Администрирование

Control Plane и User Plane в мобильной связи: зачем нужны два типа трафика и как они работают

Опорная сеть — это мозг мобильной связи. Именно она делает возможными звонки, мобильный интернет и все функции, к которым мы привыкли. Когда базовая станция ловит сигнал, переводит его в цифровой вид и передает дальше — в дело вступает опорная сеть. Она решает, что это за данные, кому они адресованы, есть ли у абонента на них право и куда их направить.

На ней держится все: авторизация пользователей, выдача IP-адресов, маршрутизация трафика, подсчет минут и гигабайт, подключение сервисов и связь между базовыми станциями и внешним интернетом. Все, что выходит за рамки простого «поймать сигнал», — уже ее зона ответственности.

Физически между базовой станцией и опорной сетью проходят два потока:

• Control Plane — управляющий трафик. Отвечает за процедуры подключения к сети, аутентификации, переключения между станциями, сессий и т. д.

• User Plane — пользовательский трафик. Это все, что идет от приложений пользователя: стриминговые сервисы, мессенджеры, браузер и так далее.

Они разделены как логически, так и физически. Такой подход нужен, чтобы обеспечивать надежность, безопасность и гибкость.

В статье Елена Степанова, ведущий инженер-программист в YADRO, объясняет, чем опорная сеть отличается от базовой станции, зачем в 5G сотни микросервисов и как устроена архитектура мобильной связи.

SpaceWeb запустил сервис объектного хранилища S3

В SpaceWeb расширили линейку облачных сервисов и подключили объектное хранилище S3. С новым сервисом можно работать напрямую из кода, CMS или через API. S3 не только хранит данные, но и снижает нагрузку на серверы, сохраняя контроль над данными, а также предлагает:

• возможность шифрования;

• гибкие механизмы управления доступом как на уровне бакетов, так и объектов;

• безопасное хранение информации, независимо от объема данных.

Объектное хранилище S3 поможет, прежде всего, веб-разработчикам, для которых важны вопросы масштабирования и эффективного управления данными без использования сторонней инфраструктуры. Протестировать и заказать новый сервис можно на сайте.

Карма vs Инженерная честность: Почему рейтинги убивают экспертизу

Есть в инженерной культуре наивная вера: если система имеет метрики и правила - она безусловно и по умолчанию объективна. Карма на Хабре тому идеальный контрпример. Формально всё честно: пост → оценка → рейтинг. На практике же это цифровой аналог пассивно-агрессивного "не зашло". Без объяснений. Без контекста.

Социальная инженерия вместо экспертной оценки

Главный парадокс: чтобы выжить, ты должен угадывать не истину, а ожидания аудитории. Тон, формат, табу. Это краш-тест на конформизм:

Написал, что 80% мониторинга в проде — это фейковый SLO? → Минус ("негатив").
Сказал, что ChatGPT пишет ТЗ лучше джуна? → Минус ("ересь").
Осмелился быть лаконичным без смайликов? → Минус ("агрессия").

Почему так? Потому что карма измеряет не глубину мысли, а комфорт восприятия. Инженерная точность = высокомерие. Прямолинейность = токсичность. Даже если за этим — годы практики и статистика.

Карма как инструмент подавления инакомыслия

Самое циничное на мой взгляд, найдутся и оппоненты, несомненно, это - непрозрачность. Минус прилетает анонимно, без мандата на критику. И неважно, что твой вклад в тему - как у топ-комментатора. Система молчит, а ты получаешь ярлык "ненадёжного".

Итог:
Действительно качественные и экспертные умы, готовые спорить и рушить догмы, — уходят.
Остаются те, кто мастерски жонглирует банальностями в дружелюбной обёртке. Звучит довольно резко, соглашусь. Но иначе не донести усть мысли.
Платформа медленно превращается в клуб взаимного одобрения.

Что делать?

1. Игнорировать карму как погрешность системы (но тогда зачем она?).

2. Требовать мандат для минусов ("Укажи причину: факт ошибка/оффтоп/токсичность"). Хотя у кого тут истребуешь - не нравится, двери на кнопке "выйти".

3. Ввести верифицированную карму - например, чисто теоретически, только от пользователей с 100+ постами в профильных хабах.

Пока же мы имеем соцсеть, где алгоритмическая справедливость проигрывает человеческой... нетерпимости.

P.S. Этот текст - эксперимент. Проверим, сколько стоит сказать: "Император голый". За инженерную честность - не жалко.
P.P.S. Карма — временна. Культура дискуссии — вечна.

