Как стать автором
Обновить
37.43
Рейтинг

Облачные вычисления

Концепция общего доступа к ресурсам

Сначала показывать
  • Новые
  • Лучшие
Порог рейтинга
  • Все
  • ≥0
  • ≥10
  • ≥25
  • ≥50
  • ≥100

Под капотом у Олимпийских игр: умные системы, веб-ресурсы и облака

Блог компании CloudMTSОблачные вычисления

Олимпиада — это не просто соревнования. Это главное спортивное событие мира, неизменно привлекающее многомиллионную аудиторию. Трансляция Олимпиады — крайне сложный технический процесс, в который вовлечено множество ИТ-систем и решений: хронометраж, сбор и публикация результатов одновременно с нескольких соревнований в разном формате для различных потребителей — судей, комментаторов, информационных агентств, зрителей различных языковых аудиторий, прямая трансляция в онлайне и в ТВ-эфире, автоматический выбор «горячих» моментов, компоновка повторов.

Добавьте сюда необходимость поддерживать внутренние процедуры мероприятия: тысячи участников, сотни тысяч гостей, десятки тысяч волонтеров и постоянного персонала — их нужно встретить, проводить, разместить и проконтролировать. После анализа этой массы бизнес-задач становится очевидным, что проведение Олимпиады — технологически едва ли не самый сложный и трудоемкий процесс международного масштаба.

Под катом мы поговорим о ключевых ИТ-системах Игр, которые отвечают за проведение соревнований, подготовку персонала и ход других организационных процессов, а также пообщаемся со специалистами, которые поделятся с нами своим опытом организации технической стороны Олимпиады.

Читать далее
Всего голосов 11: ↑11 и ↓0+11
Просмотры2.1K
Комментарии 2

Новости

Показать еще

Такие разные клиентские VPN. Как Secure WiFi упрощает подключение пользователей

Блог компании ZYXEL в РоссииСистемное администрированиеОблачные вычисленияСетевые технологииСетевое оборудование


В этой статье мы поговорим о различных вариантах удалённого подключения пользователей по VPN. Рассмотрим варианты возможных VPN туннелей, поддерживаемые Zyxel, их преимущества и недостатки, а также новую технологию Secure WiFi упрощающую построение VPN каналов.

Читать дальше →
Всего голосов 1: ↑0 и ↓1-1
Просмотры1.4K
Комментарии 0

Как мигрировать на Managed Kubernetes без боли

Блог компании Mail.ru GroupОблачные вычисленияDevOpsОблачные сервисыKubernetes

Concept Art: Airship Acres by ExitMothership

Недавно мы рассказывали, что Kubernetes в формате self-hosted — не всегда самая лучшая идея. Альтернатива — Managed-решения типа Kubernetes as a Service (KaaS), которые помогают запускать контейнерные рабочие нагрузки без необходимости погружаться во все тонкости управления кластером и беспокоиться об обновлениях и патчах K8s.

Но вот сам переход на Managed Kubernetes неизбежно ставит клиентов перед вопросом: как организовать переход с текущего технологического стека правильно, с наименьшими затратами и влиянием на пользователей?

Я Павел Селиванов, ведущий DevOps-инженер платформы Mail.ru Cloud Solutions, которая как раз-таки является провайдером Managed Kubernetes :)

В статье расскажу:

  • какие стратегии миграции на Managed Kubernetes существуют,
  • от чего зависит сложность и длительность миграции,
  • из каких этапов она состоит,
  • какие проблемы могут возникнуть в ходе миграции и как с ними справиться.

Читать дальше →
Всего голосов 12: ↑12 и ↓0+12
Просмотры1.2K
Комментарии 0

База данных как сервис: когда, зачем и как использовать DBaaS в облаке

Блог компании Mail.ru GroupОблачные вычисленияАдминистрирование баз данныхХранение данных


Database by Julian-Faylona


Многие облачные платформы предлагают базы данных как сервис (Database as a Service, DBaaS). Базу можно создать в облаке в несколько кликов, не тратя время на настройку и поддержку. Но не всем приложениям облачные базы данных подходят.


