Разработчик инфраструктурного ПО для Enterprise-бизнеса Orion soft выпустил новую версию системы терминального доступа Termit 2.3. В ней реализована возможность перенаправления смарт-карт в удаленных сессиях, многофакторной аутентификации и одновременной работы с несколькими каталогами LDAP, поддержка единого входа SSO Kerberos, а также новая роль ИБ-аудитора, разделение списка приложений и рабочих столов по типу и категориям.

Новая функциональность позволяет заказчикам, в частности, субъектам КИИ, усилить защиту ключевых ИТ-систем и расширить количества сценариев применения терминального доступа. Нововведения упрощают повседневные операции, экономят время администраторов и снижают порог обучения для новых пользователей. Интерфейс Termit стал более структурированным, что помогло снизить время поиска необходимых функций.

Источник изображения: Orion soft

В прошлых версиях Termit команда Orion soft реализовала поддержку российских каталогов LDAP, а теперь решение позволяет работать сразу с несколькими LDAP. Благодаря этому к терминальному серверу можно подключать одновременно разные базы пользователей. Это актуально компаниям, которым нужно объединить сотрудников из нескольких организаций или филиалов, и в случае переходного периода, когда в инфраструктуре одновременно используется служба каталогов Microsoft AD и ее отечественный аналог.

Также система получила механизм упрощенной авторизации по схеме Single Sign-On (SSO) на базе протокола аутентификации Kerberos. Нововведение избавляет пользователя от необходимости повторно вводить свои реквизиты доступа. Если он уже вошел в систему, все сервисы будут доступны, пока не закончится время его сессии.

Еще одно нововведение — поддержка многофакторной аутентификации (MFA) через любой доступный RADIUS-сервер. Системные администраторы могут выбрать любой дополнительный фактор, например, SMS или токен, либо оставить выбор за пользователями.

Чтобы у заказчиков было больше инструментов для контроля уровня безопасности системы, разработчики также добавили в релиз Termit 2.3 новую роль «аудитор ИБ». Она дает возможность просматривать настройки и проверять их корректность.

«В новом релизе Termit мы сделали акцент на безопасности и расширении количества сценариев для терминального доступа, так как ориентируем наше решение на использование в ИТ-инфраструктуре субъектов КИИ. Мы добавили новые функции авторизации, чтобы у заказчиков была возможность настроить систему в соответствии с актуальными требованиями регуляторов.

Отметим также, что Termit разработан без использования Open Source. Это исключает возможность эксплуатации уязвимостей общедоступного кода, позволяет повысить безопасность бизнес-процессов и ИТ-инфраструктуры заказчиков, а также ускорить выпуск новой востребованной функциональности.

Наш продукт уже в значительной степени закрывает требования к базовой функциональности терминального доступа. Мы продолжаем развивать Termit, учитывая запросы и приближаясь к полному закрытию списка основных ожиданий пользователей от платформы», — резюмирует Константин Прокопьев, лидер продукта Termit Orion soft.

Следующее обновление Termit также планируется масштабным. Разработчики планируют реализовать функциональность VDI (виртуализация рабочих мест), управление перемещаемыми профилями с поддержкой различных отечественных ОС, возможность аутентификации в удаленных сессиях при помощи смарт-карт, поддержку ГОСТ шифрования трафика, возможность доступа со смартфонов и планшетов.

NVIDIA анонсировала NVIDIA AI Data Platform — настраиваемую эталонную архитектуру, которую ведущие поставщики смогут использовать для создания нового класса ИИ-инфраструктуры для требовательных рабочих нагрузок ИИ-инференса: корпоративных платформ хранения со специализированными ИИ-агентами, использующих ускорители, сетевые решения и ПО NVIDIA.