Чем занимается команда Data Science в финтехе

Рассказывает Слава, инженер машинного обучения в ЮMoney.

У нас в компании много данных, которые можно обрабатывать, чтобы улучшать пользовательский опыт. Например, данные пользовательских обращений ЮKassa из разных каналов: чатов с техподдержкой, почты, звонков в колл-центр.

Мы передаём тексты из обращений модели, которую обучили относить их к определённому классу (подключение СБП, вопросы по возвратам, платёжным методам и т. д.). Постоянно появляются новые темы, поэтому приходится регулярно дополнительно обучать модель. Разбив все поступающие обращения по группам, можно оценить их количество и построить дашборд.  

Если по одной теме у нас пять тысяч обращений, по второй — десять тысяч, а по третьей — всего два, значит, нам нужно уделить особое внимание первым двум.

В классификаторе пользовательских обращений мы используем языковые модели типа BERT. Также развиваем использование больших языковых моделей (LLM). У них много знаний «из коробки», они не требуют дообучения и могут применяться для разных задач. Есть и недостатки (требовательность к вычислительным ресурсам или галлюцинации), но LLM способны выполнять задачи намного быстрее, чем человек.

Ещё одно интересное направление Data Science, которое мы тестируем, — распознавание изображений и классификация по категориям. Сейчас мы решаем эту задачу с помощью модели clip, но планируем проверить эффективность работы visual LLM, например Qwen-VL. Этот вид моделей анализирует изображение и даёт текстовое описание, которое можно использовать в продуктах, например при проверке сайтов, которые подключаются к ЮKassa.

Также LLM хорошо выполняет задачи написания саммари — например, по итогам проведённой встречи. Предварительно отдельная модель (у нас это Whisper) переводит аудио в текст, что сильно ускоряет работу коллег.

***

Делитесь в комментариях, есть ли команда Data Science в вашей компании и какие задачи она решает. 🙌 А также следите за нашими новыми материалами о том, как технологии меняют финтех изнутри. Впереди ещё много интересного!

Полезные ссылки про AI, облака и новости в дайджесте за июнь 🌤️

🤖 Поучаствовали в GigaConf со стендом про AI-решения и докладами на треке Cloud AI Architecture, где рассказали про архитектурные подходы к AI-ассистентам, возможности и особенности мультиагентных систем, запуск моделей в облаке. Представили две наши глобальные новинки: AI-помощника на основе GenAI, который помогает пользователям управлять ресурсами и инфраструктурой в публичном облаке Cloud.ru Evolution, и Evolution AI Factory — цифровую среду для разработки приложений и агентов на основе искусственного интеллекта, в которой собраны  шесть сервисов:

• Evolution ML Inference — сервис для запуска ML-моделей из Hugging Face.

• Evolution Foundation Models — сервис с популярными open source моделями, доступными по API.

• Evolution Managed RAG — сервис для работы с AI-агентами и обогащения языковой модели вашими данными.

• Evolution ML Finetuning — сервис для тонкой настройки LLM конкретно под ваши задачи с использованием технологии LoRA.

• Evolution Notebooks — сервис для работы и тестирования ML-гипотез на мощных GPU с использованием пользовательских или базовых Docker-образов на базе JupyterLab. 

• Evolution AI Agents — сервис для создания мультиагентных систем.

⚙️ Обновили наши облачные платформы. В стадии закрытого тестирования запустили Evolution Managed OpenSearch — сервис для автоматизированного развертывания и управления кластером OpenSearch. Чтобы узнать больше, авторизуйтесь в личном кабинете Cloud.ru и читайте документацию сервиса. А подробнее обо всех апдейтах на других наших облачных платформах читайте в дайджесте на сайте.

🎓 Запустили бесплатный курс про основы работы с квантовым симулятором. В нем вы научитесь решать задачи оптимизации и логистики с помощью квантовых вычислений в облачной инфраструктуре на платформе Cloud.ru Evolution. А еще в статье «Мыслим незашоренно: как решить задачи факторизации чисел на квантовом отжигателе» поспорили с популярным тезисом о том, что универсальные квантовые компьютеры нужны для высоких материй типа квантовой химии, факторизации чисел и искусственного интеллекта, а квантовые симуляторы годятся лишь для задач оптимизации и логистики. 

📺 Провели вебинары, а сейчас их можно посмотреть в записи:

• Быстрый старт: создаем Telegram-бота в облаке.

