Облачные сервисы *

Система многофакторной аутентификации находится на критическом участке корпоративной инфраструктуры. Через нее проходят практически все сценарии доступа пользователей: подключение к VPN, вход в виртуальные рабочие столы, корпоративную почту, внутренние веб-приложения, облачные сервисы и административные панели. Если сервис аутентификации становится недоступным, сотрудники не могут начать работу независимо от того, насколько исправно функционируют остальные информационные системы.

Поэтому выбор между облачной и локальной моделью эксплуатации в первую очередь определяется не экономикой проекта, а требованиями к доступности, отказоустойчивости, безопасности и соответствию требованиям регуляторов.

За последние несколько лет мы реализовали обе модели. MULTIFACTOR используется как классическое on-premise решение внутри инфраструктуры заказчиков и одновременно существует как облачный сервис, который ежедневно обслуживает более миллиона пользователей. За это время стало очевидно, что вопрос «облако или коробка» уже не отражает реальную картину. Гораздо важнее понять, какие требования предъявляются к системе и каким образом должна быть построена ее архитектура.

Сценарий увольнения рисуется за пять минут: согласование, резервная копия, вебхук, удаление пользователя. Разбираю, почему такой граф нельзя запускать по событию облачного офиса, чем гейтинг и зависимость по данным надёжнее нарисованного порядка стрелок и что должно происходить, когда выполнение обрывается между копией и удалением. Плюс про идемпотентность необратимых узлов, одноразовую ссылку согласования и разницу между блокировкой и отзывом токенов.

В нашей компании исторически сложилась децентрализованная модель управления данными. Каждая из бизнес-вертикалей развивала собственные аналитические системы и хранилища, выбирая технологии и инфраструктуру независимо. В результате сформировался ландшафт из разрозненных решений с дублирующей функциональностью и растущим числом физических кластеров. На момент принятия решения о переходе в облако инфраструктура насчитывала более 10 отдельных железных кластеров под Airflow, Hadoop и смежные технологии. Совокупный объём аналитических данных достиг 0,5+ эксабайта (EB). 

Такая архитектура создавала не только технические, но и бизнес-ограничения. Обмен данными между вертикалями был затруднён: мешали как различия в инфраструктуре, так и юридические тонкости, связанные с оформлением доступа. Поддерживать такой ландшафт становилось всё сложнее. Поэтому в компании решили построить единую платформу для работы с данными, чтобы увеличить скорость и качество принятия решений на основе данных как в runtime, так и в отчётности и А/Б-тестах. 

Я Василий Ципиди, операционный руководитель OneDWH VK. Вместе с техническим руководителем OneDWH VK – Олегом Виноградовым расскажем сегодня о том, как мы подошли к миграции 0,5+ EB данных на единый облачный стек, какие архитектурные решения выбрали, чтобы обеспечить целостность данных и как перестроили процессы, чтобы гарантировать предсказуемость SLA на новых мощностях.

Планерка. Руководитель озвучивает: «За прошедший месяц мы закрыли 4200 заявок. На 300 больше, чем в предыдущем». 

Вроде молодцы, но при более внимательном рассмотрении выясняется: клиент с наибольшим количеством заявок — убыточный, два ключевых инженера перерабатывали, выгорели и увольняются, техника сломалась уже столько раз, что уже давно пора отказаться от ее закупок. 

Узнайте, какую правду может рассказать аналитика в сервис деске, кроме «сколько заявок закрыли», с помощью допнастроек и без cведения данных из множества систем.

Привет, Хабр! На связи команда Рег.облака, а это третья статья про Free Tier. В первой мы считали, что помещается в один‑два гигабайта памяти, во второй перевозили сайт с виртуального хостинга на бесплатный сервер с ispmanager.

В обеих статьях был раздел, где мы перечисляли, чего на Free Tier делать не стоит: тяжелые CMS, неоптимизированные проекты под трафиком, серьезные базы. Этот раздел пора переписывать. Стартовал третий этап программы: юрлица получают на два месяца сервер 2 vCPU / 4 ГБ RAM / 40 ГБ NVMe. Под каждую задачу своя конфигурация, и с четырьмя гигабайтами круг задач заметно шире. Разбираем, что на них живет.

Сервисы PaaS предлагают комплексное решение для оптимизации как финансовых, так и временных затрат на поддержку информационных систем. В этой статье на примере управляемых сервисов Cloud X мы рассмотрим, в каких случаях потребление услуг по модели PaaS дает компаниям прямой финансовый эффект, а также обсудим, когда преимущества PaaS‑решений могут оказаться несущественными.

Заказывая бэкап облака, компания незаметно отдаёт наружу три вещи: доступ к данным, ключи шифрования и место хранения. Разбираю по пунктам, как вернуть контроль над каждой - end-to-end шифрование с закрытым ключом только у клиента, запись копий в свой S3, NAS или СХД на территории РФ, запирание выпуска сертификатов на роль owner - и как эта архитектура закрывает требования ФЗ-152. В конце - чек-лист, по которому имеет смысл проверять любой такой инструмент.

