SaaS, облака и как в них живётся данным
Взяли «Премию Рунета»
Мы — «Облачное решение года» по версии XXII национальной «Премии Рунета 2025» 🥳
Только вдумайтесь в масштаб: в этот раз организаторы получили рекордные 900 заявок из 44 регионов по всей России. На этапе отбора в итоговые 22 номинации попали лишь по 6 проектов, каждый из которых в финале отсматривало экспертное жюри.
На сегодняшний день это главная награда за вклад в развитие российского интернета, и мы рады, что стали частью этой истории.
Как снизить счета за мультиоблако
Российские компании почти все сидят в нескольких облаках, и всем с этим ок. Но почти треть из них не понимает, куда уходят их облачные бюджеты. То есть счета приходят, деньги списываются, но что конкретно жрёт деньги — непонятно.
Причин тому 3:
Разная тарификация. Один провайдер включает трафик в стоимость ВМ, второй берёт за каждый гигабайт отдельно. Третий считает по часам, четвёртый – по фиксу. Свести все это воедино – задачка со звездочкой.
Стоимость межоблачного трафика. Если база живёт в одном облаке, а приложение – в другом, каждый запрос гоняет данные туда-обратно.
Отсутствие прозрачности. Когда никто не знает, во что обходится работа, – это большая проблема. Ведь если не знаешь цифры, то и оптимизировать нечего.
Что с этим делать?
Закладывать мультиклауд в архитектуру сразу. Kubernetes, Terraform, инфраструктура как код — это не модные словечки, а реальная защита от vendor lock-in.
Считать cost per unit для каждого сервиса.
Давать командам бюджеты и показывать реальные цифры. Когда разработчики видят, что их фича жрёт 300 тысяч в месяц, они вдруг начинают задумываться об оптимизации.
Нарисовать схему, где что лежит. Часто оказывается достаточно просто переставить сервисы и таким образом сократить расходы на трафик почти вдвое.
Есть что сказать по теме мультиклауд? Присоединяйтесь к нашему комьюнити Практики FinOps. Там очень ждут вашего мнения.
В Рег.облаке появился Terraform-провайдер для IaaS
В Рег.облаке стал доступен Terraform-провайдер для управления IaaS-инфраструктурой. Теперь облачные серверы и их снэпшоты можно создавать, изменять и удалять через код.
Terraform работает по декларативному принципу: пользователь описывает желаемое состояние инфраструктуры, а инструмент рассчитывает порядок действий и приводит ресурсы к нужной конфигурации через API облака.
На текущем этапе провайдер позволяет управлять облачными серверами, их снэпшотами и SSH-ключами. Через Terraform можно создавать серверы с GPU и без GPU, разворачивать их из готовых образов и снэпшотов, массово поднимать и удалять ресурсы, менять конфигурацию и тарифы, а также управлять SSH-ключами.
Использование Terraform упрощает работу с инфраструктурой: окружения для разработки, тестирования и продакшена становятся воспроизводимыми, изменения контролируются через Git, несколько специалистов могут работать над инфраструктурой одновременно, а сами ресурсы легко встраиваются в CI/CD-процессы.
В следующих обновлениях планируется расширение провайдера и добавление поддержки других ресурсов Рег.облака, включая управляемые базы данных и Kubernetes-кластеры. А уже сейчас на сайте Рег.облака можно посмотреть документацию и начать работу с Terraform-провайдером.
OpenAI представила гайд по созданию картинок в различных стилях в GPT-image-1.5, включая инфографику, карты, логотипы, копирование стиля и перенос на другие работы, создание карточек товаров и примерка одежды.
Ранее OpenAI объявила о запуске модели ChatGPT Images на базе GPT-5.2, предназначенной для генерации изображений с использованием технологий искусственного интеллекта. Новая модель поддерживает широкий спектр функций редактирования, включая добавление и удаление элементов, комбинирование и смешивание изображений, а также их транспонирование. Обновление интегрировано в приложение ChatGPT и доступно пользователям во вкладке «Изображения».
Как подружить S3 с другими сервисами AWS
S3 редко работает в одиночку — чаще он взаимодействует с другими сервисами: Lambda, EC2 и CloudFront. Через Lambda можно автоматически обрабатывать файлы сразу после загрузки, через EC2 — работать с данными напрямую, без промежуточных копий, а CloudFront ускоряет доставку контента пользователям по всему миру.
