Как RETAILIQA совместила 152‑ФЗ, SLA для иностранцев и задел под новые ИИ‑сценарии

👨‍💻 Что за компания
RETAILIQA (бренд компании ООО «Крона Лабс») с 2014 года развивает сервисы мобильного аудита: электронные чек-листы для контроля качества, мониторинга цен конкурентов и оценки лояльности клиентов (NPS). Решения компании используют крупные федеральные и региональные игроки в ритейле, общепите, телекоме, банках, страховании, управлении недвижимостью, промышленности, логистике и других отраслях.

🚀 Задача
На фоне роста клиентской базы и объема собираемых данных команда столкнулась с несколькими ограничениями: прежний провайдер не мог масштабировать хранилище и вычислительные ресурсы, усилились требования федеральных заказчиков к безопасности и хранению чувствительных данных в российском ЦОД, у зарубежных клиентов возникали проблемы с доступностью сервисов. Параллельно RETAILIQA готовилась внедрять ИИ-модели для распознавания полок и ценников, что требовало гибкой и отказоустойчивой облачной инфраструктуры.

☁️ Что сделали
В 2024 году всю инфраструктуру перенесли в облако VMware на платформе Cloud.ru, закрыв потребность в ресурсах и отказоустойчивости без простоя для клиентов. Для хранения терабайтов данных подключили S3-совместимое хранилище Evolution Object Storage и перешли на модель pay-as-you-go — оплачивают только фактическое потребление без необходимости «держать запас» на стороне. Для защиты и соответствия требованиям безопасности добавили StormWall: Anti-DDoS и сервис резервного копирования виртуальных машин VMware, обеспечив дополнительный уровень защиты от атак и потери данных.

🦾 Что получили в итоге
RETAILIQA сняла ресурсный потолок: теперь можно без ограничений подключать федеральных и региональных клиентов с тысячами объектов контроля и десятками тысяч пользователей. Доступность сервисов достигла 99,98%, а надежное хранение фото- и видеоматериалов в сертифицированных российских ЦОД укрепило доверие крупных заказчиков и регуляторно-чувствительных отраслей. Например, крупная аптечная сеть с более чем 2 000 точек ежедневно отправляет «тяжлые» фотоотчеты по строжайшим стандартам мерчендайзинга — инфраструктура провайдера справляется с таким потоком без деградации. 

В планах — внедрение сервисов AI Factory для анализа фотографий и распознавания информации на ценниках. Это позволит автоматически проверять, соответствует ли выкладка товара в торговых залах утвержденным схемам (планограммам), а также ускорит подготовку отчетов и позволит гибко масштабировать ресурсы под новые сценарии с применением ИИ, не перестраивая всю архитектуру с нуля.

Читайте подробнее на сайте

Свой ML-завод: что дает собственная ML-платформа и как ее запустить

Большинство корпоративных ИИ-пилотов не дают измеримых результатов. Не из-за моделей, из-за инфраструктурного хаоса вокруг них.

Специалисты тратят время на подготовку данных и настройку окружения вместо экспериментов. Стек собирается из разрозненных инструментов, интеграция съедает месяцы, видеокарты простаивают и сжигают бюджет. А поверх всего — ужесточение требований к субъектам КИИ и приближающиеся сроки перехода на отечественное ПО.

На вебинаре разберем, как выстроить нормальный процесс разработки ИИ — от загрузки данных до обучения моделей на кластере видеокарт. Покажем, как платформа Evolution Stack.ML от Cloud.ru превращает этот хаос в работающий ML-завод: готовые сервисы убирают месяцы интеграций, единое управление наводит порядок в инфраструктуре, а развертывание внутри контура закрывает требования регуляторов.

Будет полезно специалистам по данным и ML-инженерам, руководителям команд, ИТ-архитекторам, DevOps-инженерам, специалистам по ИБ, техническим и ИТ-директорам.

Что обсудим:

• почему ИИ-проекты не взлетают: разрозненные инструменты, простой GPU и другие грабли;

• во сколько на самом деле обходится машинное обучение (спойлер: затраты на видеокарты лишь вершина айсберга);

• три пути к ML-платформе и скрытые ловушки каждого из них: облако, самостоятельная сборка на базе решений с открытым кодом, готовый продукт;

• когда локальное развертывание дешевле облака — и почему это работает не всегда;

• в каких отраслях платформа внутри контура необходима и какие задачи она закрывает;

• как устроена Evolution Stack.ML и зачем нужны рабочие пространства.

В практической части покажем:

• как создать рабочее пространство и подключить внешние источники данных;

• как запустить Jupyter-сервер на готовом образе — от выбора образа до открытия среды разработки;

• весь путь от первого запуска до распределенного обучения на нескольких GPU;

• как отслеживать метрики прямо из интерфейса платформы.

📅 2 июня в 11:00 мск
📍 Онлайн. Зарегистрируйтесь, чтобы задать вопросы спикеру в прямом эфире.

Зачем бизнесу гибридное облако? 🤔

В разговорах с крупными российскими компаниями часто упираемся в задачи, которые не тянут публичные облака. Это и заставило нас сменить оптику и посмотреть в сторону гибрида. Собрали для вас шесть типовых сценариев, где бизнесу нужно гибридное облако.