Мы расскажем, как на старте проекта не ошибиться с выбором облачной СУБД. Эта статья — вольная переработка нашего вебинара (видео тут).


Мы разберем, когда стоит и не стоит использовать DBaaS, какие особенности нужно учесть при работе с ними и как выбрать подходящую базу данных с учетом особенностей ИТ-инфраструктуры, объема и специфики задач. В конце посмотрим, как устроено создание базы данных в облаке и какие операции с ней доступны, на примере DBaaS Mail.ru Cloud Solutions.

Читать дальше →
Всего голосов 19: ↑19 и ↓0+19
Просмотры1.6K
Комментарии 3

Облако для всех. Строим CI/CD pipeline для бессерверных функций

Блог компании HuaweiОблачные вычисленияDevOpsОблачные сервисы

В публичном облаке SberCloud.Advanced, построенном на технологиях Huawei, имеется крайне полезный сервис бессерверных вычислений – Function Graph. С его помощью можно быстро набросать код для решения конкретной бизнес-задачи и запустить его на выполнение, не тратя время на развертывание и настройку отдельных серверов. Но все это замечательно и очень удобно, пока речь идет всего о паре функций. А если таких функций уже больше 5 и они активно развиваются, то это уже похоже на проект, а проект нужно ставить на контроль и организовывать хоть и простейший, но процесс.

В статье покажем, каким образом можно организовать и контролировать процесс развертывания проекта на основе бессерверных функций. Это решение - наиболее экономичный вариант для небольших команд и стартапов, чей проект пока находится в стадии раскрутки, в условиях органиченных бюджетов, ролей и тд.

Читать далее
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+2
Просмотры1.4K
Комментарии 2

Опыт кэширования данных eCommerce в Azure Cloud на примере платформы Virto Commerce (ASP.NET Core)

Программирование.NETVisual StudioОблачные вычисленияРазработка под e-commerce

Эта статья про опыт кэширования приложения eCommerce, написанного на ASP.NET Core, и которое работает в Azure Cloud. Общеизвестно, что кэширование может значительно улучшить производительность и масштабируемость тяжелых приложений, в том числе платформ eCommerce, за счет за счет ускорения доступа к данным из бэкенда. 

Читать далее ...
Рейтинг0
Просмотры775
Комментарии 2

Запуск проекта в Kubernetes за 60 минут

Блог компании Mail.ru GroupОблачные вычисленияDevOpsОблачные сервисыKubernetes


У Kubernetes высокий порог входа, не все готовы использовать его в своих проектах. Это достаточно сложная для внедрения технология, особенно если конфигурированием кластера заниматься самостоятельно. Но я попробую упростить для вас эту задачу.


Я Павел Селиванов, ведущий DevOps-инженер облачной платформы Mail.ru Cloud Solutions. Я расскажу про альтернативный способ развертывания Kubernetes — использование Managed-варианта от облачного провайдера. Мы запустим реальный API-сервис на примере нашего облака и пройдем основные шаги развертывания приложений в K8s, включая подготовку инфраструктуры, настройку CI/CD-конвейера и всех необходимых объектов Kubernetes: Deployment, Service, Ingress и так далее.


В результате попробуем убедиться, что 60 минут — вполне достаточное время для освоения азов работы с K8s при условии использования его в виде aaS.


Пытливый читатель при желании может повторить все мои действия с помощью бонусных рублей, которые выдаются на тестирование новым пользователям при регистрации.


Практикум в видеоформате можно посмотреть по ссылке.

Читать дальше →
Всего голосов 28: ↑27 и ↓1+26
Просмотры5.9K
Комментарии 10

Платформа данных в Леруа Мерлен. Part 2. Обновления 2021 года: Flink и Superset

Блог компании Леруа МерленОблачные вычисленияBig DataХранилища данных

Всем привет!

