Amazon анонсировала TorchNeuron — инструментарий с открытым исходным кодом, позволяющий запускать рабочие нагрузки PyTorch на ИИ-ускорителях AWS Trainium. До настоящего момента запуск на чипах Trainium самого популярного в отрасли фреймворка PyTorch для разработки систем искусственного интеллекта требовал значительного объёма ручной работы — затраты на разработку увеличивались, создавался барьер для пользователей.

TorchNeuron позволяет запускать проекты PyTorch на чипах Trainium, не внося масштабных изменений в код. Разработчикам, подчеркнули в Amazon, достаточно лишь задать параметр, какой именно чип следует использовать для выполнения задач. Поддерживаются Trainium2 и Trainium3 — две новейшие модели в линейке этих ускорителей; они подходят как для обучения, так и для инференса моделей.

Более мощный из двух ускоритель Trainium3 оснащён восемью вычислительными ядрами, каждое из которых состоит из четырёх модулей, оптимизированных для определённых типов вычислений, необходимых ИИ-моделям при обработке данных. Объём встроенной памяти составляет 144 Гбайт. На сервере могут работать до 144 ускорителей Trainium3 — одна такая система способна выполнять до 362 квадриллионов операций в секунду при работе с данными в формате MXFP8, который широко применяется в моделях ИИ.

Источник изображения: aboutamazon.com

Для серии Trainium был разработан собственный язык программирования NKI; благодаря наличию специального компилятора этот язык позволяет производить низкоуровневую оптимизацию моделей, за счёт чего снижается потребление аппаратных ресурсов и повышается скорость работы ИИ.

В состав TorchNeuron входит набор готовых операторов NKI — программных компонентов, которые можно использовать при создании ИИ-моделей. Одни из них упрощают реализацию архитектуры Mixture-of-Experts, другие помогают сократить объём памяти, который занимают нейросети. Ускоряется выполнение и сопутствующих задач, например, квантования. TorchNeuron поддерживает не только PyTorch, но и другие открытые инструменты, которые разработчики часто используют в связке с этим фреймворком. Среди них поддерживается TorchTitan — популярный механизм для обучения ИИ-моделей. Он автоматизирует часть задач, связанных с распределением процессов между ускорителями; метод полностью сегментированного параллелизма данных разделяет не только обучаемую модель, но также состояния оптимизатора и градиенты. Оптимизатор — программа совершенствующая способности модели; градиенты — данные, которые играют в этом процессе важную роль. В состав TorchNeuron вошли функции, позволяющие дополнительно оптимизировать рабочий процесс обучения с использованием ускорителей Trainium.

Ранее о поддержке PyTorch на своих ускорителях заявили Intel, Meta✴ и корейский стартап HyperAccel.

Провайдер «Софтлайн Облако» (ГК Softline) и компания Oxygen, специализирующаяся на дата-центрах уровня Tier III, объявили о запуске совместного мультиоблачного решения. Новый сервис предназначен для размещения IT-систем с автоматическим резервированием на независимой инфраструктурной площадке.

Решение было разработано в ответ на острый дефицит мощностей в Московском регионе. По оценке NF Group, в 2026 году будет введена лишь треть из заявленных 199 МВт новых мощностей дата-центров. В условиях, когда строительство собственной резервной площадки становится долгим и дорогостоящим, компании переносят отказоустойчивость в облако.

Источник изображения: oxygen.cloud

Технически решение строится на двух полностью изолированных платформах. Основной может выступать инфраструктура любой из компаний, вторая — служит резервной. Данные и виртуальные машины реплицируются между облаками, которые не связаны ни общей инфраструктурой, ни управлением. В штатном режиме заказчик оплачивает в основном хранение реплик, а вычислительные ресурсы разворачиваются автоматически только в момент переключения. Параметры восстановления (RTO/RPO) фиксируются в SLA, а переключение регулярно тестируется совместными командами инженеров.

