AWS представила корпоративную версию системы биометрической идентификации Amazon One Enterprise. Новый сервис основан на решении Amazon One, которое появилось в 2020 году. Оно используется для биометрических платежей в собственных магазинах Amazon, не имеющих кассиров. Посетители Amazon Go могут привязать данные банковской карты к информации об отпечатке ладони.

Хотя технология, как это обычно бывает с такими решениями, вызвала опасения среди правозащитников и политиков в связи с возможной утечкой данных, компания продолжила внедрять её, предлагая клиентам различные льготы. Сервис уже появился во всех магазинах сети Whole Foods, принадлежащей Amazon, в США. Также компания заключила соглашения и со сторонними ретейлерами.

Источник изображения: Amazon

Проект Amazon One Enterprise стал закономерным развитием предыдущей инициативы. Несмотря на повсеместный переход на удалённую работу, многие компании всё ещё хотят видеть своих сотрудников в офисах хотя бы время от времени. Amazon One Enterprise обеспечивает бесконтактную идентификацию для доступа на такие объекты. Более того, технологию можно использовать и для всевозможного ПО с разграничением доступа, например, для защиты доступа к кадровой или финансовой информации.

Источник изображения: Amazon

Заказчикам предлагается на выбор два вида устройств: отдельный модуль, который можно разместить где угодно, и турникет. Возможно совместное использование биометрической идентификации с традиционными средствами, т.е. карточками, PIN-кодами и паролями. AWS подчёркивает, что Amazon One Enterprise отличается от решений для магазинов уровнем обеспечения безопасности. В частности, коллекция отпечатков ладоней сохраняется в облаке AWS отдельно для каждой компании. С помощью точно такого же устройства пользователь может удалить свои данные, а если в течение двух лет он не проявлял никакой активности, данные будут удалены автоматически.

Компания QNAP Systems анонсировала модули расширения TL-R1200PES-RP, TL-R1600PES-RP и TL-R2400PES-RP, предназначенные для использования совместно с NAS. Эти стоечные решения PCIe JBOD, выполненные в форм-факторе 2U, 3U и 4U соответственно, рассчитаны на установку 12, 16 и 24 накопителей.

Могут применяться HDD или SSD типоразмера LFF или SFF с интерфейсом SATA-3. Допускается горячая замена. Младшая версия оборудована двумя блоками питания мощностью 300 Вт каждый, старшие — двумя блоками на 550 Вт. В системе воздушного охлаждения задействованы два (2U) и три (3U/4U) вентилятора диаметром 80 мм. Модели на 12 и 16 накопителей выполнены в укороченном шасси. Диапазон рабочих температур — от 0 до +40 °C.

Применяется хост-интерфейс SFF-8644 (×2). Для подключения модулей расширения в NAS должна быть установлена карта QXP-3X8PES (PCIe 3.0 x8) или QXP-3X4PES (PCIe 3.0 x4). Максимальная скорость обмена данными составляет чуть меньше 8 Гбайт/с, но на практике зависит от используемых накопителей и возможностей NAS. Реализована функция включения/выключения через NAS, что повышает удобство управления. На новинки предоставляется пятилетняя гарантия.

Источник изображения: QNAP

В общей сложности к одному хранилищу можно подсоединить до 12 полок PCIe JBOD, что даёт до 144 накопителей в случае TL-R1200PES-RP, до 192 у TL-R1600PES-RP и до 288 накопителей для TL-R2400PES-RP. Таким образом, могут формироваться массивы петабайтного класса — с эффективной вместимостью до 2,0, 2,9 и 4,1 Пбайт соответственно (RAID 60; HDD ёмкостью 22 Тбайт).

Облачная платформа AWS объявила о доступности Amazon S3 Express One Zone — нового высокопроизводительного объектного хранилища. Утверждается, что решение обеспечивает в 10 раз более высокую производительность по сравнению со стандартной версией S3, что позволяет ускорить работу приложений с интенсивным использованием данных.

Каждая корзина Amazon S3 Express One Zone располагается в определённой локальной зоне, выбранной заказчиком. Там же могут находиться вычислительные ресурсы (EC2, ECS, EKS), что обеспечивает минимальные задержки при обработке запросов. AWS заявляет, что S3 Express One Zone не только быстрее стандартного хранилища S3, но и обеспечивает значительную экономию средств. Утверждается, что стоимость запросов на 50 % ниже по сравнению с обычным хранилищем S3.

Источник изображений: AWS

Утверждается, что хранилище Amazon S3 Express One Zone может обслуживать сотни тысяч запросов в секунду с постоянной задержкой, которая измеряет миллисекундами. Сервис способен обрабатывать объекты любого размера, но наибольшая эффективность достигается при работе с небольшими блоками. Доступ к хранилищу можно получить посредством стандартного набора API. Корзины поддерживают заданный набор функций, включая загрузку и копирование файлов по частям (multi-part upload/copy), предварительно назначенные URL-адреса и анализатор доступа.

