Облачные сервисы *

Так как мои настольные игры не совсем простые (а именно обучающие и научные), то вопросы по правилам у родителей возникают регулярно. И как хорошо правила не напиши, научная тематика делает свое «черное» дело и даже минимальное вкрапление методики ставит игроков в ступор по тем или иным моментам правил. Плюс читать правила, FAQ, дополнительные правила и т. п. не всегда оптимальный вариант.

Поэтому захотелось мне прикрутить к сайту нейронку в виде чата с ИИ‑помощником, который бы для каждой игры свои правила объяснял и на вопросы пользователей отвечал.

Как и у любого пользователя Андроид у меня есть аккаунт в Гугле.
А значит, кроме всего прочего, есть аж целых 15 гигабайт облачного хранилища, где можно что‑то хранить, на случай всяких внезапных проблем с локальным оборудованием.

Традиционно, для этого используется либо приложение Google Drive, либо веб‑интерфейс. Но ни то, ни другое не очень‑то удобно на компьютере, особенно когда привык просто работать с произвольными файлами, которые куда‑нибудь копируются. И тем более — плохо подходит для автоматизации.

Второй возникающий вопрос — всё, что хранится не в вашем собственном облачном хранилище — в принципе доступно кому‑нибудь не вам. И хорошо, если ваши личные документы читает какой‑нибудь бот, для которого вы — всего лишь один из миллиардов анонимусов, хуже если информация утечет куда не надо и попадет кому не нужно.

Вот эти две проблемки попробуем решить.

Nebius — это международная фирма, возникшая после раздела активов еще нидерландского Яндекса. На старте одним из основных активов новой корпорации стал финский дата-центр, предоставляемый в аренду разработчикам искусственного интеллекта. Последние могли обучать создаваемые ими модели на высокопроизводительных процессорах, но не вкладывать миллионы в покупку собственного оборудования. Также пришлось срочно регистрировать название фирмы. Но обо всем по порядку.

В этом невероятно большом ультимативном гиде (я потратил очень много времени и сил) я разбираю по косточкам топ-20 нейросетей для генерации текстов: от облачных лидеров (GPT-4o, Claude Opus 4.1, Grok-4, Gemini 2.5 Pro) до локальных open-source (Llama 3.1, Gemma 2, Phi-3). Обзор включает цены (от 0.06 руб/статья в DeepSeek-V2), API-интеграцию (AITunnel, ChatRU, OpenRouter для РФ без необходимости в "запрещенном приложеним на три буквы"), поддержку русского (perplexity 14-21) и сравнение облачных vs локальных решений. Уделяю внимание и массовой автоматизации. Рекомендации для SEO, блогов и маркетплейсов, с FAQ и практическими советами для русскоязычных пользователей. Полный гид для копирайтеров, вебмастеров и маркетологов - от выбора модели до масштабирования контента.

Всем привет, я Александр Константинов — технический эксперт из Cloud.ru. Всё чаще в жизни и работе мы имеем дело с AI-агентами — стремимся делегировать рутинные задачи или ускорить что-то сложное. И мы, само собой, в команде тоже их используем. В этой статье я подсобрал весь опыт — свой, команды, коллег и клиентов — и разобрал, с автоматизацией чего AI-агенты здорово помогут, а где лучше найти другое решение. А еще в конце показал, как быстро создать собственного помощника.

Привет, хабровчане!

На связи Антон Турсунов. Я главный по эксплуатации центров обработки данных облачного провайдера Nubes, то есть директор по этой самой эксплуатации. И с удовольствием делюсь экспертным мнением по любым вопросам, касающимся дата-центров.

Сегодня расскажу об изменениях в законе «О связи», которые вступят в силу 1 марта 2026 года, и о том, действительно ли создание четких правил игры позволит отрасли развиваться более динамично, привлекать инвестиции и обеспечивать надежную инфраструктуру для хранения и обработки данных в масштабах страны.

Погнали!

Привет, Хабр! На связи Евгений Мартынов, CIO Рег.облака. Сегодня мы подключили вторую зону доступности облака в Москве на базе дата-центра «Медведково-2» . И вместе с новым запуском провели значительный апгрейд  технологический базы: пересобрали сетевую архитектуру, ушли от большого L2, навели порядок в изоляции трафика и перевели API на BGP-анонсы. В статье расскажу про конкретные решения — как и что мы пробовали, какие процессы отложили и к каким выводам пришли.

Всем привет! Это вновь Илья Смирнов, архитектор решений из Cloud.ru. В прошлой статье мы рассмотрели традиционные подходы к масштабированию подов и узлов кластера Kubernetes. Но остался нерешенным вопрос — как масштабировать приложение по событиям из внешней системы? Ведь мы хотим, чтобы каждое новое сообщение в очереди RabbitMQ масштабировало нагрузку вверх, реализовать event-driven подход и масштабировать приложение не по метрикам утилизации ресурсов, а по факту появления новых событий от внешних систем. Так как же быть?