1️⃣ Disaster recovery и георезервирование 💥

Что это: основная инфраструктура работает в локальном ЦОД или частном облаке, а резервная площадка и бэкапы — в публичном. Если случается авария, трафик и нагрузки в штатном режиме переключаются в облако.

Кому подойдет: банки, финтех, e‑commerce, телеком, здравоохранение, госсектор.

Бизнес-выгода: 

• меньше простоев и рисков потери данных;

• не нужно строить и содержать полноценный дата‑центр;

• план восстановления можно регулярно тестировать без остановки основного контура.

2️⃣ Пограничные вычисления (edge computing) 🛰️

Что это: приложения и виртуальные машины частично работают в пограничной среде — в филиалах, магазинах, на заводах. А центральный ЦОД или облако отвечает за хранение, аналитику и централизованное управление.

Кому подойдет: ритейл, промышленные предприятия, транспорт, финтех.

Бизнес-выгода:

• локальные процессы продолжают работать даже при проблемах с интернетом;

• можно управлять ИТ-ландшафтом из единой точки;

• меньше требований к квалификации персонала.

3️⃣ Масштабирование под пиковые нагрузки 📈

Что это: базовая нагрузка обрабатывается на собственных ресурсах или в частном облаке, а пиковая — уходит в публичное облако.

Кому подойдет: e‑commerce, медиа, финтех, страховой бизнес.

Бизнес-выгода:

• не нужно покупать железо, а потом обслуживать простой;

• ресурсы в облаке включаются только тогда, когда они нужны;

• бизнес переживает пиковую нагрузку без просадок по скорости и повышения CAPEX.

4️⃣ Разработка и CI/CD в облаке 🧪

Что это: разработка и тестирование происходит в публичном облаке, а деплой остается в частном контуре.

Кому подойдет: крупные компании с ограниченными ресурсами и несколькими командами разработки — финансы, промышленность, сервисный бизнес.

Бизнес-выгода:

• тестовые среды поднимают и останавливают по запросу;

• подрядчикам не нужен прямой доступ внутрь периметра;

• релизы выходят быстрее, а критичные данные остаются в частном контуре.

5️⃣ Защита критичных данных и систем 🔐

Что это: чувствительные системы и данные (ERP, финансовые приложения, базы с персональными данными) работают в частном контуре, а менее критичные сервисы живут в публичном облаке.

Кому подойдет: банки, страховые компании, телеком, госсектор, промышленность с жесткими требованиями регуляторов.

Бизнес-выгода:

• компания соблюдает требования по безопасности и локализации данных;

• снижается риск утечек, штрафов и репутационных потерь;

• публичное облако работает там, где это безопасно и экономически оправдано.

6️⃣ ИИ и ML с данными on‑premise 🤖

Что это: сырые и чувствительные данные хранятся и обрабатываются локально, а обучение моделей и часть инференса выносятся в публичное облако.

Кому подойдет: финансы, ритейл, промышленность, автоиндустрия.

Бизнес-выгода:

• не нужно строить дорогой GPU‑кластер под нерегулярные нагрузки;

• можно быстро запускать и останавливать ML-эксперименты;

• чувствительные данные остаются в защищенном контуре, а облако используется для увеличения вычислительных мощностей.

🟩 Наши новые партнерства с компаниями «Полипластик», «Ренессанс страхование»,  «Технодинамика», «АФЛТ-Системс», «LADA Цифра» и «МТ-Интеграция», которые мы заключили на ЦИПР‑2026, как раз про такие сценарии: компании из промышленности, автоиндустрии и аэрокосмической отрасли хотят запускать ИИ‑продукты, масштабироваться под пиковую нагрузку и при этом не выносить критичные данные из своих контуров. 

Для этих задач мы развиваем гибридную архитектуру Cloud.ru Evolution Stack — как основу для проектов, где публичное облако и собственная инфраструктура работают вместе, на одной кодовой базе.

Больше про гибридное облако можно почитать в нашем исследовании: про развитие гибрида в России, на Западе и в Азии. 🧠

Получить исследование ⇒

Приходите на вебинар — покажем, как выстроить резервное копирование, которому можно доверять

Бэкап есть почти у всех. Но одно дело — хранить копии, другое — быть уверенным, что при сбое инфраструктура поднимется в нужные сроки и без потерь. Как перейти от «копии существуют» к «восстановление работает»?

Разберем это на совместном вебинаре с экспертами Cloud.ru и оператором ИТ-решений ОБИТ. Будет полезно ИТ-директорам, директорам по ИБ, системным архитекторам, инженерам и администраторам — всем, кто отвечает за сохранность данных в облаке.

Что расскажем и покажем:

• какие практики резервного копирования актуальны сейчас и в чем их различия;

• почему классическая стратегия 3-2-1 на практике может не выполнять свою функцию;

• почему сторонний бэкап становится стандартом, а не опцией;

• как опыт интегратора влияет на результат — и что меняется, когда интегратор и вендор работают в связке;

• реальные кейсы: что именно это дает бизнесу.

