IT-инфраструктура *

Масштабируем ИИ: как эффективно выстроить инфраструктуру в контуре бизнеса

Узнайте, как развернуть ПАК-AI, запустить on-prem агентов и оптимизировать ИТ-бюджет 21 июля на вебинаре К2 НейроТех и Яндекс. 

Спикеры:

▫️ Вячеслав Дегтярев, руководитель по развитию продуктовых решений, К2 НейроТех

▫️ Тарас Юзефович, тимлид по работе с партнерами направления ML&AI, Yandex Cloud

Что в фокусе:

🟢 ИИ-агенты и стратегии 2026: как перевести инициативы из презентаций в работающий продакшн

🟢 Кадровая независимость: способы ускорить запуск проектов, снизив потребность в ML-экспертах

🟢 Борьба с «зоопарком» технологий: как объединить разрозненный стек в единую управляемую систему

🟢 Экономика ПАК–AI: разберем модели поставки и способы оптимизации ИТ-бюджета

🟢 Разберем, как это реализовано на кейсах бьюти-ритейла, а также страховой и финансовой отраслей

21 июля | 11:00–12:30 | Онлайн

Регистрация по ссылке

AI-нагрузка пришла в прод: Serverless или Kubernetes?

Когда команда приносит очередную AI-фичу, инфраструктуре быстро приходится отвечать на вполне приземлённые вопросы: где её запускать, как масштабировать, что делать с GPU, состоянием и холодным стартом — и во сколько всё это обойдётся после выхода в прод.

Serverless выглядит удобным способом снять часть операционной нагрузки. Kubernetes даёт больше контроля, но вместе с ним добавляет сложность эксплуатации. Универсального выбора здесь нет: решение зависит от характера нагрузки, требований к задержкам, бюджета и того, насколько инфраструктурная команда готова управлять платформой самостоятельно.

21 июля в 20:00 на бесплатном уроке разберём, как сравнивать Serverless и Kubernetes для AI-ворклоадов и какие ограничения учитывать до того, как архитектурное решение превратится в дорогую миграцию. Отдельно посмотрим на холодный старт, работу с состоянием, поддержку GPU, масштабирование и гибридные сценарии.

Другие бесплатные уроки от экспертов по инфраструктуре, Linux, K8s, сетям, безопасности и наблюдаемости собрали в дайджесте.

Обещанная статья про yggvault

Эта статья должна была выйти на Хабре ещё две недели назад. Но спасибо администрации Хабра за безвовзратное удаление самописной статьи: освободившееся время я потратил на финальное доведение проекта до ума. Исправил мелкие баги, улучшил документацию и так далее.

Правда, связываться с Хабром после этого желания больше нет. Поэтому полноценное описание проекта опубликовано на Hackaday, а этот короткий пост — просто выполнение обещания опубликовать статью (в прошлом месяце, ага).

---

Что такое yggvault

yggvault — самостоятельное зеркало релизов и зависимостей, упакованное в один бинарный файл.

Оно забирает выбранные версии проектов с GitHub, GitLab, Bitbucket, Gitea или другого узла yggvault, проверяет их, сохраняет локально и публикует сразу в нескольких форматах.

Один процесс предоставляет:

• совместимые с GOPROXY маршруты для Go-модулей;

• репозиторий Composer v2;

• исходные архивы .zip и .tar.gz;

• JSON API и OpenAPI;

• Atom-ленты обновлений;

• веб-интерфейс с каталогом, версиями, хешами, командами установки и ссылками на архивы.

Вся фишка в том что внешняя база данных, JVM и тд не нужны. Данные хранятся локально, а уже загруженные версии продолжают раздаваться, даже если исходный forge временно недоступен, заблокирован или упёрся в rate limit.

