Кроме этого, существуют и другие издержки. По мере расширения центров обработки данных, все более плотно укомплектованных компьютерами, резко растет потребление электроэнергии. Согласно исследованию, проведенному в декабре 2005 года Национальной лабораторией имени Лоуренса в Беркли[16], современный корпоративный центр обработки данных «может потреблять в 100 раз больше энергии на квадратный фут, чем обычное офисное здание». Исследователи обнаружили, что компания тратит свыше одного миллиона долларов в месяц на электричество, необходимое для работы одного большого центра обработки данных. И счета за электричество продолжают быстро расти с увеличением количества серверов и мощности компьютерных чипов. Луис Андре Баррозу, компьютерный инженер компании Google, делает вывод, что, если эффективность компьютеров существенно не возрастет, «в течение ближайших нескольких лет затраты на электроэнергию могут легко превысить затраты на аппаратное обеспечение, возможно, с большим отрывом».
Непроизводительные расходы, присущие модели «клиент-сервер», обременительны для отдельных компаний. Однако в отраслях картина намного хуже. Бо́льшая часть программ и аппаратных средств, с которыми сегодня работают компании, имеется у их конкурентов. Компьютеры, системы хранения данных, сетевое оборудование и наиболее популярные приложения стали товарами массового потребления с точки зрения компаний, которые их покупают. Они не отличают одну компанию от другой. То же самое касается сотрудников ИТ-отделов. Большинство из них занимаются рутинным обслуживанием, выполняя такие же задачи, что и их коллеги в других компаниях. Существование десятков тысяч независимых центров обработки данных, использующих аналогичные аппаратные средства, программное обеспечение и виды работ, негативно влияет на экономику. Это привело к наращиванию чрезмерных ИТ-активов почти в каждом секторе промышленности и уменьшению выгоды от компьютерной автоматизации.
Ведущие ИТ-поставщики стали самыми быстрорастущими и прибыльными компаниями в мире. Компания Билла Гейтса – идеальный тому пример. Почти каждая компания сегодня покупает копии операционной системы Microsoft Windows и офисного пакета приложений Microsoft Office для всех своих сотрудников, устанавливая программное обеспечение на каждом отдельном ПК и регулярно производя обновления. Большинство компаний также используют ОС Windows, по крайней мере на некоторых из своих серверов, и устанавливают другие дорогостоящие программы Microsoft в своих центрах обработки данных (например, Exchange для управления электронной почтой). За три десятилетия с момента своего основания годовые объемы продаж компании Microsoft выросли почти до 50 миллиардов долларов, годовая прибыль – до 12 миллиардов, а сумма наличных денежных средств – до 30 миллиардов долларов. И компания Microsoft не одинока. Многие другие производители программного обеспечения, вроде Oracle и SAP, поставщики серверов, например IBM и Hewlett-Packard, производители ПК типа Dell, а также сотни консалтинговых компаний извлекают выгоду из сложности современной отрасли бизнес-вычислений. Все они с готовностью играли роль поставщиков оружия в гонке вооружений, происходившей в сфере информационных технологий.
Почему сфера вычислений развивалась таким, казалось бы, неправильным образом? Почему персонализация компьютеров сопровождалась усложнением и напрасными затратами? Причина довольно проста. Она сводится к двум законам. Первый и самый известный был сформулирован в 1965 году блестящим инженером Intel Гордоном Муром. Закон Мура гласит, что мощность микропроцессоров удваивается каждый год или два. Второй закон был озвучен в 1990-х годах Энди Гроувом, коллегой Мура. По закону Гроува, пропускная способность телекоммуникационных систем удваивается каждые сто лет. Закон Гроува скорее выражает его неприятие умирающей телефонной индустрии, чем констатирует технический факт, тем не менее он обнаруживает простую истину: на протяжении всей истории развития вычислительной техники вычислительная мощность растет намного быстрее, чем пропускная способность коммуникационных сетей. Это несоответствие означает, что компания может воспользоваться преимуществами передовых компьютеров только в том случае, если установит их в собственных офисах и объединит их в собственную локальную сеть. Как это было с электричеством в эпоху систем постоянного тока, нет никакого практического способа эффективной передачи вычислительной мощности на большие расстояния.
16
Национальная лаборатория им. Лоуренса в Беркли (Ernest Orlando Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley Lab, LBNL) – национальная лаборатория Министерства энергетики США в Беркли, Калифорния. Входит в структуру Калифорнийского университета. Ведет несекретные исследования, в отличие от расположенной неподалеку Ливерморской национальной лаборатории им. Лоуренса.