«Я много знал про Долину, но всё равно не ожидал такой дичайшей конкуренции»

Что такое in-memory computing

Владимир: Сегодня мы поговорим про технологию in-memory computing. У меня в гостях Никита Иванов, основатель и технический директор компании GridGain. Что такое in-memory computing и зачем он нужен?

Никита: Это достаточно простая тема, которая состоит из двух частей. Первая — хранение и обработка данных в памяти. Память — гораздо быстрее, на 3-4 порядка, чем жёсткий накопитель и флеш. Вторая составляющая — распределённая обработка данных в больших кластерах. Хранение и обработка в памяти дают скорость, распределение даёт масштабируемость.

Меня часто спрашивают: «При чём здесь распределённость?»

Мы говорим про обработку в памяти — in-memory computing. Когда обработка в памяти начиналась в 80-е годы, её количество в компьютере было минимальным, говорили, может быть, о мегабайте. В те времена было абсолютно понятно: чтобы добиться хоть какого-то объёма необходимой памяти нужно было связывать компьютеры в кластеры.

Кластеры — это сети, в которые объединены компьютеры, работают над какой-то общей задачей?

Да. В силу этого, как ни странно, система по обработке в памяти — одна из самых продвинутых с точки зрения распределённой обработки: это нужно было делать.

Что такое — обработка данных в памяти? В каких конкретно задачах это может быть необходимым?

Вот у вас есть компьютер, лэптоп, iPhone. У них есть оперативная память, её гораздо меньше, но она значительно быстрее, чем накопительные диски. И всё. Об этой идее знали 50 лет назад. Естественно, если бы можно было каким-то образом хранить все данные в оперативной памяти компьютера и делать это эффективно и надёжно, то было бы идеально.

Что случилось за последние 10-15 лет? Оперативная память стала гораздо дешевле, её стало больше. Мы прекрасно знаем, что память исчезает, когда вы компьютер выключаете, поэтому появились наработки, в том числе наши, которые помогают этого избежать . Мы даём гарантии по сохранению данных: вы можете хранить данные в памяти, а мы позволяем это делать безопасно.

Где применяется in-memory computing

В каких сферах применяется in-memory computing? С какими задачами к вам приходят клиенты?

Исторически всё это начиналось с финансового сектора, и этот сектор продолжает лидировать. Это та сфера, где каждая микросекунда важна. Сюда входят инвестиционные банки, хедж-фонды — все, кто работают с деньгами, где скорость обработки данных принципиальна.

Большинство инвестиционных банков являются технологическими компаниями, у которых один из фронтэнд-юcкейсов — money management. Когда мы, например, говорим про будущее Сбербанка, то должны рассматривать его как технологическую компанию, у которой будет много различных use case, например, 1С Банкинг, Страхование.

Для этих компаний, которые являются date driven, вопрос скорости обработки данных (при сегодняшнем огромном росте данных) принципиален. Технология обработки данных в памяти даёт им, по большому счёту, лучшее, что можно предложить в этой области.

Никита Иванов

А зачем им вы, почему они не строят собственные инфраструктуры?

Это стандартная проблема — купить или сделать. У нас заняло порядка 8 лет разработка этой технологии. Это сложная вещь, она глубоко инновационная, поэтому, конечно, для большинства компаний это не вариант.

Что из себя представляет инновация в технологии, которая давным-давно известна?

Идея была известна, имплиментация очень сложная. Нам пришлось переработать практически всю математику работы, оптимизацию процессов — начиная от транзакций, доступа к данным и так далее.

Что из себя представляет ваш продукт сейчас?

Это софт, который работает практически везде — начиная с iPhone и заканчивая большими серверами. Позволяет связывать вещи в кластер, даёт вам большой API по хранению и обработке данных.

Для чего бизнесу обработка данных

Есть трендовая вещь — big data. Многие пользователи понимают, что есть большое количество данных, которое можно каким-то образом обрабатывать. Что на самом деле представляет из себя бизнес, для чего обработка больших данных нужна и какую пользу приносит?

