Yandex B2B Tech (бизнес-группа «Яндекса», объединяющая технологии и инструменты компании для корпоративных пользователей, включая продукты Yandex Cloud и «Яндекс 360») сообщила о планах по запуску в первом квартале 2026 года нового инфраструктурного решения Yandex Cloud Stackland, с помощью которого организации смогут оперативно разворачивать инфраструктуру для управления ИИ‑нагрузками в закрытом контуре по модели on‑premise.

Yandex Cloud Stackland предложит пользователям следующие компоненты для построения интегрированной ИИ-среды: платформу AI Studio для разработки ИИ-приложений и агентов, модуль речевой аналитики SpeechSense, BI-систему DataLens, контейнерный оркестратор, масштабируемое объектное S3-хранилище, управляемые СУБД PostgreSQL, ClickHouse, Kafka, а также векторные базы данных, которые распространены в RAG-решениях.

В дополнение к этому будут представлены инструменты для обеспечения приложений доступом к графическим ускорителям и высокопроизводительным сетям, таким как InfiniBand, для задач распределённого инференса. Отдельное внимание будет уделено безопасности и защите обрабатываемых данных: Stackland получит встроенные средства IAM для гибкого разграничения доступов и инструменты для защищённого хранения паролей, токенов и сертификатов.

Архитектура Yandex Cloud Stackland (источник изображения: yandex.cloud/services/stackland)

Stackland базируется на Kubernetes, что позволит компаниям применять привычные подходы и инструменты для управления микросервисными приложениями, а также управлять PaaS-сервисами Yandex Cloud через Kubernetes API.

Ожидается, что интерес к Stackland проявят организации из сфер электронной коммерции, финтеха, ритейла и промышленного сектора, которые хотят использовать ИИ-решения на базе облачных технологий, но не могут сделать это из-за внутренних или регуляторных требований. Как передают «Ведомости», по оценке «Яндекса», в 2025 г. объём рынка контейнеризации составит 4–6 млрд руб., а к 2030 г. вырастет до 9–14 млрд руб. С новым решением компания планирует занять полоивину рынка инфраструктурного ПО для ИИ.

Лицензирование Yandex Cloud Stackland будет производиться по количеству ядер CPU. Все инфраструктурные компоненты, в частности управляемые базы данных, будут включены в лицензию. Для отдельных сервисов, таких как AI Studio, DataLens и SpeechSense, нужно будет приобретать отдельные лицензии.

Компании VK Cloud, Yandex Cloud и «Флант» объявили о планах по созданию некоммерческой Ассоциации облачно-ориентированных технологий (АОТ) — первой в РФ организации, которая займётся развитием новых подходов, стандартов и архитектуры нативных облачных технологий без привязки к конкретному вендору.

АОТ призвана объединить игроков отечественного облачного рынка для популяризации облачных технологий, таких как Kubernetes и Cloud-native. Ключевыми задачами ассоциации станут продвижение и внедрение Cloud-native-решений через стандартизацию подходов и компетенций в разработке ПО, поддержка и развитие Open Source-продуктов, а также их внедрение в бизнес-среде, популяризация облачных технологий и Kubernetes, а также развитие и объединение профессионального сообщества.

Источник изображения: Monisha Selvakumar / unsplash.com

Стать партнёром АОТ сможет любая компания, использующая в работе облачные технологии, а участником — любой IT-специалист. Статус партнёра предполагает ежегодные взносы, которые идут на проекты ассоциации, и открывает доступ к проектам и ресурсам АОТ.

«Мы считаем, что базовые облачные технологии должны быть доступны всем, и у каждого должна быть возможность вносить в них свой вклад. Наша совместная задача с партнёрами из Ассоциации облачно-ориентированных технологий — объединить усилия крупнейших организаций и всех инженеров, которым не безразличен Open Source, чтобы ускорить развитие индустрии в целом», — прокомментировали инициативу в компании «Флант».

