Облачные вычисления *

Привет Хабр! Вспомните как начался ваш путь в IT и первая тяга к технологиям? Скорее всего так или иначе вы либо сами собирали свои первые компьютеры, кропотливо подбирая железо в ограниченном бюджете. Или же наоборот, всё мечтали, что когда-нибудь вам подарят или вы уже сами заработаете на заветный апгрейд вашего Царь-ПК. И когда этот момент настал, какая радость и эйфория на вас накатывала от вида заветной новой железки. От шелеста пластика упаковки, от запаха свежего текстолита и вот пробравшись через все слои защиты из разноцветного картона и пенопласта – она, новая видеокарта. А затем спустя годы процесс повторялся снова и снова, уже и игры не так радуют, а желание всегда сидеть за компьютером обернулось рутинной работой в опен-спейс офисе.  Но одно осталось неизменным – новое железо всё также радует сердце уже давно как повзрослевшего ПК-боярина.

И знаете что? Эмоций ничуть не меньше и когда ты облачный провайдер, а в ЦОД пришло долгожданное обновление, с пылу с жару от дяди Хуанга! Но об этом, поговорим уже ниже в посте.

Привет, Хабр! Меня зовут Евгений Мартынов, я директор по информационным технологиям Рег.ру. Больше 18 лет назад Рег.ру начал работу как хостинг-провайдер с классическим набором услуг хостинга. Как основу для размещения собственных сервисов OpenStack начали использовать в 2017 году в группе компаний Рунити. А в 2023 году на базе этого решения запустили облачную платформу для клиентов.  

Мы были активными наблюдателями и участниками трансформации рынка хостинга в рынок облаков. В статье расскажу, как все зарождалось и развивалось, как менялось регулирование, облачные решения и их ограничения. Поделюсь также нашим опытом запуска облачной платформы в Рег.ру. Заходите под кат!

История видеокарт началась задолго до появления персональных компьютеров. Так, в 1970-х чипы для работы с графикой устанавливали в аркадные автоматы. Со временем были сформированы стандарты работы с GPU, а спектр задач, которые оказались способны решать эти устройства, расширился до декодирования видео и математических вычислений. 

Сегодня GPU каждый может использовать на простых ПК для 3D-моделирования, графического дизайна, анимации, архитектуры и конструирования — и всё без закупки графических станций.

Рассказываем, когда и как применялись графические процессоры, а также — чем отличались их предшественники от того, что мы имеем сегодня.

Хабр, уже по сложившейся традиции сегодня мы разберем одну из интересных APT-атак на пользователей, в которой используется не стандартный способ доставки, маскировки, а также заражения системы с обходом EPP и EDR! Данный материал будет полезен сотрудникам SOC, TI-экспертам, Pentest и Threat Hunting — специалистам. 

Начиная с середины 2010-х эксперты пророчили «смерть» частному облаку — то есть облачной среде, созданной и используемой одной компанией, в отличие от общей инфраструктуры, доступной в публичных облаках. Большая часть интереса к экосистеме облачных вычислений была сосредоточена на публичных облачных платформах. Бизнес массово переходил на IaaS, чтобы уменьшить затраты на обслуживание железа и поддержку ИТ-систем. 

Пользователями private cloud в основном оставались компании со специфическими требованиями к безопасности. Например, медицинские организации, которым необходимо хранить данные о пациентах в соответствии с нормами федерального законодательства. 

В сегодняшнем материале поговорим, как возродился интерес организаций к частным облакам, о тренде на универсальные и отраслевые платформы и о том, из-за чего активно развивается направление edge computing.

Walmart, China Mobile, большой адронный коллайдер и даже игры Blizzard Entertainment — все используют OpenStack. Однако, делают это по-своему.

OpenStack — решение для организации облачных сред с открытым исходным кодом, которое обладает большой гибкостью и возможностями настройки. Поэтому решение справляется, как с рядовыми задачами, так и с высоконагруженными конфигурациями.

Хотя про OpenStack говорят не так активно, как 5 лет назад, он никуда не уходил. Напротив: всё больше компаний присматриваются к нему. Например, мы в «Инферит Облако» построили инфраструктуру именно на этом решении. 

Сегодня вспоминаем четыре облачных проекта, которые стали возможны благодаря гибкости и возможностям масштабирования OpenStack.

