Компании NVIDIA, Google и Emerald AI анонсировали создание объединения AI Energy Management Alliance (AEMA). Оно должно ускорить развитие ИИ ЦОД, готовых оптимизировать и корректировать своё энергопотребление в соответствии с текущим состоянием энергосистем. ИИ ЦОД будут взаимодействовать с сетями, при необходимости меняя нагрузку. NVIDIA полагает, что это поможет в ускоренном режиме подключать новые мощности, повысить надёжность энергосистем и эффективнее использовать доступную инфраструктуру.

Как сообщает NVIDIA, обычные процедуры присоединения к сетям предполагают снабжение объектов с довольно стабильным энергопотреблением, но ИИ ЦОД к ним не относятся. При этом их вычислительные нагрузки можно будет произвольно менять, перенося вычисления, использовать системы накопления энергии, реагировать на инциденты в энергосистеме и др. Это позволит эффективнее использовать имеющиеся мощности электросетей, снижать энергопотребление во время пиковых нагрузок на энергосистему и даже откладывать затратную модернизацию инфраструктуры. Кроме того, более безопасным и быстрым становится подключение к сетям крупных ИИ ЦОД.

При этом эксперты The Register обращают внимание на ограничения, касающиеся самой NVIDIA. Компания сможет продавать всё больше ИИ-ускорителей только в случае, если дата-центры будут получать достаточно энергии. В результате NVIDIA стремится «выжать» максимум из каждого доступного гигаватта. Например, обычный ЦОД на 100 МВт оставляет в резерве до 20 % мощности для компенсации неэффективности оборудования, потерь при преобразовании энергии и скачков потребления.

Источник изображения: NVIDIA

Одно из решений — платформа DSX MaxLPS, позволяющая использовать больше ИИ-ускорителей в рамках заданного «энергетического бюджета». Она координирует работу вычислительной и физической инфраструктуры, элементы которой могут обмениваться данными о работе друг друга, снижая энергопотребление в зависимости, например, от фактической загрузки серверов, без постоянной работы на максимальной мощности. API DSX Exchange также позволяют работать с совместимыми компонентами стороннего производства, в т.ч. оборудования Vertiv и Schneider Electric.

DSX Flex непосредственно обеспечивает взаимодействие ЦОД и энергосистемы. NVIDIA, Emerald AI и Silicon Valley Power продемонстрировали способность временно высвобождать некоторые мощности ЦОД при росте нагрузок на электросети без остановки критически важных вычислений. Аналогичный эксперимент успешно провели National Grid, Emerald AI и Nebius. На уровне стоек NVIDIA и Lambda уже показали, что подобная умная координация позволяет уместить в пределах заданного энергетического бюджета больше вычислительных модулей — 19 вместо обычных 16, при этом производительность на ватт выросла приблизительно на четверть.

Формально ничего принципиального нового в предложенной технологии нет. Ещё в 2023 году Google тестировала систему перепаспределения нагрузок в ЦОД в часы пик. То же делала и Microsoft, но в обоих случаях речь шла о переносе обработки несрочных фоновых задач во времени или между дата-центрами. В 2026 году Google модернизировала управление питанием своих ЦОД в США, добавив возможность более гибко регулировать их энергопотребление, которая подкреплена контрактами с несколькими энергокомпаниями.

Источник изображения: NVIDIA

NVIDIA намерена интегрировать подобную возможность в инфраструктуру ИИ ЦОД по умолчанию. Для компании смысл не только в снижении нагрузки на энергосеть, но и в оптимизации контактов с энергокомпаниями. Предполагается, что они смогут в упрощённом порядке разрешать подключение новых мощностей, если будут знать, что часть нагрузки можно быстро отключить. Впрочем, полную остановку работы ЦОД это не предусматривает, поскольку критически важные задачи будут выполняться, а второстепенные нагрузки приостановить или перенести в другие ЦОД.

Альянс AEMA должен дополнить технологические решения разработкой общих правил взаимодействия ИИ ЦОД с энергосистемами, в том числе вопросы регулирования энергопотребления и реагирования на аварийные ситуации. Также предполагается стандартизировать технические требования, показатели эффективности и обмен эксплуатационными данными.

AEMA позиционируется как технологически нейтральная инициатива, поскольку требования будет определять не использование того или иного конкретного оборудования или ПО, а измеряемые характеристики ЦОД — от скорости реакции на чрезвычайные ситуации до предсказуемости и продолжительности доступного сокращения нагрузки. Если объект способен подтвердить «гибкость», для него могут создать более простые и быстрые процедуры подключения к электросетям с учётом фактических рисков и преимуществ для энергосистемы.