По заявлениям AWS, решение отлично подходит для создания масштабных ИИ-моделей, которым требуется доступ к наборам обучающих данных миллионы раз в минуту. Кроме того, могут решаться ресурсоёмкие задачи в сферах финансового моделирования, обработки мультимедийного контента, формирования и размещения рекламы в реальном времени и пр. Такие приложения обычно хранят данные в течение относительно короткого периода времени, но в течение этого срока обращаются к ним очень часто.

Компания ResearchAndMarkets обнародовала прогноз по глобальному рынку ускорителей для дата-центров на период до 2030 года. Аналитики полагают, что спрос на такие решение будет быстро расти, что объясняется стремительным развитием сегмента ИИ, продолжающимся переносом корпоративных рабочих нагрузок в облако, расширением сетей 5G и пр.

По оценкам, в 2022 году объём мировой отрасли ЦОД-ускорителей составил около $33,4 млрд. В дальнейшем ожидается показатель CAGR (среднегодовой темп роста в сложных процентах) на уровне 34,2 %. В результате, к 2030-му затраты достигнут $351,5 млрд, то есть увеличатся на порядок.

Источник изображения: NVIDIA

В сегменте ускорителей на основе GPU прогнозируется значение CAGR около 32,1 %: если эти ожидания оправдаются, к концу текущего десятилетия затраты по данному направлению поднимутся до $128,5 млрд. Величина CAGR в сфере CPU, по мнению аналитиков, в течение рассматриваемого периода составит 36,1 %. Отмечается рост спроса на FPGA-решения.

В 2022 году около трети всей выручки на рынке ЦОД-ускорителей пришлось на США — приблизительно $10,6 млрд. В Китае значение CAGR до 2030 года прогнозируется на уровне 33 %: в результате, к концу десятилетия выручка здесь достигнет $58 млрд. Среди других быстрорастущих географических регионов специалисты ResearchAndMarkets называют Японию и Канаду, где показатель CAGR ожидается в размере 30,4 % и 29,2 % соответственно в период 2022–2030 гг. На европейском рынке Германия покажет среднегодовой темп роста около 23,9 %.

Amazon Web Services представила сервис Amazon SageMaker HyperPod для обучения и точной настройки больших языковых моделей (LLM). Новинка обеспечивает распределённое обучение для больших обучающих кластеров ИИ, оптимизированное использование вычислительных ресурсов, памяти и сетевых ресурсов кластера, а также гибкую среду обучения, исключающую перерывы.

Базовые модели ИИ (FM, foundation model) зачастую слишком сложны, поэтому их обучение приходится проводить на нескольких ускорителях, что является технически сложной задачей, требует узкоспециализированных навыков и может занять недели или месяцы в зависимости от количества задействованного оборудования. При этом возрастает вероятность сбоев, таких как единичный отказ ускорителя.

Изображение: AWS

Эти сбои могут нарушить весь процесс обучения и потребовать ручного вмешательства для выявления, изоляции, отладки, устранения неполадок и восстановления после них, что ещё больше задержит процесс обучения. Для бесперебойного обучения модели разработчики должны постоянно сохранять прогресс обучения с помощью контрольных точек, что ещё больше увеличивает временные затраты и отдаляет вывод решения на рынок.

SageMaker HyperPod обеспечивает доступ к ИИ-кластерам по требованию. Разработчики могут подготовить кластер с помощью комбинации команд и простых сценариев, что значительно быстрее, чем настройка инфраструктуры вручную. По словам AWS, SageMaker HyperPod может сократить время, необходимое для обучения базовых моделей, более чем на треть.

Изображение: AWS

HyperPod предварительно сконфигурирован с использованием распределённых обучающих библиотек SageMaker, которые позволяют автоматически распределять учебные нагрузки между тысячами ускорителей. SageMaker также разделяет данные, на которых обучается модель, на более мелкие и более управляемые части.

Hyperpod гарантирует непрерывность обучения моделей и периодическое создание контрольных точек. Когда во время обучения происходит аппаратный сбой, SageMaker HyperPod автоматически обнаруживает его, восстанавливает или заменяет неисправный инстанс и возобновляет обучение с последней контрольной точки, устраняя необходимость в ручном управлении этим процессом и позволяя проводить обучение в распределённой среде без сбоев в течение длительного времени.

Изображение: AWS

Вместе с тем клиенты с повышенными требованиями имеют возможность использовать собственный распределённый код для обучения. AWS также предоставляет возможность оснастить ИИ-кластер другими программными компонентами, такими как инструменты отладки.

