В РФ планируют запретить поставки продукции HP и Fujitsu

Минпромторг планирует ограничить ввоз ноутбуков и серверов от HP и Fujitsu. Это приведет к значительному сокращению предложения этих брендов на потребительском рынке и может затронуть другие марки, разрешенные для импорта в Россию без согласия правообладателей. По мнению экспертов, эта инициатива может увеличить продажи российских производителей.

Согласно проекту поправок к постановлению №506, министерство исключит продукцию HP и Fujitsu из списка товаров для параллельного импорта, оставив доступной другую продукцию этих компаний. В настоящее время изменения находятся на стадии межведомственного согласования. В начале февраля вице-премьер Денис Мантуров поручил Минпромторгу рассмотреть исключение товаров, производимых в России, из списка параллельного импорта, а также предложил внедрить субсидии для поддержки продаж российской электроники.

Михаил Косцов, руководитель практики вычислительной инфраструктуры и СХД:

Параллельный импорт спустя три года после введения составляет весомую долю рынка электроники. Это происходит даже несмотря на резкий рост производства российских решений. Заказчики часто выбирают его из-за известного качества оборудования и зачастую более низкой стоимости, даже при отсутствии полноценной технической поддержки вендоров. Ограничение списка вендоров, разрешенных для ввоза параллельным импортом, оставалось делом времени по мере развития российских производителей. Выбор производителей, с которых начинаются обсуждения ограничений (HP и Fujitsu), удивляет. Так как HP занимается клиентским оборудованием (серверная линейка давно представлена под брендом HPE), а Fujitsu и до 2022 года был не самым востребованным производителем, сильно уступая более популярным Dell, Huawei, HPE и другим. Мы внимательно следим за новостями. Не рассчитываем, что к моменту введения ограничений эти вендоры вернутся в Россию, но и не исключаем такой возможности.

Полную версию статьи можно найти по ссылке.

«Элар» представила новые системы хранения на Blu-ray

Корпорация «Элар» анонсировала линейку систем хранения данных «Элар НСМ» на базе оптических носителей Blu-ray. Решения ориентированы на долговременное хранение (до 50 лет) и легко интегрируются в инфраструктуру ЦОД без доработки.

В линейке представлены модели от 105 до 10 368 слотов и ёмкостью до 1036 ТБ, с поддержкой интерфейсов SAS, LAN, NAS и SATA. Системы используют 35-дисковые съёмные магазины с поддержкой RFID-технологии, поддерживают носители CD/DVD/BD, наработку на отказ более 2,5 млн циклов и потребление от 110 до 1200 Вт. Устройства включены в реестры Минпромторга и Минцифры, соответствуют ПП РФ 1912 и рекомендованы для использования в промышленности и госсекторе.

Михаил Косцов, руководитель практики вычислительной инфраструктуры и СХД:

Оптические библиотеки для долговременного хранения архивных данных на DVD/Blu-ray-дисках всегда были довольно нишевым продуктом. Они не обрели большой популярности по сравнению с ленточными библиотеками на базе LTO из-за более высокой стоимости и меньшей ёмкости носителей. Но, при этом, на данный момент аналогичных российских производителей ленточных библиотек в реестре Минпромторга нет. В качестве одного из сценариев использования данные устройства могут быть востребованы при подтверждении совместимости данного решения с отечественными производителями ПО систем резервного копирования.

📎 Подробности по ссылке

Продолжаем рассказывать об эволюции вычислительных архитектур. Итак, полносвязные нейронные сети (Fully Connected Networks, FCN) представляют собой один из основных типов искусственных нейронных сетей, в которых каждый нейрон одного слоя связан со всеми нейронами следующего слоя. Эти сети являются основой для многих более сложных архитектур, таких как сверточные и рекуррентные нейронные сети. FCN обычно состоят из входного слоя, одного или нескольких скрытых слоев и выходного слоя, что позволяет им обрабатывать данные различной сложности и извлекать из них полезные признаки.

В 1980-ых годах был разработан алгоритм обратного распространения ошибки (backpropagation), который позволил эффективно обучать многослойные нейронные сети. Это стало поворотным моментом в развитии полносвязных нейронных сетей и дало начало активному исследованию различных архитектур нейронных сетей и их применений.

Метод backpropagation позволяет корректировать веса связей между нейронами на основе вычисленной ошибки между предсказанным и истинным значением. Благодаря этому процессу FCN могут эффективно обучаться на больших объемах данных и адаптироваться к различным задачам, таким как классификация, регрессия и даже генерация новых данных.

Однако полносвязные нейронные сети имеют свои ограничения. Из-за большого количества параметров, которые необходимо обучить, FCN могут сталкиваться с проблемами переобучения, особенно при работе с небольшими наборами данных. Кроме того, они не всегда способны захватывать пространственные или временные зависимости в данных, что делает их менее эффективными для задач, связанных с изображениями или последовательностями. Несмотря на это, FCN остаются важным инструментом в арсенале специалистов по машинному обучению и служат основой для разработки более сложных архитектур.