Зеркало можно поднять локально, на VPS или в домашней сети. Дополнительно yggvault умеет работать внутри сети Yggdrasil — без публичного IP, DNS, проброса портов, root-доступа и отдельного системного демона. (Еще одна причина для статьи — популяризация Yggdrasil)

Несколько узлов могут использовать друг друга как доверенные «братские» зеркала и синхронизировать релизы через обычный Web или Yggdrasil.

Проект не пытается быть полным реестром всех пакетов или прозрачным прокси для всего Go. Его задача проще: надёжно хранить и раздавать выбранные зависимости через контролируемую вами точку.

Репозиторий:
https://github.com/voluminor/yggvault

Работающее публичное зеркало:
https://www.ratatoskr.space/pkg/

Полная статья и технические заметки:
https://hackaday.io/project/206175-yggvault-mirror-your-dependencies-in-one-binary

MWS AI выпустила Cotype Pro 3, мультимодальную модель для агентских сценариев

MWS AI представила новую флагманскую модель линейки Cotype — Pro 3 (27 млрд параметров). Ранее в этом году вышла компактная версия — Light 3 (9 млрд параметров). Обе модели мультимодальные: работают с текстом и изображениями и ориентированы в первую очередь на построение многошаговых ИИ-агентов и мультиагентных систем.

Коротко о технических характеристиках:

• Контекстное окно обеих моделей — 262 тысячи токенов (примерно 600 страниц текста, то есть весь пакет договоров по сделке или годовой отчёт с приложениями можно держать в памяти целиком).

• Обе модели разворачиваются в закрытом контуре на серверах заказчика, в том числе под управлением Astra Linux, могут быть дообучены на корпоративных данных клиента.

• Минимальное железо — видеокарта A100.

• Поддерживается квантование и MTP (multi-token prediction, одновременное предсказание нескольких токенов) — для более высокой скорости генерации на менее мощном железе без потери качества.

• Доступны отдельно или в составе MWS AI Agents Platform.

• Подтверждена совместимость со всеми компонентами отечественных программно-аппаратных комплексов.

• Обучение моделей семейства Cotype проводится на мощностях MWS Cloud.

Главная фишка моделей - стабильность в агентских сценариях и русском языке

Готовых бенчмарков под корпоративные агентские сценарии на русском рынке практически нет, поэтому в MWS AI собрали собственный — из 178 задач. Каждая задача помещает модель в одну из пяти рабочих ролей:

• оператор поддержки — вопросы по услугам, подпискам и списаниям абонента;

• консультант по тарифам — подбор и смена тарифа под фактическое потребление;

• кадровый специалист — расчёт отпускных и больничных, работа с документами;

• аналитик по компаниям — досье на юрлицо по ИНН: финансы, руководители, связи с другими организациями;

• инспектор налоговых рисков — расследование схем переноса бизнеса между компаниями и решение о назначении проверки.

В каждом сценарии проверяется не только правильность ответа, но и то, как модель пользуется инструментами и соблюдает бизнес-правила.

Помимо доли полностью решённых задач, отдельно считали воспроизводимость — насколько стабильно модель выдаёт одно и то же решение при повторных обращениях к одной и той же задаче. Логика простая: для продакшн-агента куда важнее не пиковый результат на бенчмарке, а гарантия, что при тысячном обращении будет тот же корректный ответ, что и при первом.

Результаты (полнота решения / воспроизводимость):

Cotype Pro 3: 92,2% / 79,1%
Cotype Light 3: 88,6% / 73,9%
Cotype Pro 2.6: 80,5% / 62,5%

Отдельно измеряли устойчивость генерации на русском (отсутствие случайных переключений на другой язык, повторов и искажений текста). Тест прогнали на корпусе почти в 304 тысячи слов, модель Pro 3 выдала 99,79% текста на русском без языкового дрейфа, Light 3 — 99,87%.

Заказ демо для бизнеса на сайте

Задача о 17 серверах и сетевом архитекторе

Привет, Хабр! Принесли задачу — попробуйте ее решить и сверить ответ с нашим.