«Резерв в том же облаке защищает от сбоя оборудования, но не от рисков самого провайдера. Независимое облако и проверенное на практике переключение делают отказоустойчивость реальной», — пояснили в компании «Софтлайн Облако».

Хостинг-провайдер FirstVDS сообщил о взломе части своей инфраструктуры через уязвимость в системе управления виртуализацией VMmanager 6, принадлежащей «Группе Астра» (разработчику операционной системы Astra Linux). В результате хакеры получили доступ к паролям, электронным ключам для удалённого входа на сервер (SSH-ключи), токенам доступа к облачным сервисам, конфигурационным файлам, истории вводимых команд, криптокошелькам и пользовательским документам.

Взлом был зафиксирован 17 октября. 18 октября FirstVDS разослал клиентам уведомление о взломе вместе с инструкциями о необходимых действиях.

Источник изображения: Kevin Ku / unsplash.com

Расследование инцидента продолжается. Как сообщает провайдер, злоумышленники запустили на части серверов его инфраструктуры программу для кражи данных, которая подключала диски клиентских виртуальных серверов в режиме только для чтения, копировала с них различные данные и переправляла их на сервер злоумышленников.

Атака затронула только часть узлов виртуализации, на которых работали пострадавшие клиентские серверы. После обнаружения атаки провайдер отключил внешний доступ к системе управления виртуализацией, через которую она была проведена, а также заблокировал адрес сервера злоумышленников.

По словам FirstVDS, вендор уже выпустил промежуточные патчи и работает над окончательным исправлением. Пока уязвимость не будет полностью устранена, доступ к системе останется закрытым.

Как сообщает РБК, об атаке на инфраструктуру под управлением VMmanager 6 публично заявили и другие хостинг-провайдеры. Согласно анализу, опубликованному на сайте провайдера ForestsNet, панели VMmanager заражались заранее — с 11 по 16 октября, а активная фаза атаки пришлась на ночь с 16 на 17 октября. Атакующие располагали списком серверов и их IP-адресов (уникальных сетевых адресов), адресами электронной почты клиентов, административными паролями (root-паролями) и паролями для удалённого управления экраном сервера (VNC-консолей). Следов кражи данных провайдер не обнаружил, но «не может полностью исключить» возможность доступа к ним.

Компания MHost заявила, что отключила оборудование сразу после обнаружения атаки и поэтапно восстанавливает серверы. Хостинг-провайдер YaColo из Кемерова сообщил, что 18 октября атака затронула «несколько панелей» проекта в Кемерове, Москве и Санкт-Петербурге. При этом компания отметила, что прямых доказательств кражи данных нет.

Изначально разработчиком системы являлась компания ISPsystem, контроль над которой «Группа Астра» получила в марте 2022-го, купив 70 % акций. В «Группе Астра» заявили Forbes, что им «известно об инциденте, связанном с уязвимостью в одной из сборок VMmanager», отметив, что сейчас проводят проверку в контакте с заказчиками. Необходимые исправления уже выпущены, заказчикам рекомендуется установить их. «Все необходимые меры по устранению причин и последствий атаки принимаются, проверка продолжается. Техническая поддержка помогает с конкретными инсталляциями», — сообщили в компании.

Для минимизации угроз в период разрешения инцидента специалисты компании призвали владельцев всех инсталляций в обязательном порядке выполнить ряд защитных действий. На межсетевом экране внутри инфраструктуры необходимо закрыть как входящие, так и исходящие соединения к самой платформе и узлам виртуализации для всех, за исключением доверенных администраторов и технической поддержки ISPsystem. Одновременно с этим следует разрешить SSH-доступ к узлам и платформе управления исключительно с доверенных адресов, а также оперативно сменить все пароли.