Смотрите в базе знаний Рег.облака пошаговую инструкцию, как это настроить.
OpenAI объявила о запуске модели ChatGPT Images на базе GPT-5.2, предназначенной для генерации изображений с использованием технологий искусственного интеллекта. Новая модель поддерживает широкий спектр функций редактирования, включая добавление и удаление элементов, комбинирование и смешивание изображений, а также их транспонирование. Обновление будет интегрировано в приложение ChatGPT и станет доступно пользователям во вкладке «Изображения».
В ChatGPT появился новый раздел «Изображения», в котором собраны все ваши картинки, а также есть набор из нескольких стилей для быстрого редактирования без составления промта.
Новый генератор изображений уже доступен бесплатно всем пользователям ChatGPT.
Несколько ключевых улучшений:
Теперь ИИ не искажает лица при редактировании изображений и точно следует инструкциям.
Улучшена работа с различными стилями. Например, можно сделать из своей фотографии новогоднюю игрушку.
Скорость работы выросла в 4 раза. Это реально заметно.
Улучшена работа с текстом. Генератор понимает Markdown и может добавлять код на картинки.
Выделенные серверы переехали в личный кабинет Рег.облака
В Рег.облаке появилась возможность управлять выделенными серверами (bare-metal) прямо из личного кабинета — рядом с облачными ресурсами. Теперь физическое железо и виртуальная инфраструктура собраны в одном интерфейсе.
Гибридное облако стало ближе
Собрать полноценную гибридную платформу: мощность физических серверов и гибкость облачных сервисов — можно в одном окне. Список выделенных серверов сейчас отображается вместе с виртуальными машинами, хранилищами и сетевыми ресурсами. А это значит, что не нужно переключаться между системами — все услуги сразу под рукой.
Что уже доступно в новом интерфейсе
Выделенные серверы.
Раздел находится рядом с облачными ресурсами — удобный шаг к общему реестру всех услуг.
Управление серверами.
Статусы, характеристики, перезагрузка, доступ к IPMI и IP-KVM.
Доступы и сетевые настройки.
Логины, пароли, DNS-настройки, управление доступами к ОС.
Работа с IP-адресами и сетями.
Просмотр, заказ дополнительных IPv4/IPv6, настройка сетей и PTR-записей.
Что будет дальше
Мы продолжаем развивать интерфейс. В ближайших обновлениях появятся:
продление услуг в новом кабинете;
заказ резервного копирования;
встроенный мониторинг метрик;
заказ лицензий ispmanager;
виртуальный дата-центр VMware;
расширенный функционал для работы с ЛК.
Новый интерфейс уже доступен в личном кабинете Рег.облака. Тестируйте и делитесь впечатлениями: что понравилось, что стоит улучшить и каких функций пока не хватает. Пишите нам на team@reg.cloud — обратная связь особенно важна на этом этапе.
OpenAI представила официальный гайд по промптингу новой модели GPT-5.2. Внутри ждут готовые промgты, советы и лучшие кейсы использования — всё это можно адаптировать под свои задачи.
OpenAI представила свою новую модель — GPT-5.2. Модель прокачали в офисной рутине, она умеет создавать хорошие презентации и таблицы. Также в ней улучшен кодинг и контекст. Теперь модель дольше и лучше помнит, о чём общалась с пользователем. Свежие знания до августа 2025 года. Модель почти не ошибается: на 30% меньше галлюцинаций по сравнению с GPT-5.1.
Как GUDDA сэкономила в три раза, развернув инфраструктуру для 1С в облаке
👨💻 Что за компания
GUDDA — это сеть ломбардов, магазинов электроники и ювелирных изделий. У компании есть филиалы в разных городах России, например Ростове-на-Дону, Азове, Батайске, Каменск-Шахтинске, Новочеркасске, Таганроге и Шахтах. GUDDA дает краткосрочные займы под залог, покупает и продает украшения, гаджеты и технику.
🕵️ Какая была задача
IT-инфраструктура GUDDA изначально строилась по подходу cloud native: часть инфраструктуры разместили в частном контуре, а в облаке — системы, нагрузка на которые возрастала по ходу развития бизнеса.
Компания хотела нарастить мощности для баз 1С, SQL-серверов и системы резервного копирования, поэтому решила реализовать мультиоблачную стратегию. Для этого GUDDA начала искать еще одного облачного провайдера.
