Облачные вычисления *

Привет, Хабр! На связи команда Рег.облака. 16 апреля мы провели свой Демо день — продуктовую конференцию для тех, кто строит IT-инфраструктуру и хочет делать это без лишних расходов. Два параллельных трека, панельная дискуссия про ИИ с «ВкусВиллом», банком «Синара», Raft и РБК, а вечером — нетворкинг с живой музыкой в Центре событий РБК. Для тех, кто пропустил, рассказываем, что обсуждали и к чему пришли.

Есть такая штука: чем больше компания тратит на инфраструктуру, тем меньше она понимает, куда уходят деньги. Казалось бы, парадокс. Но если посмотреть на то, как устроено управление ИТ-бюджетом в большинстве организаций, всё встаёт на свои места. Потому что считать научились, а управлять — пока нет. И проблема тут не в инструментах. Их-то как раз навалом. Проблема в том, что финансы, инженеры и бизнес до сих пор живут в параллельных реальностях и разговаривают на разных языках. А FinOps — это, по сути, попытка эти реальности склеить. Насколько успешная — вопрос открытый.

Вместе с Виталием Глушаковым мы решили разобрать, как это работает (или не работает, пусть будет сюрприз) на практике. Виталий имеет большой опыт управления и FinOps-трансформации отделов разработки и уже опубликовал свою часть на LinkedIn — «FinOps: 5 шагов к зрелости». Обязательно почитайте, там много интересного. А мы, со своей стороны, дополняем каждый тезис практическим контекстом, потому что между тем, как должно быть и как оно бывает на самом деле, иногда помещается целая пропасть.

Присоединяйтесь к нашему сообществу «Практики FinOps» в Telegram.

У AI-индустрии есть серьезная проблема: как развернуть вычислительную инфраструктуру раньше и быстрее (да еще и дешевле) конкурентов? Основной дефицитный ресурс сейчас — электричество, а не чипы или их компоненты, как вы могли предположить. Техногиганты думают, где поставить стойки, чем их охлаждать, но главное, где взять энергию, чтобы питать всю AI-систему.

И у одного стартапа из Денвера есть нестандартное решение — портативные модульные AI-дата-центры, которые можно размещать в самых нестандартных условиях. Компания пришла в ИТ из мира крипты: изначально она вела деятельность установкой майнинг-машин, которые брали энергию от попутного газа на нефтяных вышках.

Сегодня я расскажу вам о компании Crusoe —  которая крайне нестандартно превращает энергию в вычислительную мощность. Разберем их бизнес-модель и поймем, что такое вертикально интегрированная AI-инфраструктура.

В этом поколении открытых моделей улучшены возможности рассуждения и эффективность архитектуры. Ниже будет инструкция по дообучению модели на собственных данных.

| Если вам интересна тема AI-агентов и внедрения нейросетей, заглядывайте в мой Telegram-канал ДругОпенсурса. Там я публикую свежие новости и разборы инструментов в числе первых. |

В данной статье (а возможно цикле статей) речь пойдет о собственной разработке облачного SPA приложения по моделированию пространственных стержневых систем методом конечных элементов с численно-аналитическим решением для инженеров-проектировщиков в основе которого математическая модель Эйлера-Бернулли, вариационные принципы и итерационный метод сопряжённых градиентов применяемый для большеразмерных СЛАУ с разреженной матрицей жёсткости с одной стороны, и JavaScripts экосистема облака, выполненного в стеке Node js, Express js бэкенд части, и React js, MobX, Three js, glsl shaders фронтенд части с другой стороны. Отображение эпюр усилий в пространственных стержневых элементах реализовано на шейдерах vertexShader и fragmentShader. Это позволяет вычислять эпюры для каждого стержня на лету и выполнять отображение графиков (в общем случае полиномов 5 степени) в пространстве мгновенно.

В прошлом месяце довелось побывать с научно-образовательной миссией в одном из современных ЦОДов, находящемся в московской промзоне. Там уже функционирует один большой корпус, ещё несколько на разных этапах строительства. 

В этой статье хочется поделиться своими впечатлениями и привести несколько, на мой взгляд, интересных фактов.