Предыдущие посты серии ищите по ссылкам:

• Архитектура фон Неймана 
• Гарвардская архитектура  
• CISC (Complex Instruction Set Computing)
• MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data)
• SIMD (Single Instruction, Multiple Data)
• RISC (Reduced Instruction Set Computer)
• VLIW (Very Long Instruction Word)

В России возросло количество сбоев ИТ-оборудования и системного ПО

Исследование КРОК выявило, что за последние два года в России значительно увеличились поломки ИТ-оборудования и сбои ПО, что связано с устаревшей инфраструктурой и сложностями обновления в условиях геополитической нестабильности. Опрос ИТ-руководителей показал, что около 80% крупных компаний используют гибридные инфраструктуры, что снижает надежность, и 30% респондентов отметили рост инцидентов, требующих внешней помощи.

Многие организации используют оборудование и ПО более восьми лет, что требует обновления. При этом 40% ИТ-бюджетов направляется на модернизацию, а 46% технических директоров планируют увеличить затраты на инфраструктуру. Эти изменения влияют на рынок сервис-провайдеров: в 2024 году снизился спрос на поддержку оборудования, в то время как запросы на поддержку приложений возросли, а компании стали чаще запрашивать модернизацию ПО.

Михаил Косцов, руководитель практики вычислительной инфраструктуры и СХД:

Рост количества инцидентов может быть связан с разными факторами. Основной из них - наличие устаревшей legacy-инфраструктуры западных вендоров, ушедших с рынка. Оборудование со временем чаще выходит из строя, и его приходится чаще обслуживать. В то время как отсутствие вендорской поддержки ПО приводит как к сложности устранения возникающих инцидентов, так и к недоступности обновлений - тех самых, устраняющих эти инциденты.

В связи с этим всё больше компаний переходит на доступные, преимущественно российские решения. Это не приводит к снижению инцидентов в моменте, так как внедрение новой инфраструктуры взамен старой - это всегда тяжелый и долгий проект. Но зато снижает количество сбоев в перспективе, после того как проблемы будут устранены совместно с поддержкой и разработчиками новой инфраструктуры. В целом это подсвечивает тренд продолжающегося и набирающего обороты вендорозамещения. Если крупный бизнес уже с 2022 года спланировал переход и по большей части его прошел, то средний и малый - только к этому процессу приступают.

Подробнее читайте в статье по ссылке.

Риск перенасыщения рынка ИИ ЦОД

В 2025 году ожидается множество крупных проектов по строительству центров обработки данных (ЦОД), но эксперты предупреждают о рисках, связанных с их быстрым развитием. Согласно отчету Moody’s Ratings, возможны проблемы, такие как техническое устаревание, геополитические факторы и перенасыщение рынка. Увеличивается плотность серверных стоек и инвестиционные риски, а также влияние торговых барьеров на стоимость.

ЦОД теперь считаются критически важными объектами, привлекающими значительные инвестиции. Однако к 2028 году может возникнуть дефицит электроэнергии, что ограничит рост отрасли. Операторы начинают сотрудничать с энергетическими компаниями и строят собственные электростанции. Аренда мощностей происходит до завершения строительства, что позволяет гибко адаптироваться к изменениям в спросе. Важно учитывать риски и инфраструктурные ограничения, чтобы избежать перенасыщения и финансовых потерь на фоне революции в сфере ИИ.

Алексей Зотов, руководитель направления ИТ-инфраструктуры:

Сейчас мы наблюдаем рост интереса к ИИ и технологиям машинного обучения. Однако для рынка ИИ ЦОД такая тенденция может привести к неблагоприятным последствиям. В инфраструктуре ИИ ЦОД используется большое число графических адаптеров (GPU), которые потребляют много энергии и выделяют много тепла. Если раньше стандартная стойка ЦОД в России потребляла от 5 до 10 кВт, то сейчас один сервер с 8 GPU потребляет 10-12 кВт, а два таких сервера — около 25 кВт на стойку. Это вынуждает полностью пересматривать подходы к строительству объектов и инженерных коммуникаций.
Ситуация напоминает историю с майнингом, в котором тоже используется GPU. Государство и регуляторы уже ввели ограничения на майнинг в ряде регионов из-за высокой нагрузки на сети. Не исключено, что аналогичная судьба может ждать и ИИ-вычисления.

Подробности читайте по ссылке.

А мы продолжаем нашу рубрику по эволюции вычислительных архитектур. На очереди у нас сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) — специализированные глубокие нейронные сети, предназначенные для обработки данных с пространственной структурой, таких как изображения. Они активно используются в компьютерном зрении и распознавании образов, где важны взаимосвязи между элементами. Подобная идея была впервые выдвинута Яном Лекуном в 1988 году, а широкую популярность она приобрела после триумфа AlexNet на конкурсе ImageNet в
2012 году.

Обучение CNN осуществляется методом обратного распространения ошибки, что позволяет оптимизировать веса сети и снижать ошибки. Выбор архитектуры и гиперпараметров является критически важным для успешного обучения, что делает экспериментирование с конфигурациями необходимым для достижения оптимальных результатов.

