Несмотря на широкое распространение облачных серверов многие выбирают локальные серверы, которые дают больше контроля. Портал TechRadar составил список 10 лучших серверов, начиная с тех, которые предназначены для небольших предприятий, и заканчивая теми, которые могут понадобиться крупным корпорациям.

Конкурентная борьба с крупными поставщиками облачных HPC-решений, такими, как AWS, Azure и т.д., для игроков поменьше – серьезный вызов. Гиганты отрасли уже сформировали общественное мнение в свою пользу. Но недавно специализирующаяся на HPC компания Penguin Computing повторила бенчмаркетинговое исследование своих старших собратьев и утверждает, что результаты показали, что их публичное облако Penguin on Demand (POD) входит в число лидеров по стоимости и производительности. Естественно, тот факт, что тесты проводил сам поставщик услуги, настораживает. Однако компания заявляет, что тесты в точности воспроизводят те, что были освещены в вышеупомянутом исследовании, и что они готовы предоставить третьим лицам возможность бесплатно самостоятельно повторить их.

Маркетинговый прием? Само собой. Исследование The Penguin стало ответом на статью «Сравнительное исследование вендоров облачных вычислений с высокой производительностью Linpack» за авторством Exabyte.io и размещенной на arXiv.org пару месяцев назад. Но Penguin не просто пытается привлечь внимание пользователей и вклиниться между гигантами Microsoft, Google, AWS, IBM/SoftLayer и Rackspace, чьи предложения были отражены в статье. Penguin также демонстрирует все возрастающее конкурентное рвение среди многих провайдеров, предлагающих облачные услуги HPC.

Недавний отчет Google об устройстве и назначении TPU позволяет сделать однозначный вывод — без ускоренных вычислений серьезное развертывание системы ИИ просто нецелесообразно.
Большинство необходимых экономических вычислений во всем мире сегодня производится в мировых центрах обработки данных, а они с каждым годом все сильнее изменяются. Не так давно они обслуживали веб-страницы, распространяли рекламу и видеоконтент, а теперь распознают голос, идентифицируют изображение в видеопотоках и предоставляют нужную информацию именно в тот момент, когда она нам нужна.

Все чаще эти возможности активируются с помощью одной из форм искусственного интеллекта, т.н. «глубокого обучения». Это алгоритм, который учится на огромных объемах данных для создания систем, решающих такие задачи, как перевод с разных языков, диагностирование рака и обучение беспилотных автомобилей. Перемены, привносимые искусственным интеллектом в нашу жизнь, ускоряются невиданными в отрасли темпами.

Один из исследователей глубокого обучения, Джеффри Хинтон, недавно сказал в интервью «The New Yorker»: «Возьмите любую старую классификационную проблему, в которой у вас много данных, и она будет решена путем «глубокого обучения». У нас на подходе тысячи разных приложений на базе «глубокого обучения».

Сегодня я хотел бы познакомить вас с ManageEngine Mobile Device Manager Plus. Хотя решение существует как в локальном варианте, так и в облачном, я ограничу свой рассказ облачным вариантом — просто потому, что на них легче и быстрее начать работу.

Не так много воды утекло с тех пор, как руководители IT-отделов еще были вынуждены выбирать: либо включать в общую сеть корпоративные мобильные девайсы и, следовательно, требовать от сотрудников наличия не менее чем двух мобильных устройств, либо разрешать сотрудникам доступ к корпоративным данным через мобильные устройства.

К счастью, эта ситуация изменилась. MDM-решения, такие, как VMware AirWatch, Cisco Meraki и Microsoft Intune, позволяют использовать лучшее из обоих вариантов: сотрудники могут носить мобильный телефон по своему выбору, а компания может выборочно управлять устройством для обеспечения безопасности корпоративных данных.

Хотя еще с 2015 года Google TPU (Tensor Processing Unit) обеспечивает работу обширной империи из систем «глубокого обучения», об этом специальном процессоре известно очень мало. Однако не так давно веб-гигант опубликовал описание чипа и объяснил, почему он на порядок быстрее и энергоэффективнее, чем CPU и GPU, которые он заменяет.



Для начала немного контекста. TPU – это специализированная ASIC, разработанная инженерами Google для ускорения процессов «вывода» (имеется ввиду получение готового результата – прим. переводчика) нейросетей, ее цель — ускорение продуктивной фазы этих приложений для уже обученных сетей. Например, это работает каждый раз, когда пользователь инициирует голосовой поиск, запрашивает перевод текста или ищет совпадение с изображением. Но на этапе обучения Google использует GPU, так же, как и все компании, использующие технологию «глубокого обучения».

Applied Micro анонсировал распространение образцов X-Gene 3, системы на кристалле для серверов на архитектуре ARM третьего поколения. В соответствии с отчетом Linley Group новая платформа обеспечит сопоставимую с новейшими процессорами Intel Xeon производительность за значительно меньшую цену.