Термин big data пришёл лет 10-15 назад, потому что был большой скачок в некоторых компаниях по объёму данных, которые они обрабатывали. Сегодня этот термин уходит очень быстро, потому что все данные большие. Уже трудно найти компанию, которая оперирует маленькими данными. У нас есть масса примеров, когда приходят стартапы (два человека в гараже), говорят, что по нескольку терабайтов данных в неделю у них накапливается. То есть сегодня все работают с большими данными.

Большие данные — это далеко не только социальные сети. Наоборот, в соцсетях, за исключением гигантов вроде Facebook, данные не большие. Допустим, Tesla, как они добились своего автопилота? Они практически отсняли все дороги в Америке. У них есть огромный видеоряд, на котором они тренируют свои нейронные сети для автопилота и т. д. Это пример реально больших данных.

Естественно, когда вы работаете с таким объёмом данных, нужны соответствующие технологии, системы хранения, обработки.

Понятно, Tesla — отсняли дороги, могут делать автопилот, машины ездят более точно. Какие ещё примеры реального применения?

Это встречается практически везде. Например, Fraud Detection на ваших кредитных картах. Примерно 10 лет назад банки закладывали здесь 5% потерь, сегодня доля процента считается «дичью», потому что люди стремятся к нулю. Всё это базируется на том, что теперь можно, имея всю историю покупательских транзакций конкретного юзера, свести потери банка практически к нулям.

Ну и, конечно, всякие маркетинговые штучки. Если видим, что человек много тратит на одежду, можно предлагать скидки, например.

Переезд в США

Никита, Вы живёте и работаете в Америке. Как вы туда попали, как давно?

Я родился и учился в городе Ленинграде, закончил БГТУ «Военмех», сдал диплом, буквально на следующий день был в самолёте, с тех пор живу в Америке.

Это было вашим осознанным желанием?

Я с ранних классов школы хотел жить и работать в Америке. Я увлекался программированием буквально с пятого класса (игрушки на BIOS). В конце 80-х—начале 90-х в России делать было нечего, это было стандартным занятием.

Вы ехали туда с идеей создать свою компанию?

Нет, идеи, может быть, такой и не было изначально. Идея была в том, чтобы работать в том месте, где делается всё, что мы использовали.

Вы полетели в Сан-Франциско?

Да, я прошёл интервью, мне сделали рабочую визу (то есть просто так полететь нельзя, нужно иметь вид на работу). Я удачно и быстро прошёл интервью — так как был человеком молодым, толковым. С тех пор живу и работаю в США.

Расскажите про основание компании. Через какие ошибки пришлось пройти, чего бы не сделали сейчас?

Любой стартап — это ежедневные ошибки. Естественно, мы прошли через многие, как и все остальные, чудес не бывает. Здесь разговор не на пять минут, а на пять часов, наверное. Ошибок было масса — с неправильным рынком, временем, стратегией. Я думаю, что стартапы, которые выживают, в силу удачи избегают фатальных ошибок. Тем, которые умирают, просто не везёт.

Вообще — вопрос удачи очень важен. Мы часто бравируем тем, что мы приняли какие-то правильные решения. Но, в общем-то, удача играет огромную роль.

Компания, которая сейчас существует, — это первый Ваш опыт предпринимательства в США?

Нет, уже третий. Предыдущие два — никуда не пошли. Собственно, я не планировал никуда с ними идти. Но GridGain — это первая компания, где я поднимал инвестиционные деньги.

Вы работаете с партнёрами или нет?

Мы основали компанию вместе с моим кофаундером Дмитрием Сетракяном. Я был с его компанией, мы поднимали деньги, работали, привлекли новый менеджмент и растём сейчас.

Лично я всегда чувствую, что мне нужна поддержка партнёра, гораздо комфортнее с ним. Вы работали с партнёром по той же причине?

Нет, нам эта тема была обоим интересна, мы её оба делали. Это бизнес по-американски — ты начинаешь делать продукт, и его нужно продолжать делать — это занимает годы. У всех есть представление, что «Фейсбук» или Uber родились за год. Но ведь Uber прежде, чем поднял деньги, сначала 10 лет мыкался с этой идеей.