Broadcom объявила о выходе платформы VMware Cloud Foundation (VCF) 9.0, которая предоставляет клиентам согласованную операционную модель для частного облака, охватывающую ЦОД, периферию и управляемую облачную инфраструктуру. VCF 9.0 сочетает в себе гибкость и масштабируемость публичных облаков с безопасностью, производительностью, архитектурным контролем и низкой совокупной стоимостью владения (TCO) локальных сред.

VCF 9.0 является единой унифицированной платформой с поддержкой традиционных, современных и ИИ-приложений, говорит компания. Согласованные операции, управление и контроль в среде частного облака, а также возможность самообслуживания позволяет разработчикам сосредоточиться на своих приложениях, а не на инфраструктуре. Именно для этого при создании VCF 9.0 была выбрана совершенно новая архитектура.

VCF 9.0 получила унифицированный интерфейс для администраторов облака, обеспечивающий целостное представление о его работе. Новое приложение Quick Start значительно сокращает время и сложность настройки. Встроенные политики управления и предварительно настроенные шаблоны помогают поддерживать соответствие требованиям всем развёртываниям, сокращая ручные задачи и гарантируя повторяемость инфраструктуры. Разработчики получают доступ к автоматизированным и эластичным самообслуживаемым IaaS.

Источник изображений: Broadcom

Встроенная службы vSphere Kubernetes Service (VKS) позволяет одинаково работать как с виртуальными машинами (ВМ), так и с контейнерами. Унифицированный подход позволяет клиентам создавать, развёртывать и запускать контейнеризированные и виртуализированные рабочие нагрузки вместе, снижая потребность в сложных стеках DevOps и интеграциях.

VCF 9.0 предлагает явные преимущества в плане прогнозируемости и прозрачности затрат по сравнению с публичным облаком, позволяя организациям получить полное представление о совокупной стоимости владения и обеспечивая чёткую видимость рентабельности инвестиций в инфраструктуру, говорит Broadcom.

Ключевой особенностью VCF 9.0 является и новая панель управления SecOps, обеспечивающая консолидированное представление безопасности платформы и управления данными, включая интегрированные политики соответствия и нормативные ограничения для согласованного управления. VMware vDefend обеспечивает встроенное обнаружение и реагирование на угрозы, микросегментацию на уровне зон и приложений, сокращение поверхности атак и принудительное применение принципа нулевого доверия в VCF. vDefend расширяет возможности как администраторов инфраструктуры, так и владельцев VPC, оптимизирует миграцию и обеспечивает последовательное предотвращение угроз в многоэкземплярных развёртываниях VCF.

Обновления коснулись и подсистем хранения и сетей. Расширенное многоуровневое хранение для NVMe позволяет обеспечить снижение до 38 % совокупной стоимости владения, а VMware vSAN ESA с Global Dedupe позволяет на 34 % снизить совокупную стоимость владения хранилищем. Новая защита данных vSAN-to-vSAN с «глубокими» снапшотами обеспечивает более эффективное восстановление после сбоев или атак программ-вымогателей. VCF обеспечивает практически нулевую потерю производительности по сравнению с bare metal, поддерживая при этом vMotion без простоев для рабочих ИИ-нагрузок.

VMware Live Recovery обеспечивает унифицированное управление кибер- и аварийным восстановлением во всех развертываниях VCF с повышенным суверенитетом данных за счёт локальных изолированных сред восстановления. Поддерживает до 200 неизменяемых снапшотов на ВМ и обеспечивает более эффективное масштабирование за счёт возможности расширения хранилища независимо от вычислений с помощью кластеров хранения vSAN. Наконец, в VMware NSX обеспечен трёхкратный рост производительности коммутации

VMware Private AI Foundation с NVIDIA повышает кибербезопасность, позволяя развернуть облаки с поддержкой изоляции (air gap) и GPU-as-a-Service. В службе также появилась видимость профилей vGPU и новые инструменты мониторинга (v)GPU. А Model Runtime упрощает использование и масштабирование ИИ-моделей, в то время как Agent Builder Service обеспечивает более эффективное создание ИИ-агентов.