Эти агенты помогут генерировать ответы из имеющихся данных практически в реальном времени, используя ПО NVIDIA AI Enterprise — включая микросервисы NVIDIA NIM для новых моделей NVIDIA Llama Nemotron, а также NVIDIA AI-Q Blueprint. Провайдеры хранилищ смогут оптимизировать свою инфраструктуру для обеспечения работы этих агентов с помощью ускорителей NVIDIA Blackwell, DPU BlueField, сетей Spectrum-X и библиотеки инференса с открытым исходным кодом NVIDIA Dynamo.

Ведущие провайдеры платформ данных и хранилищ, включая DDN, Dell, HPE, Hitachi Vantara, IBM, NetApp, Nutanix, Pure Storage, VAST Data и WEKA, сотрудничают с NVIDIA для создания настраиваемых ИИ-платформ данных, которые могут использовать корпоративные данные для рассуждений и ответов на сложные запросы.

Источник изображения: NVIDIA

NVIDIA Blackwell, DPU BlueField и сетевое оборудование Spectrum-X предоставляют механизм для ускорения доступа ИИ-агентов запроса к данным, хранящимся в корпоративных системах. DPU BlueField обеспечивают производительность до 1,6 раз выше, чем хранилища на базе ЦП, при этом снижая энергопотребление до 50 %, а Spectrum-X ускоряет доступ к хранилищам до 48 % по сравнению с традиционным Ethernet, применяя адаптивную маршрутизацию и контроль перегрузки, говорит NVIDIA.

ИИ-агенты, созданные с помощью AI-Q Blueprint, подключаются к данным во время инференса, чтобы предоставлять более точные, контекстно-зависимые ответы. Они могут быстро получать доступ к большим объёмам информации и обрабатывать различные типы данных, включая структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные из нескольких источников, в том числе текст, PDF, изображения и видео.

Сертифицированные партнёры NVIDIA в области СХД уже сотрудничают с NVIDIA в деле создания новых ИИ-платформ:

• DDN внедряет возможности AI Data Platform в свою платформу ИИ DDN Infinia.
• Dell создаёт вариант AI Data Platform для своего семейства решений Dell PowerScale и Project Lightning.
• HPE внедряет возможности AI Data Platform в HPE Private Cloud для ИИ, HPE Data Fabric, HPE Alletra Storage MP и HPE GreenLake для хранения файлов.
• Hitachi Vantara интегрирует AI Data Platform в экосистему Hitachi IQ, помогая клиентам внедрять инновации с помощью систем хранения и предложений данных, которые обеспечивают ощутимые результаты работы ИИ.
• IBM интегрирует AI Data Platform как часть своих возможностей хранения с учётом содержимого с технологиями IBM Fusion и IBM Storage Scale для ускорения приложений генеративного ИИ с расширенным извлечением данных.
• NetApp совершенствует хранилище для агентского ИИ с помощью решения NetApp AIPod, созданного на базе AI Data Platform.
• Nutanix Cloud Platform с Nutanix Unified Storage будет интегрированы с NVIDIA AI Data Platform, что позволит выполнять инференс и агентские рабочие процессы, развёрнутые на периферии, в ЦОД и публичном облаке.
• Pure Storage предоставит возможности AI Data Platform с Pure Storage FlashBlade.
• VAST Data работает с AI Data Platform для сбора аналитических данных в реальном времени с помощью VAST InsightEngine.

Признавая, что одних моделей, включая свежие Llama Nemotron с регулируемым «уровнем интеллекта», недостаточно для развёртывания ИИ на предприятии, NVIDIA анонсировала проект AI-Q Blueprint, представляющий собой фреймворк с открытым исходным кодом, позволяющий разработчикам подключать базы знаний к ИИ-агентам, которые могут действовать автономно.

Blueprint был создан с помощью микросервисов NVIDIA NIM и интегрируется с NVIDIA NeMo Retriever, что упрощает для ИИ-агентов извлечение мультимодальных данных в различных форматах. С помощью AI-Q агенты суммируют большие наборы данных, генерируя токены в 5 раз быстрее и поглощая данные петабайтного масштаба в 15 раз быстрее с лучшей семантической точностью.