По словам источника РБК, VMmanager изначально создавалась для хостинг-провайдеров и лишь позднее вышла на корпоративный рынок, причём для этих двух сегментов система работает по-разному. Поскольку в основе хостинговой и корпоративной версий VMmanager лежит общий код, уязвимость, скорее всего, присутствует в обеих, предположили в Cloud.ru.

В числе пользователей на сайте вендора указаны хостинг-провайдеры и облачные компании PSB Hosting (10 тыс. и более виртуальных машин), 4VPS (более 27 тыс.), VPS.one, notbad.cloud, «ОБЛАКО.РУ» и др. Также среди пользователей —медицинские центры Минздрава, МИАЦ Томской области, Уральский федеральный университет, «Алеф-банк», «Электросети Кубани» и т.д.

Сервис-провайдер «РТК-ЦОД» (дочерняя компания «Ростелекома», предоставляющая услуги дата-центров и облачных услуг) сообщил об аттестации инфраструктуры «Облака КИИ» по требованиям приказа ФСТЭК России №117. Полученный документ подтверждает, что облачная платформа готова к размещению государственных информационных систем максимального 1 класса защищённости (К1).

Аттестация «Облака КИИ» была проведена в рамках нового регулирования: приказ ФСТЭК России №117, вступивший в силу 1 марта 2026 года, сменил приказ №17, определявший требования к защите информации в государственных информационных системах (ГИС) с 2013 года. Новый документ существенно расширил периметр регулирования: под требования к защите информации теперь подпадают не только ГИС, но и информационные системы государственных органов и учреждений, унитарных предприятий, организаций, взаимодействующих с госсектором, а также муниципальные информационные системы.

Источник изображения: «Ростелеком» / cloud.rt.ru

Приказ №117 обязывает операторов обеспечивать непрерывный мониторинг и оценку защищённости данных с регулярной отчётностью перед Федеральной службой по техническому и экспортному контролю. «Облако КИИ» подтвердило готовность выполнять эти процедуры. Кроме того, прохождение аттестации свидетельствует, что в «Облаке КИИ» выстроены и постоянно совершенствуются процессы управления защитой информации, а также отработаны механизмы устранения уязвимостей в установленные приказом сроки.

«Облако КИИ» представляет собой мультитенантное защищённое облако, построенное на отечественных программных и аппаратных решениях. Платформа имеет аттестаты соответствия требованиям безопасности, подтверждающие возможность размещать объекты КИИ до второй категории значимости, ГИС до 1 класса защищённости и информационные системы персональных данных до первого уровня защищённости включительно. «Облако КИИ» обладает сертификатом PCI DSS (стандарт безопасности данных платёжных карт) и соответствует ГОСТ 57580 (регулирует защиту информации при проведении банковских и финансовых операций).

К 2030 году мировой рынок систем промышленного искусственного интеллекта вырастет почти втрое, а российский — более чем в три раза. Об этом свидетельствует подготовленное при участии «Газпромбанка», «Газпром нефти», ПАО «Северсталь» и ООО «Газинформсервис» исследование, посвящённое анализу состояния и перспектив отрасли индустриального ИИ в России и мире, основным технологическим направлениям, инвестициям, барьерам внедрения, вопросам регулирования и кибербезопасности.

Согласно представленным в исследовании данным, отечественный рынок промышленного искусственного интеллекта может вырасти с 40 млрд рублей в 2025 году до 134 млрд рублей к 2030 году при среднегодовом темпе роста в 27,4 %. При этом мировой рынок промышленного ИИ увеличится с 53,8 млрд долларов в 2025 году до 153,9 млрд долларов к 2030 году при среднегодовом темпе роста 23,4 %.

На мировом рынке сложился выраженный дисбаланс между созданием технологий и их внедрением. Более 75 % глобальной выручки вендоров контролируют технологические гиганты из США (около 50 %) и Евросоюза (2 5%), где разрабатываются алгоритмы и ИИ-платформы. При этом главным потребителем и полигоном для внедрения выступает Азиатско-Тихоокеанский регион во главе с Китаем: его доля вырастет с 40 % в 2025 году до 46–48 % к 2030 году.

