В IV квартале 2024 года количество DDoS-атак на API увеличилось вдвое по сравнению с тем же кварталом 2023 года. При этом 70 % DDoS-атак на API пришлось на ритейл и банки, об этом сообщает аналитический центр компании StormWall.

Проанализировав данные клиентов, эксперты StormWall обнаружили, что за отчетный период 38 % DDoS-атак на API пришлось на ритейл (рост на 26 %), 32 % — на банковскую индустрию (рост на 22 %). На рост инцидентов повлияла потребительская активность в дни распродаж «Черная пятница» и подготовка к Новому году, в том числе возрастающий пик платежей в Новогодние праздники.

Как поясняют в компании, DDoS-атаки на API направлены на перегрузку серверов, обрабатывающих запросы к API, путем отправки огромного количества запросов. В итоге компании теряют доступ к сервисам, что приводит к простоям и ухудшению пользовательского опыта, финансовым потерям из-за остановки бизнес-процессов.

Источник изображения: StormWall

Атаки на API могут иметь такие последствия, как потеря данных, компрометация системы, изменение логики работы приложения или полный выход из строя системы. Достаточно найти уязвимость или вызвать чрезмерную нагрузку на конкретный эндпойнт. Запросы к API часто выглядят как легитимный трафик, что затрудняет их обнаружение и фильтрацию по сравнению с более очевидными атаками типа HTTP Flood.

Противостоять DDoS-атакам на API помогут системы мониторинга трафика для обнаружения аномалий, использование WAF для фильтрации вредоносного трафика, создание резервных копий данных и план действий при инцидентах.

Несмотря на частые анонсы новых решений, ситуация на рынке ускорителей всё ещё складывается в пользу NVIDIA, которая существенно раньше своих соперников поняла всю важность этого рынка и делает всё возможное для продвижения собственной программной платформы CUDA.

CUDA позволяет разрабатывать приложения, работающие только на аппаратном обеспечении NVIDIA. С учётом взрывной популярности ИИ такая ситуация позволяет компании держать высокие цены, да и сама платформа хорошо отшлифована временем. Но вкупе с дефицитом ускорителей NVIDIA всё это негативно влияет на развитие индустрии ИИ в целом, что закономерно вызывает недовольство со стороны разработчиков.

С целью положить конец такому порядку ряд крупных компаний-разработчиков и полупроводниковых гигантов, включая Intel, Qualcomm, Samsung, Arm и Google сформировали альянс, названный The Unified Acceleration Foundation (UXL). Целью этого союза является создание универсального открытого ПО, которое позволит разработчикам ИИ-решений отказаться от CUDA и использовать ускорители других производителей.

Источник изображения: Intel

Сама группа UXL была сформирована ещё в сентябре прошлого года ведущими производителями микрочипов, но на днях она объявила о расширении, а также уточнила, как именно намерена бороться с CUDA. В основу нового, открытого мультиплатформенного стандарта ляжет Intel OneAPI, уходящий корнями в SYCL и OpenCL. В наследство достанутся и различные наработки Intel, включая инструмент SYCLomatic, позволяющий конвертировать CUD-код в SYCL-код, способный выполняться практически на любой платформе, в том числе и от NVIDIA.

UXL надеется сформировать стандартную модель программирования для ИИ-вычислений. Спецификации должны быть утверждены уже в I полугодии, а к концу 2024 года UXL, согласно планам, достигнет зрелого состояния. Группа намеревается привлечь и других производителей чипов, а также крупных провайдеров облачных услуг, включая Microsoft Azure и Amazon. Примечательно, что AMD к UXL решила не присоединяться.

Консорциумы OpenCAPI Consortium (OCC) и Compute Express Link (CXL) подписали соглашение, которое подразумевает передачу в пользу CXL всех наработок и спецификаций OpenCAPI и OMI. Если будет получено одобрения всех участвующих сторон, то это будет ещё один шаг в сторону унификации ключевых системных интерфейсов и возможности реализации новых архитектурных решений. Во всяком случае, на бумаге.

Консорциумы OpenCAPI (Open Coherent Accelerator Processor Interface) был сформирован в 2016 году с целью создание единого, универсального, скоростного и согласованного интерфейса для связи CPU с ускорителями, сетевыми адаптерами, памятью, контроллерами и устройствами хранения и т.д. Причём в независимости от типа и архитектуры самого CPU. На тот момент новый интерфейс был определённо лучше распространённого тогда PCIe 3.0. С течением времени дела у OpenCAPI шли ни шатко ни валко, однако фактически его использование было ограничено только POWER-платформами от IBM.

Источник: OpenCAPI

Тем не менее, в недрах OpenCAPI родился ещё один очень интересный стандарт — Open Memory Interface (OMI). OMI, если коротко, предлагает некоторую дезагрегацию путём добавления буферной прослойки между CPU и RAM. С одной стороны у OMI есть унифицированный последовательный интерфейс для подключения к CPU, с другой — интерфейсы для подключения какой угодно памяти, на выбор конкретного производителя.

Источник: Open Memory Interface (OMI)

OMI позволяет поднять пропускную способность памяти, не раздувая число контактов и физические размеры и самого CPU, и модулей. Однако и в данном случае массовая поддержка OMI по факту есть только в процессорах IBM POWER10. Концептуально CXL в части работы с памятью повторяет идею OMI, только в данном случае в качестве физического интерфейса используется распространённый PCIe.

Изображение: SK Hynix

Существенная разница c OMI в том, что начальная поддержка CXL будет в грядущих процессорах AMD и Intel. А Samsung и SK Hynix уже готовят соответствующие DDR5-модули. Да и в целом поддержка CXL в индустрии намного шире. Так что консорциуму CXL, по-видимому, осталось поглотить только ещё один конкурирующий стандарт в лице CCIX, как это уже произошло с Gen-Z.

Комментируя соглашение, президент консорциума CXL отметил, что сейчас наиболее удачное время для объединения усилий, которое принесёт пользу всей IT-индустрии. Участники OpenCAPI имеют богатый опыт, который поможет улучшить грядущие спецификации CXL и избежать ошибок.

Ранее мы уже писали об экспериментальнои проекте ZLUDA, развивающем открытую реализацию CUDA для GPU Intel, которая позволила бы нативно исполнять CUDA-приложения на ускорителях Intel без каких-либо модификаций. При этом её разработка ведётся независимо и от Intel, и от NVIDIA.

Новинка построена на базе интерфейса Intel oneAPI Level Zero, и может работать на картах Intel UHD/Xe с неплохим уровнем производительности. Однако у первой версии был ряд ограничений. Вчера же вышла вторая версия, которая получила ряд улучшений. Кроме того, автор проекта объявил о переходе на модель непрерывного выпуска релизов.

Основной упор в новой версии сделан на улучшение поддержки Geekbench и работы в Windows-окружении. Собственно говоря, автор прямо говорит, что оптимизация под Geekbench пока является основной целью, а другие CUDA-приложения могут не работать. Кроме того, такое ПО, запущенное с помощью ZLUDA будет работать медленнее, чем на картах NVIDIA, в силу разности архитектур GPU и необходимости эмуляции некоторых возможностей. Подробности приведены на странице проекта.