VMware Data Services Manager (DSM) предлагает поддержку PostgreSQL и MySQL с Microsoft SQL Server в Tech Preview. Интеграция с VCF Automation позволяет ИТ-отделам предоставлять DBaaS, а дополнительные усовершенствования повышают эффективность для управления большими парками баз данных.

Еще одним ключевым обновлением является интеграция балансировщика нагрузки VMware Avi с VMware Cloud Foundation (VCF) 9.0. Он обеспечивает единую облачную операционную модель для балансировки по всем рабочим нагрузкам, предлагает plug-and-play балансировку для ВМ и Kubernetes, а также единый API для администраторов и разработчиков инфраструктуры.

В 2024 году доступный для монетизации объем рынка (Serviceable Addressable Market, SAM) коммерческих платформ контейнеризации, включающий on-premise решения и облачные сервисы, составил 1,5 млрд руб. (рост на 28 % по сравнению с годом ранее). В 2025 году этот показатель будет равен 2 млрд руб. (рост на 30 %). Об этом говорится в исследовании TAdviser «Объем российского рынка платформ контейнеризации и его лидеры».

Общий объем рынка коммерческих платформ контейнеризации, включающий выручку от продаж лицензий и услуг поддержки on-premise-платформ, по итогам 2023 года составил 975 млн руб. С учетом выручки вендоров общий объем рынка оценивается в 3,9–5,7 млрд руб. Среди лидеров аналитики TAdviser называют решения Deckhouse Kubernеtes Platform от компании «Флант» (30 % рынка), Basis Digital Energy от «Базиса» (22 %), «Штурвал» от «Лаборатории числитель» (10 %), «Боцман» от «Платформы Боцман» (10 %) и Nova Container Platform от Orion soft (8 %). Так, в 2024 году Deckhouse Kubernetes Platform показала рост выручки в 170 %.

Также на рынке присутствуют около 20 вендоров различного масштаба с малыми долями, которые в будущем могут быть поглощены более крупными игроками. По словам исполнительного директора «Лаборатории числитель», рынок коммерческих платформ контейнеризации только формируется, в ближайшие пару лет ожидаются слияния и поглощения нишевых решений.

Источник: TAdviser

В структуре потребления лидируют самописные платформы на базе «ванильных» Kubernetes и коммерческие on-premise платформы, им незначительно уступают open-source платформы. На рост рынка контейнеризации закономерно повлияли уход зарубежных вендоров и политика импортозамещения, рост интереса к микросервисным архитектурам и Kubernetes, а также развитие облачных технологий и ML/AI-решений.

Исследование проводилось с октября 2024 года по февраль 2025 года. В нем участвовали около 300 представителей заказчиков и более 30 вендоров платформ контейнеризации. Рынок платформ контейнеризации формируется из таких основных частей как компании, использующие коммерческие платформы (on-premise), коммерческие облачные сервисы (CaaS/KaaS), open-source платформы (например, OKD), самостоятельно разрабатывающие платформы контейнеризации на базе «ванильного» Kubernetes, и компании, не использующие платформы контейнеризации (потенциальный объем проектов).

Arenadata представила Arenadata One (AD.One) — cloud-native-платформу для обработки и хранения данных. Она предназначена для работы в эластичной облачной инфраструктуре под управлением Kubernetes и совместима с объектным S3-хранилищем. AD.One решает такие задачи, как построение lakehouse, real-time-аналитика, хранение векторов и features, база данных по требованию.

Согласно исследованиям Arenadata, в крупных компаниях аналитические СУБД простаивают 40–50 % рабочего времени. Разработчик объясняет это тем, что классические технологии для аналитических и транзакционных задач, размещенные на bare-metal для максимальной производительности при однородных спланированных нагрузках, требуют резервирования оборудования в кластере, чтобы была возможность справляться с пиковыми нагрузками. Это в свою очередь ведет к простоям «железа» и увеличению стоимости владения системой хранения.