Ключевым требованием стала отказоусточивость — даже минута простоя может стоить GUDDA миллионы рублей. Еще перед переездом в облако команда хотела протестировать сервисы на реальных задачах и оценить, насколько хорошо выстроена коммуникация с технической поддержкой провайдера.
👨🔧 Как ее решили
GUDDA в течение месяца тестировала сервисы Cloud.ru, подбирала оптимальные конфигурации процессоров и накопителей. Менеджер со стороны провайдера всегда была на связи и быстро направляла к нужным техническим специалистам, если появлялись вопросы по работе сервисов или настройке инфраструктуры.
К концу теста компания попробовала все варианты и четко знала, что реализует и сколько это будет стоить. В итоге клиент выбрал виртуальный ЦОД с высокочастотными процессорами 3,5 ГГц.
Для миграции мы предоставили GUDDA выделенный канал с гарантированной средней скоростью 500 МБ/с — это позволило быстро перенести данные в облако. Компания получила готовую облачную инфраструктуру, в которой меньше чем за час развернула и настроила нужные виртуальные машины.
📈 Что в результате
Инфраструктура в облаке Cloud.ru работает без сбоев, а команда GUDDA может масштабировать мощности через личный кабинет, не обращаясь в поддержку.
Главный финансовый результат — содержать аналогичную инфраструктуру локально обошлось бы компании в три раза дороже, чем в облаке.
GUDDA планирует перенести в облако и другие системы, включая базы 1С для круглосуточных точек, организовать катастрофоустойчивую инфраструктуру с использованием резервного ЦОД.
Прошли аттестацию высшего уровня защиты данных УЗ-1 🛡
Официально подтвердили максимальный уровень защищенности нашей инфраструктуры.
Теперь вы можете размещать медицинские системы и работать с любыми специальными категориями данных (здоровье, биометрия).
➖ Локации: Москва, Санкт-Петербург, Новосибирск
➖ Защита: аппаратные межсетевые экраны, IDS/IPS, сканирование уязвимостей, контроль целостности среды виртуализации
Представлен открытый проект для подготовки презентаций с помощью нейросетей Paper2Slides. Решение извлекает ключевые идеи исследований, делает саммари текстов и размещает их на слайдах, готовит картинки с приятным визуалом, подбирает шрифты и типографику. Проект поддерживает все популярные форматы файлов: PDF, Word, Excel, PowerPoint и другие.
Как управлять IT-инфраструктурой в 2026 году
Подключайтесь к вебинару сегодня в 16:00 мск. Разберем, как эффективно управлять IT-инфраструктурой в 2026 году и почему bare metal снова становится ключевым элементом для стабильности и производительности. Покажем инструменты, которые помогают автоматизировать рутину и ускорять развертывание сервисов.
В программе:
▪️ Bare Metal Cloud. Новые инструменты в Selectel и их польза для бизнеса.
▪️ Возможности Terraform-провайдера для управления IT-инфраструктурой.
▪️ Практическая часть: автоматически деплоим свое Docker-приложение при заказе сервера.
Вебинар будет особенно полезен DevOps и SRE-инженерам, системным администраторам и техническим специалистам и cloud-архитекторам.
Подключайтесь к трансляции:
📺 YouTube
📺 VK
Google представил топ лучших расширений для Chrome в 2025 году:
HARPA AI: позволяет автоматизировать любую работу в интернете: мониторинг сайтов, напоминания, боты, поиск, скрапинг;
Quillbot: если работаете с текстом — это вам. Проверка орфографии, рерайт ИИ‑текста, подборка синонимов и даже проверка осмысленности текста;
Monica и Sider: добавляют в браузер боковую панель с самыми полезными нейронками. Удобный доступ к сразу нескольким чат‑ботам, быстрой генерации картинок и видео, проверке и переводу документов;
Fireflies и Bluedot: помогут в создании заметок и автоматической расшифровке бесконечных созвонов;
QuestionAI и eJOY: школьники и студенты, а это вам — помощник по выполнению домашних заданий и разбору тем по любым предметам.
Adobe Photoshop: быстрый доступ к Фотошопу. Веб‑версия проще, но там есть все нужные инструменты для редактирования фотографий, в том числе ИИ‑фотошоп;
Phia: шопинг‑расширение с ИИ для автоматического сравнения цен при покупках в браузере. Идеально, если все ещё мечтаете найти дешёвые ОЗУ.
