Компании, ориентированные на цифровую трансформацию, сталкиваются с необходимостью объединения разнородных информационных систем и данных. В этом им помогают интеграционные платформы. Рассмотрим на примере платформы управления данными USEBUS AI-Code, что такое интеграционные платформы, зачем они нужны бизнесу, какую роль в них играют ИИ и low-code и как обеспечивается безопасность.
Что такое интеграционные платформы и зачем они нужны
У многих бизнесов есть задача по объединению разнородных информационных систем в единый ИТ-ландшафт. Часто интеграции строятся по принципу «точка-точка». Пока в штате есть специалист, который держит эту сеть в голове, схема работает. Но при увольнении сотрудника разобраться в десятках связей практически невозможно. А еще сложнее интегрировать новые системы. Проблема заключается в том, что такие самописные интеграции держатся на людях, а не на архитектуре.
Любое изменение ИТ-ландшафта превращается в долгий и дорогой проект. Масштабировать систему становится все сложнее, так как нагрузка растет и появляются сбои. Уход ключевого специалиста приводит к потере управляемости критичной части ИТ-процессов.
Гораздо более просто и удобно «подружить» разрозненные системы и данные с помощью интеграционной платформы, то есть промежуточного программного слоя, который соединяет разные приложения, системы и сервисы, позволяет им свободно обмениваться данными и работать как единое целое. Пример такого решения — USEBUS AI-Code.
У этой платформы удобный интерфейс, что позволяет создавать и мониторить все интеграции в одном месте, без десятков разрозненных инструментов. Можно работать быстрее благодаря готовым шаблонам и коннекторам — не нужно каждый раз писать интеграцию с нуля, достаточно взять готовую заготовку и адаптировать под задачу. А главное, исчезает зависимость от отдельных людей. Каждый интеграционный поток документирован, так что процесс можно передать другому сотруднику без хаоса и стресса.
ESB, API Gateway или iPaaS: что выбрать бизнесу
Часто заказчики смешивают понятия API Gateway, интеграционной платформы и iPAAS, однако ставить их в один ряд и пытаться сравнить напрямую некорректно.
API Gateway, или интеграционный шлюз, — это точка входа в ИТ-ландшафт компании. Он обрабатывает входящий трафик, проверяет подлинность пользователей и систем, управляет нагрузкой и маршрутизацией, обеспечивает безопасность. Фактически это «страж», который решает, кого можно пропускать дальше. Он не интегрирует системы между собой, а лишь контролирует доступ к ним. Часто API Gateway — лишь часть решений класса корпоративной интеграции приложений.
API Gateway не решает задачи сложной интеграции внутренних систем, а просто обеспечивает безопасный доступ к API.
Под термином «интеграционные платформы» обычно понимают два типа систем: ESB и ETL.
ESB (enterprise service bus, корпоративная сервисная шина) — это шина, которая связывает различные приложения и обеспечивает доставку данных между ними. В отличие от API Gateway, ESB не только пропускает запросы внутрь, но и связывает системы в единый бизнес-процесс: маршрутизирует сообщения, преобразует данные и поддерживает устойчивую работу сервисов, от которых зависит работа сотрудников и клиентов. Если ESB перестает работать, бизнес-процесс фактически останавливается.
ETL (Extract, Transform, Load), напротив, не обеспечивает оперативные процессы, а отвечает за сбор и преобразование данных. Он регулярно опрашивает внешние и внутренние системы, «забирает» новые данные и подготавливает их для аналитики. Это принципиальное отличие: ESB работает по модели push, когда событие инициирует источник данных, а ETL — по модели pull, когда инициатором является сам инструмент. Поэтому ETL незаменим там, где нужно собирать большие объемы разрозненной информации.
Многие интеграционные платформы совмещают оба подхода — и push, и pull. Они собирают, трансформируют, маршрутизируют данные и передают их в целевые системы, формируя универсальный промежуточный слой. API Gateway в таких платформах часто встроен как компонент, отвечающий за безопасность.