В практической части пройдемся по интерфейсу SaaS-решения Cloud.ru. В прямом эфире покажем процесс восстановления машины из резервной копии через агента и разберем, как встроить решение в существующую инфраструктуру без глобальных переделок.

📅 Когда? 26 мая в 11:00 мск.

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

Куда движется рынок гибридных облаков

Гибрид нужен бизнесу: он помогает держать критичные данные локально, но при этом пользоваться всеми плюсами публичного облака. 

Но как именно будет расти этот рынок, если крупный бизнес думает про безопасность, средний — про бюджет, стартапы — про скорость?

Рассмотрим четыре возможных тенденции.

1️⃣ Тенденция 1: рост через ИИ/ML и дефицит железа

GPU дорогие, быстро устаревают и тяжело отбиваются. Обучение моделей и тяжелые расчеты — кратковременная, но очень серьезная нагрузка. 

Логика для компаний проста: критичные данные и системы остаются on‑premise или в приватном облаке, а обучение и часть инференса перемещаются в публичное облако. 

❗Но развиваться эта тенденция будет не рывком, а постепенно — по мере того как компании наберут практический опыт, начнут больше доверять отечественным провайдерам и снимут внутренние барьеры: технологические и культурные.

От этого подхода в первую очередь выигрывают средние и крупные компании: финтех, e‑commerce, медиа и продуктовый ИТ. 

2️⃣ Тенденция 2: стагнация из-за регуляторики

Если регуляторы продолжат ужесточать требования, список данных, которые нельзя выносить из своего ЦОД, будет только расти.

В этом сценарии крупные компании и госсектор вкладываются в собственные дата-центры и частные облака. Публичное облако используют по остаточному принципу — 20–30% от нагрузки, в основном для тестов и вспомогательных сервисов.

Для тяжелых отраслей (банки, госсектор, здравоохранение) модель почти не меняется: основной фокус по‑прежнему на своих ЦОД и приватных облаках, а публичные остаются вспомогательными. 

❗А вот менее зарегулированных ужесточение правил подталкивает к гибриду — полностью в публичное облако нельзя, полностью делать on‑premise слишком дорого. В итоге гибрид из опции превращается в базовый вектор, и спрос на него будет только расти.

3️⃣ Тенденция 3: разделение по размерам и отраслям

У этой тенденции есть три вектора развития: они зависят от размера и отрасли и компании.

🏦 Крупные корпорации и госсектор держат максимум мощностей на своем железе и в частных облаках. Гибрид для них — это связка нескольких приватных площадок плюс небольшой процент публичного облака для некритичных задач.

🏢 Средний и крупный бизнес с запросом на развитие строят классический гибрид: критичное и регулируемое — в своем контуре, остальное — в облаке, чтобы ускориться и сэкономить.

🏪 Малый бизнес и стартапы без жесткой регуляторики идут в полностью публичное облако. Владеть железом им невыгодно, поэтому архитектура сразу проектируется облачной.

❗И хоть в случае со средним бизнесом гибрид пока упирается в стоимость и сложность, в перспективе именно этот сегмент может стать главным потребителем гибридного облака как сервиса.

😮 Отдельное исключение: специализированный гибрид под ИИ/ML

Даже сильно регулируемые игроки будут выносить в облако тяжелые вычислительные задачи — обучение и часть инференса. При этом данные и ключевые системы будут хранится on-premise. 

Все описанные тенденции мы не выдумали — это выводы из нашего большого исследования. Мы провели 17 глубинных интервью и узнали, как российские компании проектируют гибридные облака и почему делают их основой ИТ-инфраструктуры.

Получить исследование ←

Дайджест: новости за апрель 2026

Рассказываем, что произошло в апреле и объясняем, зачем это может пригодиться.

🤖 Гига-помощник стал умнее

Теперь прямо из чата можно запустить Container Job, подтянуть ресурсы кластера Managed PostgreSQL и собрать конфигурацию ВМ по параметрам — без ручного клика по консоли. Если вы когда-нибудь теряли время на рутинные операции в 11 вечера перед дедлайном, вот оно — облегчение.

🧠 AI Factory — цифровая среда для работы с генеративным ИИ 

AI Agents — агентов теперь можно «прокачивать» навыками и описывать задачу текстом: система сама предложит конфигурацию. Меньше времени на настройку, быстрее — к результату.

Managed RAG — три новости для тех, кто строит корпоративные базы знаний: появился OCR для PDF, Excel и изображений; документ теперь можно загрузить целиком, не нарезая на чанки (чтобы контекст длинных регламентов и договоров не терялся); метаданные можно задать через jq-схему. Качество ответов LLM на ваших данных станет заметно лучше.

Notebooks — новый образ Cloud.ru/Ostris AI Toolkit дает полноценную среду для обучения моделей прямо в браузере: датасеты, конфиги, очередь заданий, логи и терминал — все в одном окне. Не нужно тратить день на настройку окружения.

☁️ Cloud.ru Evolution — публичное облако, построенное на собственных разработках

Evolution Compute — форма создания ВМ больше не дает выбирать ресурсы, которые на самом деле заняты. Теперь вместо ошибки при деплое вы сразу видите альтернативы — нервные клетки сэкономлены. Еще теперь можно массово перезагружать ВМ или удалять диски, что намного удобнее.