Проект основан на новом наборе инструментов NVIDIA AgentIQ для бесшовного, гетерогенного соединения между агентами, инструментами и данными, опубликованном на GitHub. Он представляет собой программную библиотеку с открытым исходным кодом для подключения, профилирования и оптимизации команд агентов ИИ, работающих на основе корпоративных данных для создания многоагентных комплексных (end-to-end) систем. Его можно легко интегрировать с существующими многоагентными системами — как по частям, так и в качестве комплексного решения — с помощью простого процесса адаптации, который обеспечивает полную поддержку.

Набор инструментов AgentIQ также повышает прозрачность с полной отслеживаемостью и профилированием системы, что позволяет организациям контролировать производительность, выявлять неэффективность и иметь детальное представление о том, как генерируется бизнес-аналитика. Эти данные профилирования можно использовать с NVIDIA NIM и библиотекой с открытым исходным кодом NVIDIA Dynamo для оптимизации производительности агентских систем.

Благодаря этим инструментам предприятиям будет проще объединять команды ИИ-агентов в таких решениях, как Agentforce от Salesforce, поиск Atlassian Rovo в Confluence и Jira, а также ИИ-платформа ServiceNow для трансформации бизнеса, чтобы устранить разрозненность, оптимизировать задачи и сократить время ответа с дней до часов. AgentIQ также интегрируется с такими фреймворками и инструментами, как CrewAI, LangGraph, Llama Stack, Microsoft Azure AI Agent Service и Letta, позволяя разработчикам работать в своей предпочтительной среде. Azure AI Agent Service интегрирован с AgentIQ для обеспечения более эффективных агентов ИИ и оркестровки многоагентных фреймворков с использованием семантического ядра, которое полностью поддерживается в AgentIQ.

Возможности ИИ-агентов уже широко используются в различных отраслях. Например, платёжная система Visa использует ИИ-агентов для оптимизации кибербезопасности, автоматизируя анализ фишинговых писем в масштабе. Используя функцию профилирования AI-Q, Visa может оптимизировать производительность и затраты агентов, максимально увеличивая роль ИИ в эффективном реагировании на угрозы, сообщила NVIDIA.

NVIDIA анонсировала новое семейство ИИ-моделей Llama Nemotron с расширенными возможностями рассуждения. Основанные на моделях Llama с открытым исходным кодом от Meta✴ Platforms, модели от NVIDIA предназначены для предоставления разработчикам основы для создания продвинутых ИИ-агентов, которые могут от имени своих пользователей независимо или с минимальным контролем работать в составе связанных команд для решения сложных задач.

«Агенты — это автономные программные системы, предназначенные для рассуждений, планирования, действий и критики своей работы», — сообщила Кари Бриски (Kari Briski), вице-президент по управлению программными продуктами Generative AI в NVIDIA на брифинге с прессой, пишет VentureBeat. «Как и люди, агенты должны понимать контекст, чтобы разбивать сложные запросы, понимать намерения пользователя и адаптироваться в реальном времени», — добавила она. По словам Бриски, взяв Llama за основу, NVIDIA оптимизировала модель с точки зрения требований к вычислениям, сохранив точность ответов.

Источник изображений: NVIDIA

NVIDIA сообщила, что улучшила новое семейство моделей рассуждений в ходе дообучения, чтобы улучшить многошаговые математические расчёты, кодирование, рассуждения и принятие сложных решений. Это позволило повысить точность ответов моделей до 20 % по сравнению с базовой моделью и увеличить скорость инференса в пять раз по сравнению с другими ведущими рассуждающими open source моделями. Повышение производительности инференса означают, что модели могут справляться с более сложными задачами рассуждений, имеют расширенные возможности принятия решений и позволяют сократить эксплуатационные расходы для предприятий, пояснила компания.