Источник изображения: аналитическое исследование «Промышленный искусственный интеллект» / gazprombank.ru

В 2025 году крупнейшими сегментами в деньгах стали предиктивная аналитика (12,2 млрд долларов, или 23 % рынка) и компьютерное зрение (10,8 млрд долларов, или 20 %) за счёт наличия типовых решений с быстрой отдачей. Однако к 2030 году максимальный прирост доли рынка покажут совершенно новые направления — воплощённый ИИ для роботов-гуманоидов (рост с 0 % до 9 % рынка, или 13,9 млрд долларов) и мультиагентные генеративные системы (рост доли на 7,5 п.п., до 17,7 млрд долларов). При этом классические промышленные NLP-решения к 2030 году будут полностью поглощены генеративным ИИ.

Что касается отечественного рынка индустриального ИИ, то он развивается в условиях внешних ограничений и курса на технологический суверенитет, что формирует его уникальную архитектуру. Основными заказчиками в данной сфере и двигателями рынка выступают госкорпорации и крупнейшие холдинги из нефтегазового сектора, металлургии, энергетики и химии.

Если в мире концерны активно используют публичные облака гиперскейлеров, то в РФ из-за санкционных рисков и требований к защите критической информационной инфраструктуры компании разворачивают ИИ-решения внутри закрытого физического периметра. Это делает проекты более дорогими и сложными в интеграции, но стимулирует спрос на периферийные вычисления (Edge AI) и компактные отраслевые языковые модели, не требующие гигантских мощностей.

Иллюстрация сгенерирована ИИ Google Gemini

По оценкам аналитиков, к началу 2026 года парк оборудования для промышленного ИИ в РФ на 45 % состоял из ранее установленных западных систем, на 35 % — из китайского оборудования (серверы, графические ускорители, камеры) и на 20 % — из российских решений (датчики, ПЛК, серверы). Вместо дорогостоящей полной замены производственных линий предприятия делают ставку на точечную ИИ-модернизацию действующего оборудования.

Главным тормозом внедрения промышленного ИИ в России выступает неготовность базовой IT-инфраструктуры — на эту проблему указывают 93 % компаний, а полная автоматизация сбора данных есть лишь у 7 % предприятий. Кроме того, только 9 % отечественных организаций обеспечены достаточными вычислительными мощностями (GPU). Среди других острых проблем: риски кибербезопасности (53 %), нехватка публичных успешных кейсов (46 %), кадровый голод (38 %), дефицит бюджетов (30 %) и отсутствие чёткого правового регулирования ответственности за аварии, спровоцированные ошибками искусственного интеллекта.

Провайдер решений в области кибербезопасности и доставки контента Curator представил систему управления безопасным доступом (IdP) Curator.Identity. Решение разработано совместно с российским разработчиком систем аутентификации и управления доступом Avanpost и встроено в облачную экосистему Curator. Клиенты могут управлять DDoS-защитой, безопасностью веб-приложений, поиском уязвимостей и защищённым доступом к корпоративным системам в едином личном кабинете.

Curator.Identity позволяет компаниям-клиентам облачной экосистемы Curator быстро запускать многофакторную аутентификацию (MFA) и единый вход (SSO), усиливать контроль устройств и пользовательских сессий, а также последовательно выстраивать архитектуру защищённого доступа — от базовой MFA до зрелых сценариев Zero Trust. Решение защищает доступ к веб-приложениям, VPN, корпоративным порталам, инфраструктурным сервисам, а также desktop- и legacy-приложениям. Централизованные политики аутентификации и доступа помогают снизить риски компрометации учётных записей, кражи пользовательских сессий и несанкционированного доступа к критически важным системам.