Компания Dell Technologies объявила о масштабном обновлении платформы AI Factory with NVIDIA, призванном помочь предприятиям перейти от планирования к практическому применению ИИ. Платформа отличается модульной архитектурой данных для ИИ, где их преобразование, обработка и хранение работают вместе как специально разработанный стек.

Компания отметила, что AI Factory используют более 5 тыс. клиентов по всему миру, и обновлённая версия платформы обеспечит более интегрированный подход к управлению данными и инфраструктурой, что позволит сократить время, необходимое для развёртывания решений ИИ.

Одним из ключевых анонсов мероприятия стала презентация Dell Deskside Agentic AI. Это новое предложение, которое объединяет рабочие станции Dell, эталонный программный стек NemoClaw от NVIDIA и среду выполнения OpenShell, позволяя предприятиям создавать, запускать и управлять автономными агентами на системах, хранящих данные локально или на периферии сети, а не полагаться исключительно на облачную инфраструктуру.

Dell позиционирует это предложение как решение для контроля затрат, снижения задержки и суверенитета данных, особенно для разработки ПО, исследований и регулируемых сред. Локальный подход разработан для таких секторов, как разработка ПО, академические исследования и регулируемые отрасли, позволяя этим группам хранить данные внутри компании и преобразовывать переменные расходы на облачные сервисы в предсказуемые инвестиции в инфраструктуру. Dell заявила, что этот подход позволит достичь паритета затрат с публичными облаками в течение трёх месяцев.

Источник изображений: Dell

Dell также интегрирует NVIDIA OpenShell во все продукты портфеля Dell AI Factory, чтобы обеспечить «безопасную песочницу для запуска, создания, тестирования и тонкой настройки агентов» локально. Это обеспечивает Dell единый уровень среды выполнения и политик, охватывающий все уровни — от настольных рабочих станций до серверов Dell PowerEdge XE, с поддержкой Ubuntu и Red Hat AI. Dell также продвигает эталонную архитектуру Dell-NVIDIA AI-Q 2.0, работающую на базе Dell AI Data Platform with NVIDIA, как готовую к продуктовому развёртыванию основу для многоагентных рабочих процессов в таких секторах, как финансовые услуги, производство и госсектор, где требуется более жёсткий контроль над данными и операциями.

Dell объявила о ряде улучшений платформы Dell AI Data Platform. В ней были расширены возможности механизма оркестрации данных Dell AI Data Platform путём глубокой интеграции MetadataIQ со всем портфелем хранилищ Dell, начиная с PowerScale — файлового механизма в рамках Dell AI Data Platform with NVIDIA — и расширяя его на другие платформы в будущем.

Уровень оркестрации теперь поддерживает индексирование миллиардов неструктурированных файлов и их привязку к управляемым конвейерам обработки данных. Благодаря партнёрству со Starburst и NVIDIA платформа предлагает аналитику SQL с ускорением на GPU через улучшенный Dell Data Analytics Engine, до шести раз быстрее на оборудовании NVIDIA Blackwell и с будущей поддержкой NVIDIA Vera. Это позволяет ускорить получение данных как для традиционной аналитики, так и для ресурсоёмких приложений ИИ с использованием агентов.

Возможности хранения данных были расширены с помощью новой системы ObjectScale X7700, которая обеспечивает на 45 % большую ёмкость, чем предыдущее поколение, с гибким масштабированием вычислительных ресурсов и хранилища. В будущем появится поддержка флеш-накопителей объёмом 245 Тбайт, что более чем втрое увеличит плотность хранения. Благодаря интеграции с NVIDIA Omniverse корпоративные хранилища данных могут быть напрямую связаны с цифровыми двойниками и физическими рабочими процессами ИИ.

По мере роста объёма данных для ИИ, объектное хранилище становится логичным местом для обучающих данных, контрольных точек и долгосрочных баз знаний. Dell ObjectScale — объектный движок в рамках Dell AI Data Platform с NVIDIA — создан для выполнения этой роли, обладая высокопроизводительной архитектурой облачного масштаба и, по словам компании, лучшей в отрасли киберустойчивостью. Dell ObjectScale на серверах PowerEdge R7725xd также получил сертификацию NVIDIA Foundation, что означает его пригодность для высокоскоростного доступа к данным в средах с большим количеством GPU.

Dell также расширила перечень инфраструктурных решений, запустив PowerRack, готовую систему стоечного масштаба, которая объединяет вычислительные ресурсы, сети, хранилище данных, охлаждение и управление в предварительно спроектированные блоки для развёртывания систем ИИ и HPC. Сообщается, что система может быть полностью настроена и введена в эксплуатацию в течение 6,5 ч. после доставки.