Evolution Load Balancer — поддержка Proxy Protocol v2. Бэкенд наконец видит реальный IP клиента, а не адрес балансировщика. Для логирования, аудита и политик безопасности — принципиально важно.

Evolution Managed Kafka — топики в сервисе теперь можно создавать, редактировать и удалять в реальном времени. Казалось бы, мелочь — но именно такого обычно не хватает, когда все горит.

Evolution Managed PostgreSQL — реализовали возможность размещать узлы кластера в разных зонах доступности. Одна зона упала — кластер живет. Для прода — не опция, а база.

Evolution Artifact Registry — в тестовом режиме добавили возможность загрузки PyPI-пакетов в реестр. Храните внутренние Python-библиотеки рядом с остальными артефактами без отдельного репозитория. Потрогайте, возможно, так будет удобнее.

🚀 Три сервиса вышли в Public Preview — попробовать можно бесплатно

API Gateway — публикуйте и защищайте API без самописного шлюза.
Workflow Studio — визуальный редактор для DevOps/MLOps-пайплайнов и пайплайнов данных.
Managed OpenSearch — управляемые кластеры для поиска и аналитики логов.

Стадия Preview — лучший момент, чтобы оценить новые функции без обязательств.

🏢 Cloud.ru Advanced

Alma Linux 9.4 и Rocky Linux 9.5 в образах для ВМ, Kubernetes 1.34 с healthcheck по HTTPS и поддержкой XGPU, Terraform-провайдер 1.12.17.

📊 Отдельно — для тех, кто выстраивает аналитику для бизнеса

Мы подготовили руководство «10 шаблонов дашбордов для топ-руководителей» — о переходе от интуитивных решений к data-driven управлению. Внутри: шаблоны под роли CEO, CFO, CMO, CTO, CDO с метриками по финансам, маркетингу, продукту и операциям, плюс связка «бизнес-задача → метрики → дашборд → архитектура на Evolution Data Platform». Полезно взять с собой на следующий стратегический разговор с руководством.

А еще мы: 

• провели семь полезных вебинаров — записи и свежие анонсы уже на сайте;

• рассказали, как помогли Win Solutions запустить игровой маркетплейс для крупного клиента.

Остаемся на связи! ✌️

Приходите на вебинар — покажем, как построить потоковый конвейер данных с латентностью в минуты

Батчевый ETL раз в сутки перестает справляться, когда бизнесу нужна аналитика в режиме, близком к реальному времени. Как перейти на потоковую обработку без лишней сложности в инфраструктуре?

Разберем это на вебинаре по Evolution Data Platform. Будет полезно дата-инженерам, которые проектируют конвейеры, аналитикам и BI-специалистам, которым важно работать с актуальными данными, а еще архитекторам и руководителям дата-отделов.

На вебинаре расскажем и покажем:

• как проектировать архитектуру конвейера под near real-time: когда брать микробатчинг в Managed Spark Streaming, а когда хватит классического батча;

• зачем нужен Managed Trino как единый слой запросов поверх «горячих» и «холодных» данных — и как это убирает дублирование логики;

• как партиционировать данные по времени в Object Storage, чтобы запросы не тормозили;

• как управлять схемой через Managed Metastore, когда структура потока меняется;

• как настроить дашборд в Managed BI с автообновлением и алертами на отклонения;

• как измерять латентность конвейера — от генерации события до появления на дашборде.

На практической части соберем реальный сценарий: оконная агрегация транзакций в Managed Spark Streaming, оркестрация через Managed Airflow, витрина в Object Storage, ad-hoc запросы через Managed Trino без копирования данных, дашборд с обновлением раз в две минуты.

📅 Когда? 21 мая в 11:00 мск.

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

P.S. А еще мы тут подготовили чек-лист, как создать качественное хранилище данных за 15 шагов — забирайте, нам не жалко. 

Гига-помощник в облаке теперь закрывает DevOps-, SRE- и FinOps-задачи: что нового

Рассказываем про большое обновление ИИ-помощника, встроенного в консоль Cloud.ru. В этом релизе расширили возможности работы с виртуальными машинами и добавили три специализированных сценария.

🖥️Несколько ВМ в разных конфигурациях

Гига-помощник научился создавать сразу несколько виртуальных машин за один запрос и управлять ими по команде: может добавлять и удалять диски, менять конфигурации и выполнять другие повседневные операции. Теперь вы сможете легким движением руки развернуть сразу dev, stage и prod или подготовить все необходимое для нагрузочного тестирования. 

🤖Три новых сценария 

Теперь у вас прямо в консоли есть три «подчиненных», которые проследят за тем, чтобы все шло как надо:

• 🛠 DevOps-агент — разворачивает и обслуживает популярные сервисы по текстовому промпту: PostgreSQL, Kafka, WordPress, GitLab и другие. Не нужно держать в голове порядок шагов или обращаться к документации, достаточно описать задачу.

• 📡 SRE-агент — настраивает мониторинг и алертинг, а также помогает разбирать инциденты. Удобен, когда нужно быстро поднять наблюдаемость для нового сервиса или разобраться в причинах сбоя.