Модели Llama Nemotron доступны в микросервисах NVIDIA NIM в версиях Nano, Super и Ultra. Они оптимизированы для разных вариантов развёртывания: Nano для ПК и периферийных устройств с сохранением высокой точности рассуждения, Super для оптимальной пропускной способности и точности при работе с одним ускорителем, а Ultra — для максимальной «агентской точности» в средах ЦОД с несколькими ускорителями.

Как сообщает NVIDIA, обширное дообучение было проведено в сервисе NVIDIA DGX Cloud с использованием высококачественных курируемых синтетических данных, сгенерированных NVIDIA Nemotron и другими открытыми моделями, а также дополнительных курируемых наборов данных, совместно созданных NVIDIA. Обучение включало 360 тыс. часов инференса с использованием ускорителей H100 и 45 тыс. часов аннотирования человеком для улучшения возможностей рассуждения. По словам компании, инструменты, наборы данных и методы оптимизации, используемые для разработки моделей, будут в открытом доступе, что предоставит предприятиям гибкость в создании собственных пользовательских рвссуждающих моделей.

Одной из ключевых функций NVIDIA Llama Nemotron является возможность включать и выключать опцию рассуждения. Это новая возможность на рынке ИИ, утверждает компания. Anthropic Claude 3.7 имеет несколько схожую функциональность, хотя она является закрытой проприетарной моделью. Среди моделей с открытым исходным кодом IBM Granite 3.2 тоже имеет переключатель рассуждений, который IBM называет «условным рассуждением».

Особенность гибридного или условного рассуждения заключается в том, что оно позволяет системам исключать вычислительно затратные этапы рассуждений для простых запросов. NVIDIA продемонстрировала, как модель может задействовать сложные рассуждения при решении комбинаторной задачи, но переключаться в режим прямого ответа для простых фактических запросов.

NVIDIA сообщила, что целый ряд партнёров уже использует модели Llama Nemotron для создания новых мощных ИИ-агентов. Например, Microsoft добавила Llama Nemotron и микросервисы NIM в Microsoft Azure AI Foundry. SAP SE использует модели Llama Nemotron для улучшения возможностей своего ИИ-помощника Joule и портфеля решений SAP Business AI. Кроме того, компания использует микросервисы NVIDIA NIM и NVIDIA NeMo для повышения точности завершения кода для языка ABAP.

ServiceNow использует модели Llama Nemotron для создания ИИ-агентов, которые обеспечивают повышение производительности и точности исполнения задач предприятий в различных отраслях. Accenture сделала рассуждающие модели NVIDIA Llama Nemotron доступными на своей платформе AI Refinery. Deloitte планирует включить модели Llama Nemotron в свою недавно анонсированную платформу агентского ИИ Zora AI. Atlassian и Box также работают с NVIDIA, чтобы гарантировать своим клиентам доступ к моделям Llama Nemotron.

Ирландский стартап Equal1, специализирующийся на квантовых вычислениях, анонсировал систему Bell-1 — это, по словам компании, первый в мире компактный квантовый сервер, построенный на кремниевом чипе. Устройство может быть легко интегрировано в существующие среды НРС для формирования платформ квантово-классических вычислений.

Equal1 отмечает, что современным квантовым компьютерам необходима специализированная инфраструктура, включающая отдельные помещения и сложные системы охлаждения. Но Bell-1 может быть развёрнут в виде стойки в существующем дата-центре.

Основой Bell-1 служит чип UnityQ с шестью кубитами — это так называемая квантовая система на кристалле (QSoC). Она объединяет все компоненты квантовых вычислений — средства измерения, управления, считывания и коррекции ошибок — в одном кремниевом процессоре, что, как утверждается, обеспечивает высокую точность и беспрецедентную мощность. Гибридная архитектура включает ядра Arm, ускорители ИИ и нейронные блоки. Говорится о возможности масштабирования до миллионов кубитов. Реализованный подход устраняет сложную оркестрацию между отдельными классическими и квантовыми вычислительными узлами.