Всем кажется, что в Кремниевой долине куча миллиардеров, которые не очень разбираются в технологиях, раздают деньги направо и налево и ждут умных ребят из России, чтобы предоставить инвестиции. Путь привлечения инвестиций для технологической компании какой?

Никто никого не ждёт там, тем более проекты из России, к сожалению. Большинство людей, которые инвестируют, неглупые. Особо умных среди них нет: если у тебя есть голова на плечах, ты не занимаешься инвестированием, а занимаешься бизнесом. «Середняки» переходят в инвестирование. В общем, там не бывает умных людей, но и не бывает дурачков, такой инвестиционный класс.

Как это всё устроено? Кто может претендовать на то, чтобы обосноваться в Кремниевой долине, построить успешную компанию в США?

Обосноваться и построить компанию в Долине — это разные вещи. Обосноваться очень просто, если есть голова или руки. С точки зрения компании — немножко сложнее. Хотя я много знал про Долину, когда ещё жил в России, я всё равно не ожидал такой дичайшей конкуренции.

Я приехал туда с мыслью, что русские программисты — самые умные, но быстро понял, что мы, мягко говоря, далеко не самые умные — как класс. Есть люди очень толковые, но как класс — отстаём капитально во многих вещах, практически во всех. Это миф, что реноме советского или российского программиста очень важное. На самом деле, мнение такое, то индусы или китайцы ничем не хуже. У нас много хакеров, которые больше ничего не умеют. Полным-полно хороших математиков, но кому они нужны, один на компанию. Грамотных инженеров у нас нет, потому что их никто не готовит.

К сожалению, помимо всего этого за последние несколько лет наслоилась геополитическая ситуация. Я помню, что лет 7 назад, наверное, было даже модно иметь русских инвесторов, тот же фонд DST, Мильнер приезжал, швырял деньгами, всё это было очень популярно. Сегодня после ситуации с Дуровым, с геополитикой, все шарахаются.

Это очень негативная вещь. Когда мы начинали, бодро говорили, что у нас российские корни, сейчас мы об этом, естественно, молчим, пока само не всплывёт. Помните ситуацию с Касперским? Запретили продажи вообще. Естественно, всем понятно, что это часть ФСБ, но раньше-то тоже понимали, но никто не запрещал, а сегодня эта тема политизирована.

Но вы же как-то привлекаете инвестиции, развиваете компанию, нанимаете людей, наверное, и американцев в том числе. Какие критерии, помимо удачи, поспособствовали?

Если бы мы делали это сейчас, было бы гораздо сложнее, сейчас ситуация крайне негативная в бизнес-среде. Ситуация с Касперским — показатель, взяли и запретили продажу одного продукта, это «дичь» для Америки, такого даже с китайцами не было.

Сейчас все инвесторы шарахаются в сторону, никому не хочется связываться и брать риски.

Когда мы начинали, отношение к России  и российскому бизнесу было совершенно иное, нейтральное. У нас не было никаких проблем в поднимании денег — у нас есть и российские, и американские инвесторы. Это фонд RTP с российскими корнями, Almaz Capital Галицкого, последние инвесторы — Сбербанк, Huawei из Китая. У нас достаточно разрозненные группы инвесторов. Если бы мы начинали сегодня, это была бы совершенно другая история.

Каким образом удалось привлечь громких клиентов из Fortune 500?

Мне часто задают такой вопрос. На самом деле в этом ничего особенного нет, на этом строится вся американская экономика. Крупные компании постоянно используют продукты маленьких стартапов. Тут видна колоссальная разница с Россией, где только проверенные решения берут. В Америке достаточно простая система, но в Восточной Европе и Азии существует такой же бред, как и в России. 

Материалы по теме:

«Все почему-то думают, что ICO — это как IPO, только без документов». Роман Кумар Виас — о плохом и хорошем маркетинге

«Буквально года через три все банки будут с искусственным интеллектом»

Как Кремниевая долина убивает индивидуальность

Фото на обложке: Shutterstock.