В 2010-х годах сверточные нейронные сети получили широкое применение в медицине, где их использовали для выявления патологий, и в государственных учреждениях для распознавания текста. Сегодня эти технологии активно используются в системах видеонаблюдения и генеративном искусстве, а современные модели, такие как Midjourney и DALL-E 2, способны создавать изображения на основе текстовых запросов.

Подробнее читайте на Википедии.

Предыдущие посты серии можете найти по ссылкам:

• Архитектура фон Неймана
• Гарвардская архитектура
• CISC (Complex Instruction Set
Computing)
• MIMD (Multiple Instruction,Multiple Data)
• SIMD (Single Instruction,
Multiple Data)
• RISC (Reduced Instruction SetComputer)
• VLIW (Very Long Instruction Word)

Компания Mind Software объявила о выпуске новой российской системы хранения данных - MIND uStor

MIND uStor — программное обеспечение для построения отказоустойчивого и масштабируемого хранилища данных, совместимое с серверным оборудованием на архитектуре x86. Решение поддерживает различные протоколы и интегрируется с платформами виртуализации, включая гиперконвергентные конфигурации. По заявлению разработчиков, использование MIND uStor может позволить снизить затраты на ИТ-инфраструктуру на 30–60% по сравнению с традиционными системами хранения.

Система предназначена для хранения виртуальных машин и данных контейнеров, а также может использоваться в качестве альтернативы традиционным системам хранения. Программное обеспечение поставляется с вариантами лицензирования и услугами по проектированию и внедрению.

Михаил Косцов, руководитель практики вычислительной инфраструктуры и СХД:

Разработка собственных SDS-решений — сложная и амбициозная задача, поэтому появление нового игрока на рынке российских систем хранения — прекрасная новость. В отличие от классических СХД, SDS позволяет строить масштабируемые и производительные решения. Разработчики Mind uStor заявляют о возможности расширения системы от 3 до 64 узлов в рамках одного хранилища с доступом к данным по блочным протоколам и гибким функционалом. Надеемся, что в скором времени мы услышим об интеграциях Mind uStor с различными платформами виртуализации в гиперконвергентных сценариях.

Подробнее — по ссылке.

Малайзия развернула первую в регионе полностью независимую ИИ-платформу на базе ускорителей Huawei и языковой модели DeepSeek.

Малайзия реализовала проект Strategic AI Infrastructure, что позволило ей стать первой страной в Юго-Восточной Азии с полностью независимой ИИ-инфраструктурой. Впервые за пределами Китая использованы ускорители Huawei Ascend и модель DeepSeek. Министерство связи Малайзии подчеркнуло, что локализация ИИ-моделей и развертывание серверов внутри страны укрепляют её цифровую независимость. Теперь Малайзия полностью контролирует свою ИИ-систему — от серверов до агентов — все разработки ведутся локально. Операционной платформой стала Skyvast Cloud на базе серверов AlterMatic DT250 с восьмью ускорителями Huawei Ascend.

Страна планирует до 2026 года развернуть около 3000 ускорителей по всей территории, расширяя национальную ИИ-экосистему через внутренние и внешние партнерства. Этот самостоятельный путь подчеркивает стратегическую ориентацию Малайзии на технологическую независимость, несмотря на возможные изменения в азиатском микросхемном рынке.

Алексей Зотов, руководитель направления ИТ-инфраструктуры:

Сегодня развитие ИИ-технологий является приоритетом для многих стран, в том числе и для России. При этом важно не забывать о необходимости технологической независимости. Мы видим, как Малайзия выбрала собственный путь и построила национальную ИИ-платформу, чтобы укрепить цифровой суверенитет государства.
В России тоже наблюдается такая тенденция. Так, одним из ключевых шагов стало утверждение регуляторами «Национальной стратегии развития искусственного интеллекта до 2030 года». Согласно документу, приоритет в развитии ИИ получат российские производители и решения в области оборудования и ПО. Если же возникнет необходимость в использовании иностранных или Open Source-решений, вероятно, власти будут рассматривать продукты из дружественных стран. При этом обязательным условием станет сохранение полностью локальных и независимых инсталляций этих решений, чтобы обеспечить максимальную защиту данных и цифровой суверенитет.

 
Подробнее читайте по ссылке.

Распаковка и тест-драйв СХД АЭРОДИСК ENGINE AQ 440

Рады представить новую рубрику портала «ИТ-инфраструктура» — видеобзоры от отраслевых экспертов, посвященные практическому тестированию ИТ-решений.

В первом выпуске мы провели всестороннюю проверку системы хранения данных АЭРОДИСК ENGINE AQ 440 на аппаратной платформе «Аквариус», оценили ее производительность под нагрузкой.

Производитель позиционирует решение как подходящее для ресурсоемких задач в корпоративной и государственной среде. Но что показало тестирование — рассказывает Михаил Косцов, руководитель практики вычислительной инфраструктуры и СХД.

Оцените результаты теста — переходите по ссылке и смотрите подробный обзор.