Как отметил ресурс Techzine, это не новая концепция, поскольку Dell поставляла комплексные решения и раньше, но компания расширяет возможности PowerRack по трём направлениям. Сетевой вариант обеспечивает коммутационную способность 800 Тбит/с благодаря восьми новым коммутаторам PowerSwitch SN6600 на стойку. Это в первую очередь предназначено для так называемого трафика east-west, поддерживающего рабочие нагрузки ИИ-инференса. Dell также интегрирует PowerFlex (решение «4-в-1») в свою архитектуру хранения данных Exascale, обеспечивая поддержку блочного, файлового и объектного хранения в стоечном исполнении через PowerFlex, PowerScale, Lightning File System и ObjectScale для нагрузок ИИ, HPC и ресурсоёмких корпоративных рабочих нагрузок.

Dell также представила Pro Precision 7 R1 — стоечную рабочую станцию высотой 1U с ускорителями NVIDIA RTX PRO Blackwell Max-Q Workstation Edition и объёмом хранилища до 64 Тбайт. Обновлённые версии Dell Integrated Rack Controller и OpenManage Enterprise расширяют возможности на уровне стойки. В то же время новый PowerCool CDU C7000 разработан для отвода тепла от платформ NVIDIA следующего поколения в компактном стоечном форм-факторе. Это первый CDU для установки в стойку, отвечающий потребностям в охлаждении платформы NVIDIA Vera Rubin NVL72 в компактном форм-факторе 4U (19″) и расширяющий возможности охлаждения Dell и поддержку использования горячей воды с температурой до +40 °C.

Сообщается, что Dell PowerRack для вычислительных систем уже доступна, PowerRack для сетей будет доступна в сентябре 2026 года, а для хранилищ — во II половине 2026 года. Также уже доступны решение Dell Deskside Agentic AI, поддержка NVIDIA OpenShell, NVIDIA AI-Q 2.0 для Dell AI Factory и эталонная архитектура Dell-NVIDIA AI-Q 2.0. В свою очередь, Dell Pro Precision 7 R1 будет доступна в июле 2026 года, Data Orchestration Engine с MetadataIQ — во II квартале 2026 года, CDU — в III квартале 2026 года, а Data Analytics Engine with Starburst — в I квартале 2027 года.

NVIDIA представила управляемую платформу Fleet Intelligence, предназначенную для мониторинга состояния крупных кластеров ускорителей, используемых в ИИ-инфраструктуре. Сервис уже доступен бесплатно для клиентов, использующих продукты NVIDIA на основе ускорителей семейств Hopper, Blackwell и Vera Rubin. NVIDIA позиционирует платформу как независимый слой телеметрии и мониторинга, позволяющий отслеживать работу с гетерогенными инфраструктурными средами, независимо от стека оркестрации или планировщика задач.

Платформа применяет «лёгкий», интегрируемый в хост-систему агент, который передаёт телеметрию с ИИ-ускорителей в облачную службу Fleet Intelligence, работающую в экосистеме платформы NGC (NVIDIA GPU Cloud). Агент применяет несколько технологий NVIDIA, включая службу мониторинга ускорителей — GPUd, инструмент управления и диагностики чипов DCGM (NVIDIA Data Center GPU Manager) и средства проверки целостности оборудования и ПО NVIDIA Attestation SDK.

Компания также выложила код агента Fleet Intelligence на GitHub, что позволит операторам ИИ-инфраструктуры самостоятельно оценить механизмы телеметрии. Fleet Intelligence ведёт сбор данных о степени загруженности ускорителей, пропускной способности памяти, энергопотреблении системы, состоянии интерконнектов NVLink, температуре системы, ошибках ECC, а также показателях состояния аппаратной составляющей. Это помогает операторам ЦОД организовать раннее выявление недоиспользованных ресурсов и ошибок и снизить простои крупных ИИ-кластеров.

Источник изображений: NVIDIA

Одними из основных свойств платформы стали возможности проверки целостности и аттестации на основе технологий защищённых вычислений NVIDIA Confidential Computing. Fleet Intelligence проводит криптографическую валидацию прошивок ИИ-ускорителей и целостность среды выполнения с помощью корневых сертификатов доверия NVIDIA, а также сервиса удалённой проверки оборудования NRAS (NVIDIA Remote Attestation Service). Платформа может подтвердить, что ускорители используют утверждённую прошивку и использует манифесты целостности Reference Integrity Manifests, привязанные к определённым версиям vBIOS.