Условие

В одной придуманной нами компании N сетевой архитектор получил задачу: развернуть изолированный контур из 17 серверов. Для обеспечения отказоустойчивости он решил соединить их напрямую патч-кордами так, чтобы от каждого сервера отходило ровно три кабеля к соседним машинам. Архитектор набросал схему и со спокойной душой ушел домой.

На следующее утро на смену заступил дежурный инженер. Взглянув на ТЗ и схему коллеги, он лишь покачал головой, налил кофе и заявил: «Сеть построить не получится, архитектор где-то просчитался».

Может, дежурный просто вредничает или не хочет обжимать лишние провода? 17 серверов — не так много, а три порта на каждом — стандартное требование для резервирования каналов. Или все-таки инженер прав, и законы математики выше в приоритете, чем фантазия архитектора?

Задача

Вы — старший системный архитектор. Помогите коллегам разобраться, кто прав: архитектор или дежурный инженер? Напишите небольшую программу на Python или другом языке, которая проверяет принципиальную возможность существования подобных сетей для любого количества серверов и соединений.

Узнайте решение в Академии Selectel.

ICL Services выпустила новый эпизод подкаста «Сервисные хроники», посвященный эволюции технологии SD-WAN. Главным гостем нашего выпуска стал Максим Каминский, менеджер по развитию бизнеса «Лаборатории Касперского», давнего партнера ICL Services в области информационной безопасности.

Участники разобрали технологию SD-WAN глазами тех, кто ее разрабатывает, и тех, кто ежедневно внедряет в инфраструктуру бизнеса. Отдельный блок был посвящен кибербезопасности — в ее рамках мы вместе с «Лабораторией Касперского» регулярно реализуем совместные проекты для российских компаний. Герои обсудили, как привязать к SD-WAN полноценную защиту с помощью сервисных цепочек, межсетевых экранов и умной оркестрации.

Что делать, если Python-сервер падает из-за утечки памяти?

Привет, Хабр! Это наша экспериментальная рубрика, в которой мы даем новичкам быстрые ответы на четкие вопросы. Писать статью будет излишним, а некоторую пользу до аудитории донести, возможно, получится.

Итак, допустим, агент спустя время начинает расти по памяти и в итоге все падает. Где копать и как временно ограничить ущерб, пока ищете утечку?

Первое, что нужно сделать — измерить и локализовать. tracemalloc показывает, какие строки выделяют больше всего памяти, gc — количество объектов. 

Часто проблема в неограниченных кэшах, списках или в C-расширениях. Сначала стоит включить tracemalloc, дать процессу поработать и снять снапшот:

import tracemalloc
tracemalloc.start()
# после нагрузки
snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
top = snapshot.statistics('lineno')[:10]
for stat in top:
    print(stat)

Параллельно делайте gc.collect() и логируйте число объектов len(gc.get_objects()), чтобы увидеть рост. На время расследования применяйте эксплуатационные меры: для WSGI-сервисов используйте Gunicorn с --max-requests и --max-requests-jitter, чтобы процессы периодически перезапускались и не накапливали мусор. А в контейнерах ставьте cgroup-пределы (--memory) и настраивайте restart-политику, чтобы платформа автоматически перезапускала упавшие поды.

Пример запуска Gunicorn:

gunicorn myapp:app --workers 4 --max-requests 1000 --max-requests-jitter 50

Если утечка в C-расширении или сторонней библиотеке, то временно автоматический перезапуск и мониторинг позволяют сохранить сервис работоспособным, пока вы находите корень проблемы и исправляете код.

Если хотите освоить инструменты Python, то в Академии Selectel у нас есть отдельная подборка статей. Там мы рассказываем, как настраивать инструменты, работать с базами данных, создавать программы с интерфейсом и использовать Python для парсинга.