Интеграционные платформы подходят крупным предприятиям с разнородной ИТ-инфраструктурой, включающей ERP, CRM и другие системы. Они обеспечивают высокую отказоустойчивость, контроль потоков данных и позволяют глубоко кастомизировать интеграции.
iPaaS, то есть облачные интеграционные платформы, еще 5–7 лет назад считались продуктом для небольших компаний с ограниченными потребностями. Современные iPaaS-решения способны покрывать и крупные корпоративные задачи, и называются iEPaas.
Не всем компаниям по карману ждать и содержать собственный дата-центр. Аренда мощностей у облачного провайдера снижает операционные расходы и дает бизнесу возможность быстрее запускать сервисы и быстрее реагировать на рынок.
Современные интеграционные платформы часто сочетают в себе сразу несколько классов решений и моделей развертывания.
«Нашу платформу, например, можно развернуть и как SaaS при определенной архитектуре ИТ-ландшафта заказчика. В этом случае платформа будет включать и API Gateway для авторизации и аутентификации запросов, и мощный промежуточный слой, который обслуживает и задачи ESB - интеграции приложений, и задачи интеграции данных. А что касается iEPaas, то для USEBUS это следующий шаг, к моменту когда российский рынок к этому будет готов. Но по моим оценкам сейчас об этом этом рано говорить», — рассказывает Евгений Аверьянов, директор интеграционной платформы USEBUS AI-Code.
Как интеграционные платформы помогают экономить
Интеграционная платформа напрямую снижает затраты на развитие и поддержку ИТ-ландшафта, поскольку превращает каждую новую интеграцию из долгого проекта в предсказуемую операцию. Экономия появляется сразу в нескольких направлениях
Во-первых, исчезает необходимость разрабатывать интеграции с нуля. Вместо ручного кода используются готовые коннекторы, шаблоны и типовые сценарии. Это сокращает время реализации в разы и уменьшает потребность в высокоспециализированных разработчиках.
Во-вторых, когда интеграции работают по единому стандарту и управляются из одного центра, стоимость их эксплуатации заметно падает. Платформа обеспечивает мониторинг, логирование, автоматическое восстановление процессов. Всё это уже не требует ручной работы.
Наконец, появляется эффект масштаба: чем больше интеграций, тем дешевле обходится каждая следующая. На платформе повторно используются инфраструктура, процессы, настройки, уже отлаженные механизмы безопасности. Рост ИТ-ландшафта больше не приводит к экспоненциальному росту расходов.
Так, например, благодаря USEBUS AI-Code OPEX на поддержку интеграций одного из из лидеров топливно-энергетической отрасли снизился с 30 млн ₽ до 12 млн млн ₽ в год, а CAPEX на развитие — с 10-15 млн ₽ до 4-5 млн ₽ в год. Время на запуск новых интеграций также уменьшилось — с 2–6 месяцев до 2–4 недель.
В результате для бизнеса ИТ-интеграции внедряются быстрее и перестают быть источником непредсказуемых затрат.
Тренд на ИИ и low-code/no-code
Интеграционные платформы все активнее используют искусственный интеллект, однако ключевой принцип у многих, в том числе у USEBUS AI-Code, остается неизменным — human-in-the-loop. Этот подход заключается в вовлечении экспертов-людей в процессы принятия решений. ИИ не заменяет специалиста, а помогает ему: предлагает варианты построения потоков по текстовому запросу, подсказывает структуру, помогает в исправлении ошибок и автоматически формирует документацию. Человек просматривает, корректирует и утверждает результат, сохраняя контроль над логикой интеграции.
Например, у USEBUS AI-Code ИИ при работе оперирует только метаданными и структурой потоков, а не содержимым коммерческих данных. Он видит последовательность шагов, типы трансформаций, схемы пакетов, но не читает сами данные. Такой подход снимает риски утечек и соответствует высоким требованиям информационной безопасности.
