Компания NVIDIA объявила о приобретении стартапа Run:ai из Тель-Авива (Израиль), занимающегося разработкой ПО для управления рабочими нагрузками и оркестрации на базе Kubernetes, которое позволяет более эффективно использовать вычислительные ресурсы при работе с ИИ-приложениями.

Стоимость сделки не раскрывается. По данным TechCrunch, покупка обошлась NVIDIA в $700 млн. Это одно из крупнейших приобретений Nvidia с момента покупки Mellanox за $6,9 млрд в марте 2019 года. Два года назад NVIDIA купила Bright Computing, разработчика решений для управления НРС-кластерами.

NVIDIA отметила, что развёртывание ИИ-приложениЙ становится всё более сложным. Оркестрация генеративного ИИ, рекомендательных и поисковых систем, а также других рабочих нагрузок требует сложного планирования для оптимизации производительности. ПО Run:ai позволяет управлять и оптимизировать вычислительную инфраструктуру как локально, так и в облаке или в гибридных средах.

Источник изображения: NVIDIA

Созданная стартапом открытая платформа поддерживает все популярные варианты Kubernetes и интегрируется со сторонними инструментами и платформами ИИ. Компании из различных отраслей используют платформу Run:ai для управления кластерами ускорителей в масштабе ЦОД.

Как сообщается, на относительно раннем этапе деятельности Run:ai удалось создать большую клиентскую базу из компаний из списка Fortune 500, что позволило привлечь венчурные инвестиции. Перед сделкой Run:ai привлекла капитал в размере $118 млн от ряда инвесторов, включая Insight Partners, Tiger Global, S Capital и TLV Partners.

NVIDIA заявила, что в ближайшем будущем продолжит предлагать продукты Run:ai в рамках той же бизнес-модели, а также продолжит инвестировать в развитие Run:ai в рамках платформы NVIDIA DGX Cloud, предоставляющей корпоративным клиентам доступ к вычислительной инфраструктуре и ПО для обучения моделей генеративного и других форм ИИ.

Решения Run:ai уже интегрированы с NVIDIA DGX, NVIDIA DGX SuperPOD, NVIDIA Base Command, контейнерами NGC, ПО NVIDIA AI Enterprise и другими продуктами. По словам NVIDIA, пользователи серверов и рабочих станций NVIDIA DGX, а также DGX Cloud также получат доступ к возможностям Run:ai, что особенно полезно при развёртывании генеративного ИИ в нескольких ЦОД.

Компания «РСК Технологии» сообщила о включении в реестр отечественного программного обеспечения платформы «РСК БазИС» (RSC BasIS).

«РСК БазИС» представляет собой набор интегрированных друг с другом компонентов с открытыми исходным кодом. Система предназначена для автоматизации задач управления и обслуживания кластерного высокопроизводительного вычислительного комплекса (суперкомпьютера, центра обработки данных), в том числе с помощью интуитивно понятного веб-интерфейса. Ядром продукта является централизованная база данных объектов управления и методов работы с ними, основанная на использовании иерархических топологий.

Отличительными особенностями «РСК БазИС» являются единая расширяемая экосистема микросервисов, функционирующих с использованием технологий контейнеризации, система управления конфигурациями ресурсов на основе настраиваемых шаблонов, а также встроенные инструменты инженерного мониторинга, обеспечивающие сбор, обработку и отображение критически важных параметров состояния объектов управления.

В сочетании с аппаратными платформами «РСК Технологии» программный комплекс «РСК БазИС» позволяет создавать гиперконвергентные решения для высокопроизводительных вычислений и эффективной обработки больших объёмов данных.

Включение в реестр подтверждает российское происхождение системы «РСК БазИС» и позволяет коллективу разработчиков компании «РСК Технологии» рассчитывать на государственные меры поддержки, оказываемой поставщикам отечественного ПО.

На сегодняшний день в реестре российского ПО зарегистрированы более 19,8 тысяч продуктов. С полным перечнем представленных в реестре программных решений можно ознакомиться на сайте Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации.

Nokia Bell Labs представила технологию Natural-Language Networks («Сети на естественном языке»), которая позволит управлять сетями с помощью простой речи или текстовых подсказок. Как утверждает компания, благодаря использованию новой технологии сети будут «понимать» намерения пользователей и обладать достаточным интеллектом, чтобы автономно действовать в соответствии с этими намерениями.

Компания сообщила, что Natural-Language Networks упростит управление сетями, а также позволит гораздо лучше реагировать на потребности конечных пользователей. Используя ИИ, технология позволит поставщикам услуг предоставлять и поддерживать идеальную конфигурацию сети для любого клиента в любой момент, когда ему это потребуется.

Источник изображения: Nokia

Кроме того, Natural-Language Networks постоянно совершенствуется, обучаясь на выполняемых операциях и всё глубже оптимизируя сеть с каждым последующим запросом. По мере накопления знаний Natural-Language Networks начинает предвидеть потребности в услугах и приложениях и самостоятельно адаптируется к ним без какого-либо вмешательства человека.