Observability ИИ‑агентов: запустили Monium Traces в Yandex AI Studio

Теперь можно анализировать поведение ИИ‑агентов в Yandex AI Studio с помощью трейсов прямо в UI платформы. Трейсы показывают всю цепочку решений агента и контекст каждого шага — системные промпты, вызовы модели и инструментов, промежуточные результаты. Всё, что реально влияет на поведение агента.

Почему это важно
Observability для агентов устроена принципиально иначе, чем для обычных сервисов, где нам доступен дебаг по коду. В случае ИИ главный материал — большие тексты: системные промпты, сообщения пользователя, ответы модели, вызовы тулов. Даже когда инфраструктура может быть полностью «зелёной» — latency в норме, ошибок нет — агент может уверенно отдавать неверный ответ или уходить в бесконечный цикл вызовов. Классический мониторинг здесь не поможет: он не покажет, почему модель выбрала не тот тул или потеряла контекст.

Анализ трейсов:

• помогает быстро понять причину конкретных ответов и поведения агентов

• ускоряет отладку сложных сценариев

• повышает прозрачность работы агента

• позволяет точно локализовать узкие места в цепочке обработки запроса

В видео — как выглядит трейсинг в интерфейсе Yandex AI Studio:

Чтобы начать — откройте AI Studio, перейдите во вкладку «Логирование» и подключите отслеживание трейсов моделей и агентов.

Заключительная рубрика ИТ-кроссворда. Старт через 15 минут 🦖

В 12:00 по московскому времени открываем последнюю рубрику ИТ-кроссворда — «ML-железо». В публикации вас будут ждать вопросы об вендорах, подборе комплектующих и распределении вычислительных ресурсов.

Зарегистрироваться →

👉 Отвечать на вопросы можно с 12:00 до 18:00 (МСК). Среди призов — комплекты эксклюзивного мерча Selectel и бонусы на аренду серверов.

Напоминаем, что бороться за первое место в общем зачете не обязательно, вы еще успеваете посоревноваться и выиграть призы, даже если ранее не подключались к игре! Победители и номинанты будут в каждой из четырех рубрик.

От алерта к его причине за 10 минут — вебинар про ускорение диагностики инцидентов

Когда бизнес-сервис деградирует, причина может быть где угодно: в приложении, инфраструктуре, сети, базе данных или Kubernetes-кластере. Если метрики, логи и трассировки живут в разных системах, команда тратит ценное время не на устранение инцидента, а на сбор контекста: что сломалось, где началась деградация и какие ещё сервисы затронуты.

На вебинаре 17 июля покажем, как Deckhouse Observability Platform (DOP) связывает данные по инфраструктуре и приложениям в единую картину и помогает быстрее пройти путь «алерт → локализация → первопричина». В программе:

• Обзор новых возможностей DOP: APM, распределённый веб-мониторинг, система инцидент-менеджмента, SLA/SLO-дашборды и другое.

• Разбор задач эксплуатации и инфраструктурных команд: как быстрее находить причины сбоев и снижать риск пропустить критический инцидент.

• Демо: развёртывание мониторинга с получением первых данных «из коробки» без ручной настройки.

Спикер — Владимир Гурьянов, технический директор DOP, которого вы можете знать по множеству выступлений о наблюдаемости на конференциях. Регистрируйтесь и подключайтесь 17 июля в 12:00.

Совпадает ли ваш идеальный работодатель с реальностью?

Вы листаете вакансии. На что обращаете внимание в первую очередь — на продукт компании, ценности команды или на возможность профессионального роста?

Хабр и ЭКОПСИ ежегодно задают этот вопрос десяткам тысяч айтишников по всей России. В исследовании 2025 года участвовали 30 000 специалистов, и их ответы оказались неожиданными: впервые за 6 лет в топ вышла стабильность. На фоне масштабных сокращений и заморозки зарплат по рынку люди хотят не только интересных задач, но и уверенности в завтрашнем дне.

