Компания «НТЦ ИТ РОСА» выпустила новую версию платформы виртуализации ROSA Virtualization 3.0.

ROSA Virtualization представляет собой комплексное решение для виртуализации, которое включает в себя инструменты для создания, управления, мониторинга виртуальной среды и может использоваться для импортозамещения таких платформ, как VMware vSphere и Microsoft Hyper-V. В основу продукта положен гипервизор первого типа, который устанавливается непосредственно на физический сервер без необходимости развёртывания ОС. Система поставляется с интегрированными средствами защиты информации и поддерживает работу до десятков тысяч виртуальных машин и может быть использована в дата-центрах различного масштаба, от небольших предприятий до корпораций и государственных организаций.

Одним из ключевых нововведений ROSA Virtualization 3.0 стала встроенная система безагентного резервного копирования и восстановления данных, позволяющая отказаться от использования сторонних решений. Также в новой версии программного комплекса реализованы механизмы дедупликации и сжатия данных, проведены работы по устранению ошибок, повышению производительности, оптимизации кода и добавлению драйверов для новых устройств.

«НТЦ ИТ РОСА» уже приступила к процессу сертификации нового релиза ROSA Virtualization 3.0 во ФСТЭК России, завершение которого ожидается в третьем квартале 2024 года.

Amazon Web Services Inc. сообщила об отмене так называемой «платы за выход», которую взимала с клиентов при перемещении больших объёмов данных из своего облака в связи с переходом на другую платформу. Ранее о таком же решении объявила Google Cloud.

Компания заявила в своём блоге, что предложение нацелено на пользователей, которые хотят навсегда перенести большие объёмы данных из AWS. Как полагает ресурс SiliconANGLE, решение AWS связано с требованиями Европейского закона о данных (EU Data Act), принятого в январе этого года и заставившего облачных провайдеров упростить переход клиентов к конкурентам. Требования закона вступят в силу позже в этом году. Вместе с тем в AWS заявили, что её предложение также распространяется на клиентов, использующих мультиоблачный подход, и на тех, кто хочет вернуть свои данные назад.

До этого AWS позволила клиентам бесплатно выгружать до 100 Гбайт данных со своих облачных платформ, но для крупнейших клиентов этого было явно недостаточно. Плата за исходящий трафик была значительной, и они фактически оказались заложниками облака Amazon.

Источник изображения: AWS

Компания сообщила в своем блоге, что клиентам, прежде чем перенести свои данные на альтернативную платформу, необходимо будет связаться с сотрудниками службы поддержки. После утверждения заявки клиента ему будет предоставлено достаточное количество кредитов на передачу данных для выполнения миграции. Предоставленные кредиты DTO будут действительны в течение 60 дней. За это время клиент должен полностью завершить переход.

Подход к миграции Amazon почти такой же, как у Google Cloud, хотя есть различия. Google Cloud тоже требует, чтобы клиенты получили одобрение, прежде чем приступить к реализации перехода, но настаивает на том, чтобы клиенты полностью закрыли свои учётные записи, чтобы можно было претендовать на предоставление кредитов, тогда как AWS этого не делает.

Компания Forrester опубликовала исследование «The State Of Generative AI, 2024», посвящённое рынку ИИ в 2024 году с оценкой текущего состояния технологии генеративного ИИ c точки зрения спроса и предложения и её развёртывания. Также компания сообщила о грядущих переменах на рынке и указала факторы, которые предприятиям следует учитывать при подготовке к внедрению этой технологии.

Аналитики отметили, что в отношении этой технологии по-прежнему широко распространена путаница и непонимание. И многочисленные объявления о новых партнёрствах, функциях, сервисах и продуктах, связанных с генеративным ИИ, эту путаницу лишь усиливают.

Как сообщается, в сфере разработки больших языковых моделей (LLM) доминируют небольшое количество ведущих технологических компаний, поскольку создание фундаментальных моделей требует значительных инвестиций, многих лет разработки и инфраструктуры стоимостью миллионы долларов. Впрочем, на рынке присутствуют и небольшие компании, но это не повлияет на доминирование крупных игроков, по крайней мере, в ближайшем будущем.

Фото: Possessed Photography / Unsplash

Согласно данным Forrester, более 90 % лиц, принимающих решения в области ИИ по всему миру, планируют внедрить генеративный ИИ для обслуживания клиентов и внутренних запросов. Что касается использования технологии в производстве, то её применение пока ограничено предприятиями высокого уровня.