• 💰 FinOps-агент — находит забытые и неиспользуемые ВМ и предлагает их удалить, чтобы исключить лишние расходы. Показывает топ дорогих ресурсов и позволяет сравнивать траты за разные периоды.

Ищите Гига-помощника в правом нижнем углу главной страницы консоли

Как запустить игровой маркетплейс на 150 000 пользователей в день и не упасть на пиках: кейс Win Solutions х Cloud.ru

👨‍💻 Что за компания
Win Solutions («Вин Солюшенс») — ИТ-интегратор, который разрабатывает и внедряет решения для компаний в России и СНГ, а также берет на себя эксплуатацию продуктов, когда критичны устойчивость и полный контроль инфраструктуры. Win Solutions сотрудничает с Cloud.ru на проектах, где важны предсказуемость продакшена и стабильная работа под высокой нагрузкой.

🚀 Задача
Крупному клиенту интегратора нужен был маркетплейс цифровых игровых товаров, который:

• работает без простоев и деградации на пиках (особенно во время маркетинговых активностей);

• масштабируется по мере роста аудитории;

• удобен в сопровождении: с мониторингом и понятной эксплуатацией. 

Заказчику Win Solutions было критически важно быстро вывести проект в продакшен и гарантировать возможность масштабирования, поэтому выбор провайдера начался незамедлительно. Решающим доводом в пользу Cloud.ru стала оперативная работа технической поддержки и детальная документация.

☁️ Что сделали
Продуктовую среду развернули на облачной платформе Cloud.ru Evolution на пяти виртуальных машинах, изолировав значимые компоненты и распределив роли для минимизации зависимостей между ними.

Суммарная конфигурация: 120 vCPU, 240 ГБ RAM, ~6 ТБ SSD, на ВМ — Ubuntu 24.04.

Эксплуатацию закрыли мониторингом в Zabbix: команда следит за CPU, RAM, дисками и сетью, контролируя динамику нагрузки и заранее планируя масштабирование. Сейчас запас ресурсов — около 30%, масштабирование выполняется за счет увеличения ресурсов ВМ. На этапе запуска были сбои при развертывании, но команда интегратора вместе со специалистами поддержки Cloud.ru быстро выявили и устранили причины. После отладки работа сервисов стабилизировалась, сбои не повторялись.

🦾 Что получили в итоге
Маркетплейс работает стабильно: за время эксплуатации не было проблем с производительностью и инфраструктурных сбоев.
Площадка выдерживает до 150 000 пользователей в день, а сервис остается доступным и сохраняет высокий уровень клиентского сервиса даже в периоды пиков. 

Подробнее читайте на сайте.

Вебинар о том, как обеспечить стабильность баз данных при росте проекта и нагрузок

Самостоятельное администрирование баз данных может превратиться в рутину: постоянные обновления, бэкапы, мониторинг и работа с нагрузкой. С ростом проекта стандартных настроек уже не хватает, а риск просадок и простоев из-за ошибок в конфигурации становится выше.

Это третий вебинар из большого трека про эволюцию приложения в облаке. На этот раз разберем, как передать обслуживание PostgreSQL управляемому сервису в облаке и настроить архитектуру Master/Replica для стабильной работы при высоких нагрузках.

О чем будем говорить:

• сравним управляемую и self-hosted СУБД PostgreSQL: выясним, когда пора задуматься о переезде;

• разберем ключевые метрики БД: на что обращать внимание в мониторинге, чтобы не доводить до инцидента;

• обсудим, как архитектура Master/Replica повышает отказоустойчивость приложения.

После теории будет насыщенное демо, на котором покажем, как добавить в сервис поддержку нескольких реплик и разгрузить базу на чтении. Затем проведем нагрузочное тестирование и сравним показатели до и после оптимизации. Еще покажем, как организовать резервное копирование, разделить трафик на чтение и запись и повысить отказоустойчивость приложения.

Вебинар будет полезен бэкенд-разработчикам, DevOps- и SRE-инженерам, архитекторам и тимлидам, которые отвечают за стабильность базы данных, производительность сервисов и развитие приложения под растущей нагрузкой.

📅 Встречаемся во вторник, 28 апреля, в 11:00 мск

Зарегистрироваться на вебинар

Дайджест: новости за март 2026

🚀 9 апреля прошла GoCloud 2026 — главная конференция Cloud.ru про ИИ и облака. В этот раз все масштабнее: 70 спикеров, 15+ демозон, 1 700+ гостей офлайн и 7 000 просмотров онлайн-трансляции. Если не попали — не страшно: все доклады по четырем трекам можно посмотреть в записи.

🚨 До 30 июня даем скидку -50% на сервисы Evolution Data Platform, полный список выгодных предложений есть на сайте.

🤖 Что нового в AI Factory:

• Выпустили Agent Space — приложение для управления ИИ-агентами в режиме чата, и AI Workflows — конструктор с n8n-функционалом для автоматизации рабочих процессов.