Не можем не похвастаться, что итогам рейтинга Cloud.ru вошел в топ-25 лучших ИТ-работодателей России. И раз уж мы снова участвуем в исследовании 2026 года — расскажите, что важно вам прямо сейчас:

👉 Принять участие в опросе 👈

А вот за что по итогам 2025 ценят в нас соискатели.👇

Качество продукта — мы строим облачные платформы, где каждый инженер решает реальные нетривиальные задачи, например: 

• Предотвращает утечки данных через LLM.

• Оптимизирует инференс ML-моделей.

• Создает собственный OCR-бенчмарк.

Ценности и культура — мы открыто говорим о том, как работаем и чего ждем друг от друга. 

• Как мы строим команды.

• Как движемся по карьерной лестнице вопреки стереотипам.

Профессиональная среда — проводим внутреннее обучение, даем возможность расти без смены компании и использовать ИИ там, где это действительно нужно. 

• Как мы развиваем сотрудников.

• Как ИИ изменит карьерные траектории в ближайшем будущем.

• Что ИИ уже сделал с наймом.

🔥 Кстати, мы растем и ищем новых коллег

Центральный офис в Москве, коворкинги по всей России, множество вакансий с гибридным графиком и удаленкой.

Руководитель направления внедрения>>

Главный инженер>>

Системный аналитик (Группа исследований и автоматизации)>>

Ведущий инженер SDS>>

В «1С-Коннекте» обновили функциональные возможности для коммуникаций, удаленной поддержки и работы с обращениями. Изменения затронули мессенджер, видеозвонки, файловый менеджер, удаленное подключение и заявки на обслуживание.

Раздел удаленного подключения по коду теперь доступен в приложении для компьютера всем пользователям сервиса. В работе с файлами появилась загрузка через drag-and-drop и сочетания Ctrl + C / Ctrl + V. Файловый менеджер также доработан: увеличена площадь рабочих зон, изменена геометрия окна, а путь к файлам сохраняется при повторном открытии.

В мессенджере появились реакции на сообщения, закрепление чатов и сообщений, расширенные настройки сортировки и фильтрации списков. В групповых чатах теперь можно назначать нескольких администраторов. Также обновлено представление контактов.

В видеозвонках улучшено управление микрофоном и добавлен полноэкранный режим при демонстрации экрана. В заявках на обслуживание пользователи могут отдельно настроить уведомления об изменениях заявки и переписке в комментариях.

Кроме того, усилены языковые модели в составе GPT-Ассистента и ИИ-сервисов.

Новые тарифы сервиса начнут действовать с 1 августа 2026 года. Подробнее — по ссылке

🔥 Docker для начинающих: от «что это» до своего контейнера за 4 часа

Docker используется везде: от локальной разработки до production. Фокус лабы — не на запоминании команд, а на понимании. Вы пройдёте путь от первого контейнера до настройки сетей и данных — своими руками. После лабы сможете уверенно обсуждать контейнеризацию с разработчиками, DevOps и архитекторами.

25 июля, 10:00-14:00 МСК | Максим Тачков, Middle Developer (BIM), преподаватель Docker. По отзывам с прошлой лабы: экспертиза 9/10.

5 блоков за 4 часа: (1) Основы Docker → (2) Сборка (Dockerfile) → (3) Управление (Compose, логи, мониторинг) → (4) Данные (volumes, bind mounts) → (5) Сети (Docker Network, DNS)

За 4 часа вы:

- 🐳 Освоите словарь Docker: image, container, volume, network, Dockerfile

- 🔧 Соберёте и запустите свой первый контейнер из Dockerfile

- 🛠 Научитесь управлять контейнерами через Docker Compose

- 📦 Настроите хранение данных через volumes и bind mounts

- 🌐 Настроите сетевое взаимодействие между контейнерами

Для кого: Backend, frontend, fullstack разработчики, QA-инженеры, системные и бизнес-аналитики, архитекторы, технические менеджеры. Нужно: базовый CLI, понимание веб-приложений, VS Code.