Компании возлагают большие надежды на технологию, при этом главными целями называются рост производительности, инновации и экономическая эффективность. Однако компаниям необходимо точно определить конечный результат своих инвестиций в генеративный ИИ, что приводит к более осторожному подходу при запуске внутренних сценариев использования с постепенным переходом к клиентским и другим внешним приложениям.

Согласно опросу Forrester, широкому внедрению генеративного ИИ по-прежнему препятствует отсутствие навыков работы с ИИ (30 % респондентов), трудности с интеграцией технологии с существующей инфраструктурой (28 %), а также проблемы безопасности и конфиденциальности данных (28 %). Прежде чем ускорить внедрение генеративного ИИ, многие организации ждут, пока будет принята соответствующая нормативно-правовая база и появится больше ясности в отношении актуальности базовых моделей для их конкретных отраслей.

Изображение: Gerard Siderius / Unsplash

Следует отметить, что технология генеративного ИИ по-прежнему не лишена недостатков, включая предвзятость и галлюцинации. Области, где уже нашли применение возможностям ИИ, включают повышение производительности сотрудников, поддержку клиентов и разработку ПО. Здесь ИИ, в частности, позволяет автоматизировать повторяющиеся задачи для оптимизации рабочих процессов.

Исходя из данных, полученных в ходе исследования, Forester рекомендовала установить руководящие принципы и политику использования собственного ИИ (BYOAI). Поскольку большая часть ИИ, используемого в компаниях, создаётся сторонними поставщиками, необходимо задать стандарты для оценки генеративного ИИ в решениях поставщиков.

Forrester также рекомендует руководителям сосредоточиться на приложениях, которые уже доказали свою эффективность. Кроме того, поскольку технология генеративного ИИ становится всё более сложной, компании должны подготовиться к обновлению своей стратегии ИИ с учётом новых стандартов и ограничений.

Российский разработчик решений для автоматизации управления информационной безопасностью и реагирования на инциденты R-Vision сообщил о выпуске новой версии программного комплекса Threat Deception Platform (TDP) 3.1, предназначенного для выявления скрытой активности злоумышленников в корпоративной IT-среде и предотвращения атак на ранних этапах.

R-Vision TDP представляет собой комплекс технологий цифровой имитации элементов IT-инфраструктуры для раннего обнаружения и предотвращения кибератак. С помощью набора ловушек и приманок система детектирует присутствие злоумышленника, замедляет его продвижение внутри сети и даёт возможность ИБ-специалистам остановить развитие атаки.

Схема работы R-Vision TDP

Используя новую версию R-Vision TDP 3.1, ИБ-службы могут детально конфигурировать политики размещения приманок при помощи сбора базовой информации о машинах: версии операционной системы, её языке и установленных программах. Новый метод размещения приманок позволяет сделать их ещё более надёжными и реалистичными даже в крупных сетях. В обновлении для IT-специалистов стал доступен весь спектр уже развёрнутых в сети инструментов для размещения приманок на клиентских хостах, включая KSC, Microsoft SCCM, Ansible, Puppet.

Пользовательский интерфейс R-Vision TDP

Также обновлённый комплекс R-Vision TDP 3.1 получил открытый API, упрощающий интеграцию со сторонними системами в корпоративной сети, улучшенную совместимость с отечественными операционными системами, такими как Astra Linux и «Ред ОС», поддержку удалённой СУБД Postgres Pro, средства эмуляции SSH-сервера для российских ОС, возможность входа в систему с использованием востребованных служб каталогов, включая Active Directory, ALD Pro, FreeIPA и Open LDAP.

«Обеспечение безопасности в условиях импортозамещения — задача, которую сегодня активно решают заказчики. Поэтому, совершенствуя наш продукт, мы работаем над бесшовной интеграцией с российскими ОС и развитием реалистичных эмуляций, которые размещаются в крупных сетях с тысячами защищаемых узлов», — прокомментировал Евгений Грязнов, продукт-менеджер R-Vision.

Компания Postgres Professional сообщила о выпуске в широкое пользование Postgres Pro Shardman — новой распределённой СУБД для высоконагруженных систем.

