные машины или отказываться от них в рамках своих проектов. При этом заказчик предварительно настраивает механизмы ограничений: ролевую модель и квоты. Разработчик не сможет создать виртуальную машину на другой платформе виртуализации или в другом ЦОДе, если его нет в списке доступных для роли и проекта.
Инструментом регулирования затрат в этой модели выступает биллинг. Система централизованного управления позволяет логически разделить инфраструктуру на проекты, установить для каждого из них финансовые лимиты и квоты по потреблению процессорных мощностей, памяти, дисков. Это защищает бизнес от потерь бюджета из-за возможных ошибок. Внедрение биллинга в другом кейсе Cloudlink позволило крупной компании рассчитать стоимость ресурсов по проектам, командам и сервисам, сэкономить ресурсы за счет предсказуемости роста нагрузки и точного планирования закупок нового оборудования, создать прозрачные отчеты для бизнеса о стоимости каждого сервиса и снизить облачные расходы на 28%.
Основное преимущество модульного частного облака в том, что его не нужно внедрять годами. Этот формат позволяет стартовать с 1-2 серверов и постепенно наращивать масштаб, отслеживая финансовые и операционные выгоды. В результате в 2026 году эта модель — оптимальное решение для компаний, в которых стратегическим приоритетом становится экономическая эффективность ИТ-процессов.
