Я уже писал, что всестороннее тестирование является критической необходимостью для обеспечения киберустойчивости. Сейчас хотел бы показать, как этот принцип применяется в условиях, когда ИТ-системы развиваются с беспрецедентной скоростью, а изменения вносятся постоянно. Возникает парадокс: чем быстрее мы внедряем новое, тем выше риск сбоев. Аналитики отмечают, что общее количество инцидентов в критически важных сервисах неуклонно растет. Как же управлять этим "хаосом изменений" и обеспечить стабильность 24/7?

В предыдущем посте мы рассмотрели сетевую фабрику AI/ML как новую поверхность атаки. Мы уже описали, как уникальные паттерны трафика и протоколы типа RoCE создают нетривиальные векторы для атак. Сегодня мы изучим экономическую сторону этого вопроса: как эти уязвимости и риски напрямую транслируются в финансовые потери и влияют на ROI всей AI-инфраструктуры.

Неправильно выбранная стратегия тестирования в лучшем случае даст нулевой результат, а в худшем – приведет к неадекватной оценке возможностей системы или решения. Поэтому перед тем как начинать тесты, очень важно правильно определить задачи и выбрать соответствующую стратегию тестирования.

В условиях экспоненциального роста сложности ИТ-инфраструктур и постоянно эволюционирующих киберугроз, тестирование перестает быть опциональной процедурой и становится критической необходимостью. Недооценка его роли, к сожалению, до сих пор приводит к катастрофическим последствиям, которые измеряются не только финансовыми убытками, но и компрометацией всей системы безопасности.

Бывает, что важность тестирования часто недооценивается и сводится на уровень простой формальности – посмотреть, работает ли в принципе разработанное решение. Однако, при разработке абсолютно все предусмотреть невозможно. Кроме того, о тестировании разработанных и развертываемых систем часто вовсе забывают и вспоминают, когда все бюджеты уже заложены, проведены тендеры, а при внедрении и использовании вскрываются нюансы и недоработки, или начинаются проблемы с эксплуатацией. На корпоративном рынке самые частые проблемы: тестов не было, техзадание написано криво, подрядчик принес формально дотянутое решение, а по факту оно не будет нормально работать.

В эпоху повсеместного внедрения AI/ML мы часто фокусируемся на вычислительной мощности GPU и моделях, но упускаем из виду, что уникальная архитектура сетевых фабрик для AI создает новую поверхность атаки. Если в традиционных ЦОДах мы выстраиваем эшелонированную оборону и контролируем трафик на периметре, то в мире AI/ML эти парадигмы требуют серьезного пересмотра.

Распространение искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) стимулирует рост производительности и эффективности сетей дата-центров. В статье рассмотрены новые требования к AI сетям, отличия трафика AI / ML от трафика традиционных сетей дата-центров, а также технологии адаптации сети Ethernet для высоконагруженного AI трафика, и то, как наши решения помогают оптимизировать AI сети.