Перевод "How to lie with cost models" by Brian Madden.
Статья была написана в 2009 году, когда зарождался хайп VDI, поэтому примеры приводятся именно из этой сферы. Но все без исключения техники применимы в любой другой сфере.

Желание сэкономить — одна из ключевых причин виртуализовать десктопы. В этом случае обычно начинают писать что‑то похожее на ТЭО (технико‑экономическое обоснование), в котором некая аналитика обосновывает финансовый эффект от проекта.

Любой инженер, кто какое‑то время был в отрасли, по‑любому видел такие обоснования. Они есть у консультантов, у вендоров, у интеграторов, и даже у твоего начальника. Причем степень сложности расчетов варьируется от нескольких строк на салфетке до многостраничных Excel таблиц, способных вызвать головокружение у математиков. И хотя довольно редко такие обоснования является ключевой причиной принятия решений, но все же можно утверждать, что какую‑то роль они все‑таки играют.

Краткое содержание (хотя и пугает): когда ты создаешь модель затрат для обоснования проекта виртуализации десктопов, то есть 100% гарантия, что ты сможешь подкрутить можешь для обоснования выбранного тобой решения. Любого, без проблем.
Можешь взять одну и ту же компанию, одни и те же входные параметры и создать две модели: «VDI — идеальный проект», и «Нет проекта хуже, чем VDI».

Нужно всего лишь чуть‑чуть креативности. И вот тебе пять основных техник для создания удобных моделей затрат, доказывающих что угодно на твой выбор.

Открываешь HH – а там потребности в ИТ-архитекторах просто огромные. Начинаешь читать и удивляешься. Потому что к архитектуре отношения эти вакансии по большей части не имеют.

В 2011 году я начал говорить о том, как правильно входить в облака.

"Входить в облако надо с готовой стратегией выхода из него".

До санкций было еще 11 лет и я говорил в основном о том, что у вас как пользователей может поменяться мнение о качестве услуг, об их стоимости. Было еще несколько лет до CloudMouse, и даже некоторые провайдеры из ранних еще не отжигали.

Идет 2024 год. Slack добивает пользователей по признаку "получите, русские сволочи". В 2022 были убиты корпоративные аккаунты, причем некоторые серьезные компании пострадали (не будем их называть).

Недостатки - логическое продолжение достоинств. Удобство облака и возможность моментально развернуть ресурсы = возможность моментально их удалить. Ваш обиженный инженер может это сделать в отместку за невыплаченную премию. Но так же это может сделать и сотрудник провайдера, например, демонстрируя свою личную политическую или иную позицию.
Компания-провайдер может схлопнуться, а может просто взять и заблокировать вам аккаунт (Amazon vs Parler). Дальше делайте что хотите.

Мы сейчас смеемся над дурачками, которые за полкопейки в 20 лет жгут релейные шкафы РЖД, а потом получают 20 лет тюремного срока. Так кто вам сказал, что очередной такой дурачок не окажется сотрудником облака с возможностью разворотить вам все?

Повтори, а потом еще три раз повтори.

ИТ-индустрия проявляет интерес к большим языковым моделям (LLM). Многие компании — в том числе стартапы и разработчики — предпочитают self-hosting открытых LLM работе с API проприетарных решений. Мы в beeline cloud решили обсудить плюсы и минусы такого подхода, в том числе с финансовой точки зрения.

На днях мы обсуждали работу интернет-провайдеров, а также говорили о проблемах с регулированием облака. Продолжим последнюю тему, но с точки зрения ИТ-инфраструктуры. Дело в том, что в мире наблюдается некоторые сложности со строительством ЦОД, а энергетическая инфраструктура не справляется с нагрузкой — блекауты в дата-центрах становятся все более разрушительными.

30 апреля из бета-тестирования вышел OpenTofu 1.7.0. Это Open Source-форк Terraform, который развивается под управлением Linux Foundation. Ранее мы уже писали о причинах разработки OpenTofu, связанных с изменением лицензионной политики HashiCorp в отношении своих продуктов. В этой же статье мы сделаем обзор версии 1.7.0: установим OpenTofu, выполним миграцию инфраструктуры с Terraform, а также рассмотрим ключевые особенности данного релиза.