«Данные – это новая нефть» – вам наверняка доводилось уже не раз слышать эту фразу. Впервые в 2006 году эту идею озвучил математик Клайв Хамби в своем блоге, но с тех пор она не потеряла популярности и сейчас её можно услышать почти из каждого утюга. Особую актуальность это выражение приобрело с внедрением технологий обработки больших данных: Hadoop, MapReduce, Spark, Flink, Anaconda (Jupyter), MLFlow, Kubeflow и далее множество других названий, похожих на имена покемонов. В этой статье мы хотели бы рассказать, какие из них мы выбрали в 2021 году в Леруа Мерлен Россия для своей платформы данных. Эта статья является продолжением нашей первой статьи о платформе –  Платформа данных в Леруа Мерлен – 2 года, сотни источников и более 2.000 пользователей.

Читать далее
Всего голосов 7: ↑6 и ↓1+5
Просмотры1.8K
Комментарии 16

Доисторических лошадей спасает искусственный интеллект

Блог компании MicrosoftОблачные вычисленияMicrosoft AzureМашинное обучениеИскусственный интеллект

В венгерском национальном парке Хортобадь (Hortobágy National Park) искусственный интеллект (ИИ) помогает спасти находящихся под угрозой исчезновения азиатских диких лошадей, о которых знали еще авторы доисторических наскальных рисунков. Студенты и исследователи из Дебреценского университета (Debrecen University) наблюдают за поведением стад лошадей Пржевальского с помощью дронов, а отснятый в высоком разрешении материал обрабатывается Microsoft Azure и анализируется с помощью ИИ, который отличает лошадей от других животных, встречающихся в этом районе, таких как коровы. Искусственный интеллект справляется с многомесячной рабочей нагрузкой за считанные минуты и на расстоянии, не беспокоя животных.

Читать далее
Рейтинг0
Просмотры797
Комментарии 2

Можно ли сэкономить на СХД?

Блог компании NubesIT-инфраструктураВиртуализацияОблачные вычисленияSAN

Мы решили выяснить насколько эффективны новые решения VMware vSAN 7 и можно ли с их помощью снизить издержки на содержание СХД, в том числе за счет увеличения количества гиперконвергентных структур в одном кластере. Я собрал стенд с четырьмя серверами различных конфигураций для тестирования vSAN 7.0. Результаты получились весьма обнадеживающими, подробности — под катом. 

Читать далее
Всего голосов 13: ↑12 и ↓1+11
Просмотры4.3K
Комментарии 7

Как запускать в облаке приложения, требовательные к latency? СУБД Arenadata DB на сверхбыстрых облачных дисках

Блог компании Mail.ru GroupВысокая производительностьОблачные вычисленияАдминистрирование баз данных

Источник

Arenadata DB — мощная распределенная аналитическая база данных для высоконагруженных проектов. Эта СУБД может в короткие сроки обслуживать огромное количество аналитических запросов к данным, но такой режим работы делает ее требовательной к производительности дисков: она должна быть высокой, чтобы обеспечить быстрый отклик системы. Из-за этого Arenadata DB не так просто развернуть в облаке: «под капотом»‎ должны быть быстрые диски и возможность выбора их типа с учетом нагрузки проекта — для достижения нужной скорости работы.

Обычно облака не гарантируют скорости отклика, подходящей для работы со сверхнагруженными системами. Но на платформе Mail.ru Cloud Solutions запущена полностью управляемая Arenadata DB Cloud и есть быстрые диски для ее работы High IOPS SSD. Их производительности вполне достаточно для большинства приложений. А для систем с особо высокими нагрузками, где критически важно минимизировать время отклика до десятых долей миллисекунды, теперь можно подключить и сверхбыстрые диски Low Latency NVMe — они предназначены для задач, где скорость отклика выходит на первый план.