🎬 Запись — 20%. Живая практика с ведущим, ответы на вопросы, разбор ошибок — только на лабораторной.

📖 Pre-read: за 3 дня до лабы высылаем шпаргалку по Docker-командам — подготовьтесь заранее и не теряйте темп.

🛠️ Makefile как «пульт управления» — одна команда = одно действие. Фокус на понимании, а не на синтаксисе CLI.

🚀 Дальнейший маршрут: Kubernetes → REST+OpenAPI → Keycloak → Kafka → Prometheus+Grafana.

🔗 Подробнее: https://debugskills.ru/content?article=labs-docker-basics

Почему трафик в ЦОДе балансируется не так, как вы ожидали

LAG часто воспринимают как простую и понятную вещь: объединили несколько линков — получили больше пропускной способности и отказоустойчивость. Но в реальности всё упирается не только в наличие агрегированного канала, а в то, как именно по нему раскладываются потоки.

Из-за этого и появляются знакомые инфраструктурные сюжеты: один линк забит, другой почти пустой; после изменения топологии поведение трафика меняется неочевидно; ECMP вроде есть, но равномерности всё равно нет; в VxLAN/EVPN-фабрике проблема становится ещё менее прозрачной.

7 июля в 20:00 на бесплатном уроке вместе с преподавателями-практиками разберём, как на самом деле работает балансировка трафика в сетях ЦОД: от LAG и хеширования до ECMP, vPC/MLAG и VxLAN/EVPN. Фокус — на том, какие решения в дизайне сети помогают избежать перекосов, перегрузок и сценариев уровня «всё упало, всё пропало». Присоединяйтесь.

Больше бесплатных уроков июля по инфраструктуре, сетям, разработке, AI и другим направлениям собрали в дайджесте — там можно посмотреть все темы месяца.

SimpleOne подтвердила совместимость с РЕД ОС

SimpleOne подтвердила совместимость своей платформы с РЕД ОС. Для заказчиков это значит, что запуск проектов в импортонезависимой ИТ-среде становится проще и предсказуемее.

Подтвержденная совместимость помогает:

• сократить барьеры на этапе архитектурных согласований

• упростить прохождение аудитов безопасности

• быстрее запускать проекты по переходу на российское ПО

РЕД ОС широко используют в корпоративной и государственной инфраструктуре. По данным разработчика, систему уже применяют 12 000 компаний и государственных организаций, а общее количество инсталляций превысило 2 млн.

Подробнее на сайте

Релиз ≠ деплой: почему прод падает именно после обновлений

Большинство крупных инцидентов происходят сразу после релиза. Не во время нагрузочного теста, не в случайный вторник — а именно тогда, когда команда только что что-то выкатила и выдохнула. Почему так, если всё прошло тестирование?

В новом выпуске «В SREду на кухне» вместе с Артёмом Гетманским, техруком юнитов в Авито, и Андреем Мухиным, TechLead из MWS, разобрались: что вообще считается релизом, чем он отличается от деплоя — и как не превратить каждое обновление в рулетку.

Что на повестке

Оказывается, релиз может сломать прод даже без единой строчки нового кода — и это не баг, а особенность современных систем. Разбираем, как Feature Flags, Canary, Blue-Green и Rolling-стратегии помогают снизить риск, когда hotfix тоже считается релизом и что с этим делать, и как error budget влияет на то, насколько смело команда вообще решается катить изменения.

Отдельно досталось вопросу, должны ли SRE участвовать в продуктовых релизах — и у участников выпуска на этот счёт нашлись весьма конкретные мнения.

🔵 VK Видео 
📺 YouTube
📌 RuTube
Ⓜ️ Mave

Искусственный интеллект перестал быть экспериментом — сегодня от него ждут конкретных результатов. При этом эффективность ИИ-инициатив ограничена возможностями инфраструктуры.