Arenadata One сочетает мультитенантную архитектуру с низким T2M (time-to-market) DBaaS. Платформа обеспечивает изолированное обслуживание различных групп пользователей в рамках единой инфраструктуры, одновременно предлагая технологии для быстрого развертывания баз данных «по требованию». При этом DBaaS-платформа может быть развёрнуты и на инфраструктуре заказчика.

Источник изображения: ArenaData

Среди основных особенностей Arenadata One ее разработчики называют архитектурное разделение слоёв выисления и хранения, интегрированное cloud-native OLTP- и AI-хранилище, уменьшение затрат на хранение и обработку данных, повышенная окупаемость инвестиций (ROI), снижение совокупной стоимости владения (TCO) и сокращение времени вывода продуктов на рынок (T2M). Кроме того, отмечаются такие функции как multi-tier-архитектура, Data Governance (интегрированное средство управления моделью, качеством и связанностью данных), и Hybrid Cloud для построения гибридного облачного хранения.

Стартап Parasail привлёк $10 млн стартового капитала и выступил с необычным для рынка ИИ предложением. Компания стала своеобразным «агрегатором ускорителей», создав для инференса сеть, позволяющую свести вместе владельцев вычислительных мощностей и их клиентов с максимальной простотой, сообщает The Next Platform.

Раунд финансирования возглавили Basis Set Ventures, Threshold Ventures, Buckley Ventures и Black Opal Ventures. Компанию основали Майк Генри (Mike Henry), ранее основавший производителя ИИ-решений Mythic и работавший одним из топ-менеджеров в Groq, и Тим Харрис (Tim Harris), генеральный директор Swift Navigation.

Прежний опыт Майка Генри на рынке IT позволил заметить, что в последнее время ландшафт облачных сервисов стремительно меняется — если ранее на нём безраздельно доминировали гиперскейлеры вроде AWS, Microsoft Azure и Google Cloud, то с приходом ИИ они, казалось бы, сохраняют ведущие позиции, но на сцену выходят и новые облачные игроки, чья инфраструктура изначально рассчитана на ИИ-задачи, от обучения до инференса.

В конце 2023 года бизнесмены основали компанию Parasail, которая совсем недавно заявила о себе, заодно собрав $10 млн финансирования. Фактически бизнес рассчитан на клиентов, которые заинтересованы в простом доступе к ИИ-технологиям — он будет связывать тех, кто располагает ими, и тех, кто в них нуждается.

Источник изображения: Campaign Creators/unsplash.com

Parasail намеревается использовать рост облачных ИИ-провайдеров вроде CoreWeave (недавно вышедшей на IPO) и Lambda Labs. Для этого создана сеть AI Deployment Network, объединяющая их вычислительные ресурсы в единую инфраструктуру, которая масштабнее, чем Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Компания применяет собственный «движок» для оркестрации процессов в этом гипероблаке.

Ключевым преимуществом является низкая стоимость услуг — утверждается, что компании, желающие отказаться от сервисов вроде OpenAI и Anthropic, могут рассчитывать на экономию в 15–30 раз, а в сравнении с клиентами провайдеров open source моделей — в 2–5 раз. На настройку уходит несколько часов, а инференс после этого можно начать за считанные минуты. Сегодня Parasail предлагает в облаке ресурсы NVIDIA H200, H100 и A100, а также видеокарт NVIDIA GeForce RTX 4090. Цены составляют от $0,65 до $3,25 за час использования.

Parasail столкнулась с проблемой несовместимости инфраструктур: разные облачные платформы используют уникальные подходы к вычислениям, хранению данных, сетевому взаимодействию, а также имеют различия в настройке, биллинге и автоматизации. Хотя Kubernetes и контейнеризация могли бы частично решить эти проблемы, их реализация у разных провайдеров сильно отличается, а Kubernetes изначально не предназначается для работы с несколькими кластерами, регионами или провайдерами одновременно.