Меня зовут Дмитрий Яценко, я являюсь преподавателем-исследователем в Южном федеральном университете, тренером по продуктам в Arenadata, а также по совместительству разработчиком и системным интегратором в других организациях. В этой статье я покажу результаты тестирования Arenadata DB c Low Latency NVMe, которые помогли улучшить производительность СУБД при по-настоящему высоких нагрузках.
Читать дальше →
Всего голосов 23: ↑23 и ↓0+23
Просмотры1.6K
Комментарии 6

Следующий этап: построение конвейера данных от периферии до аналитики

Блог компании ClouderaОблачные вычисленияBig DataХранение данныхData Engineering

В данной статье рассматриваются данные о производстве, эксплуатации и продажах продукции производителя подключенных транспортных средств. Эти данные проходят разные этапы и преобразования, которые обычно характерны для крупной производственной компании, находящейся на переднем крае современных технологий. В рамках блога мы будем рассказывать о вымышленной компании по производству подключенных транспортных средств (электромобилей) - The Electric Car Company (ECC). Для этого ECC использует платформу данных Cloudera Data Platform (CDP). Она применяет Cloudera Data Platform  для прогнозирования событий и контроля процесса производства автомобилей на своих заводах по всему миру.

Читать далее
Всего голосов 1: ↑0 и ↓1-1
Просмотры919
Комментарии 0

Как и зачем «Ашан» построил платформу для работы с Big Data в публичном облаке

Блог компании Mail.ru GroupОблачные вычисленияBig DataKubernetes


Space Station by Kaioshen


Современный ритейл уже не может обходиться без построения прогнозных и рекомендательных систем на основе Big Data. Но при больших объемах данных, таких как у «Ашана», работа с большими данными на локальных мощностях неэффективна: это дорого, сложно в эксплуатации и может привести к гонке за ресурсы между подразделениями.


Поэтому некоторые компании приходят к облачной Big Data-платформе как к инструменту, который дает простую масштабируемость и управляемость для систем, работающих с Big Data. Переход на такую платформу не будет простым: недостаточно перенести рабочие системы в облако как они есть. Потребуется глобальная перестройка — причем не только в плане архитектуры и технологий, но и на уровне корпоративной культуры. Пользователям отчетов придется учить SQL, а разработке, тестированию и эксплуатации — дружить под флагом DevOps.


Я — Александр Дорофеев, ex Head of Big Data в компании «Ашан Ритейл Россия», в статье расскажу:


  • почему для наших задач самым подходящим решением оказалась специализированная единая Big Data-платформа и какую целевую архитектуру мы выбрали;
  • почему ее понадобилось делать на базе публичного облака и почему мы для этого выбрали облачную платформу Mail.ru Cloud Solutions;
  • как происходил переезд в облако, с какими трудностями мы столкнулись и каких результатов удалось достичь.
Читать дальше →
Всего голосов 21: ↑20 и ↓1+19
Просмотры4.2K
Комментарии 2

Бесплатные мероприятия по Microsoft Azure в июле

Блог компании MicrosoftПрограммированиеОблачные вычисленияMicrosoft AzureОблачные сервисы

Привет, Хабр! Сегодня по традиции делимся с вами подборкой наших бесплатных вебинаров по Azure в июле. В этот раз у нас 3 мероприятия, 2 из которых с субтитрами на русском, а одно - полностью на русском. Ну и без бесплатных экзаменов не обошлось. Подробности под катом!

Читать далее
Рейтинг0
Просмотры1.5K
Комментарии 0

Гибридная ИТ-инфраструктура: как прикрутить облака к реальности?

Блог компании Инфосистемы ДжетIT-инфраструктураОблачные вычисления

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?

Читать далее
Всего голосов 9: ↑6 и ↓3+3
Просмотры1.2K
Комментарии 0

Bare metal за 5 минут: как мы из андерклауда сделали облачный сервис для аренды выделенных серверов

Блог компании G-Core LabsIT-инфраструктураОблачные вычисленияСерверное администрированиеОблачные сервисы

Хоть мы тогда и сами об этом не знали, но создавать сервис для аренды выделенных серверов мы начали два года назад. При запуске новых регионов публичного облака нам требовалось оперативно развернуть множество серверов разных конфигураций по всему миру, но целыми днями заниматься этим вручную никто не хотел. Вместо людей со стальными нервами мы нашли более изящное решение в лице Ironic — сервиса OpenStack для провижининга «голого железа». Совместно с другими инструментами он позволял и раскатывать образ, и настраивать систему, и на тот момент этого уже было достаточно. Позже в Ironic появились такие возможности, что это решение начало закрывать вообще все наши задачи по управлению инфраструктурой в облаке. А раз уж мы справились с этим, то почему бы не сделать на основе служебного инструмента публичный сервис с автоматической подготовкой выделенных серверов? О том, что из этого вышло — под катом.