По словам NVIDIA, при разработке Fleet Intelligence применяли опыт эксплуатации облачных платформ NVIDIA DGX Cloud, использовавших сотни тысяч ИИ-ускорителей. В числе корпоративных пользователей, получивших ранний доступ к платформе — Lambda и Iren, обе предоставляли обратную связь в ходе работ. Премьера Fleet Intelligence свидетельствует, что амбиции NVIDIA простираются далеко за пределы простой разработки ИИ-ускорителей, компания развивает ПО и инструменты управления для ИИ-фабрик. Это дополнение уже имеющегося стека компании, включающего системы DGX, интерконнекты NVLink, сетевые продукты Spectrum-X, платформу оркестрации Mission Control и решения для защищённых вычислений.

Добавление масштабной телеметрии и предиктивной аналитики отражает растущий спрос гиперскейлеров и корпоративных клиентов на максимальное использование ресурсов ускорителей. Кроме того, премьера платформы является отражением роста конкуренции на рынке систем мониторинга и эксплуатации ИИ-инфраструктуры. Облачные операторы и другие компании, включая AMD, Intel и т.п., строят собственные платформы для телеметрии, диагностики и управления крупными ИИ-кластерами. Возможность NVIDIA интегрировать аппаратную телеметрию, проверку надёжности прошивок и операционную аналитику напрямую в инфраструктурный стек усиливает позиции компании в роли вертикально интегрированного поставщика ИИ-инфраструктуры.

Компания «Базис», лидер российского рынка ПО управления динамической инфраструктурой, представила релиз 5.5 платформы для управления частными, публичными и гибридными облаками Basis Dynamix Cloud Control. В новой версии реализована интеграция со средством защиты виртуализации Basis Virtual Security, представлена гибкая ролевая модель, расширены возможности управления виртуальными центрами обработки данных и сетевой функциональностью.

Basis Dynamix Cloud Control — облачное решение, позволяющее заказчику управлять различными платформами виртуализации — в том числе расположенными в разных ЦОДах — через единый графический интерфейс. Продукт обеспечивает создание и администрирование виртуальных центров обработки данных (ВЦОД), развёртывание платформенных сервисов, предбиллинг и разграничение доступа. Поддерживаются сегменты на базе Basis Dynamix Enterprise, Basis Dynamix Standard, VMware vSphere.

Новые инструменты для управления виртуальным ЦОД

В обновлённом Basis Dynamix Cloud Control были существенно расширены возможности управления жизненным циклом виртуального ЦОД. В частности, для упрощения администрирования решение может при удалении одного дата-центра автоматически удалять и все связанные с ним компоненты — серверы, сети, порты, роутеры и диски. Для защиты от случайного удаления реализован механизм специального тега, при наличии которого операция блокируется. В релизе 5.5 жизненный цикл дополняется возможностью переносить виртуальный центр обработки данных между проектами, доступными администратору заказчика, в том числе между проектами разных клиентов. Новая возможность упрощает реорганизацию облачной инфраструктуры и администрирование мультитенантных сред.

Также было снято ограничение на развёртывание платформенных сервисов (PaaS) — теперь можно запускать параллельно несколько таких сервисов в рамках одного ВЦОД. Это сокращает время подготовки комплексных виртуальных окружений, включающих несколько сервисов.

Централизованное управление правами и доступом

В новом Basis Dynamix Cloud Control 5.5 была реализована интеграция с решением защиты Basis Virtual Security. Basis Virtual Security используется в качестве единого провайдера идентификации, оно обеспечивает поддержку технологии единого входа (Single Sign-On, SSO) и даёт администраторам возможность управлять учётными записями и правами доступа пользователей «из одного окна». Централизованное управление снижает нагрузку на администраторов, а пользователей платформы избавляет от необходимости вводить учётные данные при переходе между компонентами экосистемы «Базиса».

Источник изображений: «Базис»

Дополнительное удобство обеспечивает гибкая ролевая модель, с помощью которой администратор может тонко настраивать права доступа пользователей — собирать собственные роли из атомарных разрешений и назначать их в нужном объёме конкретным пользователям.

Усовершенствованные политики хранения данных и поддержка внутренних сетей

В новой версии Basis Dynamix Cloud Control реализована поддержка политик хранения данных, используемых в Basis Dynamix Enterprise. Политики позволяют распределять нагрузку между пулами СХД в зависимости от их загруженности, что обеспечивает более равномерное использование ресурсов хранения и упрощает эксплуатацию крупных инсталляций с несколькими пулами.

При создании сервера из пользовательского образа в сегментах Basis Dynamix Enterprise теперь можно выбрать профиль хранения индивидуально для каждого диска — как системного, так и дополнительных. Это даёт возможность распределять диски одного сервера по разным типам хранилищ в зависимости от требований к производительности и стоимости. В сегменте Basis Dynamix Enterprise также появилась возможность создавать образы дополнительных дисков: при создании образа сервера сохраняются данные не только на системном, но и на подключенных дисках.