• Анонсировали еще два важных компонента. Первый — EvoClaw, управляемый сервис собственной разработки для работы с OpenClaw по A2A-протоколу. А второй — Guardrails Filter, инструмент для  безопасной работы с публичными ИИ. Он сканирует текст, выявляет чувствительные данные (имена, реквизиты, API-ключи) и маскирует их перед отправкой в языковую модель.

• Масштабно обновили  Evolution AI Agents — сервис для создания ИИ-агентов, которые берут на себя рутинные задачи. Теперь агенты умеют делегировать подзадачи друг другу без участия человека-диспетчера, а еще их можно объединять в многоуровневые системы. Добавили настройки памяти: агент может помнить контекст как в рамках одного разговора, так и между сессиями. Появились сценарии — готовые наборы шагов, которые агент выполняет по порядку.

🛡️ Запустили Evolution Container Security — новый сервис для тех, кто разворачивает приложения в контейнерах. Встроенный ИИ-агент сам проверяет образы на уязвимости и сам же предлагает подходящие политики безопасности — вам не нужно разбираться в этом вручную.

☁️ Сразу несколько сервисов перешли из бесплатного тестирования в полноценный доступ: Evolution Managed ClickHouse, Managed Kafka для работы с данными, инструменты резервного копирования виртуальных машин и дисков, поддержка пользовательских образов и провайдер Terraform v2.0. Это значит, что теперь у пользователей сервисов появились юридически закрепленные гарантии доступности и уверенность в стабильности версий. В стадию открытого тестирования вышел Evolution Certificate Manager для управления TLS-сертификатами.

👨‍💻 Специально для тех, кто хочет анализировать данные в реальном времени, но задается вопросами «С чего начать?» и «Как посчитать TCO решения?», подготовили руководство «Архитектура real-time аналитики в 2026». Там вся информация об архитектурных трендах и сервисах, которые помогут решить задачи по построению инфраструктуры для принятия решений в реальном времени, забирайте по ссылке.

📊 Обновили сервисы платформы данных. В Managed Airflow появилась интеграция с корпоративным хранилищем секретов — теперь пароли и ключи не нужно прописывать в коде пайплайнов. В Managed BI можно сразу при создании окружения загрузить демо-данные и получить готовые дашборды — удобно, чтобы быстро оценить возможности сервиса. Managed Spark и Trino стали мощнее: максимальное число рабочих узлов выросло до 20.

💼 Рассказали, как компания METRO перенесла 1 000 сервисов 50 ТБ данных в облако всего за 3 месяца, подробнее на сайте.

👨‍🎓А еще провели вебинары, которые можно посмотреть в записи, если пропустили: 

• Эволюция приложения в облаке: как запустить микросервисы в Managed Kubernetes

• Эволюция приложения в облаке: как навести порядок в артефактах и образах

• ИИ-разработка под контролем: как сократить техдолг и уязвимости

• Evolution Managed BI: все возможности BI-сервиса в облаке

📅 Вебинары на апрель и май уже анонсированы, заглядывайте и сохраняйте себе в календарь.

Приходите на вебинар, расскажем, как запустить ТОиР в облаке за 14 дней

Снизить простои производства без долгих согласований с ИТ и закупки серверов — не миф, а реальность. Как это сделать, расскажут эксперты облачных технологий и разработки высоконагруженных систем управления производством.

О чем будем говорить на вебинаре:

• Разберем, как запустить цифровой ТОиР, перейти с бумажных нарядов на мобильные техкарты за 30 дней, снизить риск аварийных простоев и навести порядок в учете оборудования и ремонтов.

• Объясним, как облако делает инвестиции в ИТ предсказуемыми.

• Презентуем связку: учет и планирование в 1С, мобильное приложение для бригад, инфраструктура с SLA 99,9% и хранением данных в РФ.

• Расскажем, как перестать замораживать бюджет в железе, тестировать гипотезы без CAPEX, получать прозрачную экономику с учетом потерь и запчастей, перенаправить инвестиции с серверов на модернизацию производства.

• Покажем все этапы: развертывание, настройка, интеграция, обучение.

• Разберем, как увидеть результат за 3–6 месяцев и выйти на полную окупаемость за год.

📅 Встречаемся в четверг, 23 апреля, в 11:00 мск

Зарегистрироваться на вебинар

P.S. Участники прямого эфира смогут запросить пилотный проект, демодоступ и расчет TCO/ROI под свое предприятие.

Свое и чужое: как развивать ИТ-инфраструктуру и не стать заложником подрядчика. Бесплатный вебинар

Допустим, ситуация: вы годами строите ИТ-инфраструктуру, вкладываете в нее бюджеты, нанимаете специалистов, настраиваете процесс. И все работает, но в какой-то момент начинает тормозить.

Оказывается, что:

• запуск нового сервиса занимает месяцы вместо недель — мешают legacy‑системы и бюрократия;

• ключевые процессы завязаны на одного‑двух инженеров: их уход парализует работу;

• подрядчик, который обслуживает часть инфраструктуры, диктует условия — и менять его дорого и рискованно;

• бюджет на ИТ растет, но не за счет инноваций, а из‑за поддержки того, что уже есть;

• хочется масштабироваться, но текущая модель просто не дает этого сделать быстро и без огромных вложений.