Одно из ключевых преимуществ USEBUS AI-Code — автоматическое тестирование интеграций. Платформа может сгенерировать тестовые наборы, пропустить их через поток, проверить работу в типовых и краевых сценариях. Это позволяет оценивать устойчивость к нагрузкам и предотвращать ошибки до запуска интеграций.
Помимо встроенных операций, на интеграционном полотне USEBUS AI-Code можно использовать обработчики, вызывающие внешние модели ИИ или ML-сервисы. Это дает возможность внедрять интеллектуальные алгоритмы в саму интеграцию. Для таких сценариев важны корпоративные политики безопасности и понимание, какие данные можно передавать на обработку.
Если требуется максимальная защита, ИИ-модели могут работать в контуре клиента. При наличии необходимой инфраструктуры их можно развернуть локально. В других случаях допускается использование внешних сервисов через защищенные API-каналы.
Все больше платформ сегодня строится также на low-code/no-code подходе. Вопреки распространенному заблуждению, это не упрощает интеграции до «одной кнопки». Корпоративные сценарии все равно требуют понимания структур данных, протоколов и бизнес-логики. Но он позволяет значительно ускорить разработку и сделать работу прозрачнее.
Платформа USEBUS AI-Code помогает сделать сложную интеграционную инженерию более понятной и управляемой, не теряя ее глубины. ИИ помогает быстрее проектировать, проверять и документировать интеграционные процессы, а low-code/no-code делают эти процессы доступными для более широкого круга пользователей. По словам вендора, клиенты ценят комбинацию мощной интеграционной логики и более «продуктового» пользовательского опыта.
Безопасность и отказоустойчивость
При использовании интеграционных платформ возникает вопрос про безопасность, особенно когда речь идет о госзаказчиках и банках. Каждый такой запрос требует индивидуального подхода. Например, у банка несколько контуров, один — обычный, другой — защищенный. Они могут работать на разной инфраструктуре: в одном случае — обычный кластер, в другом — сертифицированный Kubernetes. При этом интеграционная шина становится важным организационным элементом, так как она централизует потоки, которые без нее были бы разбросаны по разным протоколам, кастомным решениям и брокерам. Централизация позволяет контролировать трафик, мониторить события и логировать все в одном месте.
Например, у USEBUS AI-Code есть встроенные инструменты аудита: можно посмотреть, какие системы что делали, когда, какие действия совершали пользователи и к каким данным имели доступ. Кроме того, реализована модифицированная модель разграничения прав. Интеграционные цепочки представлены в виде витрины карточек, так что можно задать, какие из них конкретный пользователь может только просматривать, какие — редактировать, а какие — запускать.
Сотрудник может видеть цепочку и перенести ее, но не запускать, если так выстроены бизнес-процессы компании. Администратор в целевом контуре проверяет, что сотрудник не нарушает правила и не пытается получить доступ к данным.
При этом интеграционная платформа — своего рода «средний слой», который одновременно повышает безопасность и создает риски, поскольку через цепочки можно получить доступ ко многим коммерческим данным организации. Поэтому система разворачивается в защищенных контурах, часто поверх сертифицированных кластеров Kubernetes.
Так, технологическим партнером USEBUS AI-Code выступает компания «Инфотекс», который участвовал в разработке профильных ГОСТов и предоставляет программно-аппаратные комплексы, средства шифрования и сертифицированные решения уровня ФСБ и ФСТЭК. Это так называемые наложенные средства защиты. Поверх специализированной ОС с политиками безопасности разворачивается кластер, а данные дополнительно защищаются.
Однако в зашифрованном виде данные обработать нельзя, поэтому шифрование применяется на входе и выходе контура. API Gateway авторизуется, принимает зашифрованные данные, на входе они расшифровываются, затем проходят обработку и трансформацию внутри шины, а на выходе снова шифруются средствами ФСБ и передаются дальше.