Источник изображения: Curator

Современные атаки всё чаще начинаются не с классического взлома внешнего периметра: украденные логины и пароли, скомпрометированные токены, cookie или перехваченные сессии позволяют злоумышленнику получить доступ к системам под видом легитимного пользователя. В результате даже компании с выстроенной сетевой защитой, WAF и мониторингом остаются уязвимы: злоумышленник может войти в систему как обычный сотрудник, подрядчик или администратор. Curator.Identity закрывает подобный риск за счёт централизованного управления доступом, усиленной аутентификации, единого входа, контроля сессий и учёта контекста входа — пользователя, группы, IP-адреса, устройства и сценария доступа.

Решение Curator.Identity работает по модели облачного SaaS: оно подключается из облака Curator и не требует развёртывания отдельной инфраструктуры на стороне клиента. Для безопасного подключения внутренних систем может использоваться компонент Access Bridge, который связывает облачную платформу с инфраструктурой клиента без публикации внутренних сервисов в интернете. Curator.Identity поддерживает стандартные протоколы и сценарии интеграции с корпоративной инфраструктурой, включая OpenID Connect, SAML, RADIUS и LDAP, а также работу с ADFS и Keycloak.

«Объединение экспертизы Avanpost в управлении доступом и аутентификации с облачной инфраструктурой Curator даёт клиентам возможность запустить MFA и SSO без тяжёлого on-premise проекта и постепенно двигаться к модели Zero Trust. Для бизнеса это означает более быстрый результат и меньшую нагрузку на ИТ-команду», — отмечает Алина Куракина, генеральный директор Avanpost.

«Периметр перестал быть единственной точкой входа для атакующих. Даже хорошо защищённая инфраструктура остаётся уязвимой, если злоумышленник получает возможность войти в неё с легитимной учётной записью. Партнёрство с Avanpost расширяет наш подход к обеспечению безопасности: наши клиенты получают не только защиту от DDoS-атак и уязвимостей на периметре, но и контроль над тем, кто и как получает доступ к их корпоративным системам», — комментирует Дмитрий Ткачёв, генеральный директор Curator.

В рамках подготовки к первичному публичному размещению акций (IPO) компания Anthropic на закрытой встрече с инвесторами, заинтересованными в покупке её акций, поделилась некоторыми финансовыми показателями за последнее время, сообщила газета Financial Times со ссылкой на осведомлённые источники. Выручка Anthropic в III квартале выросла по сравнению с предыдущими тремя месяцами на 45 % до $16,8 млрд.

Во II квартале выручка компании равнялась $11,6 млрд, а в I квартале — $4,7 млрд. В Anthropic также заявили, что в III квартале компания вышла на прибыльность (с учетом корректировок), и что её денежный поток стал положительным: в III квартале на каждый доллар, потраченный на вычислительные мощности, приходилось $1,70 выручки. По данным The Wall Street Journal, инвесторы ожидают, что к концу года показатель годовой аннуализированная выручки Anthropic достигнет $110 млрд. При таком уровне выручки компания уверенно вошла бы в список Fortune 100 — рейтинг 100 крупнейших по объёму выручки компаний США.

Даже лидеры ИТ-рынка не могут сравниться с тем, чего удалось достичь Anthropic за короткое время. Компании Alphabet потребовалось около 16 лет, чтобы выйти на годовую выручку в $65 млрд, а Meta✴ — около 15 лет. Через пять лет после основания выручка обеих компаний составляла менее $1 млрд, пишет ресурс The Motley Fool.

Источник изображения: Anthropic

Стремительный рост и способность компании столь быстро выйти на уровень квартальной выручки в $16,8 млрд демонстрируют огромный спрос на ИИ, а также служат доказательством того, что, несмотря на критику по поводу «циклического финансирования», завышенных оценок стоимости и возможного замедления темпов создания инфраструктуры для ИИ, спрос на эту технологию стремительно растет, а скорректированная прибыль Anthropic подтверждает устойчивость этого роста.