• Почему госсектору и крупному бизнесу нужны гибридные облака.

Также приглашаем на предстоящие вебинары и митап: 

• Evolution Bare Metal: расширение диска за минуту без простоев и рисков. Нехватка места на дисках выделенных серверов может замедлить бизнес-процессы и потребовать вмешательства инженеров. На вебинаре покажем, как в сервисе Evolution Bare Metal можно самостоятельно расширить дисковое пространство, не выключая физический сервер за минуту. 3 июля в 11:00 мск.

• Персональные данные в облаке: как соблюдать 152-ФЗ и избежать штрафов. На вебинаре эксперты Cloud.ru объяснят, как обеспечить надежную защиту персональных данных ваших клиентов в облаке и избежать финансовых и репутационных потерь. 10 июля в 11:00 мск.

• Cloud.ru Tech Lab: AI&ML. На митапе спикеры расскажут, как в Cloud.ru автоматизировали пользовательские сценарии с помощью AI-агента, подробно разберут устройство стека и объяснят, как собрать MCP-сервер без кода. 24 июля в 18:00 мск.

☁️ Провели второй Cloud․ru Tech Lab: DevOps — митап для DevOps- и SRE-инженеров. Обсудили сложности DevOps-процессов и на реальных кейсах разобрали DevOps-практики. Смотреть в записи.

🎧 В новом выпуске подкаста с Артёмом Арюткиным, руководителем проекта офиса Яндекс, разобрали главные ловушки платформенной разработки. Обсудили метрики эффективности, проблемы в платформенных командах, что не является DevEx, а также, какой должна быть идеальная платформа.

💳 Продлили условия реферальной программы, чтобы вы рекомендовали сервисы Cloud.ru с большей выгодой. Получите 20% от суммы чеков приведенных пользователей в первый год и 15% — в последующие годы. Участвовать могут самозанятые, ИП и юридические лица. Присоединиться к программе можно до 30 сентября.

До встречи в июле!

8 главных обновлений «Первой Формы»: редактор автоматизаций, канбан с подсчётом сумм, инлайн-редактор проектов

Рассмотрим главные обновления «Первой Формы» — low-code BPM-системе для автоматизации документооборота, управления проектами, CRM, SRM, В2В2С-решений и корпоративных коммуникаций. 

Новые функции в редакторе автоматизаций

Автоматизации в системе пишутся на языке SMART. Его синтаксис близок к формулам Excel, команды переведены на русский. Для более сложной логики используются T-SQL-запросы. В редакторе автоматизаций теперь есть:

• подсказки при вводе параметров для упрощения работы;

• сохранение истории версий;

• массовое тестирование автоматизаций с визуализацией плана запроса.

Расширенные возможности канбан-досок 

Задачи в системе можно выводить в формате канбан-досок. Теперь для их настройки доступно больше функций:

• возможность вывести на карточки любые параметры в виде бейджей, флажков, текстовых полей, иконок;

• автоматический подсчёт сумм, сторипоинтов и трудозатрат в шапках колонок;

• группировка колонок по исполнителям, срокам и справочникам;

• возможность задавать сложные фильтры, например, для вывода задач по клиенту за определённый срок. 

Интерфейс планирования проектов

Новые функции интерфейса планирования проектов позволяют:

• синхронизировать задачи из интерфейса планирования с рабочими карточками, где исполнители смогут общаться в комментариях, вносить трудозатраты, проводить встречи;

• назначать и распределять ресурсы на проектные задачи.

Новый редактор опросов

В системе можно создавать опросы и чек-листы, например, для аудита торговых точек. Редактор позволяет создавать в опросах отдельные страницы, вкладывать изображения и другие, добавлять вопросы с вариантами ответа и текстовые поля, открывать предпросмотр и сохранять черновики. 

Он также доступен в мобильном приложении. Проходить опросы можно в офлайн-режиме.

Новые возможности карточек задач

В задачи теперь можно выводить контент из сторонних ресурсов с помощью iFrame, нового редактора параметров. В карточку можно добавить поля с видео, интерактивными картами, внешней аналитикой и другой информацией.

Интеграция с KeyCloak

KeyCloak — провайдер для аутентификации пользователей по модели управления доступом. Он позволяет переходить из одной системы в другую без повторной аутентификации и безопасно хранить данные.

Узнать больше в чейнджлоге →

Представлена большая база PNG-картинки без фона для дизайнеров. На сайте pngimg доступны тысячи картинок на любые темы — техника, животные, авто и так далее с удобным поиском по категориям, а также в высоком разрешении и бесплатно.