SageMaker HyperPod уже доступен в облачных регионах AWS в Огайо, Северной Вирджинии, Орегоне, Сингапуре, Сиднее, Токио, Франкфурте, Ирландии и Стокгольме.

Компания Renesas Electronics объявила о создании собственного 32-битного процессорного ядра на основе архитектуры набора команд RISC-V (ISA) с открытым исходным кодом. Решение дополнит существующее семейство 32-бит микроконтроллеров (MCU) Renesas, включая проприетарные изделия RX и RA на архитектуре Arm Cortex-M.

RISC-V-ядро Renesas предназначено для создания чипов общего назначения. Предполагается, что такие процессоры найдут применение в устройствах Интернета вещей, потребительской электронике, медицинском оборудовании, индустриальных системах и пр.

Источник изображения: Renesas

Новое ядро может выполнять функции основного контроллера приложений или дополнительного вторичного узла в SoC. Кроме того, ядро подходит для применения в составе внутрикристальных подсистем и специализированных изделий (ASSP). Производительность оценивается в 3,27 CoreMark/МГц, что, как утверждает Renesas, превосходит показатель других сопоставимых по классу решений, представленных на рынке.

В ядре Renesas реализованы некоторые расширения RISC-V ISA: это M (целочисленное умножение/деление), А (атомарные операции с памятью), С (сжатый формат команд; подмножество RV32I) и В (инструкции для манипуляций с битами). Компания Renesas планирует выпустить свой первый MCU на базе RISC-V и соответствующие инструменты разработки в I квартале 2024 года. Тогда же будут обнародованы технические подробности о продукте.

Компания Synopsys обнародовала показатели работы в IV квартале и 2023 финансовом году в целом, который был завершён 31 октября. Американский разработчик САПР для электроники зафиксировал рекордную выручку и показал значительный рост чистой прибыли.

За трёхмесячный период Synopsys получила $1,6 млрд выручки, что является историческим максимумом. Это на 25 % больше результата за последнюю четверть 2022 финансового года, когда показатель равнялся приблизительно $1,3 млрд.

Компания подчёркивает, что благодаря активным исследованиям и разработкам смогла улучшить показатели деятельности даже в условиях кризиса и макроэкономических неопределённостей. Чистая квартальная прибыль в годовом исчислении поднялась более чем в два раза — со $153,5 млн до $349,2 млн. Прибыль в пересчёте на одну ценную бумагу составила $2,26 против $0,99 годом ранее.

Выручка по итогам 2023 финансового года в целом также оказалась рекордной — примерно $5,8 млрд. Для сравнения: годом ранее Synopsys получила около $5,1 млрд. Таким образом, рост оказался на уровне 15 %. Чистая годовая прибыль достигла $1,2 млрд, или $7,92 на акцию, по сравнению с $984,6 млн, или $6,29 на одну ценную бумагу, в 2022 финансовом году.

В I четверти 2024 финансового года, которая продлится до 31 января, Synopsys рассчитывает получить выручку от $1,63 млрд до $1,66 млрд и показать при этом прибыль в диапазоне от $2,4 до $2,5 на акцию. В наступившем финансовом году в целом выручка, как ожидается, составит от $6,57 млрд до $6,63 млрд, чистая прибыль — от $9,07 до $9,25 на одну ценную бумагу.

Компания Amazon Web Services представила интеллектуального ассистента Amazon Q на базе генеративного ИИ, предназначенного для помощи корпоративным клиентам. Поначалу Amazon Q будет использоваться для нужд разработчиков и поддержки IT-команд. Amazon Q уже доступен в виде превью, причем многие функции бесплатны. В дальнейшем AWS будет брать по $20/мес. за каждого пользователя, а версия с дополнительными функциями для ИТ-специалистов будет стоить $25/мес.

«Amazon Q может помочь вам получать быстрые и актуальные ответы на насущные вопросы, решать проблемы, генерировать контент и предпринимать действия, используя данные и опыт, найденные в информационных репозиториях, коде и корпоративных системах вашей компании», — сообщил гендиректор Amazon. Глава AWS считает, что Amazon Q реформирует множество видов деятельности. ИИ-помощник разработан с учётом 17-летнего опыта работы самой AWS и поначалу будет доступен именно внутри экосистемы AWS.

Хотя Amazon Q в первую очередь нацелен на разработчиков и ИТ-специалистов, компания планирует в конечном итоге распространить его возможности на весь корпоративный сегмент. Подобно другим ИИ-помощникам он сможет подключаться к различным источникам данных, отвечать на вопросы и составлять резюме, а также предоставлять экспертные сведения или помощь на основе внутренней информации компании. Это потенциально может сделать его конкурентом ChatGPT Enterprise от OpenAI, Copilot for 365 от Microsoft и Duet AI for Workspace от Google.