Источник изображения: Equal1

Стоечная система Bell-1 работает от стандартной однофазной сети напряжением 110/220 В, а энергопотребление составляет 1600 Вт, что сопоставимо с высокопроизводительным сервером на базе GPU. Рабочая температура равна 0,3 К (-272,85 °C): для её поддержания применяется полностью автономная система, включающая интегрированный компрессор, криоохладитель и вакуумный насос. При этом температура окружающей среды может находиться в диапазоне от -15 до +45 °C. Габариты квантового сервера составляют 600 × 1000 × 1600 мм, масса — приблизительно 200 кг.

Equal1 утверждает, что Bell-1 знаменует собой начало эпохи реальных квантовых вычислений — Quantum Computing 2.0: это означает переход от экспериментальных машин к практическим квантовым решениям. До сих пор квантовые вычисления ограничивались преимущественно научно-исследовательскими институтами.

Компания Equal1, по её словам, меняет ситуацию, предлагая «первую коммерчески жизнеспособную квантовую систему», созданную для работы в существующих дата-центрах ИИ и HPC. Предприятия смогут использовать квантовые вычисления без изменения существующей инфраструктуры ЦОД. При этом устраняются барьеры высокой сложности и стоимости.

Итальянский суперкомпьютерный центр Cineca объявил о заключении соглашения с компанией IQM Quantum Computers на поставку самого мощного в стране квантового вычислительного комплекса. Речь идёт о системе IQM Radiance в конфигурации с 54 кубитами.

Cineca является одним из крупнейших вычислительных центров Италии. Некоммерческий консорциум состоит из 69 итальянских университетов и 21 национальной исследовательской организации. Своей задачей консорциум ставит поддержку итальянского научного сообщества путём предоставления суперкомпьютеров и инструментов визуализации.

Монтаж IQM Radiance планируется осуществить в IV квартале нынешнего года. Это будет первый локальный квантовый компьютер на площадке Cineca в Болонье. Суперкомпьютерный центр намерен использовать новую систему для оптимизации квантовых приложений, квантовой криптографии, квантовой связи и квантовых алгоритмов ИИ.

Источник изображения: IQM Quantum Computers

Комплекс IQM Radiance 54 будет интегрирован с вычислительной системой Leonardo, которая является одним из самых быстрых суперкомпьютеров в мире. В ноябрьском рейтинге TOP500 эта машина занимает девятое место с теоретической пиковой производительностью 306,31 Пфлопс. В основу суперкомпьютера положены платформы Atos BullSequana X2610 и X2135. Система построена в рамках сотрудничества EuroHPC, которое сейчас занято развёртыванием сети европейских квантовых компьютеров и ИИ-фабрик.

Компания IQM Quantum Computers основана в Хельсинки (Финляндия) в 2018 году. Она поставляет полнофункциональные квантовые компьютеры и специализированные решения для HPC, научно-исследовательских институтов, университетов и предприятий. Ранее IQM заявляла, что к выпуску готовится версия Radiance со 150 кубитами, которую планировалось представить в I квартале 2025 года.

Компания Seeed Studio, по сообщению CNX-Software, выпустила компьютер небольшого форм-фактора reComputer J3010B, предназначенный для поддержания ИИ-нагрузок на периферии. Устройство может эксплуатироваться в широком температурном диапазоне — от -10 до +60 °C.