Для ресурсных пулов Basis Dynamix Standard было реализовано полноценное управление сетями и роутерами — аналогично другим сегментам оркестратора. В разделе управления сетевыми подключениями добавлены фильтры по восьми параметрам: типу устройства, серверу, роутеру, балансировщику, кластеру Kubernetes, IP-адресу, признаку служебного подключения и тегам. Это упрощает администрирование комплексной инфраструктуры, состоящей из большого количества физических и виртуальных компонентов.

«Экосистемный подход остаётся приоритетом нашей разработки, поэтому в новом релизе Basis Dynamix Cloud Control мы сделали акцент на расширении совместимости с другими решениями нашей экосистемы. Кроме того, значительное внимание было уделено инструментам администрирования прав пользователей и удобству управления виртуальным ЦОД, что будет особенно полезно крупным заказчикам со сложной инфраструктурой», — отметил Дмитрий Сорокин, технический директор компании «Базис».

NVIDIA объявила о приобретении SchedMD — ведущего разработчика открытой системы оркестрации Slurm для высокопроизводительных вычислений (HPC) и ИИ. Финансовые условия сделки не разглашаются.

Созданная SchedMD система Slurm обеспечивает планирование и управление большими вычислительными задачами в ЦОД, позволяя уменьшить количество ошибок, ускорить вывод продукции на рынок и снизить затраты. Как сообщает NVIDIA, сделка поможет укрепить экосистему ПО с открытым исходным кодом и стимулировать инновации в области ИИ для исследователей, разработчиков и предприятий.

Компания отметила, что рабочие нагрузки HPC и ИИ включают сложные вычисления с выполнением параллельных задач на кластерах, для чего требуется организация очередей, планирование и распределение вычислительных ресурсов. По мере увеличения размеров и мощности кластеров HPC и ИИ задача эффективного использования ресурсов становится критически важной.

Источник изображения: SchedMD

SchedMD была основана в 2010 году разработчиками ПО Slurm Моррисом «Мо» Джеттом (Morris «Moe» Jette) и Дэнни Оублом (Danny Auble) в Ливерморе (Livermore, штат Калифорния). В настоящее время персонал компании насчитывает 40 человек. Сейчас Slurm — ведущий менеджер рабочих нагрузок и планировщик заданий по масштабируемости, пропускной способности и управлению сложными политиками, который используется более чем в половине из десяти и ста лучших систем в списке TOP500 суперкомпьютеров.

NVIDIA сообщила, что сотрудничает с SchedMD более десяти лет и продолжит инвестировать в разработку Slurm, чтобы сохранить его поизиции как ведущего планировщика с открытым исходным кодом для HPC и ИИ. NVIDIA обеспечит доступ SchedMD к новым системам, чтобы клиенты могли запускать гетерогенные кластеры с использованием последних инноваций Slurm. Также NVIDIA пообещала и далее поддерживать open source ПО, вкладываться в разработку Slurm и обучение.

NVIDIA делает ставку на технологии с открытым исходным кодом и наращивает инвестиции в ИИ-экосистему, чтобы противостоять растущей конкуренции, отметил ресурс Reuters. В конце прошлого года NVIDIA завершила приобретение стартапа Run:ai, разрабатывающего ПО для управления рабочими нагрузками ИИ и оркестрации на базе Kubernetes. А в 2022 году она купила фирму Bright Computing, ещё одного известного разработчика инструментов оркестрации и управления кластерами.

Китайский техногигант Huawei Technologies инфраструктурное ПО для повышения эффективности использования ИИ-ускорителей, сообщает гонконгская SCMP со ссылкой на государственные СМИ КНР. По имеющимся данным, технология позволит поднять эффективность использования ИИ-чипов, включая GPU и NPU, до 70 % по сравнению с нынешними 30–40 %. Это будет ещё одним крупным достижением в области «компенсации отставания в аппаратном обеспечении за счет совершенствования программного».

Новая технология, премьера которой должна состояться на одной из посвящённых ИИ-тематике конференций, позволит «унифицированно управлять» не только ускорителями самой Huawei, но и NVIDIA, а также моделями прочих разработчиков. В самой Huawei от комментариев пока воздержались. Это особенно актуально в свете недоступности актуальных ускорителей NVIDIA, из-за чего китайские компании скупают чипы прошлых поколений. Важность оптимизации использования имеющихся ресурсов наглядна показала «революция DeepSeek».

Источник изображения: Yiran Ding/unsplash.com

Если информация подтвердится, технология может значительно улучшить продажи ИИ-чипов семейства Huawei Ascend в Китае (возможно, и за его пределами). Это может снизить зависимость КНР от чипов NVIDIA и других американских разработчиков.