Postgres Pro Shardman построена на базе свободной объектно-реляционной системы управления базами данных PostgreSQL и отличается расширенными функциональными возможностями, включающими средства репликации данных, механизм интерконнекта, средства сжатия данных CFS, инкрементальный бэкап на уровне страниц, инструменты резервного копирования PTRACK и расширение pgpro_stats. СУБД состоит из отдельных серверов (шардов), каждый из которых содержит только часть данных, при этом обеспечивается отказоустойчивость каждого шарда с помощью репликации на резервные серверы. Шарды связаны между собой через специальный транспорт — интерконнект — для быстрого обмена данными при выполнении распределённых запросов. Подключение к Shardman и выполнение всех видов запросов возможно через любой шард.

Источник изображения: macrovector / freepik.com

«В информационных системах крупных организаций или банков мы подходим к высоким транзакционным нагрузкам, приближающимся к потолку возможностей традиционных СУБД. В таких случаях без горизонтальной масштабируемости не обойтись. В ответ на такие потребности заказчиков мы выпустили Shardman — СУБД, которая сможет обеспечить горизонтальное масштабирование баз данных OLTP при строгом соответствии требованиям ACID (атомарность, согласованность, изолированность и надёжность)», — отметил Иван Панченко, заместитель генерального директора, сооснователь Postgres Professional.

СУБД Postgres Pro Shardman зарегистрирована в реестре российского ПО, имеет сертификат ФСТЭК России и находится на завершающих стадиях тестирования в крупных компаниях нефтегазового и финансового сектора.

Крупнейший в Европе муниципалитет Бирмингема выделил £5,3 млн ($6,7 млн) на ручное выполнение важных процессов, необходимых для работы финансовой, кадровой и других систем. The Register напоминает, что пойти на такие меры пришлось после того, как попытка миграции с ERP-решение SAP на Oracle Fusion закончилась буквально катастрофой, парализовавшей работу чиновников.

Сегодня муниципалитет фактически является банкротом, поскольку «доработанная» система Oracle оказалась не вполне рабочей, из-за чего у местных властей возникли проблемы с финансами, кадрами, закупками и т.п. На днях чиновники утвердили бюджет 2024–2025 гг. — в соответствующем документе указывается, что крупные суммы выделяются на формирование «обходных путей» для обработки транзакций и финансирование работы профильных экспертов.

Источник изображения: Chris Dack/unsplash.com

Попутно муниципалитет поднимает налоги на 21 %, сокращает 600 рабочих мест, экономит на уборке мусора и даже снижает яркость уличного освещения. Совет уже распределил £25 млн ($31 млн) на «починку» системы Oracle. В итоге общий бюджет внедрения ПО Oracle уже вырос до £131 млн ($165 млн). Трагедия для города в том, что система требует всё больше денег, но всё ещё без видимых положительных результатов — изначально предполагалось, что реализация проекта обойдётся в £20 млн ($25 млн).

Представители Бирмингема утверждают, что система Oracle Fusion внедрялась с различными доработками, некоторые из которых просто не функционируют. Одним из наиболее проблемных модулей является система выверки банковских счетов (BRS). В декабре 2023 года аудиторы посчитали, что из-за ошибок не удалось распределить около £74 млн ($93,5 млн). Сейчас на работу временных сотрудников, помогающих вручную решать проблемы, приходится тратить £500 тыс. ($632 тыс.) ежемесячно. В дополнение к уже работающей со сбоями системе Oracle сегодня требуется вспомогательное ПО. При этом аудиторы Grant Thornton сомневаются в возможности внедрения с нуля новой системы Oracle «из коробки».

Ирония в том, что проект, реализация которого сегодня оценивается уже в £131 млн ($165 млн), изначально предполагал экономию £26,9 млн ($34 млн) в течение 10 лет (в сравнении с предыдущей системой SAP). В марте 2021 года совет сделал более скромный прогноз, уменьшив запланированную экономию до £10,9 млн ($13,7 млн) до конца десятилетия. Например, в текущем финансовом году предполагалось сэкономить £800 тыс, а в следующем — £900 тыс. при предполагаемых затратах на систему Oracle £4.3 млн ($5,4 млн) и £4,2 млн ($5,3 млн) соответственно.

Принятый в Евросоюзе Общий регламент по защите данных (General Data Protection Regulation, GDPR) привёл к тому, что местные компании стали хранить и обрабатывать меньше информации. Согласно выводам американского Национального бюро экономических исследований (National Bureau of Economic Research, NBER), из-за новых правил, регулирующих обработку конфиденциальных данных, управление такими сведениями стало значительно дороже, передаёт The Register.