Источник изображения: AWS

Специалисты смогут получить доступ Amazon Q из консоли AWS. Q расскажет, как использовать сервисы, какие API доступны, к каким сервисам можно подключиться и как они взаимодействуют между собой. Пользователь сможет создавать запросы на естественном языке, а Q подготовит экспертный ответ со ссылками и цитатами. Так, в EC2-консоли Amazon Q даст совет, какой тип инстанса лучше всего подходит для размещения определённого типа приложений в зависимости в зависимости от потребностей клиента. А если возникла проблема с сетью, у Q можно напрямую спросить: «Почему я не могу подключиться по SSH к своему инстансу?». В этом случае помощник подключит его к сетевому анализатору, чтобы устранить неполадки с соединением.

AWS интегрировала ИИ-ассистента в поддерживаемые IDE вместе с ИИ-инструментом Amazon CodeWhisperer, так что с Q можно пообщаться непосредственно во время разработки. Например, Amazon Q может разобрать и описать исходный код незнакомого проекта или же в диалоговом режиме в Amazon CodeCatalyst поможет создать новый код, опираясь на описание необходимой функциональности и учитывая лучшие практики, а также имеющуюся кодовую базу и бизнес-сведения. Наконец, функция Amazon Q Transformation, доступная в виде превью для IntelliJ IDEA и Visual Studio Code, позволит автоматизировать обновление кода приложений с Java 8 и 11 до версии 17. А вскоре Q научится преобразовывать .NET-приложения для Windows в кросс-платформенные.

Компания Positive Technologies сообщила о выпуске новой версии комплексного решения PT Industrial Security Incident Manager 4.4 (PT ISIM 4.4), предназначенного для защиты автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП).

Представленный российским разработчиком продукт осуществляет сбор и анализ сетевого трафика в инфраструктуре предприятия. PT ISIM обеспечивает поиск следов нарушений информационной безопасности в сетях АСУ ТП, помогает на ранней стадии выявлять кибератаки, активность вредоносного ПО, неавторизованные действия персонала (в том числе злоумышленные) и обеспечивает соответствие требованиям законодательства (187-ФЗ, приказы ФСТЭК № 31, 239, ГосСОПКА).

PT Industrial Security Incident Manager 4.4 включает в себя расширенный контроль сетевых коммуникаций на современных цифровых энергообъектах по стандарту МЭК-61850. В продукте появился новый microView Sensor, который устанавливается на компактные промышленные ПК и предназначен для использования на небольших объектах автоматизации: подстанциях 6–10 кВ, тепловых пунктах, в цехах и инженерных системах ЦОД и зданий.

Решение может выявлять аномальные сетевые соединения, отказы и ошибки коммуникации по протоколам MMS и GOOSE, свидетельствующие о неправильной эксплуатации, некорректной настройке оборудования или попытках компрометации устройств. Также упростился пользовательский интерфейс PT ISIM 4.4. Обновление предыдущих версий теперь полностью централизованно для всех поддерживаемых операционных систем — ручное обновление дополнительных модулей не требуется.

Компания VMware объявила о том, что для платформы VMware Cloud on AWS реализована поддержка инстансов Amazon EC2 M7i bare-metal (m7i.metal-24xl) на базе кастомных Intel Xeon Sapphire Rapids. Конфигурация включает 96 vCPU и около 414 Гбайт памяти. Решение, как отмечается, поможет клиентам ускорить миграцию в облако и модернизацию корпоративных приложений.

VMware Cloud on AWS позволяет работать с ПО VMware для программно-определяемых центров обработки данных (SDDC) корпоративного класса в облаке AWS, используя оптимизированный доступ к собственным сервисам AWS. Платформа создана на основе VMware Cloud Foundation. Сервис совмещает решения для вычислений, хранения данных и виртуализации сети (VMware vSphere, VMware vSAN и VMware NSX), а также инструменты управления VMware vCenter Server, оптимизированные для работы в выделенной эластичной инфраструктуре AWS. VMware Cloud on AWS предоставляет однопользовательскую среду с поддержкой от 4 до 16 хостов на каждый кластер vSphere.

Источник изображения: AWS

Объединив M7i bare metal с томами Amazon FSx для NetApp ONTAP и VMware Cloud Flex Storage, клиенты могут расширять хранилище по мере необходимости независимо от вычислительных мощностей, чтобы максимизировать использование ресурсов. Для рабочих нагрузок с интенсивным вводом-выводом, требующих высокой производительности и низких задержек, заказчики могут продолжать использовать существующие экземпляры i3en и i4i с гиперконвергентной архитектурой.

В целом, благодаря M7i bare metal пользователи VMware Cloud on AWS смогут ускорить перенос нагрузок в облако, сократить время восстановления после сбоев и атак программ-вымогателей, а также повысить эффективность развёртывания приложений ИИ и машинного обучения при снижении совокупной стоимости владения, сообщает компания.