User
В одном проекте мы строили новую ИТ-инфраструктуру и консолидировали на нее базы данных Oracle. Базы были разных объемов и степени критичности (вплоть до Business Critical). Казалось бы, штатная задача. Но в ней таилась одна особенность, о которую мы поломали немало копий, — развертывание на VMware кластера Veritas HA.
Мы запускаем второй сезон вебинаров DevSecOps. В первом — мы говорили «много и обо всем». Теперь рассмотрим более локальные задачи: от мониторинга k8s и организации конвейера GitOps до управления «секретами» и резервного копирования в Kubernetes.
Все задачи, которые мы рассмотрим на вебинарах, из реальных проектов и не привязаны к решениям конкретных вендоров. О каждой задаче мы будем говорить с точки зрения ИТ, разработки и безопасности. Узкие специалисты в области ИБ, ИТ и разработки смогут погрузиться в свои области и поймут смежные участки, а ИТ-менеджмент сможет посмотреть на весь процесс сверху.
Подробнее о вебинарах и ссылки на регистрацию под катом.
Как выбрать ИБП для дата-центра? Ответить на этот вопрос нам помогли самые популярные запросы в Google и «Яндексе», а также эксперты: Сергей Батраков, пресейл-инженер центра сетевых решений компании «Инфосистемы Джет», и менеджер по продукции Digital Energy из Huawei Алексей Емельянов. Их ответы на семь самых популярных Google- и «Яндекс»-вопросов по теме — под катом. Бонус: рассказ о том, как электрик умудрился вывести из строя батарейные модули ИБП, перепутав плюс и минус.
Автор: Антон Головко, специалист по машинному обучению «Инфосистемы Джет»
Человечество с переменным успехом занимается плавкой стали больше 3,5 тысяч лет. Казалось бы, зачем в металлургии вычислительные мощности и инфраструктура? Модели машинного обучения и искусственный интеллект лучше оставить торговым сетям и банкам для прогнозирования потребностей клиентов. А опытные сталевары всегда могли выплавить качественную сталь без ML. Зная, какую марку нужно получить на выходе, специалист самостоятельно определяет, какие добавки и в каком объеме необходимо использовать. И зачем тогда Machine Learning?
Работа на коротких проектах похожа на курортный роман. Встретились, события закрутились, на пике эмоций помахали друг другу рукой. Другое дело, если проект длится годами. Тогда совместная проектная команда проживает запал на старте, а потом проходит через несколько кризисов как настоящая семейная пара. В таких историях менеджеру проекта не получится только отслеживать «сделали/не сделали». С особым рвением ему нужно следить за тем, чтобы мотивация команды не сдувалась, а еще поддерживать репутацию коллег в глазах клиента. Как? Делюсь своим опытом.
Маркетинговые описания облаков обещают много благ: эти технологии оптимизируют расходы на ИТ, трансформируют инфраструктуру, делают ее более адаптивной. И это — чистая правда. Вот только на практике получить преимущества от облачных технологий в «кровавом Enterprise» оказывается непросто. Почему? Крупные компании ставят две основные задачи перед своей ИТ-инфраструктурой: защита критически важных данных и обеспечение высокой производительности. И чаще всего мечты об облаках налетают на них и разбиваются вдребезги. Так как же подружить облака и строгие стандарты крупных корпораций?
«Не СХД, а болид “Формулы-1”», — подумал я, когда увидел анонс нового топового массива от Huawei. А еще со скепсисом: «Посмотрим, как этот суперкар покажет себя на трассе». И вот мне посчастливилось «обкатать» Huawei OceanStor Dorado 18000 V6, нагрузив ее синтетическими и прикладными тестами. Делюсь полученными результатами. Заодно получилось пройти незапланированный квест в поисках параметра, который вначале заметно портил картину производительности на AIX. Итак, под кат.
99,9 % всех серверов на рынке построены на базе Intel. Поэтому, говоря про серверное железо, мы невольно подразумеваем технику на базе Intel, как в свое время под «ксероксом» подразумевали копировальный аппарат от единственного производителя этих устройств.
С годами на рынке устройств печати монополия была разрушена — появились сильные игроки, потеснившие Xerox. А что же с рынком серверного оборудования? До недавнего времени многие считали, что Intel продержится у руля еще 10 лет, и предпосылок к переменам не было.