Здравствуйте! Меня зовут Максим Захаренко, я CEO облачной платформы и автор медиа «вАЙТИ». Хочу поделиться нашим опытом и мыслями о том, как в России строится инфраструктура для облачных сервисов с минимальной задержкой (low-latency). Это взгляд изнутри — от лица провайдера, который каждый день сталкивается с задачей ускорения облака для B2B-клиентов. Поговорим о том, почему задержка — такой важный параметр, как устроены современные дата-центры и сети, какие решения применяем мы и другие российские компании и с какими вызовами приходится сталкиваться.

Серверный рынок снова лихорадит: память дорожает на десятки процентов, GPU в дефиците, облака готовятся поднимать цены. Разбираем, что происходит в 2026 году и как не переплатить.

Volga — open-source движок обработки данных, созданный как альтернатива Apache Spark и Apache Flink и ориентированный на требования real-time AI/ML систем: консистентное вычисление фичей между online и offline режимами, point-in-time корректные агрегации, длинные скользящие окна, а также ML-ориентированные функции, такие как top- и категориальные агрегации.

В статье рассматриваются мотивация и история разработки, архитектура системы и её ключевые компоненты, а также проводится сравнение с ML-ориентированными решениями (Chronon, OpenMLDB) и универсальными стриминговыми движками (Apache Flink, Apache Spark, Arroyo).

Привет, Хабр!

Март прошёл результативно: на площадке в Марфино завершена пусконаладка контейнерного ЦОД, прибыло оборудование холодоснабжения, состоялась приёмка оборудования системы энергоснабжения и т. д. Параллельно продвигается проект в Мытищах — там на повестке проектная документация и переговоры с городской администрацией.

Если вы с нами с самого начала — благодарим за внимание! А если только присоединяетесь, вот архив: раз, два, три, четыре, пять, шесть, семь, восемь, девять, десять, одиннадцать, двенадцать, тринадцать.

Иногда проблема продукта не в том, что он не нужен, а в том, что им невозможно пользоваться.

Это история про рейдизайн (и немного рефакторинг) раздела управления облачными расходами в нашей платформе для управления затратами на ИТ-инфраструктуру «Клаудмастер». И сделали так, что вместо 2 минут клиенты стали проводить в разделе 10, используя его функции в полном объеме.

Долгое время я пытался научиться слепому десятипальцевому методу печати, но всегда это заканчивалось поражением. Учился на Keybr — на нём освоил английский. Частотный метод, когда ты печатаешь настоящие слова из самых частых букв, мне подошёл. Но столкнулся с тем, что заглавные буквы, пунктуация и цифры спрятаны за кучей настроек. Подумал — зачем это прятать, если можно сделать структурированные этапы и дать чёткий путь прохождения? Так я начал разработку TypeStep — тренажёра слепой печати с частотным методом и этапами прохождения. А теперь — про то, на чём это всё построено и с чем пришлось столкнуться.

В статье расскажем, как мы командой Yandex Infrastructure внедрили QoS в сетях InfiniBand при ограниченной вендорской поддержке и скудной практической документации. Обсудим мотивацию: рост смешанных нагрузок во внутреннем облаке и необходимость предсказуемых SLO для различных обучений. Отдельно рассмотрим как могут быть связаны QoS и топология сети DragonFly+.

Меня зовут Дмитрий, я руковожу отделом ИТ-инфраструктуры и сервисов в Ви.Tech, IT-дочке ВсеИнструменты.ру. В прошлой части я подробно разбирал ценообразование вычислительных ресурсов, а теперь давайте соберем все это в единую модель учета и посмотрим, как она помогает не просто считать цифры, а принимать вполне прикладные решения.

Ниже пройдемся по основным блокам, из которых этот учет складывается.