Как отметил ресурс SiliconANGLE, многие инвесторы рассматривают показатели выручки Anthropic как индикатор состояния всего ИИ-рынка, который способствовал росту капитализации технологических компаний на триллионы долларов. Впрочем, и в относительно свежих данных сохраняется неопределённость: анонимный источник Financial Times не уточнил, идёт ли речь о валовой или чистой выручке и как именно Anthropic рассчитывает прибыльность.

Ожидается, что IPO состоится в ноябре, и после его завершения оценка рыночной стоимости Anthropic может достичь $2 трлн, что сделает её одной из самых дорогих компаний в мире.

Microsoft представила новый вариант системы защиты Defender для систем Linux — он предназначен для настольных компьютеров. Ранее версия под Linux была ориентирована на серверы.

Defender обеспечивает защиту по нескольким направлениям. Антивирусная защита производит поиск вредоносного ПО и блокирует опасные действия — система обнаружения и реагирования на конечных устройствах (EDR) помогает выявлять атаки, даже если они не похожи на обычное заражение. Механизм управления уязвимостями Defender предполагает составление перечня устройств и поиск проблем в их безопасности. При обнаружении подозрительной активности специалисты могут производить поиск связанных событий, подключиться к устройству для расследования и изолировать его от сети.

Источник изображения: Microsoft

Основное преимущество системы — единый порядок работы. Если компания уже использует Microsoft Defender для защиты серверов с Linux, осваивать отдельный продукт для ПК не требуется. Здесь используются тот же агент, те же способы установки и общая среда управления. Defender автоматически определяет, является ли компьютер сервером или рабочей станцией — компьютер отображается в соответствующей категории оборудования. Устройства в ЦОД, в облаке и у отдельных сотрудников отображаются в одном месте.

Для настольных компьютеров подходят те же дистрибутивы, что и в серверной версии Defender: RHEL, CentOS, Ubuntu, Debian, SLES, Fedora и Oracle Linux. Графическая среда значения не имеет — при соблюдении требований к дистрибутиву и ядру это могут быть GNOME, KDE или другая оболочка. Подчёркивается, что это не бесплатный антивирус для Linux, а платная корпоративная система — требуются лицензии Microsoft Defender for Endpoint Plan 2, Microsoft 365 E5 или E7.

Аналитики Jefferies задались вопросом, приведёт ли падение затрат на искусственный интеллект из-за появления дешёвых открытых китайских моделей к «перезагрузке» всей отрасли ИИ, в то время как поставщики облачных услуг стремятся окупить триллионные капитальные затраты, пишет The Register.

Около половины из резервов по контрактам Microsoft, Alphabet, Amazon и Oracle в общей сложности на $2,3 трлн связаны с OpenAI и Anthropic, говорится в недавней исследовательской заметке Jefferies, посвящённой азиатским рынкам. При этом китайские модели ИИ, открытые модели и малые языковые модели грозят обрушением ценовой политики, которую устанавливают два лидера отрасли из США, что ставит под сомнение их будущие доходы.

На агрегаторе OpenRouter за неделю, завершившуюся 27 сентября, китайские модели обработали 76,12 трлн токенов — в конце апреля этот показатель составлял 4,37 трлн. На модели четырёх крупнейших американских разработчиков пришлись 14,2 трлн токенов. В авангарде китайская Moonshot AI Kimi K3, которая состязается напрямую с Anthropic Claude Fable 5.

В этом году крупнейшие гиперскейлеры в общей сложности потратят от $600 млрд до $800 млрд на строительство ИИ ЦОД, финансируя эти проекты всё больше за счёт долговых обязательств, а не собственных средств. И в Jefferies пытаются понять, откуда будут поступать будущие доходы этих компаний: «Больше нельзя исходить из того, особенно с появлением таких систем как Kimi K3, что LLM когда-либо будут прибыльными, учитывая связанный с этим обвал цен на токены. Для гиперскейлеров это чрезвычайно актуально, потому что они вложились в мощности ЦОД, рассчитывая, что их закупят такие компании как Anthropic и OpenAI».