Однажды топ-менеджер компании по производству собачьего корма во время презентации открыл банку собственного продукта и... съел ее. Так он хотел донести до клиентов простую мысль: если ты действительно уверен в своем продукте, ты готов пользоваться им сам.

Всем привет! Меня зовут Кирилл, я много лет занимался системами биллинга для Облаков и инфраструктур, например, именно моя команда построила большую часть механик тарификации и FinOps для Yandex Cloud — от сложных statefull скидок и резервов, функции экспорта данных в Object Storage, заканчивая детализацией по лейблам и продвинутой аналитики в DataLens. Все это на масштабах более 10 миллиардов событий тарификации в день.

Уже некоторое время не занимаюсь биллингом, однако проблемы вокруг облачного ценообразования остаются прежними. Главная из них — прозрачность.

Объём утечки все считают в мегабайтах, а платит компания за другое — за время, пока об утечке никто внутри не знал. Разбираю, почему запреты только загоняют риск в тень, какие события в почте и на диске имеет смысл слушать (публичная ссылка, странная пересылка, смена пароля) и по какому чек-листу проверять систему событийных алертов — от реакции на событие вместо расписания до журнала запусков и письма об ошибке.

Заголовок конечно очень похож на классический ИИ SEO слоп, но не спешите закрывать. Анализ вцелом я делал для себя и не претендую на истину в последней инстанции. Просто делюсь вдруг кому окажется полезным.

OpenRouter - самый крупный и известный в мире агрегатор нейросетей. C 26 июля стал пытаться блокировать пользователей из России. Вцелом, с учетом простоты регистрации и возможностью оплаты криптовалютой - это не такая большая проблема. Но только вот пользование сервисом из 3 букв может добавлять определенные задержки к ping-у. А если на агрегатор завязано достаточно много сервисов, то сервис из 3 букв должен работать как часы. Эту проблему можно решить именно так, но откровенно говоря ценность OpenRouter как агрегатора в данном случае сводится практически в нулю, поэтому я решил поискать альтернативу - кто уже озаботился решением этого вопроса, попутно получив и другие полезные плюшки, вроде использования российских моделей если в агентах светит 152 ФЗ (строго для этих запросов) и более простой оплаты без переводов на зарубежную карточку.

Для тех, кому лень читать, краткий итог ниже:

Привет, Хабр! Меня зовут Рома Масягутов, в К2 Облаке я отвечаю за корпоративные инсталляции Nextcloud. Год назад мы рассказывали, как собрали из открытой платформы файлообменник, который заменяет OneDrive. Тогда речь шла про архитектуру, а сегодня поговорим про слой ИБ.

В Nextcloud есть LDAP-интеграции, антивирусные плагины, аудит, политики доступа и мониторинг. На уровне чек-листа все выглядит прилично: подключили AD, поставили антивирус через ICAP, настроили WAF, включили логирование — корпоративное хранилище защищено, а потом вы загружаете большой зараженный файл и выясняется, что антивирус его так и не увидел. Для open source это обычная ситуация. По-настоящему безопасным такое ПО становится только после того, как вы вложите массу усилий в пусконаладку. Именно это мы и делаем.

В этой статье я обрисую контуры безопасности корпоративного Nextcloud в нашем исполнении, расскажу две истории про некорректные дефолтные настройки и сравню работу ClamAV, Kaspersky Scan Engine и PT Sandbox на реальной инфраструктуре.

У нашего облака появился новый тип пользователей, и это не люди. Каждый третий запрос к документации Timeweb Cloud сегодня приходит из сетей ИИ-вендоров, а серверы всё чаще создаются не из панели управления, а запросами к API, которые пишет ассистент по просьбе человека.

Привет! Меня зовут Михаил Шпаков, я руковожу разработкой Timeweb Cloud. Раньше я рассказывал, как мы построили систему автотестов с 5 000+ проверками и как делаем визуализацию облака. Сегодня текст другого масштаба: не про одну систему, а про то, куда движется рынок облачных услуг. Трендов там, разумеется, больше одного, но этот текст про тот, который я вижу ближе всего: про агентов. Покажу картину, которая складывается изнутри провайдера, подкреплю её цифрами и расскажу, какие выводы я делаю из неё на ближайшие годы.

Привет, Хабр!

До этого я сравнивал интересные мне хостинги примерно раз в год — не видел смысла делать это чаще. После недавнего сравнения российских VPS/VDS-хостингов прошло не так много времени, но появился повод вновь вернуться к этой теме. А именно, в комментариях вполне ожидаемо спросили «а где остальные крупные игроки?», да и в личку написало несколько представителей компаний с предложением протестировать их услуги. Поэтому пока старые цифры не остыли, по просьбам трудящихся решил добавить к результатам тестов ещё несколько компаний, которые мне показались интересными. 