Утверждается, что новая технология Huawei будет аналогична продукту, разрабатывавшемуся израильским стартапом Run:ai и купленному NVIDIA в 2024 году за $700 млн. Его ПО позволяет организовать оркестрацию крупномасштабных ИИ-нагрузок между массивами ИИ-ускорителей. При этом и сама NVIDIA постоянно оптимизирует собственное ПО, повышая производительность исполнения рабочих нагрузок ИИ.

Новость может стать хорошим дополнением к сентябрьскому анонсу. Тогда компания поделилась планами выпуска ИИ-ускорителей Ascend следующего поколения. Готовящиеся изделия призваны составить конкуренцию передовым чипов NVIDIA и подготовке мощных ИИ-систем SuperPOD, объединяющих 8192 и 15 488 ускорителей Ascend. На основе таких платформ будут формироваться суперкластеры, насчитывающие до 500 тыс. и более экземпляров Ascend.

Nokia объявила о сделке с HPE, в рамках которой она лицензировала технологии для развития своих решений для мобильных сетей и сетевой автоматизации на базе ИИ. Nokia получит доступ к технологиям, касающимся интеллектуальных контроллеров (RIC) сетей радиодоступа (RAN) и платформы по управлению и оркестрации сервисов (SMO) компании Juniper Networks, приобретённой HPE за $14 млрд. 1 октября 2025 года большая часть соответствующей команды разработчиков перешла в Nokia Mobile Networks, а вместе с ней и Константин Полихронопулос (Constantine Polychronopoulos), вице-президент группы Juniper Networks, о чём пишет Data Center Dynamics.

Лицензированные технологии будут интегрированы с решениями платформы Nokia MantaRay для управления сервисами и оркестрации (SMO) и автоматизации сетей. MantaRay SMO — комплексное решение Nokia для автоматизации на базе ИИ без участия оператора, способное достичь 4-го уровня автономных сетей TM Forum. Решение также полностью совместимо с Open RAN и поддерживает открытый интерфейс R1 для rApps.

Источник изображения: Nokia

Как сообщает tele.net.in, за последние пять лет Juniper создала «лучшую в своем классе» платформу RIC, а также решение SMO, обеспечивающее сквозную динамическую «нарезку» сети (end-to-end dynamic network slicing) по требованию. По всей видимости, HPE решила, что бизнес SMO/RIC для неё не является целевым, подобно Broadcom, отказавшейся от разработки RIC в VMware, пишет ресурс The Mobile Network.

RIC функционирует в процессе развёртывания Open RAN, выступая своего рода связующим звеном. Это позволяет операторам развёртывать xApps- и rApps-приложения для контроля и проектирования функций RAN, обеспечивая административный суверенитет RAN над функциями, которые обычно реализуются как проприетарные на базовых станциях. RIC также позволяет телекоммуникационным компаниям комбинировать сторонние сетевые приложения, такие как отключение базовых станций или перенаправление трафика из перегруженных сот, с радиоустройствами Ericsson или Nokia, предоставляя оператору больше контроля над своими средами Open RAN.

Томми Уитто (Tommi Uitto), президент подразделения мобильных сетей Nokia, отметил, что сделка с HPE расширит возможности Nokia по предложению клиентам «автоматизации, оркестрации и открытых экосистем на базе ИИ, что позволит им эффективнее управлять сетями разных производителей и подготовиться к переходу с 5G на 6G».

Pure Storage представила платформу Enterprise Data Cloud (EDC), которая предлагает простой, гибкий и унифицированный способ управления данными и хранилищами, позволяя организациям сосредоточиться на бизнес-задачах, а не на инфраструктуре. EDC позволяет управлять блочными, файловыми и объектными нагрузками в локальных, облачных и гибридных средах.

Компания отметила, что использование традиционных моделей хранения влечёт за собой фрагментацию, разрозненность и неконтролируемое разрастание данных. Enterprise Data Cloud (EDC) предназначена для решения этих проблем, предоставляя виртуализированное облако данных с единым контролем, охватывающим различные среды. Такой подход обеспечивает интеллектуальное, автономное управление данными и управление во всём массиве данных, позволяя компаниям снизить риски, затраты и эксплуатационную неэффективность.

Источник изображений: Pure Storage

«Пришло время прекратить управлять хранилищем и начать управлять данными. Поскольку ИИ увеличивает потенциальную ценность корпоративных данных, а киберугрозы ставят их под угрозу, архитектуры хранения данных и инструменты для управления данными не поспевают за развитием», — сообщил в пресс-релизе председатель и генеральный директор Pure Storage Чарльз Джанкарло (Charles Giancarlo).