Источник изображения: BoliviaInteligente / unsplash.com

В долгосрочной перспективе ставка на ИИ может представляться целесообразной, но в среднесрочной неопределённость очень велика. «В какой-то момент не столь отдалённого будущего история ИИ должна подвергнуться большой перезагрузке. Действительно ли капзатраты четырёх гиперскейлеров в 2027 году составят $993 млрд?» — задают вопрос аналитики. Важным оказывается и вопрос о том, какая часть заявленной прибыли гиперскейлеров зависит от их инвестиций в разработчиков моделей ИИ, от которых будут также зависеть доходы. Особую важность в отчётности приобретает статья «Прочие доходы и расходы», в которую входит прибыль от вложений. И эти вложения, указывают в Jefferies, «вероятно, будут включать позиции в неторгуемых акциях, связанных с ИИ».

За четыре квартала до II квартала 2026 года приведённая годовая прибыль четырёх крупнейших гиперскейлеров выросла на $222 млрд и достигла $581 млрд, но весь этот рост объясняется статьёй «Прочие внеоперационные доходы/расходы» — показатели по ней выросли на $224 млрд г/г, достигнув $237 млрд, то есть именно на них пришёлся «весь рост прибыли».

Другое исследование показало, какой объём доходов и займов может потребоваться облачным провайдерам для финансирования планов по строительству ЦОД: к 2031 году отрасль ИИ должна генерировать $6 трлн в год, чтобы продолжать финансировать инфраструктуру, необходимую для удовлетворения ожидаемого спроса. То есть отрасли потребуются новые сценарии применения, помимо повышения производительности труда сотрудников.

Уже в следующем году капзатраты гиперскейлеров превысят $1,5 трлн, подсчитали в TrendForce. Google, Meta✴ и Microsoft поддержали обязательство по полной оплате расходов на энергетическую инфраструктуру для ЦОД. В Банке Англии, однако, уверены, что скорой экономической выгоды от ИИ ждать не следует.

«Яндекс» до конца октября отменил плату для клиентов облачных сервисов Yandex Cloud. Решение было принято после того, как на три центра обработки данных были произведены атаки БПЛА, в результате чего значительная часть сервисов была выведена из строя. Работа по восстановлению доступа продолжается.

Платформа Yandex Cloud продолжает функционировать в ограниченном режиме, сообщили в компании — её специалисты сейчас заняты работами по восстановлению систем. Восстановлением сервисов занимаются и клиенты платформы. «Чтобы в этот период вам не приходилось дополнительно беспокоиться о расходах на облако, мы приняли решение сделать использование всех сервисов Yandex Cloud во всех зонах доступности РФ бесплатным для текущих клиентов с 8 по 31 октября включительно», — сообщил «Яндекс».

Клиентам Yandex Cloud по итогам месяца выставят счета, в которых будут отражены расходы на ресурсы только по 7 октября включительно. Сейчас в учётных записях могут отображаться начисления за период и после 8 октября, но в действительности за этот срок будет сделан перерасчёт — никаких действий от клиентов не требуется.

Источник изображения: yandex.cloud

На минувшей неделе БПЛА атаковали ЦОД «Яндекса» трижды: в ночь на 8 октября был осуществлён удар по объекту в городе Сасово Рязанской области, в следующую ночь под удар попал ЦОД в Калуге, а 11 октября пострадал объект во Владимире. Инциденты вызвали сбои в работе сервисов «Яндекса» и других крупных ресурсов. Минцифры начало консультации с Минобороны по вопросу защиты ЦОД. Ранее в ходе ближневосточного конфликта атакам БПЛА подвергались объекты облачной инфраструктуры AWS в ОАЭ и Бахрейне — компания также обнуляла счета клиентов, чьи ресурсы размещались в пострадавших от ударов ЦОД.