Опыт сети гипермаркетов Hoff: перенести резервные копии данных в облако и оптимизировать затраты 🛒

Что за компания

Hoff — Home of furnishing — российская сеть гипермаркетов мебели и товаров для дома. 60 магазинов в разных форматах работают в крупных городах по всей России.

Какая была задача

У Hoff есть интернет-магазин и приложение, которые размещены в основном дата-центре. Компании были нужны резервные копии сайта и приложения на случай, если в работе локальной инфраструктуры произойдет сбой.

Основные требования Hoff к провайдеру и облачным ресурсам: отказоустойчивость, скорость реакции на запросы, круглосуточная связь с поддержкой, качество ответов и компетентность сотрудников.

Как ее решили

Вместо покупки дополнительных серверов и затрат на их содержание Hoff решила разместить копии в облаке. Так компания не только оптимизировала расходы на инфраструктуру, но и обеспечила непрерывную работу бизнеса.

Cloud.ru построила для Hoff инфраструктуру в Облаке VMware, подключила интернет-канал, настроила два выделенных канала связи, коммутацию и маршрутизацию сети, а еще предоставила доступ к API, чтобы автоматизировать процесс переключения между площадками.

Что в результате

В облаке развернута онлайн-реплика боевой площадки — она меньше по количеству вычислительных мощностей, но идентичная по данным и функционалу. При необходимости реплика мгновенно масштабируется по вычислительным мощностям в 10 раз (до 800 CPU, 2 TB RAM, 27 TB SSD), чтобы выдержать весь пользовательский трафик, который будет переключен с вышедшей из строя основной площадки.

Читать кейс полностью 💼

Представлен сайт, где можно летать по миру на самолётике — благодаря Google Картам. Города полностью трёхмерные — для полётов доступны Париж, Токио, Рио, Брюссель и другие города.

Можно ли развернуть кластер Kubernetes на процессоре с открытой архитектурой RISC-V?

Короткий ответ: нет.

К сожалению, на данный момент «классический» K8s неполноценно портирован на RISC-V. Один из необходимых модулей K8s — kubelet — отказался запускаться на RISC-V-машине (в роли нее — микрокомпьютер Lichee Pi 4A).

Зато облегченная версия оркестратора K3s и Docker Swarm заработали на RISC-V, но с разными компромиссами:

→ Docker Swarm проще в развертывании.

→ K3s — более гибкий в работе, так как поддерживает Kubernetes-инструменты.

В синтетических тестах (stress-ng) K3s показал лучшую производительность на матричных вычислениях — он обошел показатели Docker Swarm примерно в 16 раз. В цифрах: 2.996 bogo ops/s (K3s) против 188 bogo ops/s (Docker Swarm). Возможно, это связано с оптимизацией Kubernetes или меньшими накладными расходами: K3s потребляет меньше ресурсов на фоновые процессы, такие как управление кластером и сетью, что важно для маломощных устройств.

Интересно узнать больше? Тогда переходите по ссылке и читайте подробности экспертимента по заапуску известных оркестраторов на RISC-V.

Можно ли самостоятельно расширить дисковое пространство при этом не выключая физический сервер? 💽 

Да, если речь о сервисе Evolution Bare Metal. Приходите на вебинар, и вы узнаете:

• как работает Evolution Bare Metal и для каких задач он подходит;

• примеры критических сценариев нехватки дискового пространства;

• особенности архитектуры сервиса: почему наше решение отказоустойчивое;

• подтвержденные метрики: скорость работы и эффективность.

Также проведем демо, на котором покажем, как за минуту расширить дисковое пространство в Evolution Bare Metal.

Будет полезно разработчикам и IT-менеджерам, дата-инженерам и аналитикам данных, а также для всем, кто только задумывается о переезде в облако и хочет узнать больше про его возможности.

📆 Когда: 3 июля в 11:00 мск

📍 Где: онлайн

Зарегистрироваться 👈

Как развернуть среду разработки и сервис управления проектами в облаке?

Группа IT-компаний Lad сократила время запуска клиентских проектов, автоматизировала сборку клиентских приложений для iOS и развернула производительную инфраструктуру для публичных сервисов. И все это — на инфраструктуре Selectel.

• В основе инфраструктуры — облачные серверы с быстрым запуском, автомасштабированием и возможностью использовать подход GitOps.