Под катом — результаты тестирования уже 9 серверов от следующих компаний: трёх новых (FirstVDS, AdminVPS, Рег.ру) и 6 старых (Timeweb, RUVDS, CLO, AEZA, VDSina и Selectel). Теперь, когда результатов стало больше, можно не только посмотреть на новичков, но и оценить, насколько они меняют в целом общую картинку.

Я маркетолог и до этого проекта не писала код. Но с помощью GPT собрала рабочую систему сбора, обработки и аналитики отзывов для ресторанной сети: 16 500 отзывов в одном контуре, более 9 500 записей в собственном хранилище, четыре XML-фида, мониторинг, автоответы и 130+ страниц документации. Все это обходится в 8,5К в месяц.

Это кейс не только про AI-assisted development, но и про вполне прикладную пользу для бизнеса: меньше ручной работы, меньше пропусков и ошибок, единая аналитика и понятная стоимость эксплуатации. А заодно – честный разбор того, где AI действительно снижает порог входа в разработку, а где без человеческого контроля быстро начинает моросить.

Привет, Хабр! Меня зовут Илья Гуляев, я работаю в команде Рег.облака над облачными решениями. А в свободное время ковыряю MCP — Model Context Protocol, про него и будет текст. Про сам протокол на Хабре уже написано много, а вот про то, что начинается, когда MCP-серверов в инфраструктуре становится десяток, пока почти ничего.

Недавно попался очень внятный материал от Pulumi про ключевые Kubernetes‑практики, которые начинаешь ценить, к сожалению, только после первых инцидентов и неприятных сюрпризов. Решила перевести для себя и коллег, а заодно положить на Хабр, добавив к переводу своих мыслей.

В материале — ключевые практики для 2026 года: задавать requests и limits для каждого контейнера, изолировать нагрузки через namespaces и NetworkPolicy, автоматизировать health checks и еще много всего. Приглашаю под кат.

Привет, Хабр!

Меня зовут Алексей Свиридов, в InfoWatch я уже 12 лет, начинал как инженер, теперь отвечаю за проекты внедрения на территории СЗФО. В этой статье расскажу о том, как Immich помогает мне в работе с корпоративным фото/видеоархивом. 

Мануалов по установке не будет, но расскажу про пару технических приёмов, которые лично мне показались интересными. Возможно, пригодятся и вам.

При чём тут вообще фотоархив? 

Как и в любой другой компании, отдел внутрикома у нас отвечает за проведение всевозможных мероприятий — от больших корпоративов и празднований дня рождения компании до профильных праздников а-ля «День тестировщика» и прочего. Я — региональный сотрудник, так что стараюсь ходить на каждое такое мероприятие: и себя показать, и коллег вживую увидеть.

Так вот, про фото. После любого такого события появляется пара сотен фотографий. А иногда и тысяч, если фотограф попался выносливый, а мероприятие было масштабным. Немного спойлерну — сейчас в архиве компании насчитывается более 50 000 фотографий и 1000+ видеороликов.

Само собой, когда мероприятие проходит, фотограф присылает внутрикомам все фотографии, которые они затем и размещают на внутренних ресурсах. А потом присылают ссылку в рабочий чат — мол, спасибо всем, кто пришёл, вот тут ваши фото.

И всё бы ничего, если бы не один нюанс. Фотографии лежат на сетевой шаре в виде файлов, для их просмотра есть простенькая галерея. Что хочется сотруднику после получения ссылки? Правильно, быстренько забрать все свои фоточки и сохранить куда-то в домашний архив, либо поделиться ими в соцсетях. И вот с «быстренько» возникают проблемы

Как руководителю понять, чем занята ИТ-команда: сколько ресурсов уходит на поддержку, какие работы относятся к проектной нагрузке, где задачи остаются без оценки, а где назначены исполнители, но работа не движется?

В компании «Первого Бита» для этого внедрили единый управленческий контур EvaTeam, поверх системы настроили аналитический HTML-дашборд. Через API он собирает данные, помогает находить слепые зоны и принимать управленческие решения на основе фактической загрузки команды.

В статье разбираем архитектуру решения, логику разделения поддержки и проектных работ, состав аналитики и результаты одного из ежемесячных отчётных срезов.

Эта история началась не с продуктовой сессии, не с исследования рынка и даже не с запроса заказчиков. Отправной точкой стала встреча с коммерческой командой.

Коллеги из отдела продаж искали способ быстрее оценивать внешний периметр потенциальных заказчиков перед демонстрацией MULTISTATUS — сервиса геораспределённого мониторинга доступности веб-ресурсов.

В результате появился инструмент, который сначала помогал демонстрировать продукт заказчикам, а затем оказался полезен и для задач информационной безопасности. Рассказываем, как это произошло и как в этом помогла бот-ферма одного из разработчиков.