Мы упаковали наш опыт работы с десятками компаний из госсектора, финансов, ритейла, промышленности, НГХ и создали Сезон ИИ-инфры: пройдите весь путь к ИИ — от первичной оценки готовности инфраструктуры до конкретных решений и рекомендаций экспертов, которые внедряют ИИ в продакшн.

Как Форк ИТ обучил ИИ‑систему контроля качества горной добычи

🏭 Что за компания
Форк ИТ —  российская команда разработчиков, которая специализируется на цифровой трансформации промышленности. Компания запускает проекты по автоматизации контроля качества, прогнозированию нагрузок и оптимизации производственных процессов с использованием машинного обучения.

⚡ Задача
Крупному горнодобывающему предприятию была нужна ИИ‑система, которая оценивает качество сырья и заранее замечает аномалии в технологическом процессе, снижая риск брака и остановок. Требовалось быстро обучить модели на больших массивах данных и запустить их в работу без остановки действующих ИТ‑систем и без закупки собственной GPU‑инфраструктуры. При этом требовалось обеспечить высокий уровень безопасности данных (187-ФЗ, 152-ФЗ).

☁️ Что сделали
Форк ИТ арендовал GPU‑ресурсы и воспользовался средой для разработки и обучения ИИ в облаке Cloud.ru. Важнейшим компонентом будущей системы было компьютерное зрение, способное анализировать гранулометрический состав руды, размеры кусочков сырья, структуру флотационной пены при извлечении интересующих фракций. Данные о технологических процессах загрузили в облако, настроили пайплайн подготовки и запустили серию экспериментов с ML‑моделями, гибко масштабируя мощности под каждую итерацию обучения. 

🦾 Что получили в итоге
Форк ИТ смог быстро протестировать гипотезы благодаря использованию GPU A100, увеличить точность прогнозов и сэкономить на капитальных расходах. Cloud.ru выступил платформой для тяжелых задач по обучению моделей и анализу больших данных. Ну а предприятие получило ИИ‑систему, которая уже успешно снижает риск брака и незапланированных остановок производства. 

Читайте подробнее на сайте.

Узнайте, как использовать новые требования к КИИ как конкурентное преимущество

Работаете с ГИС или объектами КИИ и ищете способ выполнить регуляторные требования, не теряя в гибкости и скорости? Эксперты Cloud.ru разберут, как облачная инфраструктура закрывает вопросы защиты и при этом становится реальным инструментом развития.

На вебинаре разберем:

• Актуальные изменения в требованиях к ГИС и КИИ — что важно учесть прямо сейчас.

• Какие сценарии возможны с решением «Облако для КИИ» и что оно дает.

• Способы применения: от защищенной инфраструктуры до ускорения цифровых сервисов.

Будет полезно инженерам инфраструктуры, руководителям ИБ-направлений, менеджерам цифровой трансформации и всем, кто планирует работать с ГИС и КИИ.

📅 Когда? 7 июля в 11:00 мск.

📍 Где? Онлайн. Зарегистрируйтесь, чтобы задать вопросы спикеру в прямом эфире.

Вебинар уже через 20 минут: расскажем, как защищать данные в S3

В 12:00 мск на вебинаре разберем все: от базовых Bucket Policies и версионирования до продвинутых Conditional Write, Object Lock (WORM) и клиентского шифрования. Расскажем, как комбинировать эти инструменты для защиты от случайного удаления и кибератак. Объясним, как соответствовать регуляторным требованиям. Вебинар практический, так что вы увидите реальные примеры настройки S3 через API и CLI.

Вы узнаете

• Какие уровни защиты данных в S3 существуют 

• Как настраивать версионирование, Conditional Write, Object Lock, шифрование с реальными командами и примерами кода 

• Какие границы и подводные камни существуют у каждого инструмента 

• Как комбинировать механизмы для защиты от ransomware, случайного удаления, взлома ключей и соответствия 152-ФЗ 

Подключайтесь: 

📹 на YouTube;

📹 во ВКонтакте.