Чаба Вулкан (Csaba Vulkan), руководитель исследований в области автоматизации сетевых систем в Nokia Bell Labs, отметил, что операторам не нужно будет изучать технические каталоги или сложные описания API при настройке сетей. Для этого будет достаточно команды «Оптимизировать сеть в местоположении X для услуги Y». С помощью голосового управления можно будет оптимизировать беспроводную сеть, например, на заводе для автоматизации роботов или для согласования потока загрузок в социальные сети.

Решение Natural-Language Networks является компонентом новой исследовательской инициативы Nokia Bell Labs под названием UNEXT, которая направлена на изменение стека сетевого ПО и систем. Ожидается, что UNEXT сделает процесс безопасной интеграции компонентов с сетью простой задачей, превратив саму сеть в операционную систему.

Облачная платформа Yandex Cloud создала собственные модули для инструмента управления инфраструктурой с открытым исходным кодом Terraform — Terraform Yandex Cloud Modules уже доступны на GitHub.

Terraform позволяет быстро создать облачную инфраструктуру в Yandex Cloud и управлять ею с помощью специальных файлов конфигураций. Такие файлы содержат описание инфраструктуры на языке HCL (HashiCorp Configuration Language): при их изменении Terraform автоматически определяет, какая часть инфраструктуры уже развёрнута, что следует добавить или удалить.

Источник изображения: Yandex Cloud

Выпущенные модули — это готовые наборы файлов с настройками для облачных сервисов, которые ускоряют работу DevOps-инженеров. Эти модули упрощают управление кодом и помогают избегать его дублирования. Применяя их, разработчики могут сосредоточиться на задачах по автоматизации инфраструктуры.

«Если нужно создать 10 кластеров Kubernetes в разных проектах, достаточно использовать один модуль и 10 раз его вызвать, не нужно писать сотни строк кода», — отмечает Yandex Cloud. Платформа Yandex Cloud поддерживает Terraform с 2018 года. Модули дают возможность создать кластеры Kubernetes, PostgreSQL, MySQL и ALB, VPC и Security Group. В дальнейшем количество модулей на GitHub планируется увеличивать.

Softline представила новый продукт Clouder, мультиоблачный оркестратор, который автоматизирует предоставление ИТ-ресурсов, упрощает процесс бюджетирования на основе реальных данных об утилизации ресурсов. Решение размещено на собственной мультиоблачной платформе CloudMaster.

Сервис предназначен для управления приватной и публичной серверной инфраструктурой из различных популярных систем виртуализации в единой панели управления. Решение содержит механизм, который дает возможность согласовывать квоты ресурсов для команд и подразделений, а также осуществлять самообслуживание в вопросе создания виртуальных машин для конечных потребителей.

Источник: Softline

Благодаря Clouder администраторы, топ-менеджмент и потребители ресурсов в компании могут видеть, например, сколько места на дисках у какого подразделения осталось, у кого можно забрать, а кому отдать эти ресурсы. Возможность самостоятельного создания и редактирования параметров виртуальных машин пользователями в рамках выделенных квот позволяет высвободить силы администраторов.

В будущем функциональные возможности сервиса расширятся: постоянно будет увеличиваться количество вендоров и технологий виртуализации. Также появится возможность выделять финансовые квоты для разных типов вычислительных ресурсов, интегрировать продукт со сторонними системами, предоставлять различные ИТ-ресурсы компании в виде каталога услуг и проводить детальный мониторинг состояния каждой виртуальной машины.

Компания NVIDIA сообщила о заключении соглашения по приобретению фирмы Bright Computing, разработчика специализированных программных продуктов для управления кластерами. О сумме сделки ничего не сообщается.

Bright Computing была выделена из состава нидерландской ClusterVision в 2009 году; последняя после банкротства в 2019 году была поглощена Taurus Group. Штаб-квартира Bright Computing базируется в Амстердаме. Основным направлением деятельности компании является разработка инструментов, позволяющих автоматизировать процесс построения и управления Linux-кластерами.

Источник изображения: Bright Computing

В число клиентов Bright Computing входят более 700 корпораций и организаций по всему миру. Среди них упоминаются Boeing, Siemens, NASA, Университет Джонса Хопкинса и др. Отмечается, что NVIDIA и Bright сотрудничают уже более десяти лет. Речь идёт об интеграции ПО с аппаратными платформами и другими продуктами NVIDIA.

Поглощение Bright Computing, как ожидается, позволит NVIDIA предложить новые решения в области НРС, которые будут отличаться относительной простотой развёртывания и управления. Эти решения могут применяться в дата-центрах, в составе различных облачных платформ и edge-систем. В рамках сделки вся команда Bright Computing присоединится к NVIDIA.