Тем не менее начались изменения: ARM-процессоры, всегда применявшиеся для смартфонов и потребительской техники, вторглись на территорию Intel, и довольно успешно. Облачные провайдеры начали вкладывать деньги, чтобы создать свои решения на этой платформе и на их основе предлагать услуги и вычислительные ресурсы в аренду. А компания Apple, которая много лет производила ноутбуки и ПК исключительно на Intel, внезапно выпустила новое поколение устройств на ARM-платформе, добившись потрясающей производительности.
«Инфосистемы Джет» с партнерами и заказчиками также присматривается к прорывной технологии, тестирует и делает первые пробные внедрения. Есть ли в этой теме подводные камни, и стоит ли игра свеч? Об этом мы решили сделать круглый стол, и собираем на него все профессиональное сообщество.
Переезд сродни пожару. Накал страстей нужно умножить на 10, когда речь идет о перевозке целого ЦОДа крупного банка. Сомневаетесь, что за 24 часа можно перевезти 25 стоек, которые содержали 150 единиц оборудования, включая СХД, высокопроизводительные серверы HP Superdome и целый набор разных систем от Sun, Huawei, Lenovo, Quantum и IBM? Берите попкорн, кота на колени, вязание (нужное подчеркнуть), а мы расскажем, как это было и поделимся лайфхаками, как пережить подобные проекты.
Наш клиент — крупный банк, — готовился к строительству нового ЦОД. Старый дата-центр ждал полный демонтаж, а на его месте должен был быть возведен новый. И пока проектировался новый центр обработки данных, возникла необходимость оперативно перевезти оборудование на временную площадку.
Заказчик обозначил идеальный план — переехать за 24 часа. По факту же задача состояла в том, чтобы минимизировать время простоя критически важных систем и не прервать работу банка. Но мы решили попробовать организовать переезд в течение астрономических суток.
В прошлом посте, посвященном ошибкам искусственного интеллекта, мы обсудили причины возникновения смещений данных и привели несколько примеров, по поводу которых велась оживленная дискуссия в профессиональных кругах. Сегодня Александра Царева, дата сайнтист "Инфосистемы Джет", раскроет тему возможного влияния bias на мир.
Многие, наверное, уже видели фильм «Рыцари справедливости», где дата-сайнтисты на основе набора фактов о теракте чуть не раскрыли преступление, но совершили ошибку, вероятность которой была критически мала. Обсудим же некоторые аспекты смещения данных, которые чреваты принятием опасных решений.
Континент со светящимися точками ночных городов в один миг погружается во мрак — так выглядит энергетический коллапс во всех блокбастерах. Приблизительно также можно представить сбой системы доставки приложений в крупной компании: щелк! — и перед тысячами пользователей «мертвый» экран. В ИТ-инфраструктурах виртуальных рабочих мест крупных заказчиков способ доставки приложения пользователю играет большую роль. От него зависит время простоя, скорость работы и, наконец, стоимость содержания рабочих мест. Сегодня мы хотим рассказать о самом масштабном (по данным Citrix) внедрении решения Citrix App Layering, которое мы недавно завершили в банке Топ-10.
Есть миф, что в крупные ИТ-компании берут на работу специалистов, которые умеют всё и готовы работать на любых проектах. Мы так не считаем, и поэтому решили рассказать, как учатся наши сотрудники из Центра управления данными.
В этой статье не будет срывов покровов, разглашений NDA и т.п. Здесь будет лишь много букв, а также суждения, вынесенные по результатам субъективной оценки. А еще в этой статье не будет упомянута ни одна компания. Надеюсь, что такая абстракция сделает повествование более объективным.
Будучи участниками рынка бизнес-систем, в том числе CRM и программ лояльности, мы мониторим ситуацию, изучаем тенденции, общаемся с вендорами и заказчиками. Мы также изучаем рейтинги CRM-систем и часто замечаем, что показатели в них разные, а зачастую в исследованиях вообще не учтены чуть ли не самые крупные игроки. Видимо, по причине конфликта интересов.
Поэтому мы решили впервые опубликовать собственное исследование этого рынка. В нем рассматривались более 3,4 тыс. проектов внедрений CRM-систем и систем лояльности за последние 10 лет в России.
Этот пост будет интересен владельцам бизнеса, аналитикам, исполнительным и ИТ-директорам и всем, кто изучает, внедряет или использует системы CRM. Так что, велком под кат.
