Облачные вычисления *

Модераторы сабреддита «PC Master race» призвали владельцев мощных игровых видеокарт присоединиться к научным облачным вычислениям Стэнфордского проекта Folding@Home, который прямо сейчас занимается расчетом моделей сразу по восьми направлениям для борьбы с COVID-19. Инициативу сообщества Reddit уже поддержала компания Nvidia, которая призвала через твиттер своих потребителей предоставить ученым вычислительные мощности своих видеокарт:


Важно отметить, что сабреддит «PC Master race» не пытается хайпануть на теме коронавируса: поддержка Folding@Home и первый систематизированный мега-тред, посвященный проекту, был опубликован еще 4 месяца назад, когда о коронавирусе даже не слышали. Кроме того, пользователи упоминали F@H в сабреддите на протяжении последних пяти лет.

Как принять участие в коллективных вычислениях, даже если вам плевать на COVID-19 и вы хотите, чтобы побыстрее нашлось лекарство от рака — под катом.

Четвертая версия OpenShift вышла сравнительно недавно. Актуальная на текущий момент версия 4.3 доступна с конца января и все изменения в ней — это или нечто совершенно новое, чего в третьей версии не было, или крупное обновление того, что появилось в версии 4.1. Все, что мы сейчас расскажем, нужно знать, понимать и учитывать тем, кто работает с OpenShift и планирует переходить на новую версию.

С выпуском версии OpenShift 4.2 Red Hat упростила работу с Kubernetes. Появились новые инструменты и плагины для создания контейнеров, CI/CD-конвейеров и serverless-развертываний. Нововведения дают разработчикам возможность сосредоточиться на написании кода, а не на разбирательствах с Kubernetes.

Собственно, что нового в версиях OpenShift 4.2 и 4.3?

В октябре прошлого года состоялась первая облачная конференция Яндекса Yandex Scale. На ней было объявлено о запуске множества новых сервисов, в том числе Yandex IoT Core, который позволяет обмениваться данными с миллионами устройств Интернета вещей.

В этой статье я расскажу о том, зачем нужен и как устроен Yandex IoT Core, а также каким образом он может взаимодействовать с другими сервисами Яндекс.Облака. Вы узнаете об архитектуре, тонкостях взаимодействия компонентов и особенностях реализации функциональности — всё это поможет вам оптимизировать использование этих сервисов.

Всем привет!

Сегодня речь пойдет о работе с VMware vCloud Availability (vCAV). Этот продукт помогает организовать Disaster Recovery (DR) и миграцию в рамках нескольких площадок облачного провайдера или переехать/восстановиться в облако сервис-провайдера с on-premise площадок. vCAV встроен в панель vCloud Director, что позволяет клиентам публичных облаков самостоятельно управлять DR и миграцией своих виртуальных машин из привычного интерфейса.

В этой статье я приводил кейс, как мы мигрировали клиента между нашими площадками в Москве и Питере с помощью vCAV. Сегодня пошагово покажу, как настроить восстановление и миграцию виртуальных машин.

Привет, меня зовут Костя Крамлих, я ведущий разработчик подразделения Virtual Private Cloud в Яндекс.Облаке. Я занимаюсь виртуальной сетью, и, как можно догадаться, в этой статье расскажу об устройстве Virtual Private Cloud (VPC) в целом и виртуальной сети в частности. А ещё вы узнаете, почему мы, разработчики сервиса, ценим обратную связь от наших пользователей. Но обо всём по порядку.

Привет, Хабр! Сегодня мы продолжаем дополнительную серию подборок бесплатных курсов к основной серии подборок бесплатных курсов, которая вышла в прошлом году. В этот раз делимся 6 курсами, которые будут полезны специалистам по облачной информационный безопасности.

Кстати!

• Все курсы бесплатные (вы даже сможете попробовать платные продукты бесплатно);
• 6/6 на русском языке;
• Начать обучение можно мгновенно;
• По окончании вы получите бейдж об успешном прохождении обучения.

