Облачные вычисления *

Представим ситуацию. Вы хотите выстроить процесс реагирования на ИБ‑инциденты в компании. Для этого нужно вовремя фиксировать атаки на вашу инфраструктуру. Вы решаете собирать логи и мониторить все, до чего можете дотянуться: хосты, межсетевые экраны, антивирусы, пользовательские устройства. Логов много, они разные. В таком объеме данных сложно вычленить что‑то полезное даже самому опытному ИБ‑специалисту. А вам нужно, чтобы в нем могли разобраться дежурные администраторы (первая линия техподдержки), которые знают только базу, но зато на посту 24 на 7. Они должны фиксировать аномалии, реагировать на типовые угрозы по регламенту, а сложные кейсы дальше передавать профильным ИБ‑инженерам для купирования и расследования атак.

Именно с такой задачей мы имели дело, когда решили выстроить такую систему реагирования на ИБ‑угрозы в нашем облаке NGcloud. Меня зовут Иван, я занимаюсь защитой облачной инфраструктуры. Сегодня я расскажу, как мы организовали все вышеперечисленное при помощи Wazuh.

Почему выбрали Wazuh?

Постановка задачи — есть виртуальная машина в облаке — мы хотим решить две задачи:

1. Резервировать ее по расписанию на наш сервер(а), находящиеся под нашим полным контролем.

2. Иметь возможность в любой момент сконвертировать нужную версию из резервной копии в виртуальную машину (в любом формате) и запустить ее на нашем оборудовании (т. е. приземлить виртуальную машину из облака на грешную...).

И так, поехали!

Привет, Хабр.
Это вторая статья в цикле, в котором мы рассматриваем архитектуру основных сервисов OpenStack. Первая, в которой я рассказывал о Nova и общих паттернах построения платформы, находится здесь. Сегодня погрузимся в детали реализации сервиса DBaaS, который в платформе носит название Trove. Мы посмотрим, как устроены основные компоненты сервиса и их взаимодействие, затронем некоторые особенности реализации механизмов безопасности, а также кратко обсудим особенности code-style.

Привет, меня зовут Максим Осорин, я руковожу Х5 Облаком в Х5 Group. Хочу рассказать про то, как мы трансформируем ИТ инфраструктуру крупнейшего в стране продуктового ритейлера. Зачем это нужно, как мы это делаем, с какими сложностями сталкиваемся и как их преодолеваем.

Данная статья будет полезна руководителям крупных компаний, особенно тех, где развивается культура собственной разработки и создания цифровых сервисов и продуктов, и масштаб деятельности которых насчитывает сотни информационных систем или десятки очень крупных систем. 

Это интервью я хотел взять ещё в начале 2023 года на форуме «Магника», но тогда не получилось в силу объективных причин. В конце концов мне предложили посетить BIS Summit — крупное событие в сфере информационной безопасности, где я смогу получить все ответы. Я, не задумываясь, согласился. Из‑за плотного графика мне пришлось испортить обед интервьюируемой, но, на мой взгляд, получился довольно интересный разговор. Представляю вам интервью с президентом группы компаний (ГК) InfoWatch, председателем правления ассоциации разработчиков программных продуктов (АРПП) «Отечественный софт» и сооснователем компании «Лаборатория Касперского» Натальей Ивановной Касперской. Приятного чтения!

Мы регулярно рассказываем, как облачный инструментарий помогает оптимизировать хранение данных, ускорить доставку контента, оцифровать рабочие места. Всем этим процессам зачастую предшествует один — миграция инфраструктуры. 

В 2007 году, как показало исследование Bloor Research, 80% проектов по миграции оканчивалось неудачей, или обходилось куда дороже, чем планировало руководство компании. Спустя 15 лет, по данным Forbes, 64% компаний по-прежнему превышает бюджеты на миграцию, и всего 16% укладываются в спрогнозированные временные рамки.

Может ли на этом фоне провайдер предложить волшебное однокнопочное решение «Мигрировать», которое подарит исключительно позитивный опыт переноса данных? На что обратить внимание, как подойти к задаче — в нашем сегодняшнем материале. 

Привет, Хабр!

В первой статье моего цикла я предложил читателям выбрать системы виртуализации, которые должны стать «подопытными кроликами» в моем исследовании. Одним из лидеров народного голосования стала российская платформа VMmanager. Пришло время посмотреть, что из себя представляет это решение, какие функции реализовал разработчик и для каких сценариев я бы мог рекомендовать эту платформу.