Я предлагаю использовать решение KEDA 😉

Прямо сейчас российская ИТ-сфера переживает довольно противоречивый период. С одной стороны, объем облачного рынка достиг 165 млрд рублей в 2024 году, прибавив за предшествующие 12 месяцев почти четверть. С другой, мы видим отчетливую тенденцию на строительство собственных дата-центров, к которой присоединяется все больше компаний, в том числе весьма крупных. Они вкладывают миллиарды в создание железной инфраструктуры. То есть фактически речь идет о двух разнонаправленных трендах, развивающихся параллельно друг другу. Вопрос только в том, кто же прав?

Рынки облачных технологий — и мировой, и российский — показывают впечатляющий рост. Происходит фундаментальный сдвиг в сторону гибкой, масштабируемой и мощной IT-инфраструктуры. Но у медали есть и обратная сторона — вместе с потреблением облачных сервисов неуклонно увеличиваются и расходы. Проблема кроется не только в объемах, но и в неэффективности.

Компании регулярно выходят за рамки бюджетов, оплачивая простаивающие ресурсы, избыточные мощности и «зомби-инфраструктуру» — забытые тестовые стенды и старые проекты, которые продолжают генерировать счета.

Мы рассмотрим конкретные сценарии, которые помогут превратить управление облачными расходами из статьи затрат в стратегическое преимущество.

В среду, 10 сентября, мир технологий замер: акции Oracle взлетели более чем на 40%, обновив исторический рекорд однодневного роста. Благодаря этому состоянию основателя компании, Ларри Эллисона, увеличилось на $101 млрд за сутки, достигнув $393 млрд. На короткий период он обогнал Илона Маска, став самым богатым человеком на планете. Хотя сейчас Эллисон вернулся на вторую строчку с $349 млрд, этот случай обозначил новый виток в битве IT-титанов.

Перевод статьи Патрика Косса о том, как ИИ, edge-компьютинг, serverless и мультиоблачные стратегии меняют облачную инфраструктуру. Автор подчеркивает, что речь идет не о постепенной эволюции, а о настоящей трансформации, которая уже влияет на стратегию крупнейших компаний и задаёт новые правила игры.

Индустрия облачных вычислений переживает свой самый трансформационный период: интеграция искусственного интеллекта стимулирует беспрецедентный рост и меняет то, как компании подходят к цифровой инфраструктуре.

Новые данные показывают, что глобальные расходы на публичные облачные сервисы достигнут $723,4 млрд в 2025 году, что составляет рост на 21% по сравнению с $595,7 млрд в 2024 году.

Этот всплеск связан с тем, что всё больше организаций обращаются к облачным сервисам с поддержкой ИИ: уже 72% компаний используют платформы генеративного ИИ, и эта тенденция кардинально меняет распределение ресурсов и стратегические приоритеты в разных отраслях.

Насколько облака удобны и приятны в использовании, настолько же они и непредсказуемы. Особенно, если не перестроить «железную» модель бюджетирования под облачную. В этом случае практически гарантирован исход, при котором инфраструктурные затраты будут превышать планы в полтора, а то и два раза. Сказывается невозможность контролировать расходы вручную. Слишком уж много нюансов и переменных влияет на итоговый счет. Обычно проблему решают специализированные FinOps‑инструменты, но они чаще всего, либо дорогие, а потому не подходят для начинающих, либо попросту не учитывают особенностей российских платформ. Но у FinOps Radar этих недостатков нет.

Привет, Хабр! С вами Анастасия Ильханова, я работаю юристом в Cloud.ru и постоянно сталкиваюсь с тем, что клиенты спрашивают о безопасности хранения данных в облаке, запрашивают лицензии, просят разъяснить положения договора и т. д. Моя задача в этой статье — разложить по полочкам ответы на основные вопросы клиентов и подытожить их в виде понятного чек-листа для компаний, ИП и отдельных разработчиков, которые готовятся использованию облаков.

Устал от этих заголовков «XYZ‑нейросеть уничтожает ABC‑продукт». Когда мы уже перестанем уничтожать и начнем творить? Критическая масса нейронок достигнута. Переключите мозг, давайте перейдем к творению.

Как художник с «кривыми» руками, которому подключили «прямые» — я недавно провел схожую параллель с творением продуктов на базе кода при помощи нейронок. У меня постоянно в голове есть куча идей в зачатке. Что с ними делать?