Присоединяйтесь, подробности под катом!

Следующая серия статей

• 8 самых новых курсов Microsoft Learn
• 10 бесплатных курсов для начинающих специалистов
• 10 бесплатных курсов для продвинутых специалистов

Эта серия статей, начало 2020 года

• 5 бесплатных курсов для ИИ-инженеров
• 6 бесплатных курсов для безопасников
• 7 бесплатных курсов для специалистов по работе с данными (Data-Science и Data-Engineering)

Более ранняя серия статей, 2019 год

• 7 бесплатных курсов для разработчиков
• 5 бесплатных курсов для IT-Администраторов
• 7 бесплатных курсов для архитекторов решений
• 6 самых свежих курсов по Azure
• 10 самых популярных курсов Microsoft на русском

В рамках мероприятия SAP Digital Exchange приглашаем вас на лабораторную работу Microsoft по развертыванию SAP HANA в Azure, 20 февраля 2020 года.

Воркшоп состоит из проектирования процесса миграции и практической работы по развертыванию SAP HANA в Azure. Под руководством тренера из Microsoft вы по шагам пройдете установку и настройку репликации системы.

Привет, Хабр!

У виртуальных машин Windows Server 2019 с эмуляцией EFI на VMware есть проблема с Application-Aware снапшотами. Выглядит это так: снапшот делается, доходит до 100%, висит минут 5, а потом вываливается в ошибку Failed to quiesce the virtual machine.
 


Расследование показало, что причина такой ошибки – конфликт службы VSS Windows Server 2019 и VMware Snapshot Provider, который и отвечает за application quiescing. Эта штука готовит виртуальную машину к снапшоту: останавливает работу приложений и операции записи, чтобы после восстановления из снапшота все данные были консистентны.

Сегодня из подручных материалов мы соберём в Яндекс.Облаке Telegram-бот с использованием Yandex Cloud Functions (или Яндекс-функции — для краткости) и Yandex Object Storage (или Объектное хранилище — для ясности). Код будет на Node.js. Однако, имеется одно пикантное обстоятельство — некая организация под названием, скажем так, РоссКомЦензур (цензура запрещена статьёй 29 Конституции РФ), не позволяет интернет-провайдерам России передавать запросы в Telegram API по адресу: https://api.telegram.org/ (UPD: В РФ уже снята блокировка Telegram API). Ну мы и не будем — нет так нет. Ведь в нашем саквояже имеются т.н. вебхуки — с их помощью мы не делаем запросы на конкретный адрес, а всего лишь шлём свой запрос в качестве ответа на любой запрос к нам. То есть, как в Одессе — отвечаем вопросом на вопрос. Поэтому Telegram API в нашем коде фигурировать не будет.

У технологии распознавания лиц несколько путей развития. Прогресс идёт за счёт усовершенствования «железа», увеличения скорости работы программ, оптимизации математической базы.

Но есть ещё один существенный для пользователей вектор – функциональность и удобство интерфейса. В этом направлении системы, решающие уникальные задачи (например, поиск потенциальных террористов), нельзя назвать «дружественными» к клиентам по стоимости и легкости развёртывания.

Сейчас есть спрос на простые и эффективные инструменты, которые можно подключить за несколько минут на территории предприятия или магазина. Например, в ритейле распознавание лиц позволяет глубже изучить потребности и вкусы покупателей и в результате предложить скидку в тот момент, когда она клиенту необходима.

В новом релизе системы распознавания лиц Ivideon мы добавили фичи именно для пользователей в сегменте малого и среднего бизнеса.

Привет, Хабр!

После новогодних праздников мы перезапустили катастрофоустойчивое облако на базе двух площадок. Сегодня расскажем, как это устроено, и покажем, что происходит с клиентскими виртуальными машинами при отказе отдельных элементов кластера и падении целой площадки (спойлер – с ними все хорошо).