Еще один важный аспект — отказоустойчивость, то есть развертывание приложения на нескольких серверах или виртуальных машинах внутри одного контура. При падении одного узла остальные продолжают работу. Более высокий уровень — катастрофоустойчивость. В таком случае ноды географически разнесены и находятся у разных провайдеров, чтобы при крупных сбоях одного провайдера обработка переключалась на другой регион.
У USEBUS AI-Code распределенный кластер обеспечивает гарантию доставки пакетов и непрерывную обработку. Это критично для логистики, дистрибуции и ритейла, где каждая секунда простоя стоит денег.
Будущее рынка интеграционных платформ
Рассмотрим ключевые тренды этого рынка.
Уход от батчинговых систем. Раньше данные обрабатывались пакетами в специально отведенное время, например по ночам, и бизнес ждал окончания обработки. Сейчас мир движется к потоковой обработке: данные поступают непрерывным стримом. И их нужно молниеносно перерабатывать, чтобы бизнес мог использовать результаты как можно быстрее.
В лучшем случае остаются микробатчи — небольшие порции пакетов, но не полноценные большие батчи, как прежде. Это отвечает потребности быть быстрее конкурентов и реагировать на вызовы в реальном времени.
Переход к полноценным платформам управления данными. Раньше нормализацию, дедупликацию и определение корректных версий данных обеспечивали системы класса MDM или Data Steward. Теперь эти задачи все чаще решают модели ИИ, работающие прямо в стриме. Интеграционные платформы начинают включать компоненты, позволяющие не просто передавать данные, но и приводить их к корректному виду.
Сближение интеграционных платформ и систем Data Lakehouse/DWH (корпоративное хранилище данных). ETL (Extract, Transform, Load) и ELT (Extract, Load, Transform) — это два подхода к работе с данными: перенос с преобразованием в пути или перенос в хранилище с последующей трансформацией. Сегодня многие базы данных могут сами распространять данные дальше, и интеграционные платформы становятся частью единого комплекса управления данными.
Мониторинг доставки данных. Потоки проходят через многие компоненты, и важно отслеживать состояние пакета на каждом шаге. Нужен инструмент, который позволит понять, в каком виде данные были получены, как они изменялись и дошли ли до конечной системы без искажений. Модули могут отслеживать весь путь данных, включая промежуточные этапы. На этой основе формируется каталог данных — единый источник информации о происхождении, состоянии и качестве данных.
«Наше конкурентное преимущество — модульная архитектура. Мы поддерживаем ядро платформы, но адаптеры, коннекторы и обработчики заказчик может создавать самостоятельно. При необходимости в договор может быть включена опция выкупа исходного кода. Второе преимущество — скорость: мы быстро строим интеграции, автоматически генерируем документацию и упрощаем сопровождение.
ИТ стало базовой технологией бизнеса, и ждать неделю программиста уже непозволительно — конкуренты обгонят. Нужно быстро создавать интеграции, оперативно вносить изменения и делать это безопасно. Вот так мы видим развитие: высокоскоростные интеграции, глубокая поддержка качества данных, модульная архитектура, минимум зависимостей и максимум гибкости для бизнеса», — подчеркивает Евгений Аверьянов, директор интеграционной платформы USEBUS AI-Code.
Выводы и итоги
Интеграцию данных сегодня можно реализовать разными способами. Однако у интеграционных платформ по типу USEBUS AI-Code есть несколько преимуществ, которые важны для крупного бизнеса:
- эффект экономии на масштабе: чем больше систем подключается, тем ниже обходится их дальнейшая поддержка и развитие;
- ИТ перестает тормозить процессы и помогает быстро запускать новые услуги, продукты и внутрикорпоративные сценарии;
- руководство видит, как устроено взаимодействие систем, может точнее планировать бюджеты, понимать риски и управлять ими;
- исчезает «зоопарк» разрозненных инструментов.
Поделиться