• Чтобы автоматизировать сборку клиентских приложений для iOS, компания арендовала в Selectel серверы Mac mini^®.

• За производительность инфраструктуры для публичных сервисов отвечает связка из Managed Kubernetes, Container Registry и S3. Она позволяет поддерживать микросервисную архитектуру с отказоустойчивыми кластерами, автоскейлингом и надежным хранением файлов.

Как группа IT-компаний Lad развернула окружения для разработки и тестирования, а также запустила сервис для управления проектами и ИИ-ассистента для бизнеса, читайте в Академии Selectel.

К Облаку Рег.ру подключили новые GPU NVIDIA A4000

В облачную платформу Рег.ру добавили новые GPU NVIDIA A4000. Теперь можно решить еще больше запросов на выгодных условиях: от 3D-моделирования и работы в CAD-программах до сложных вычислений и обучения ИИ-моделей. Облачные серверы с GPU позволяют быстро получать результат без собственного оборудования и работают по системе Pay-as-you-go.

Также напомним, что в Облаке Рег.ру доступны видеокарты NVIDIA: А5000 24Гб и А100 80Гб. Попробовать новые NVIDIA A4000 можно уже на сайте.

В Облаке Рег.ру повысили лимит на количество баз данных — в 100 раз

В Облачной платформе Рег.ру обновили лимит на количество баз данных в кластерах DBaaS: теперь пользователи могут добавлять до 1000 баз. Расширили возможности системы в 100 раз для повышения гибкости и масштабируемости проектов пользователей. 

Мы часто получаем запросы на развитие платформы, и этот релиз — результат обратной связи от наших клиентов. Спасибо вам!

Напомним, что в облаке Рег.ру доступно два вида управляемых БД — PostgreSQL и MySQL. Добавить новые базы данных в существующем кластере можно в личном кабинете, а узнать подробнее про возможности DBaaS — здесь.

Попробуйте готовые AI-сервисы в среде Cloud.ru Evolution AI Factory для обучения ML-моделей и разработки AI-агентов

Вчера на конференции GigaConf рассказали про запуск Cloud.ru Evolution AI Factory — облачной среды с готовыми AI- и ML-инструментами, которые позволяют легко работать с LLM, создавать AI-агентов, запускать мультиагентные системы и решать полный цикл ML-задач.

Cloud.ru Evolution AI Factory рассчитана не только на опытных разработчиков — работать с сервисами можно даже без глубоких знаний в машинном обучении и навыков программирования.

Сервисы в общем доступе:

1. Evolution ML Inference — для запуска ML-моделей из Hugging Face. Платите только за нужное количество видеопамяти благодаря нашей технологии Shared GPU.

2. Evolution Foundation Models — сервис с популярными open source моделями, доступными по API. Вам не придется развертывать инференс и писать код.

Сервисы в стадии тестирования, которые можно попробовать бесплатно:

1. Evolution Managed RAG — для реализации RAG-подхода, который уменьшит галлюцинации и повысит фактологическую точность ответов моделей.

2. Evolution ML Finetuning — для тонкой настройки LLM конкретно под ваши задачи с помощью технологии LoRA, без дорогого переобучения.

3. Evolution Notebooks — для работы и тестирования ML-гипотез на мощных GPU с использованием пользовательских или базовых Docker-образов на базе JupyterLab. 

4. Evolution AI Agents — для создания автономных AI-агентов, которые могут анализировать информацию, обучаться на данных, планировать действия и адаптироваться к изменяющимся условиям среды, в которой работают. Можно объединить до пяти агентов в мультиагентную систему.

Выбирайте подходящие инструменты и реализуйте ваши проекты!

Добавили поддержку российских ОС в Open Source-платформе Deckhouse Kubernetes Platform

Хабр, мы кратко. В нашей Open Source-платформе Deckhouse Kubernetes Platform (DKP CE) появилась поддержка отечественных операционных систем. Изменения смержены в версии 1.69. 

Теперь в качестве ОС для узлов поддерживаются:

• Astra Linux;

• ALT Linux;

• РЕД ОС;

• РОСА Сервер.

Напомним — если у вас есть вопросы и обратная связь по DKP CE, их можно принести в наше Telegram-сообщество для инженеров. 