1. Отдельно стоящее оборудование

Поскольку мы планируем учитывать расходы за месяц, то стоимость покупки оборудования нам также надо привести к месячным затратам. Для этого воспользуемся амортизацией, а именно определим ее срок и тип и посчитаем ежемесячную стоимость, исходя из этого. Для примера возьмем линейную амортизацию сроком на 5 лет (60 месяцев), тогда ежемесячная стоимость отдельно стоящего оборудования будет:

HW_month_price = HW_price / 60

При этом:

За время работы в облаке я убедился в одной простой вещи: сколько бы сервисов ни предлагало облако — Kubernetes, Serverless, базы данных, Big Data или AI-сервисы, — всё это работает только потому, что под ними есть прочный фундамент: виртуальные машины, диски и сети. Этот фундамент и называется IaaS. Он важен и для клиентов, и для самого облачного провайдера: все сервисы строятся поверх него, а уровень этой базы определяет надёжность и скорость создания сервисов.

Всем привет! Меня зовут Родион Цалкин, TPO в MWS Cloud Platform. Сегодня поговорим о IaaS-слое. 

Когда мы начали создавать новую инфраструктурную платформу MWS Cloud Platform, мы решили, что надёжность инфраструктуры и гибкость сервисов — это те требования, от которых нельзя отступать. И чтобы выполнить их честно, мы сделали ставку на два принципа: собственную физическую инфраструктуру и собственную разработку.

Как мы проектировали физическую фабрику и overlay-сеть на SRv6 — отдельная статья про архитектуру сети.

Разбираем все горячие клавиши Claude Code — что делает каждая, когда нажимать и где подвох. Этот AI-ассистент работает прямо в командной строке и напичкан сочетаниями, о которых большинство пользователей даже не подозревает. Двойной Escape откатывает изменения в коде, Ctrl+B отправляет задачу в фон, а Shift+Tab переключает режим работы на лету. Мы разобрали каждую клавишу до винтика: в каком сценарии пригодится, где конфликтует с tmux или браузером и как переназначить под себя.

В AWS здорово то, что этой платформе уже почти двадцать лет. Печально в AWS то… что ей уже почти двадцать лет. Если вы уже долгое время пользуетесь ею, то вам может быть сложно заметить тем изменений её «фундаментальных» сервисов. Хуже того: даже если вы относительный новичок в AWS, вам всё равно довольно легко найти устаревшие посты, объясняющие всё так, как было раньше, но не сейчас. В своей статье я перечислю часть примеров такой эволюции, которые помогут вам, если вы запутаетесь.

Индустрия 4.0+ — это универсальный подход к построения умного производства, в котором данные, средства автоматизации и цифровые модели позволяют управлять промышленными объектами эффективнее. Однако интереснее всего оказывается практика реализации такого подхода. В этой статье вы узнаете, почему в реальности переход на новые принципы автоматизации оказывается не простым для подавляющего большинства предприятий, и как мы воплощаем Индустрию 4.0+ за счет применения ИИ, цифровых двойников, граничных вычислений (Edge) и облачных технологий.

К 2026 году стало очевидно: классические подходы к защите информационных систем перестали работать не потому, что «появилось больше уязвимостей», а потому что изменилась сама природа инфраструктуры и атак.

Руководитель информационной безопасности сегодня не «ставит продукты», а управляет риском в динамической среде, где изменения происходят ежедневно. Ниже — три наиболее болезненных блока, которые в облаке определяют реальную устойчивость, и набор практик, без которых защита превращается в набор заплаток.

Когда счет за облако приходит в конце месяца, а финдир молча передает вам распечатку с суммой на 40% больше прошлого месяца, это верный признак того, что проблемы начались и сами собой не решатся. Не будет такого, что сегодня перерасход есть, а завтра все вдруг придет в норму. Не придет. Данных со временем становится больше, пайплайны запускаются чаще, хранилище разрастается, а понимания куда уходят деньги из ниоткуда не появляется. И, чтобы навести порядок, используют практики DataOps и FinOps.

DataOps выстраивает процессы работы с данными между командами: автоматизацию пайплайнов, контроль качества, управление изменениями и единые правила работы с данными на всех этапах обработки. FinOps делает стоимость инфраструктуры прозрачной для инженерных команд и позволяет понимать, сколько стоят архитектурные и технические решения. Когда данные о потреблении и стоимости становятся видны, появляется возможность управлять расходами и принимать обоснованные решения по инфраструктуре.