В основу новинки положена аппаратная платформа NVIDIA Jetson Orin Nano. Решение содержит процессор с шестью вычислительными ядрами Arm Cortex-A78AE с частотой до 1,5 ГГц и GPU на архитектуре NVIDIA Ampere с 16 тензорными ядрами. Доступны варианты с 512 и 1024 ядрами CUDA, оснащённые соответственно 4 и 8 Гбайт памяти LPDDR5. В первом случае заявленная ИИ-производительность достигает 34 TOPS, во втором — 67 TOPS.

reComputer J3010B несёт на борту NVMe SSD вместимостью 128 Гбайт и сетевой контроллер 1GbE. Есть слот M.2 Key E для опционального модуля Wi-Fi/Bluetooth, разъём mini PCIe для модема 4G (1 × PCIe 3.0 x4/3 × PCIe 3.0 x1), 40-контактная колодка расширения, 12-контактная колодка UART, коннектор для подключения вентилятора охлаждения с ШИМ-управлением, два интерфейса камеры CSI (2 линии). В набор разъёмов входят два порта USB 3.2 Type-A и порт USB 2.0 Type-C, интерфейс HDMI 2.1, гнездо RJ45 для сетевого кабеля.

Источник изображения: Seeed Studio

Размеры компьютера составляют 130 × 120 × 58,5 мм, масса — 451,9 г. Питание (9–19 В) подаётся через DC-разъём на 5,5/2,5 мм. Компания Seeed Studio заявляет, что новинка будет доступна как минимум до 2032 года. Устройство обеспечивается двухлетней гарантией. Цена reComputer J3010B составляет $505 за модель с 4 Гбайт оперативной памяти и $605 за модификацию с 8 Гбайт.

Компания GL.iNet анонсировала компактное решение Comet GL-RM1 — устройство удалённого управления IP-KVM (Keyboard, Video, Mouse). Новинка может применяться для дистанционного включения/выключения и перезагрузки компьютеров, в том числе посредством нажатия на физические кнопки.

В основу Comet положен процессор с четырьмя ядрами Arm Cortex-A7, функционирующими на частоте 1,5 ГГц. Объём оперативной памяти DDR3 составляет 1 Гбайт, встроенной флеш-памяти eMMC — 8 Гбайт. Предусмотрены сетевой порт 1GbE и интерфейс HDMI с поддержкой формата 2К (2160 × 1440@60). Заявлена возможность аппаратного кодирования материалов H.264 с задержкой 30–60 мс.

Источник изображения: GL.iNet

Новинка располагает портом USB 2.0 Type-C для эмуляции мыши/клавиатуры, а также гнездом RJ45 для сетевого кабеля. Кроме того, имеется разъём USB 2.0 Type-A для подключения периферийных устройств, таких как Fingerbot: это специальный умный переключатель, который позволяет удалённо нажимать на физические кнопки, например, на кнопку включения питания на компьютерном корпусе. Дополнительно предлагается небольшая плата управления питанием ATX.

Comet имеет размеры 80 × 60 × 17,5 мм и весит 85 г. В комплект поставки входят кабели Ethernet и USB. Питание (5 В / 2 А) подаётся через дополнительный порт USB Type-C. Заявленное энергопотребление составляет около 3 Вт. В качестве ОС применяется «лёгкая» сборка Linux с поддержкой таких функций, как удалённое управление KVM, виртуальная клавиатура, буфер обмена, настройка качества изображения, поворот экрана, передача файлов, доступ к BIOS и пр.

Оформить предварительный заказ на GL.iNet Comet (GL-RM1) можно по цене $69 или $80,9 вместе с платой управления питанием ATX. В дальнейшем стоимость возрастёт до $89 и $104,9 соответственно.

Продукты VMware по-прежнему востребованы на российском рынке виртуальных серверов. Хотя большая его часть это рынка уже занята российским ПО, на долю VMware всё ещё приходится 39 %, сообщают «Ведомости». В сравнении с 2021 годом число установок продуктов VMware упало на 28,4 п.п., гласит статистика 19 крупнейших облачных провайдеров России, собранная iKS-Consulting.