Знакомо такое? Если да, скорей всего ваша модель управления ИТ-инфраструктурой устарела и ее пора пересмотреть. На вебинаре расскажем, как это сделать оптимально, без операционных рисков и лишних затрат.

📅 Когда: вторник, 21 апреля, в 11:00 мск
📍Где: онлайн. Зарегистрируйтесь, чтобы задать вопросы экспертам в прямом эфире.

На вебинаре разберем:

• по каким признакам можно понять, что текущая модель становится неэффективной;

• как оценивать модели управления инфраструктурой по стоимости владения, скорости изменений, отказоустойчивости и кадровым рискам;

• как снизить зависимость от подрядчика, отдельного специалиста или неудачно выбранной инфраструктурной модели;

• в каких сценариях эффективнее своя команда, привлеченный партнер или облака, а когда стоит выбирать гибридный подход.

Вебинар будет интересен ИТ-директорам, руководителям ИТ-департаментов, техническим директорам и руководителям инфраструктурных команд среднего бизнеса.

До встречи онлайн!

Новые возможности цифровой среды AI Factory, инструмент для защиты контейнеров с ИИ-агентом и другие анонсы на GoCloud 2026 

В течение дня рассказывали о ключевых векторах развития компании и делились обновлениями на нашей ежегодной конференции про искусственный интеллект и облачные сервисы. Собрали главное в одном посте.

Масштабируем облачные и ИИ-решения

По итогам 2025 года выручка Cloud.ru составила 76,5 млрд рублей, увеличившись на 50% по сравнению с предыдущим годом. При этом доля сервисов и инфраструктуры, необходимой для работы с ИИ, впервые превысила половину общей выручки и составила 54%.

Что запустили в цифровой среде AI Factory

🤖 Agent Space — мобильное и десктоп-приложение для работы с ИИ-агентами. Теперь вы можете отдавать любые команды ИИ-агентам, созданным через сервис Evolution AI Agents, и задавать вопросы о статусе выполнения задач в режиме чата. В каталоге уже представлены «Агент рекрутер», «Агент Python-разработчик», «Агент для работы с контрагентами». С их помощью можно автоматизировать уже более 20 бизнес-сценариев: аналитику, дизайн, HR-задачи.

⚙️ AI Workflows позволяет создавать и автоматизировать рабочие процессы через графический интерфейс. AI Workflows имеет аналогичный n8n функционал и работает по принципу конструктора, позволяя создавать цепочку связанных шагов, которые система будет выполнять по порядку. Инструмент интегрирован с сервисами AI Factory.

🦀 EvoClaw — управляемый облачный сервис собственной разработки для работы с OpenClaw и другими продуктами семейства. ИИ-агент позволяет запустить решение за несколько минут и работает по протоколу A2A, что упрощает взаимодействие с любыми агентными системами. Агент запускается в пару кликов и изначально настроен с фокусом на безопасность: наш приоритет — не просто быстрый старт, а полный контроль над тем, что агент делает и как он это делает.

При этом мы удерживаем цены на все основные облачные и ИИ-сервисы на уровне 2025 года.

Подробнее про AI Factory

Новый инструмент для защиты контейнеров с ИИ-агентом

🔒 Тестируйте Evolution Container Security — сервис собственной разработки для обеспечения безопасности контейнерных сред Kubernetes. Он сканирует контейнеры на уязвимости, а встроенный ИИ-агент сам генерирует политики безопасности под вашу среду. Это позволяет сократить время на настройку защиты и снизить риск ошибки.

С сервисом вы можете: 

• использовать готовые политики безопасности или брать их за основу для создания своих

• создавать и управлять политиками безопасности, настраивая собственные правила допуска

• сканировать образы контейнеров, их настройки, хосты на предмет уязвимостей и приоритизировать их

• получать отчеты с общей оценкой риска и идентификаторами уязвимостей

• проверять конфигурации во время развертывания контейнеров и подов

Подробнее про Evolution Container Security

Держим фокус на безопасности при работе с ИИ

🛡️ Guardrails Filter — решение для безопасной работы c ИИ. Это первый инструмент для защиты от утечек при запросах к популярным open source моделям у российских облачных провайдеров. Инструмент предназначен для работы с моделями из сервиса Evolution Foundation Models.

Запускаем новое бизнес-направление Neocloud

Выделили в отдельное бизнес-направление решения для работы с ИИ. Это единая управляемая среда, объединяющая инфраструктуру, данные и инструменты для полного цикла работы с моделями — от разработки и обучения до инференса и эксплуатации. Новое направление сформировано на базе накопленной экспертизы Cloud.ru в создании ИИ-инфраструктуры и работе с различными типами GPU. Сегодня мы уже предоставляем доступ к тысячам современных GPU в публичном облаке и поддерживаем гибридные сценарии с использованием частной инфраструктуры.

Записи докладов выложим на сайте в ближайшие дни. Спасибо всем, кто был с нами на конференции! 

Мы начинаем GoCloud 2026 — присоединяйтесь к трансляции онлайн☁️

Прямо сейчас в кинотеатре «КАРО 11 Октябрь» на Новом Арбате в Москве начинается ежегодная конференция про ИИ и облака GoCloud 2026. Нет возможности прийти? Тогда жмите кнопку «Смотреть трансляцию» на сайте и присоединяйтесь к нам удаленно.