СХД катастрофоустойчивого облака на площадке OST.

Хотя бессерверные технологии в последние годы быстро набирают популярность, с ними всё ещё связано много заблуждений и опасений. Зависимость от вендора, инструментарий, управление расходами, холодный старт, мониторинг и жизненный цикл разработки — все эти темы активно обсуждаются, когда речь заходит о бессерверных технологиях. В этой статье мы рассмотрим некоторые из упомянутых тем, а также поделимся советами и ссылками на полезные источники информации, с помощью которых новички смогут создать мощные, гибкие и экономичные бессерверные приложения.

Я знаю многих Data Scientist-ов — да и пожалуй сам к ним отношусь — которые работают на машинах с GPU, локальных или виртуальных, расположенных в облаке, либо через Jupyter Notebook, либо через какую-то среду разработки Python. Работая в течение 2 лет экспертом-разработчиком по AI/ML я делал именно так, при этом подготавливал данные на обычном сервере или рабочей станции, а запускал обучение на виртуалке с GPU в Azure.

Конечно, мы все слышали про Azure Machine Learning — специальную облачную платформу для машинного обучения. Однако после первого же взгляда на вводные статьи, создаётся впечатление, что Azure ML создаст вам больше проблем, чем решит. Например, в упомянутом выше обучающем примере обучение на Azure ML запускается из Jupyter Notebook, при этом сам обучающий скрипт предлагается создавать и редактировать как текстовый файл в одной из ячеек — при этом не используя автодополнение, подсветку синтаксиса и другие преимущества нормальной среды разработки. По этой причине мы долгое время всерьез не использовали Azure ML в своей работе.

Однако недавно я обнаружил способ, как начать эффективно использовать Azure ML в своей работе! Интересны подробности?

В нашем прошлом материале по облачной тематике мы рассказывали, как защитить ИТ-ресурсы в публичном облаке и почему традиционные антивирусы не совсем подходят для этих целей. В этом посте мы продолжим тему облачной безопасности и поговорим об эволюции WAF и о том, что лучше выбрать: железо, ПО или облако. 

Что такое WAF

Более 75% атак хакеров направлены на уязвимости веб-приложений и сайтов: такие атаки, как правило, незаметны для ИБ-инфраструктуры и ИБ-служб. Уязвимости веб-приложений несут в себе, в свою очередь, риски компрометации и фрода учетных записей и персональных данных пользователей, паролей, номеров кредитных карт. Кроме того, уязвимости в веб-сайте служат точкой входа злоумышленников в корпоративную сеть.

Web Application Firewall (WAF) представляет собой защитный экран, который блокирует атаки на веб-приложения: SQL-инъекции, межсайтовый скриптинг, удаленное выполнение кода, брутфорс и обход авторизации (auth bypass). В том числе атаки, использующие zero-day уязвимости. Файрволы приложений обеспечивают защиту, выполняя мониторинг содержимого веб-страниц, включая HTML, DHTML и CSS, и фильтруя потенциально вредоносные запросы по HTTP/HTTPS.

Компания ООО НПЦ «Геостра» с помощью сервиса MCS провела камеральную обработку сейсмической информации — 40 Тб высокоплотной съёмки МОГТ-3D. О реализации, нюансах и результатах проекта будет рассказано в данной статье.

В конце прошлого года китайское правительство представило новый закон о киберпезопасности, так называемую Многоуровневую схему кибебезопасности (Cybersecurity Muti-Level Protection Scheme, MLPS 2.0). Закон, вступивший в силу в декабре, фактически означает, что правительство имеет неограниченный доступ ко всем данным внутри страны, независимо от того, хранятся ли они на китайских серверах или передаются через китайские сети.

