2017 год закрыл этап разговоров об импортозамещении и открыл этап реальных миграций. Реестр отечественного ПО перевалил за четыре тысячи позиций, госзаказчики получили прямую обязанность обосновывать закупку иностранного софта, а бизнес начал считать риски валютной зависимости и санкционных ограничений в деньгах. Ниже – три направления, которые определят ИТ-бюджеты 2018 года.

Импортозамещение: от деклараций к миграции

Главный сдвиг года – спрос сместился с «купить российский аналог» на «перенести работающую систему». Заказчики уже понимают, что замена СУБД или ОС тянет за собой переработку прикладного слоя, и закладывают на это отдельные проекты. PostgreSQL стал фактическим стандартом для замены проприетарных баз, а отечественные дистрибутивы Linux дошли до уровня, пригодного для промышленной эксплуатации.

Главная ошибка года – попытка заместить монолит «один в один». Перенос унаследованной системы на новый стек без пересмотра архитектуры воспроизводит старые проблемы на новой платформе. Мы рекомендуем использовать миграцию как повод для декомпозиции, но без фанатизма: дробление ради дробления порождает свои сложности, о которых мы писали в разборе ловушек микросервисов. В 2018 году выигрывают те, кто относится к переносу корпоративных систем на новый стек как к управляемой программе с приоритизацией по бизнес-критичности, а не как к разовой замене лицензий.

Машинное обучение: пора отделять задачи от моды

2017-й закрепил ML в продуктивной эксплуатации, а не только в пилотах. Кредитный скоринг, антифрод, прогноз спроса, классификация обращений – здесь модели уже окупаются. Но за год накопился и негативный опыт: компании запускали ML-инициативы без размеченных данных и без понимания метрики успеха, а затем списывали бюджеты.

Практический вывод на 2018 год простой. Машинное обучение оправдано там, где есть объём исторических данных, измеримый эффект и допустимая цена ошибки. Если задача решается детерминированным правилом – правило надёжнее и дешевле в сопровождении. Перед стартом проекта стоит честно ответить, откуда возьмутся обучающие данные и кто отвечает за их качество. Хайп вокруг технологий – отдельная тема: трезвый взгляд на перегретые ожидания мы уже разбирали в прогнозе по блокчейну на 2018.

Безопасность: год, который изменил приоритеты

Если у 2017 года и был главный урок, то это безопасность цепочек поставок. Эпидемии WannaCry и NotPetya показали, что заражение приходит не через периметр, а через доверенное обновление легитимного ПО. Мы детально разбирали этот механизм в материале о NotPetya и атаках на цепочку поставок, и его выводы остаются актуальными.

На 2018 год это означает три обязательных приоритета. Первый – инвентаризация: вы не защитите то, чего не видите в своём ландшафте. Второй – управление обновлениями с контролем источников и тестовым контуром. Третий – сегментация сети, чтобы компрометация одного узла не означала остановку всего предприятия. Для госсектора к этому добавляется требование ФСТЭК по защите значимых объектов критической информационной инфраструктуры, которое в 2018 году станет предметом реальных проверок.

Вывод

2018-й – год исполнения, а не планирования. Импортозамещение перестаёт быть пунктом стратегии и становится строкой плана работ. Машинное обучение требует данных и дисциплины, а не презентаций. Безопасность переходит из приложения к ИТ-проекту в его обязательное условие. Заказчики, которые встроят эти три направления в единую программу развития, а не будут решать их по отдельности, получат измеримое преимущество уже к концу года.