Как отметил ресурс Computer Weekly, EDC представляет собой объединение существующих архитектурных элементов и систем Pure Storage: Purity OS, которая является общей для всех массивов компании; Fusion, которая позволяет обнаруживать и управлять ресурсами хранения; Pure1, которая позволяет управлять парком оборудования с точки зрения производительности и детального управления ресурсами; подписка Evergreen.

В основе платформы лежит решение Pure Fusion, объединяющее хранилища как пул адаптируемых ресурсов и рассматривающее все массивы как конечные точки в единой сети данных. Это позволяет администраторам управлять парком СХД через единый интерфейс и развёртывать рабочие нагрузки с использованием интеллектуальных шаблонов, которые автоматизируют такие параметры, как качество обслуживания, уровни защиты и требования к производительности. Слой Fusion изначально встроен в массивы Pure.

Администраторы получили большую гибкость в реагировании на конкретные потребности каждой рабочей нагрузки и больше не должны предварительно планировать и настраивать развёртывания, что снижает риск несоответствия и повышает отказоустойчивость, гарантируя, что ресурсы для рабочих нагрузок будут подготовлены правильно с самого начала.

Чтобы устранить проблемы, возникающие из-за ручных операций по подготовке, миграции и многого другого, автоматизация охватывает весь стек платформы с возможностями оркестрации на основе политик и самообслуживания. Встроенное соответствие требованиям и улучшенная киберустойчивость ещё больше минимизируют риск путём использования политик безопасности и управления. Эти новые возможности полностью переопределяют интеллектуальное управление хранением, считает компания.

EDC поддерживает готовые сценарии для формирования рабочих процессов, которые интегрируют хранилище с вычислениями, сетями и приложениями, чтобы обеспечить сложные развёртывания, такие как репликация базы данных в нескольких ЦОД и в публичном облаке в рамках одной задачи.

Чад Кенни (Chadd Kenney), вице-президент Pure Storage по технологиям, рассказал, что автоматизированные функции решают некоторые из рутинных задач развёртывания. «Если у кого-то есть приложение, которому требуется Oracle, администратор должен изучить парк массивов хранения, выяснить, какой из них способен принять новую рабочую нагрузку, а затем настроить его, убедившись в работоспособности репликации, наличии снапшотов и корректности политики качества обслуживания, — говорит Кенни. — Шаблоны позволяют вам задавать все конфигурации разом».

Платформа предоставляет организованные шаблоны для рабочих процессов, созданные на основе тысяч существующих коннекторов для сторонних приложений и продуктов, в том числе от Cisco, Microsoft, VMware, ServiceNow и Slack. Шаблоны охватывают конфигурации хранилищ, вычислительных ресурсов, сетей, баз данных и приложений. Можно использовать готовые шаблоны от самой Pure и партнёров или создавать свои.

Платформа включает в себя центр оркестрации с шаблонами автоматизации для таких функций, как DRaaS и предоставление данных, и имеет интеграцию с Rubrik Security Cloud и Crowdstrike Logscale. Например, Pure Fusion по сигналу от Rubrik автоматически маркирует снимки, отправляет их на сканирование и быстро выявляет среди них наиболее подходящие для восстановления. В случае с CrowdStrike компания предлагает первое в своём роде проверенное, локальное, устойчивое, безопасное и высокопроизводительное хранилище для Falcon LogScale. Кроме того, платформа предлагает расширенные возможности восстановления сред VMware.

Наконец, интеллектуальный помощник компании AI Copilot, отслеживает в реальном времени телеметрию всего EDC, что позволяет ему мгновенно реагировать на запросы по производительности на уровне парка, предоставлять сценарии конфигурации и поддерживать быструю корректировку политики без вмешательства человека, заявила Pure Storage. «В течение 10 секунд он обработает все данные 100 различных систем, даст вам ответ и предоставит сценарий для развёртывания нагрузки», — рассказал Кенни.

Компания «Вымпелком», предоставляющая услуги под брендом «Билайн», анонсировала релиз нового поколения облачной платформы Beeline Cloud 2.0 для корпоративного сегмента.

Ключевой особенностью Beeline Cloud 2.0 является интеллектуальный оркестратор Vega собственной разработки, обеспечивающий управление гибридной IT-инфраструктурой и объединяющий различные среды виртуализации (OpenStack, VMware и другие) в единый управляемый комплекс. По заверениям команды «Вымпелкома», нововведение позволяет максимально эффективно использовать вычислительные ресурсы дата-центра, одновременно предоставляя облачные сервисы в формате, доступном не только IT-инженерам, но и продуктовым командам, архитекторам и разработчикам ПО с поддержкой методологии CI/CD (Continuous Integration/Continuous Delivery).