Регламент GDPR, принятый в 2016 году и вступивший в силу в 2018 году, затрагивает деятельность более 20 млн компаний в десятках стран. Его вынуждены соблюдать и многие бизнесы, обрабатывающие данные граждан стран Евросоюза за его пределами, что имеет определённые экономические последствия.

Источник изображения: Headway/unsplash.com

В докладе Data, Privacy Laws and Firm Production: Evidence from the GDPR бюро NBER проанализировало затраты на облачные вычисления, ссылаясь на предыдущие исследования. Например, соответствие GDPR обходится от $1,7 млн для малого и среднего бизнеса до $70 млн для крупных организаций. Больше всего новые правила затронули компании в Евросоюзе. По данным NBER, они сократили объём хранения информации на 26 % и обработку данных на 15 % в сравнении со аналогичными бизнесами в США.

Для того, чтобы соответствовать требованиям GDPR, компаниям Евросоюза пришлось принять меры, в среднем ведущие к 20 % удорожанию обработки данных. Для бизнесов, где работа с информацией ведётся особенно интенсивно, рост оказался ещё больше: в секторе ПО рост составил 24 %, тогда как в секторе производства и услуг он не превышает 18 %. Увеличилась и стоимость получения информации, хотя и не в таком масштабе, как стоимость хранения и обработки — на 4 %. Это объясняется тем, что вычисления теперь обходятся дороже.

Авторы исследования воздерживаются от выводов о том, стоит ли обеспеченная GDPR конфиденциальность затраченных средств. Они подчеркнули, что в работе не указываются преимущества в области защиты пользователей от введения в действие регламента. Ранее исследователи других ведомств и организаций пришли к выводам, что для них введение новых мер защиты как правило в итоге выгодно, но может оказать негативное влияние в некоторых случаях.

Компания Canalys представила результаты исследования мирового рынка облачных инфраструктур в IV квартале и 2023 году в целом. Отрасль продолжает развиваться, чему способствует стремительный рост спроса на услуги, связанные с генеративным ИИ и машинным обучением.

В последней четверти 2023-го объём рынка достиг $78,1 млрд. Это на 19 %, или на $78,1 млрд, больше по сравнению с аналогичным периодом предыдущего года. Затраты в 2023 году в целом составили $290,4 млрд по сравнению с $247,1 млрд в 2022-м. Таким образом, зафиксирован рост примерно на 18 %.

Источник изображений: Canalys

Крупнейшим мировым поставщиком облачных услуг остаётся Amazon Web Services (AWS) с долей приблизительно 31 % по итогам IV квартала 2023 года. Выручка компании увеличилась на 13 % в годовом исчислении. На втором месте располагается Microsoft Azure с долей около 26 % и ростом выручки на 30 % по отношению к последней четверти 2022-го. Замыкает тройку платформа Google Cloud, у которой выручка в годовом исчислении поднялась на 26 %, а рыночная доля оказалась на отметке 10 %.

Canalys отмечает, что в совокупности три названные компании занимают две трети — 66 % — глобального облачного рынка. Все прочие игроки сообща удерживают 34 %. Ожидается, что в дальнейшем расширению отрасли будут способствовать новые приложения на базе ИИ, а также большие языковые модели. Аналитики прогнозируют, что в 2024 году объём рынка в денежном выражении увеличится на 20 %. Если эти ожидания оправдаются, суммарные затраты могут достичь почти $350 млрд.

Облачная платформа Alibaba Cloud, по сообщению ресурса The Register, существенно снизила стоимость услуг для клиентов в Китае, которые заключают многолетние соглашения на обслуживание. Цены на определённые сервисы на базе Alibaba Cloud Elastic Compute Service (ECS) снижены на 36 %.

В рамках некоторых соглашений тарифы на объектное хранилище упали на 55 % — при условии увеличения сроков резервирования ресурсов Alibaba Cloud с одного года до двух–пяти лет. Стоимость облачных баз данных снижена до 40 %. При этом удвоен объём бесплатного трафика: он теперь составляет 20 Гбайт против прежних 10 Гбайт.