Всем привет! Меня зовут Алексей Рудак и я основатель компании Lingvanex, которая занимается решениями в области машинного перевода и транскрипции речи. Для нашей работы мы постоянно тренируем языковые модели. Наша команда использует десятки разных видеокарт, выбранных под разные задачи: где-то нужна мощная станция DGX, а где-то достаточно старой игровой карты типа RTX 2080Ti.  Выбор оптимальной конфигурации GPU сэкономит вам не только время на тренировку, но и деньги.

Интересно то, что в интернете довольно мало статей с тестами GPU именно для скорости тренировки языковых моделей. В основном встречаются только тесты inference. Когда вышел новый чип H100, в отчете NVidia было указано, что при тренировке он быстрее A100 до девяти раз, но для наших задач новая карта оказалась всего на 90% быстрее старой. Для сравнения: у наших облачных провайдеров разница в цене между этими GPU составляла 2 раза, поэтому переходить на новый H100 для экономии денег смысла не было.

В дополнение к этому мы брали на тест станцию DGX, которая состоит из 8 видеокарт A100 80GB и стоит 10 тысяч долларов в месяц. После теста стало ясно что соотношение цена / производительность этой станции нас полностью не устраивает и за эти деньги мы можем взять 66 x RTX 3090, которые в сумме принесут гораздо больше пользы.

Наши языковые модели для перевода имеют до 500 миллионов параметров (в среднем от 100 млн до 300 млн). Возможно, если значительно увеличить кол-во параметров, то соотношение цена / производительность от DGX станет лучше. На данный момент мы не тренируем большие языковые модели, которые могут переводить сразу между всеми языками во всех вариациях, а применяем отдельные языковые модели под каждую языковую пару, например англо-немецкую. Каждая из таких моделей занимает от 120 до 300 Mb.

Друзья, давайте поможем наши коллегам?

Решил написать этот чек-лист для контроля мер защиты от шифровальщиков. Жесткая критика и конструктивные предложения приветствуются! :)

Что упущено? Что стоит добавить-убавить?

В ИТ хватает тем, о которые разбили сотни копий и, скорее всего, разобьют еще. Разделение зон ответственности в облачной инфраструктуре — точно входит в этот список.

Здесь как с автомобилями. Автоконцерн может вкладывать миллионы долларов в создание самой безопасной машины. Однако какой в этом смысл, если водитель отказывается соблюдать скоростной режим и ленится поставить зимнюю резину?

В этом отношении показательны прогнозы Gartner. Исследователи считают: до 2025 года включительно 99% сбоев в облачной безопасности будут происходить по вине заказчика. Некомпетентность здесь не при чем, просто технологии так быстро развиваются, что большинство не успевает приспособиться к ним. Компании с трудом оценивают всю полноту рисков, связанных с использованием облачных вычислений.

Однако разберем вопрос по порядку.

Крупные облачные провайдеры всё чаще сталкиваются с давлением со стороны проектов на базе открытого исходного кода. Их разработчики меняют условия лицензий и вводят ограничения, связанные с запуском управляемых сервисов: в блоге beeline cloud мы уже обсуждали ситуацию с CentOS. С другой стороны, продолжают развиваться и открытые проекты, позволяющие компаниям развернуть собственную инфраструктуру. Поговорим о том, способны ли платформы вроде OpenStack и UbiCloud стать массовыми.

Приветствую всех! Я Геннадий Гужов, студент Высшей школы экономики и продакт-менеджер в компании "Солдвиг", специализирующейся на контейнерных дата-центрах. В этой статье я расскажу о контейнерных дата-центрах: что они из себя представляют, из чего состоят и какие преимущества они предлагают. Мы изучим ключевые аспекты, помогающие понять, почему эта инфраструктура становится важной частью современного бизнеса. Будьте в курсе последних тенденций и развития технологий — ваше знание — ваша сила!

Давайте начнем с основ: что такое дата-центр?

Тема экономики совместного потребления обсуждается уже не так активно. Из нее больше не делают альтернативу привычным бизнес-моделям, да и интерес СМИ к теме угас. При этом шеринг никуда не делся, а его принципы приживаются повсюду. Даже там, где его идеологи и не надеялись — в облачных решениях для бизнеса.

В статье поделюсь соображениями, почему облачные вычисления оказались лучшим отражением принципа «пользоваться, а не владеть». Дело не только в цене.