Если раньше продукты VMware доминировали на российском рынке виртуализации, то в конце марта 2022 года лицензии компании были отозваны ФСТЭК. В то же время с января 2025 года российским организациям, имеющим объекты критической информационной инфраструктуры (КИИ), запрещено пользоваться VMware, Microsoft Hyper-V и другим зарубежным ПО. Таким образом, российские системы виртуализации активно развивались с 2022 года во многом благодаря уходу глобальных поставщиков ПО и ужесточению требований местных регуляторов, хотя, например, на коммерческие компании давление не так велико, поэтому их больше волнует отсутствие технической поддержки со стороны ушедших вендоров.

Источник изображений: iKS-Consulting

В итоге доля российских решений на базе KVM с конца 2021 года по конец 2024 года выросла на треть, до 60,2 %. По предварительным оценкам iKS-Consulting, российский рынок виртуализации в 2024 году вырос до 14,4 млрд руб. 75,3 % рынка пришлось на решения для серверной виртуализации и HCI, 19,4 % — на VDI и системы терминального доступа, а ещё 5,4 % — на «прочее ПО». В целом среднегодовой прирост в ближайшие семь лет, по оценкам, составит 23 %, а в 2030 году объём рынка будет на уровне 50,4 млрд руб. По статистике 2023 года 30 % рынка (по выручке) приходилось на ПО компании «Базис», 16 % — на Orion Soft, по 10 % — на vStack и «Астра».

Как заявили в «Базисе», в 2022–2023 гг. к компании обращались заказчики с требованием предоставить решения с функциональностью продуктов VMware. Компания смогла сразу удовлетворить более половины, а при вдумчивой оценке выяснялось, что большинство оставшихся требований заказчикам на самом деле не нужны. А даже те, что нужны, имеют разный приоритет. Аналогичная ситуация была и у vStack.

По словам представителя «РТК-ЦОД», только массовое развёртывание и работа «в совершенно разных сценариях» с разными заказчиками и в разных отраслях позволит стать отечественному продукту зрелым. Время и реальные внедрения могут повысить доверие к продуктам — это очень важно, поскольку ПО VMware за четверть века стало эталоном в области виртуализации. По оценкам «ТМТ Консалтинг», массовый переход на российские системы виртуализации случится в 2025–2027 гг.

Стартап Nerdio Inc., обеспечивающий компаниям работу с виртуальными рабочими столами в облаке Microsoft Azure, привлёк $500 млн новых инвестиций в раунде серии C. Капитализация разработчика ПО достигла $1 млрд, что в четыре раза больше, чем два года назад, сообщает Silicon Angle. Продукты Nerdio используют 15 тыс. организаций, в 2022 году речь шла о 5 тыс. Среди клиентов — Comcast, PayPal и другие крупные компании.

Платформа доступна в Azure Marketplace. В Nerdio утверждают, что это позволит избежать долгих процедур, сопровождающих корпоративные закупки ПО. Платформа может работать напрямую в облачных средах клиентов, что помогает повысить уровень безопасности. Платформа интегрирована в два VDI-сервиса Azure: AVD (Azure Virtual Desktop) и Windows 365.

Nerdio обещает упростить процесс создания виртуальных рабочих столов. По данным компании, в некоторых случаях первоначальная настройка и развёртывание занимают недели. Платформа компании ускоряет процесс в отдельных случаях на 80 %. Платформа включает инструменты, которые упрощают выявление проблем с производительностью виртуальных рабочих столов, а также отключают аккаунты, демонстрирующие потенциально вредоносное поведение.

Источник изображения: Nerdio

Встроенный инструмент автоматического масштабирования поможет снизить использование инфраструктуры. Эта функция позволяет автоматически назначить оборудование для выполнения задач в том объёме, в котором это действительно необходимо. В компании считают, что её ПО может снизить стоимость вычислений и хранения данных на 80 % при лучшем сценарии.

Компания сохранила прибыльность и, как сообщает её пресс-служба, расширила присутствие в регионах EMEA и APAC. Теперь она намерена использовать полученные средства, чтобы нанять новых разработчиков для расширения функциональности платформы.