Это означает, что не будет никаких анонимных VPN (а многие популярные VPN принадлежат китайским компаниям). Никаких личных или зашифрованных сообщений. Никаких анонимных онлайн-аккаунтов и конфиденциальных данных. Любые данные будут доступны и открыты для китайского правительства, в том числе и данные иностранных компаний на китайских серверах или проходящие через Китай, поясняется в комментарии юридической фирмы Reed Smith. В каком-то смысле MLPS 2.0 и сопутствующие законы можно сравнить с российским «пакетом законов Яровой».

Осенью 2019 года Check Point прекратил поддержку версий R77.XX, и нужно было обновляться. О разнице между версиями, плюсах и минусах перехода на R80 сказано уже немало. Давайте лучше поговорим о том, как, собственно, обновить виртуальные appliance Check Point (CloudGuard for VMware ESXi, Hyper-V, KVM Gateway NGTP) и что может пойти не так.

Итак, у нас было 2 инженера CCSE, более десятка виртуальных кластеров Check Point R77.30, несколько облаков, немножечко хотфиксов и целое море разнообразных багов, глюков и всего такого, всех цветов и размеров, а еще очень сжатые сроки. Погнали!

Содержание:

Подготовка
Обновляем сервер управления
Обновляем кластер

Так выглядит типичная облачная инфраструктура клиента с виртуальным Check Point

План статьи:
1. Инфоповод – неожиданное заявление IBM на CES 2020.
2. А что же мы ожидали?
3. Технология квантовых компьютеров IBM развивается быстрее планов (в действительности – нет).
4. Возникновение новых отраслей прямо сейчас.
5. Мы угадали момент, вот наши книги для вас.

Традиционно на первой неделе января в Лас-Вегасе проходит крупнейшая международная выставка CES, где все ведущие технологические компании мира анонсируют львиную долю передовых разработок. Не исключение и IBM, неожиданно объявившая о первом коммерческом использовании своего новейшего квантового компьютера. Партнёром оказался автоконцерн Daimler. Его деятельность по разработке электромобилей потребовала произвести высокоточные вычисления для симуляций характеристик молекул (литий-сера), которые планируется взять за основу нового поколения автомобильных твердотельных аккумуляторов. Лидеры этого рынка в данный момент связывают ближайший большой скачок отрасли электрического транспорта именно с технологией твердотельных литиевых аккумуляторов. Использование для расчётов квантового компьютера оказалось более привлекательным, чем традиционные высокопроизводительные вычисления на суперкомпьютерах. И вот почему это прекрасно.

Привет Хабр! Наборы данных для Big Data и машинного обучения экспоненциально растут и надо успевать их обрабатывать. Наш пост о еще одной инновационной технологии в области высокопроизводительных вычислений (HPC, High Performance Computing), показанной на стенде Kingston на Supercomputing-2019. Это применение Hi-End систем хранения данных (СХД) в серверах с графическими процессорами (GPU) и технологией шины GPUDirect Storage. Благодаря прямому обмену данными между СХД и GPU, минуя CPU, на порядок ускоряется загрузка данных в GPU-ускорители, поэтому приложения Big Data выполняются на максимуме производительности, которую обеспечивают GPU. В свою очередь, разработчиков HPC-систем интересуют достижения в области СХД с высочайшей скоростью ввода/вывода — таких, какие выпускает Kingston.

Привет, Хабр!

Периодически я слышу от практикующих инженеров странное: VMDK, VHD и VHDX – абсолютно разные форматы виртуальных дисков, чуть ли не закрытые, а конвертировать из одного в другое – долго и больно. Сегодня наглядно покажу, что это не так, разберу, как эти форматы соотносятся друг с другом и как делать быструю конвертацию при миграции с Hyper-V на VMware и обратно.

Немного теории. C точки зрения свойств, виртуальные диски делятся на два типа:

• тонкие (thin disk, dynamic disk) и
• толстые (thick disk, fixed disk). Все остальное — разностные, thick provisioned lazy- zeroed – лишь вариации на тему.