После открытия выбирайте вкладку интересного вам трека — Инфраструктура, Прикладной ИИ, Приложения и разработка, Данные и аналитика — и смотрите выступления более чем 40 спикеров. Вопросы можно задавать в чате.

👉 Присоединиться к трансляции

До GoCloud 2026 — 3 дня. Вы еще не зарегистрировались? ☁️

9 апреля в Москве пройдет наша главная ежегодная конференция про искусственный интеллект и облачные сервисы. В этом году ключевая тема — ИИ как сервис: простые, управляемые и безопасные инструменты для работы с ИИ и интеллектуальными агентами, которые можно использовать уже сегодня.

Что вас ждет:

• 4 трека: Инфраструктура, Прикладной ИИ, Приложения и разработка, Данные и аналитика.

• 40+ спикеров, реальные кейсы и живые демонстрации — без слайдов с обещаниями.

• Практические воркшопы: берите ноутбук и решайте свои задачи вместе с экспертами.

• 15 демозон, тематические круглые столы и, конечно же, вечеринка для самых стойких. 

Записи докладов появятся чуть позже, но воркшопы, нетворкинг и живые демонстрации — только для тех, кто придет лично.

📍 Москва, кинотеатр «КАРО 11 Октябрь», Новый Арбат, 24
📅 9 апреля, сбор гостей с 10:00 мск

👉 Зарегистрироваться

А пока ждете мероприятие, загляните в наш блог на Хабре, некоторым авторам статей можно будет задать вопросы лично на самой конференции. 

Узнаете на GoCloud, как построить ИИ-инфраструктуру на физических серверах: от инференса до обучения на уровне суперкомпьютера

Компании переходят от внешних поставщиков искусственного интеллекта к собственной инфраструктуре ради контроля данных, безопасности, предсказуемых затрат и независимости. Разберем, как построить платформу искусственного интеллекта полного цикла на голом железе: от запуска вывода моделей до тонкой настройки. Покажем, как объединение узлов с графическими ускорителями через InfiniBand превращает серверы в кластер суперкомпьютера и как масштабировать ИИ-нагрузку по всем канонам высокопроизводительных вычислений.

Спикер: Александр Шакмаев — менеджер продукта, Cloud.ru

Трек: Инфраструктура

📅 Когда: 9 апреля в 14:40–15:20 мск
👉 Зарегистрироваться

А пока ждете выступление, загляните в блог: Тестируем B200: живые бенчмарки с GLM-4.7

Автоматизация облачных сценариев в эпоху искусственного интеллекта — одна из тем доклада на GoCloud 2026 ☁️

Облако дает множество сервисов, но собрать полный путь от идеи до запуска все еще непросто: неподготовленные команды теряются, решения требуют архитекторов и ручной склейки. В докладе расскажу про инструмент, который превращает облачные задачи в готовые сценарии с шаблонами и маркетплейсом функций.

Также покажу, как одни и те же блоки выполняются в разных окружениях и как ИИ-ассистент ускоряет сборку полного цикла: от архитектуры и непрерывной интеграции до бизнес-логики приложений.

Спикер: Антон Щеколдин — менеджер продукта, Cloud.ru

Трек: Приложения и разработка

📅 Когда: 9 апреля в 12:50–13:30 мск
👉 Зарегистрироваться

А пока ждете выступление, загляните в блог: Практическое применение eBPF: serverless-платформа с поддержкой TCP-приложений

Управляемые базы данных и почему это тоже про машинное обучение — расскажем на GoCloud 2026 ☁️

Покажем, почему ML-системы начинаются не с моделей, а с дата-инфраструктуры. Разберем роль PostgreSQL, Kafka, Redis, ClickHouse и OpenSearch в реальных сценариях машинного обучения клиентов. Обсудим, как управляемые дата-сервисы становятся фундаментом ИИ-нагрузок, и какие продуктовые требования меняются — превращая дата-платформу в IaaS-слой для машинного обучения.

Спикер: Сергей Геворкян — менеджер продукта, Cloud.ru

Трек: Данные и аналитика

📅 Когда: 9 апреля в 15:35–16:05 мск
👉 Зарегистрироваться

А пока ждете выступление, загляните в блог: Как мы разгрузили базу данных в проде и не сломали систему

Как делать бизнес-процессы как в n8n — безопасно и масштабируемо? Узнаете на конференции GoCloud 2026 ☁️

Расскажем, как обойти лимиты n8n для enterprise- и ИИ-систем: живой трейсинг и метрики из коробки, предсказуемое масштабирование, нативная работа с кастомными моделями машинного обучения и мультиагентными системами. Плюс бесшовный импорт сценариев из n8n без простоев. В финале — живая миграция реального воркфлоу за минуты.

Спикер: Владислав Янковский — старший Go-разработчик, Cloud.ru

Трек: Прикладной ИИ

📅 Когда: 9 апреля в 16:40–17:00 мск
👉 Зарегистрироваться

А пока ждете выступление, загляните в блог: NoCode инструменты для создания AI-приложений с RAG: быстрый старт