Кейс: «Жива Технологии» арендует в облаке виртуальные машины с GPU для приложения с AI 🤖💬
👨💻 Что за компания
«Жива Технологии» — разработчик приложения JIVA, ассистента с AI, который помогает вести здоровый образ жизни. В приложении можно составить план, чтобы достичь поставленной цели: рассчитать норму воды, построить график тренировок или поправить технику упражнений.
А еще искусственный интеллект рассчитывает по фото питательность блюда: вес порции, количество калорий, белков, жиров, углеводов, микро- и макро-нутриентов. В результате такого анализа AI-помощник в JIVA советует, что можно заменить или добавить, чтобы прием пищи стал полезнее.
🕵️ Какая была задача
Искусственный интеллект внутри JIVA — это AI-модели для распознавания нутриентов по фото, встроенный AI-ассистент на базе LLM и каскад моделей по детекции и распознаванию физических упражнений. Все модели разработчик собрал на open source.
Клиенту были нужны видеокарты с GPU для инференса и обучения этих моделей. Закупать свои графические процессоры оказалось невыгодно, и он решил арендовать их в облаке. «Жива Технологии» хотел использовать виртуалки с GPU и другие облачные сервисы, чтобы мониторить работу моделей и управлять ресурсами в одном месте.
📈 Результат
Клиент использовал набор сервисов Cloud.ru, чтобы развернуть в облаке бэкенд приложения, тестовую и продовую среду и сами модели:
Развернул бэкенд и модель для подбора упражнений на пяти ВМ платформы Cloud.ru Advanced. Там же подключил сервисы для мониторинга, логирования и работы с базами данных.
Для LLM выбрал две платформы: Cloud.ru Evolution для тестовой среды и дообучения и Cloud.ru Advanced для продовой среды и инференса моделей.
Тестовую среду развернул на виртуальных машинах Evolution Compute c GPU с гарантированной долей vCPU 30% 8vCPU 16GB RAM. Для тестирования взял одну GPU-карту A100 — она позволяет экспериментировать при обучении и тестировании LLM.
Чтобы собирать данные для дообучения и хранить бенчмарки, выбрал объектное хранилище Evolution Object Storage.
Для продовой среды выбрал виртуалки с такими параметрами: 20 vCPU 117 GB RAM 1 × A100 NVIDIA 80 GB.
🚀 Что дальше
В планах «Жива Технологии» — ускорить распознавание нутриентов по фото с 8–9 до 2–3 секунд, не арендуя при этом дополнительные GPU. У Cloud.ru есть сервисы, которые помогают в инференсе моделей, их дообучении и не только. Например, для запуска и развертывания ML-моделей предложили клиенту протестировать сервис Evolution ML Inference.
SpaceWeb запустил бесплатный тестовый период в S3-хранилище
Теперь S3-хранилище в SpaceWeb можно попробовать бесплатно. В панели управления появился трехдневный тестовый период для первого хранилища на аккаунте — без заявок в поддержку и без предоплаты.
При заказе достаточно поставить галочку «Тестовый период» и подтвердить номер телефона. После активации можно проверить совместимость, скорость и сценарии интеграции S3 в своей инфраструктуре.
Как это работает
Срок теста — 3 дня.
Подтверждение — по телефону (как и у VPS-теста).
Во время теста можно менять параметры хранилища, но объем ограничен 500 ГБ.
Как перейти в рабочий режим: чтобы выйти из тестового режима, на балансе должны быть средства для работы хранилища хотя бы на один день в текущей конфигурации.
Тестовый период уже есть и у других сервисов облачной платформы SpaceWeb. Каждый из них можно будет попробовать отдельно — по три дня на сервис.
Тест доступен для заказа на сайте SpaceWeb.
Уровень загрузки ресурсов (Percentage Resource Utilization)
Уровень загрузки ресурсов помогает быстро понять, насколько действительно используются выделенные мощности. Это один из самых простых и при этом самых рабочих способов найти неоптимальности в инфраструктуре. Компании начинают применять его ещё до формального внедрения FinOps, просто потому что здравый смысл подсказывает: если сервис использует 5% ресурсов, есть повод что-то менять.
Мы смотрим на три базовых показателя. Это CPU, память и диск. Этого достаточно, чтобы увидеть общую картину. Да, в инфраструктуре есть и другие ресурсы, например трафик, но для первичной диагностики хватает именно этих трёх.