Идея, как мы знаем по фильмам Нолана — это то, что нельзя просто вытравить, она будет жить в тебе, пока ее не воплотишь в той или иной мере. А что делать, если ты не программист? Есть конечно более, чем два решения, но напрашивались до недавних пор только эти два: закажи разработку или напиши как умеешь. Но все изменилось с приходом «вайб‑кодинга». И не спеши прикладывать руку к лицу. Я не собираюсь петь дифирамбы этому инструменту.

ZennoPoster и Browser Automation Studio (BAS) - два популярных инструмента для автоматизации веб-браузера. Оба используются для создания ботов, парсеров, спам-скриптов и других утилит, снимающих рутину с пользователя. Но если бы все было так просто и если бы выбор был очевиден - не было бы вокруг сторонников обоих инструментов столько споров.

Порой кажется, что это как фанаты Зенита и Спартака. Оба говорят об одном - футбол (в нашем случае автоматизация) - но одни имеют дорогого спонсора, кучу дорогостоящих легионеров, а другой народную любовь москвичей, ну вы поняли кто из инструментов кого представляет. 

Десятки отделов, сотни сотрудников, тысячи ИТ-активов — даже мысли о ручном вводе и обновлении всей этой информации вызывают тошноту и усталость. Чтобы не мучать сотрудников бесконечным и бессмысленным трудом, актуальность данных поддерживают в автоматическом режиме — с помощью импорта.

Привет, Хабр! Меня зовут Алёна, я — бизнес-аналитик в ITSM 365. Расскажу вам об импорте данных в нашей системе и свежих кейсах его настройки.

В приложениях Интернета вещей (IoT) отслеживание и позиционирование активов с низким энергопотреблением и большим радиусом действия являются критически важными техническими показателями. Хотя традиционные модули Глобальной системы позиционирования (GPS) могут предоставлять точные координаты, их высокое энергопотребление часто становится фатальным недостатком для устройств с батарейным питанием, ограничивая их долгосрочное применение в таких сценариях, как отслеживание логистики, умное сельское хозяйство и управление активами. Для решения этой проблемы была предложена технологическая архитектура LoRa Edge™. Перенося рабочую нагрузку по вычислению местоположения с конечного устройства в облако для обработки, она значительно снижает сложность оборудования и энергопотребление терминала, предоставляя решение для геолокации IoT, которое уравновешивает стоимость, энергопотребление и производительность позиционирования.

Основная концепция этой архитектуры — «Сканирование на чипе, решение в облаке» (Scan-on-Chip, Solve-in-Cloud). Она переносит самые энергоемкие вычислительные задачи в процессе позиционирования с конечного устройства в облако. Конечное устройство, такое как модуль, оснащенный чипом Semtech LR1120, отвечает только за сбор необработанных «ключей» для позиционирования, таких как навигационные сообщения от сигналов GNSS (Глобальной навигационной спутниковой системы) и MAC-адреса ближайших точек доступа Wi-Fi (AP). Эти легковесные данные передаются на облачную платформу через сеть LoRaWAN® с большим радиусом действия и низким энергопотреблением. Облачная платформа, обладая мощными вычислительными возможностями и профессиональными службами определения местоположения, в конечном итоге вычисляет точное географическое положение устройства. Этот перенос ответственности резко снижает энергопотребление конечного устройства, делая возможным создание трекеров активов, которые могут работать годами от небольшой батареи, и устраняя ключевое препятствие для крупномасштабных развертываний IoT.

Как сканировать любую инфраструктуру на уязвимости — без агентов, бесплатно, через Jump Host и без боли? Мы в K2 Облаке искали именно такое решение — и не нашли. Зато взяли Open Source-инструмент Vuls и сделали из него полноценный автоматизированный сервис с GitLab-интеграцией, красивыми PDF-отчётами и нативной работой с облачным API. В статье рассказываем, как превратили «сырое» решение в удобный инструмент с CI-пайплайнами, алертами и конфигами, которые генерируются за секунды.

Привет, Хабр! На связи Роман Масягутов и Анастасия Козлова из команды K2 Облака. В этой статье — краткий разбор нашей практики по автоматизации сканирования инфраструктур: как организовали удалённое сканирование без агентов, с одного хоста, без вмешательства в работу приложений и без дополнительных затрат. 

Многие российские компании, отказались от железной инфраструктуры и, перейдя в облако, столкнулись с неожиданным парадоксом. Финансовое планирование, которое должно было стать проще, на деле усложнилось настолько, что потеряло всякий смысл. Ситуации, когда стартап закладывал в месячный бюджет 500 тысяч рублей на облачные расходы, а по итогу получал счет на 1.2 миллиона, стали обычным делом. И это не единичные случаи. Исследование Flexera за 2023 год показывает, что с перерасходом сталкиваются примерно 45% всех организаций. А, по данным Wasabi, и вовсе 60%. Конечно, так быть не должно.