Поехали!
Всего голосов 7: ↑7 и ↓0+7
Просмотры2.1K
Комментарии 1

Облачные технологии помогут хранить диоксид углерода в пористых горных породах

Блог компании IBMОблачные вычисленияХимияЭкология
Ученые много сделали, чтобы найти методы улавливания углекислого газа (диоксид углерода, CO2) и предотвращать его обратное попадание в атмосферу. Но уровни CO2 все равно продолжают расти.


Читать дальше →
Всего голосов 4: ↑4 и ↓0+4
Просмотры1.5K
Комментарии 9
Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий (@pagin), и я специализируюсь на вопросах ускорения и уменьшения свёрточных сетей. Моя основная работа — распознавание автомобилей и классификация транспорта, поэтому я обучаю много небольших CNN и часто пользуюсь облачными сервисами для ML. Раньше я использовал Google Colab и был в меру доволен. Но огорчался каждые 12 часов, когда ноутбук и окружение умирали. Недавно услышал про DataSphere от Yandex. Под катом расскажу про его отличия от Google Colab, опыт запуска обучения, особенности окружения и ценовую политику. Если любишь ресёрчить в ML и хочешь удобное рабочее пространство, то го под кат.
Читать далее
Всего голосов 26: ↑26 и ↓0+26
Просмотры17K
Комментарии 13

MLflow в облаке. Простой и быстрый способ вывести ML-модели в продакшен

Блог компании Mail.ru GroupОблачные вычисленияМашинное обучение
image
Robot factory by lucart

MLflow — один из самых стабильных и легких инструментов, позволяющий специалистам по Data Science управлять жизненным циклом моделей машинного обучения. Это удобный инструмент с простым интерфейсом для просмотра экспериментов и мощными средствами упаковки управления, развертывания моделей. Он позволяет работать практически с любой библиотекой машинного обучения.

Я Александр Волынский, архитектор облачной платформы Mail.ru Cloud Solutions. В прошлой статье мы рассмотрели Kubeflow. MLflow — это еще один инструмент для построения MLOps, для работы с которым не обязателен Kubernetes.
Читать дальше →
Всего голосов 14: ↑14 и ↓0+14
Просмотры2K
Комментарии 4

Как работать с Big Data быстрее и эффективнее: Kubernetes для Data Science

Блог компании Mail.ru GroupОблачные вычисленияBig DataKubernetesData Engineering


Big Data by Batjorge


Традиционный подход к построению работы с большими данными — развернуть Hadoop-кластер, установить дополнительные инструменты и построить на нем платформу для работы с данными. Но в таком подходе есть несколько ограничений, вроде невозможности разделения Storage- и Compute-слоев, сложностей масштабирования и изоляции сред для разных приложений. Даже несмотря на то, что Hadoop можно арендовать у облачного провайдера как сервис (aaS), такой подход все равно мало чем отличается от развертывания на собственном оборудовании.


Однако есть другой, Cloud-Native подход работы с большими данными. Он позволяет решить эти проблемы, а также получить дополнительные возможности от облачных технологий. Для этого используют Kubernetes, интегрируя его с различными инструментами.


Я Александр Волынский, архитектор облачной платформы Mail.ru Cloud Solutions. Расскажу, как Kubernetes помогает в работе с Big Data, какие используются инструменты и какие преимущества можно получить по сравнению с классическим развертыванием.


Также вы можете посмотреть видеовыступление на митапе «Большие данные: не хайп, а индустрия».
Читать дальше →
Всего голосов 17: ↑17 и ↓0+17
Просмотры4.6K
Комментарии 4

Вклад авторов