Будучи комплексным решением, Beeline Cloud 2.0 предоставляет множество функциональных возможностей. В их числе: единое управление мультивиртуализацией через Vega-оркестратор; доступ к IaaS и PaaS (виртуальные машины, базы данных, Kubernetes, DevOps-инструменты и др.); оптимизация инфраструктурных ресурсов и снижение затрат; быстрый запуск и масштабирование продуктов через инструменты самообслуживания; готовность к внедрению генеративных ИИ-систем и современных подходов к разработке; кибербезопасность корпоративного уровня с соблюдением российских стандартов.

Источник изображения: cloud.beeline.ru

«Изначально Vega создавался внутри «Вымпелкома» как оркестратор для трансформации корпоративного IT-ландшафта в соответствии с концепцией «всё как код» — архитектурного подхода, при котором инфраструктура, конфигурации и приложения описываются и управляются через код. Такой подход стал основой подготовки к масштабному внедрению GenAI, поскольку генеративные модели требуют предсказуемой автоматизированной и масштабируемой среды», — поясняют в компании.

На текущий момент Beeline Cloud 2.0 находится в стадии закрытого тестирования и проходит финальную настройку. В ближайшем будущем «Вымпелком» планирует запустить платформу в коммерческую эксплуатацию и предоставить клиентам доступ к полноценному облачному стеку, построенному по самым современным принципам.

В прошлом году ретейл-бизнес Amazon столкнулся с острой нехваткой ИИ-ускорителей для внутреннего пользования. Это привело к задержкам при реализации ключевых проектов. На фоне глобального бума ИИ-технологий и дефицита чипов NVIDIA компания вынужденно пересмотрела принципы доступа к ускорителям для собственных нужд, сообщает Business Insider.

В июле 2024 года началась реализация т. н. Project Greenland. Фактически речь идёт о платформе для централизованного распределения ресурсов ускорителей. Платформа позволяет отслеживать их использование, перераспределяет мощности в случае простоя и даёт возможность оперативно реагировать на изменения спроса. Теперь все заявки на доступ к ускорителям подаются только через Greenland, а приоритет получают проекты с высоким уровнем возврата инвестиций (ROI), чётким графиком и заметным влиянием на снижение затрат или рост выручки. У проектов с низкой эффективностью доступ к вычислительным мощностям могут вообще отозвать в пользу более перспективных инициатив.

Amazon выделила восемь принципов распределения ускорителей среди сотрудников компании:

1. «ROI + здравый смысл»: ускорители будут выделяться по уровню возврата инвестиций и обоснованности проектов, а не по очереди. Все ресурсы должны способствовать росту денежного потока;
2. Постоянное совершенствование: подход пересматривается по мере накопления нового опыта;
3. Нужно избегать изолированных решений: все инициативы, связанные с ускорителями, должны централизованно отслеживаться и координироваться;
4. Экономя времени: масштабируемые инструменты — ключ к быстрому принятию решений, что, в свою очередь, высвобождает время для инноваций;
5. Повышение эффективности: оптимизация использования ускорителей содействует сотрудничеству и совместному использованию ресурсов;
6. Ради инноваций иногда можно рисковать: допустимый уровень риска необходим для поддержания разработок и исследований;
7. Прозрачность и конфиденциальность: методология распределения ускорителей должна быть понятна и доступна всем внутри компании, но конфиденциальне данные о конкретных проектах остаются закрытыми;
8. Возможность отзыва ускорителей: в случае необходимости их могут изъять для более ценных проектов.

Источник изображения: Centre for Ageing Better/unsplash.com

Amazon уже активно использует искусственный интеллект в различных проектах. В числе ключевых инициатив:

• Помощник для покупок Rufus;
• Генератор изображений товаров Theia;
• Система компьютерного зрения VAPR для ускоренной сортировки посылок;
• ИИ-модель для оптимизации маршрутов и доставок;
• ИИ-поддержка для обработки возвратов;
• Автоматизация расследований мошеннических действий и проверки документов.

По оценкам Amazon, ИИ-проекты розничного подразделения в 2024 году принесли $2,5 млрд операционной прибыли, попутно сэкономив $670 млн. В 2025 году ретейл-подразделение Amazon намерено вложить $1 млрд в ИИ-проекты розничного сегмента и увеличить расходы на облако AWS до $5,7 млрд (с $4,5 млрд в 2024 году).

Если во II полугодии 2024 года розница Amazon нуждалась в более 1 тыс. дополнительных инстансов P5 с NVIDIA H100, то в 2025 году ситуация, как свидетельствуют внутренние прогнозы, должна стабилизироваться. А к концу года внутренние запросы полностью удовлетворят с помощью чипов собственной разработки Amazon Tranium, «но не раньше». Тем не менее, в Amazon не теряют бдительности, постоянно задаваясь вопросом: «Как получить больше ускорителей?».