Как считается
➖ CPU: использованные ядро-часы / количество выделенных ядер
➖ Память: фактическое потребление в гигабайтах / выделенный объём
➖ Хранилище: используемые GB / выделенное пространство
Что даёт этот анализ
Когда компания оценивает уровень загрузки, она перестаёт работать на предположениях и начинает принимать решения на фактах. На практике это чаще всего приводит к трём сценариям.
Команда отказывается от ресурсных объектов, если загрузка держится на уровне нескольких %.
Команда объединяет инфраструктуру. Например, три виртуальные машины загружены по 20% каждая, их сводят в одну, а две отключают.
Команда корректирует конфигурацию. Это классический rightsizing, когда сервису просто уменьшают объём ресурсов, потому что реальная нагрузка намного ниже.
Это базовый навык, с которого начинается оптимизация в любой компании. Он одинаково полезен и в публичных облаках и в частных инфраструктурах. И независимо от уровня зрелости, компании, которые работают с фактической загрузкой, быстрее находят резервы, снижают расходы и точнее планируют будущие потребности. (Источник: FinOps Foundation).
Есть что рассказать? Станьте голосом комьюнити и делитесь с участниками своими кейсами в сообществе.
Дайджест Рег.облака за ноябрь
Ноябрь выдался серым и почти без солнца, но это не лишило нас энергии. Мы усилили AI-направление, расширили инструменты для ML-команд и запустили новые решения для работы с данными. Делимся главным за месяц.
Добавили сервер с JupyterHub
В каталоге образов в личном кабинете теперь есть облачный сервер с предустановленным JupyterHub — готовой средой для командной работы с Jupyter Notebook. Каждый пользователь получает отдельное рабочее пространство, доступ к консоли и возможность подключать внешние источники данных.
Представили приватное объектное хранилище
В Рег.облаке появилось приватное объектное хранилище на базе Ceph — изолированная S3-совместимая система, которую мы разворачиваем под конкретного заказчика. Кластер можно разместить в наших дата-центрах или на стороне клиента, если важен полный физический контроль над контуром.
Запланировали вебинар про работу с конфиденциальными данными в LLM
23 декабря Москве проведем вебинар «Как доверить конфиденциальную информацию LLM: разбор решения от Рег.облака». Подробный анонс и ссылку на регистрацию опубликуем в нашем Telegram-канале.
Ноябрь закрыт, берем курс на декабрь — впереди еще много работы и важных новостей. Спасибо, что следите за нашими обновлениями!
«Сегодня мы запустили децентрализованную сеть для ИИ‑вычислений Cocoon («Кокон») — https://cocoon.org. Она обеспечивает пользователям 100% конфиденциальность при взаимодействии с ИИ. Часть запросов Telegram, связанных с автоматическим переводом сообщений, уже проходит через эту сеть. Разработчики получают доступ к вычислительным ресурсам по более низким расценкам, чем у централизованных провайдеров вроде Microsoft или Amazon. А владельцы видеокарт могут зарабатывать криптовалюту TON в реальном времени, подключая своё оборудование к сети Cocoon», — сообщил Павел Дуров.
Проверяем, взломали ли вас хакеры или ваш IP в списке ботнетов. Исследователи из GreyNoise выпустили сервис GreyNoise IP Check, который позволяет быстро узнать, залез ли кто-то в вашу сеть. Сканер считает ваш IP-адрес и начнет искать совпадения в известных ботнет-сетях, которые используют для DDoS-атак.
При обращении к GreyNoise IP Check пользователи получают один из трёх статусов. «Clean» означает, что подозрительной сканирующей активности с этим адресом не фиксировалось. «Malicious/Suspicious» сигнализирует о том, что IP замечен в сканировании и имеет смысл проверить устройства в локальной сети. «Common Business Service» указывает на принадлежность адреса сетевым защитным сервисам, корпоративной инфраструктуре или облачному провайдеру — в таких условиях активное сетевое сканирование внешних адресов и портов часто выполняется легитимными средствами мониторинга и тестирования безопасности. То есть не свидетельствует о заражении.
Если по IP‑адресу обнаружена какая‑либо активность, сервис показывает хронологию за 90 дней. Такая история помогает связать начало подозрительных сканов с установкой конкретного приложения, в том числе клиента для распределения трафика или сомнительной программы, и затем устранить источник проблемы.