Applied Micro, которая сейчас входит в состав производящей полупроводниковые приборы фирмы MACOM, официально представила X-Gene 3 в ноябре прошлого года, однако на этой неделе стало известно о распространении образцов микросхем и доставке клиентам, что означает, что свободная их продажа начнется уже в этом году. Помимо Applied Micro/MACOM, новые разработки на архитектуре ARM в 2017 году на рынок выставят также Cavium и Qualcomm, процессоры ThunderX2 и Centriq 2400 SoCs, соответственно.

Если вы уже сделали для себя стратегический выбор в пользу покупки сервера и создания собственной IT-инфраструктуры, то следующим вашим шагом станет выбор конкретной серверной платформы.

Мы уже рассказывали, как выбрать сервер для небольшой компании, и эта статья – ее логическое продолжение, из которой вы узнаете, как именно выбрать подходящую вам серверную платформу, как это повлияет на бизнес и почему этот выбор важен.

Вам стоит ознакомиться с этим руководством потому что:

• Вы сможете выбрать сервер, который не только справится со своими задачами, но также не создаст избыточной производительности и лишних затрат на владение железом.
• Вы не только оптимизируете свои затраты сегодня, но также обеспечите максимальный возврат инвестиций и защиту ИТ-инфраструктуры в будущем.

США — один из главных поставщиков информационных технологий на мировой рынок, а правительственные и государственные структуры штатов работают с IT уже больше полувека. Поэтому интересно заглянуть на внутреннюю кухню федеральных и региональных агентств (особенно с избранием нового президента), выяснить их главные проблемы и ближайшие планы.

Тем более что федералы-CIO дают весьма любопытные ответы, а иногда и неожиданные разъяснения. Например, нам весьма запомнилось признание в том, что значительная часть государственного IT-оборудования в США с 60-х и до настоящего момента все еще работает «на 16-ти миллионах строк кода COBOL и 7 миллионах строк Ассемблера», в результате чего обеспечить им кибербезопасность на современном уровне довольно затруднительно.

Надеемся, что этот перевод будет вам интересен и полезен.

Данная статья будет интересна начинающим системным администраторам, а также руководителям небольших, но растущих компаний, оказавшихся в переходной ситуации, когда работа в рабочей группе еще возможна, но уже угрожает перерасти в проблему в обозримом будущем.

Но написанное вряд ли покажется интересной и актуальной опытным сисадминам, так как она затрагивает достаточно простую задачу. Впрочем, поднимаемые в ней проблемы могут быть актуальны и для состоявшихся профессионалов, а комментарии к озвученным в этой статье рецептам от специалистов со стажем будут очень ценны.



После набора определенной «критической массы» (обычно это 15-20 пользователей) развитие сети в рамках рабочей группы увеличивает затраты человеческих ресурсов на управление инфраструктурой. При этом с ростом количества пользователей и количества используемых ими приложений, растут трудности администрирования, повышается необходимость в безопасности, стандартизации программного обеспечения, централизованном управлении политиками, которые обеспечить может только серьезная собственная инфраструктура и собственный контроллер домена.

Сохранность данных компании очень важна. Хранение информации на серверах сторонних провайдеров в дата-центрах — удобный вариант, но не идеальный. Никто не может гарантировать, что на сервера не попадет вирус или их не взломают. Чтобы получить полный контроль над данными и обезопасить свой бизнес, задумайтесь о собственной серверной комнате.

Сегодня существует несколько вариантов размещения ИТ-инфраструктуры для бизнеса. Все они обладают своими плюсами и минусами, насчет каждого есть достаточно информации разной степени актуальности. Но обобщающего материала на эту тему мы не нашли, и нам стало интересно осветить основные сценарии размещения инфраструктуры и сравнить их преимущества и недостатки.

С одной стороны, в этой сфере постоянно появляются новые возможности, а с другой – потребности бизнеса могут как возрастать, так и сокращаться, могут меняться цели и задачи, стоящие перед ИТ-инфраструктурой, поэтому стратегию её дальнейшего развития приходится анализировать и пересматривать на регулярной основе. Всего мы определили четыре основных варианта:

• Локальное размещение: серверный шкаф или стойка на собственной территории;
• Colocation — размещение своего оборудования на территории ЦОД;
• Dedicated — аренда физических серверов в дата-центре;
• Public cloud — использование облачных услуг.

Первый подразумевает капитальные затраты, остальные – только операционные. Чаще всего размещение целесообразно осуществить в дата-центре на территории РФ, но иногда есть смысл сделать это в другой юрисдикции… Однако по всем по порядку.

В прошлый раз мы рассказывали о том, как выбрать серверы и как установить их в офисе своими руками.

Теперь пришло время позаботиться о следующем шаге — наладить ИТ-инфрастуктру, чтобы работать с приложениями, веб-сервисами и базами данных. Это непростая задача, но без должной защиты вся инфраструктура окажется под угрозой.