Чтобы обойти ограничения, Parasail разработала собственную систему, которая объединяет ускорители из разных облаков в единую глобальную сеть. Их решение позволяет централизованно управлять распределёнными узлами, игнорируя различия в инфраструктуре провайдеров. Если один облачный провайдер выйдет из строя, система автоматически заменяет его ресурсы другими, минимизируя простои. Дополняя эту систему автоматизированным динамическим выделением ускорителей, Parasail создаёт масштабируемую и эффективную глобальную инфраструктуру, способную оперативно адаптироваться к нагрузкам и сбоям.

Оркестрация и оптимизация рабочих нагрузок в ИИ-инфраструктуре усложняются из-за огромного разнообразия моделей, архитектур, типов GPU и ASIC, а также множества способов их комбинирования. Parasail решает эту проблему с помощью гибридного подхода, сочетающего математическое моделирование, ИИ-алгоритмы и участие живых специалистов, что позволяет эффективно масштабироваться даже с небольшой командой.

Источник изображения: Campaign Creators/unsplash.com

Закрытое бета-тестирование началось в январе, а позже спрос только вырос до той степени, что Parasail достигла семизначного ежегодного регулярного дохода (ARR). Теперь технология доступна всем, в числе клиентов — производитель чипов SambaNova, ИИ-платформа Oumi, ИИ-стартап Rasa и Elicit, позволяющий автоматизировать научные изыскания.

В будущем стартап намерен быстро расширить штат из 12 работников, рассматриваются и варианты добавления в портфолио новых доступных ускорителей — сейчас там безусловно лидирует NVIDIA, но рынок вполне может измениться.

В то же время отмечается парадоксальная ситуация, когда на рынке наблюдается и дефицит ускорителей, и простой мощностей в некоторых ЦОД одновременно. Предполагается, что дело в плохой оптимизации процессов на рынке ИИ. При этом в компании отмечают, что в данное время спрос на ИИ-приложения «почти бесконечен» и главная проблема — эффективно их использовать. Платформа Parasail для инференса максимально упрощает масштабное внедрение ИИ.

МТС Web Services сообщила о расширении портфолио облачных служб и запуске нового продукта MWS Container Platform, предназначенного для разработки и эксплуатации контейнеризированных приложений в промышленных масштабах.

MWS Container Platform объединяет Kubernetes, DevOps, AI и сервисы данных в одном решении. В составе платформы представлены средства централизованного управления Kubernetes-кластерами в любых средах — локальных, облачных и гибридных (включая закрытые контуры без доступа к интернету), инструменты DevOps для управления жизненным циклом приложений, а также наиболее востребованные в корпоративной инфраструктуре базы данных и брокеры сообщений (PostrgeSQL, MySQL, Redis, Kafka, RabbitMQ). Микросервисная архитектура обеспечивает высокую доступность и отказоустойчивость MWS Container Platform.

Источник изображения: mws.ru/services/mws-cp

Платформа поддерживает работу с графическими ускорителями (GPU), включая их виртуализацию и балансировку нагрузки, а также предоставляет доступ к набору готовых инструментов для построения конвейеров MLOps и LLMOps, помогающих разработчикам автоматизировать весь цикл работы с ИИ-моделями — от обучения и тестирования до развёртывания и мониторинга. Отдельного упоминания заслуживают встроенные компоненты для управления сетью и настройками безопасности MWS Container Platform.

MWS Container Platform развёртывается в любой инфраструктуре — на физических серверах (bare metal), в виртуализированных средах или в публичных облаках, предоставляя компаниям гибкость в выборе оптимальных сценариев размещения и снижая затраты на инфраструктуру. Поддержка закрытых контуров и встроенные инструменты защиты позволяют выполнять любые требования к безопасности обрабатываемых данных.