Привет, Хабр!

Я продолжаю свой цикл тестирования российских систем виртуализации. Сегодня речь пойдет о популярном решении под названием «Альт Виртуализация». Посмотрим, для каких сценариев подходит этот продукт, какие функции представлены в актуальной версии решения и кому я бы мог его рекомендовать.

В конце статьи я обязательно скажу, что понравилось и не понравилось лично мне, а вы сможете сделать собственные выводы и обсудить сабж в комментариях.

Облачные вычисления уже давно стали неотъемлемой частью нашей жизни, и все больше компаний предоставляют свои услуги через облако. Облачные сервисы уже используются в различных отраслях. Однако, не все компании понимают, как использовать облако эффективно. Эта книга может помочь IT специалистам из разных отраслей лучше понять, как работает облако и какие преимущества оно даёт.

В книге "97 Things Every Cloud Engineer Should Know" вы найдете ответы на все интересующие вас вопросы по облачным вычислениям, независимо от вашего опыта работы в этой области. Статьи были написаны так, чтобы даже люди, не знакомые с облачными технологиями, могли легко разобраться в теме.

Привет, Хабр!

В первой статье цикла, посвященного тестированию отечественных систем виртуализации, я предложил читателям проголосовать за наиболее интересные для них решения. В топ систем попали: Программный комплекс «Звезда», zVirt, VMmanager 6, РЕД Виртуализация, ПК СВ «Брест», Альт Виртуализация.

Сегодня в центре внимания — zVirt. Обсудим функциональные возможности решения, посмотрим, как оно проходит тот или иной тест, разберем его плюсы и минусы и порассуждаем, кому эта система подойдет. Поехали!

Воспоминания навеяны ностальгией после прочтения этих строк.

Ведущая беседует с компьютером. Она узнаёт у ЭВМ, что в СССР – 3000 вычислительных центров, а их загрузка составляет 12 часов в сутки, хотя работать они могут 23 часа. Учёные предлагают переходить к вычислительным центрам коллективным. 

Практически, это почти что «облако». Стоимость работ в 25-30 раз дешевле, чем в случае с собственными вычислительными центрами, а окупаемость коллективного центра происходит, снова согласно ответу ЭВМ, в три раза быстрее, чем капиталовложения в основное производство.

Привет! Меня зовут Михаил Кажемский, я ведущий DevOps-инженер в ИТ‑интеграторе Hilbert Team. В этой статье я расскажу о различных подходах к созданию унифицированных типовых R&D-окружений: создание динамических окружений в Kubernetes, создание статических окружений с помощью Terraform и Terragrunt и создание окружений с помощью CrossPlane и Argo CD.

Прочитав статью, вы поймёте, как разрабатывать цифровые продукты быстрее и эффективнее и избавить команды разработчиков от лишней рутины.

Привет, Хабр! Меня зовут Наджим Мохаммад, я руководитель продукта МТС. Вместе с моим коллегой, руководителем направления разработки платформы МТС Big Data Максимом Бартеневым сегодня мы  поговорим об эволюции платформ данных и нюансах работы платформы МТС для работы с данными. Также обсудим историю развития самой DataOps Platform.

А вы задумывались когда нибудь, сколько стоит разгадать пароль вашего Wi-Fi? Понятно, что все прекрасно помнят, что с увеличением длины парольной фразы - увеличивается сложность и при достаточной длине, перебор занимает ХХХХ - лет.

Помните, как до 2022 года шли непрерывные разговоры про миграцию всего и вся в публичные облака, про оптимизацию затрат и преимущества гибкого cloud-подхода? В то время многие компании приняли облачный тренд как основу своего развития и основную инфраструктурную парадигму. Эффективен ли этот подход в условиях текущего ИТ рынка в России? Как изменились ожидания и запросы клиентов, обращающихся к облачному провайдеру? Почему облачному оператору приходится становиться интегратором? Об этом мы поговорим сегодня.

По мере того как компании стремятся использовать возможности искусственного интеллекта, резко возрос спрос на специализированные вычислительные ресурсы, в частности, на графические процессоры (GPU). Графические процессоры раньше ассоциировались в основном с играми и графикой, но теперь стали основой многих операций машинного обучения. 

В данной статье мы рассмотрим значение вычислений на GPU в сфере машинного обучения, ключевую роль ИИ в современном бизнесе и проблемы, с которыми сталкиваются компании при обеспечении эффективности вычислительных ресурсов.