Источник изображения: Alibaba

Новая политика, как ожидается, поможет платформе Alibaba Cloud увеличить количество клиентов в КНР и дополнительно стимулировать местные предприятия к переходу на облачные услуги. Кроме того, снижение цен может способствовать развитию приложений на основе ИИ. Причём это уже второе снижение тарифов за год. Ранее облачное подразделение Alibaba столкнулось со снижением темпов роста.

В конце прошлого года Alibaba отказалась от планов по выделению облачного бизнеса в самостоятельную публичную компанию. Связано это с ужесточение санкций со стороны США. Говорится, что политика американских властей может негативно повлиять на возможности группы предлагать облачные продукты и услуги, а также выполнять обязательства по существующим контрактам. В такой ситуации Alibaba вынуждена более активно развивать облачный бизнес на китайском рынке. Гиперскейлер также стремился избавиться от низкорентабельных клиентов.

Alibaba — не единственная компания, которая пытается сделать долгосрочные контракты более привлекательными для заказчиков. AWS и Microsoft Azure уже сделали резервирование мощностей самым доступным способом потребления своих услуг. Эта тактика позволяет более предсказуемо оценивать расходы на развитие и поддержание облачных инфраструктур.

Компании ServiceNow, Hugging Face и NVIDIA представили семейство общедоступных больших языковых моделей (LLM) StarCoder2 для генерации кода, призванное помочь разработчикам использовать генеративный ИИ для создания корпоративных приложений.

Семейство было разработано NVIDIA в сотрудничестве с исследовательским проектом BigCode, которым управляет ServiceNow, и Hugging Face, разработчиком открытой LLM-платформы. Модели StarCoder2 обучены 619 языкам программирования и могут быть дообучены на собственных данных и встроены в корпоративные приложения для выполнения специализированных задач, таких как генерация кода, управление рабочими процессами, обобщение текста и многое другое. Разработчики могут использовать автодополнение и обобщение кода, извлечение фрагментов кода и другие возможности.

Источник изображения: Hugging Face

Набор StarCoder2 включает три модели: модель с 3 млрд параметров, обученная ServiceNow; модель с 7 млрд параметров, обученная Hugging Face; и модель с 15 млрд параметров, созданная NVIDIA с помощью NVIDIA NeMo. Варианты моделей с меньшим количеством параметров менее требовательны к вычислительной инфраструктуре, при этом модель StarCoder2 с 3 млрд параметров соответствует производительности исходной модели StarCoder с 15 млрд. параметров

В основе StarCoder2 лежит новый набор данных Stack v2, который более чем в 7 раз больше, чем Stack v1. Кроме того, новые модели обучены работе с малораспространёнными языками вроде COBOL, «понимают» математику и могут обсуждать исходный код программ. Пользователи могут дообучить и настроить модели StarCoder2, используя данные, специфичные для отрасли или организации, с помощью NVIDIA NeMo или Hugging Face TRL. Разработчики смогут создавать продвинутых чат-ботов для решения более сложных задач обобщения или классификации и разрабатывать персонализированных помощников по программированию.

Источник изображения: Hugging Face

Разработка ПО стала основной областью использования ИИ, чему отчасти способствовали такие инструменты как GitHub Copilot и AWS CodeWhisperer, отметил ресурс SiliconANGLE. Согласно недавнему опросу GitHub, 91 % разработчиков в США используют ИИ-инструменты для создания кода. Впрочем, опрос, проведённый CoderPad Inc., показал, что почти четверть разработчиков скептически относятся к ценности ИИ в работе, а 28 % и вовсе заявили, что их работодатель запрещает им пользоваться ИИ-инструментами.

В числе причин негативного отношения — опасения, что ИИ-помощники создают неэффективный или уязвимый код, а также крадут интеллектуальную собственность, генерируя код на основе материалов, защищённых авторским правом, которые использовались при обучении модели. Создатели StarCoder2 подчёркивают, что модели были созданы с использованием данных Software Heritage, крупнейшей, по их словам, общедоступной коллекцию исходных кодов.

В целях дальнейшего повышения прозрачности и сотрудничества вспомогательный код модели будет по-прежнему размещаться на странице проекта BigCode на GitHub. Он доступен по лицензии BigCode OpenRAIL-M, обеспечивающей бесплатный доступ и использование. Все модели StarCoder2 также будут доступны для загрузки с Hugging Face, а модель StarCoder2 с 15 млрд параметров доступна в составе NVIDIA AI Foundation.