Какую информацию содержит FRU EEPROM и как с ней работать

Набор возможных данных, хранимых во FRU EEPROM, определяется спецификацией Intel IPMI FRU Information Storage. Вся информация разделена на пять областей, присутствие каждой из которых не обязательно и определяется информацией в общем заголовке FRU EEPROM, где размещены указатели на данные каждой из них в следующем порядке:

1. Область для внутреннего использования (Internal Use Area) — ее
содержимое не описано спецификацией. Предполагается, что эта часть EEPROM может использоваться программным обеспечением BMC или другого контроллера на плате для хранения какой-то служебной информации (например, внутренних состояний).

2. Область информации о шасси (Chassis Information Area) — здесь содержится базовая информация о «корпусе» или «шасси» устройства, описываемого этим FRU EEPROM. Основным параметром тут является «тип шасси», который представляет собой целое число, выбираемое согласно спецификации SMBIOS (см. DMTF DSP0134, Table 17). Например, значение 0x17 соответствует типу «Rack Mount Chassis». Также в этой области может содержаться информация о серийном номере шасси и его артикуле (part number).

Создатели спецификации предполагали, что эта область присутствует на главной плате всего изделия и на любых корпусированных компонентах, таких как блоки питания или дисковые накопители, но не все производители и не всегда придерживаются этого правила.

Какие еще есть области во FRU EEPROM, и как утилита frugen и библиотека libfru помогают с ними работать — читайте в статье Александра Амелькина, технического эксперта департамента разработки BIOS и BMC в компании YADRO, а также автора и мейнтейнера проекта frugen / libfru.

ITFB Group совместно с Nexign, Sber Tech и Arenadata приглашают на вебинар, посвященный теме Датацентричность как стратегический приоритет: какие ИТ-инструменты помогут бизнесу принимать обоснованные решения?

Когда: 10 июля, 11:00

Где: онлайн

В рамках вебинара вас ждет уникальный формат:

• Экспертные доклады

• Живой круглый стол

Что обсудим:

• Лучшие российские платформы для управления данными (ETL, BI, BigData)

• Практические кейсы внедрения от Nexign, Arenadata и СберТех

• Как измерить ROI от дата-стратегии и ускорить цифровую трансформацию

Спикеры:

• Дмитрий Лемеш (Nexign) – интеграция данных для бизнеса

• Антон Близгарёв (Arenadata) – BigData без сложностей

• Владимир Федосеев (СберТех) – аналитика на автомате Модератор: Николай Чекин (ITFB Group)

Для кого?

→ ИТ-директора и директора по данным
→ Руководители цифровой трансформации
→ Специалисты по работе с данными (ETL, DWH, BI)

Регистрируйтесь сейчас!

Зарегистрироваться

Запускаем AI-помощника в публичном облаке Cloud.ru Evolution ⚡

Сегодня на конференции GigaConf представили AI-помощника, который поможет пользователям управлять ресурсами и инфраструктурой в публичном облаке Cloud.ru Evolution.

Помощник на основе GenAI знает все особенности, архитектуру и технические возможности Cloud.ru Evolution. Специалисты без глубокого опыта в IT Ops и облачных технологиях смогут передать часть рутинных операций искусственному интеллекту и ускорить запуск новых проектов на платформе.

 💡 Что уже умеет AI-помощник:

1. Подбирать облачные сервисы под ваши задачи. 

2. Создавать базовую инфраструктуру в облаке: подбирать конфигурации, помогать в создании SSH-ключа и развертывании виртуальные машины.

3. Подсказывать команды для работы в серийной консоли виртуальных машин в режиме co-pilot.

4. Cоздавать виджеты мониторинга и настраивать алертинг.

AI-помощник доступен в режиме открытого тестирования (Public Preview). Вы можете найти его в личном кабинете — он доступен для пользователей с ролью «администратор организации» на аккаунтах физических лиц. В документации вы можете найти больше подробностей о помощнике.

Тестируйте и делитесь впечатлениями в комментариях! 

В Облаке Рег.ру запустили новую услугу 1С as a Service

К облачной платформе Рег.ру подключили новый облачный сервис для безопасной и стабильной работы 1С — 1СaaS (1C as a Service). Продукт представляет собой готовое к работе решение по модели PaaS с развернутой платформой, кластером 1С, СУБД, администрированием, резервным копированием и постоянным мониторингом.

Возможности 1СaaS:

• полный спектр продуктов 1С в одном комплексном решении;

• стабильность, надежность и высокая производительность;

• помощь в миграции и реализация нестандартных запросов;

• специализированный мониторинг 1С и техническая поддержка.

1CaaS предлагает важный бенефит, которого обычно нет в готовых коробочных решениях — гибкость. Чтобы протестировать сервис, оставьте заявку на сайте.