Министерство промышленности и торговли РФ, «Яндекс» и «Сбербанк» совместно разрабатывают унифицированный стандарт ПО для промышленных роботов. Об этом, как сообщает газета «Ведомости», рассказал начальник отдела департамента станкостроения и тяжелого машиностроения Минпромторга Руслан Ахмедов на круглом столе «Промышленная роботизация в России».

Разработка осуществляется в рамках федерального проекта «Развитие промышленной робототехники и автоматизации производства», на который Минпромторг выделил около 350 млрд руб. из госбюджета до 2030 года. Цель заключается в увеличении плотности роботизации — прежде всего в автомобильной, электронной и пищевой отраслях.

В мае 2024 года президент России утвердил Указ «О национальных целях развития РФ на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года», в соответствии с которым одной из приоритетных задач является вхождение России в число 25 ведущих стран мира по плотности роботов в индустриальном секторе к концу текущего десятилетия.

Источник изображения: unsplash.com / Simon Kadula

По данным Минпромторга, сейчас в РФ установлены 14 382 промышленных робота, а их плотность составляет 19 машин на 10 тыс. рабочих. Для сравнения: в мировом масштабе этот показатель равен 162 на 10 тыс. По оценкам Kept, для вхождения в Топ-25 стран по плотности роботизации России необходимо увеличить значение до 194 роботов на 10 тыс. работников к 2030 году. Таким образом, предстоит внедрить дополнительно около 85 тыс. роботов.

Предполагается, что появление унифицированного стандарта ПО позволит ускорить разработку и развёртывание промышленных роботов. Благодаря унификации может быть существенно упрощено масштабирование проектов. Генеральный директор «Дронсхаб групп» полагает, что необходимости делать абсолютно универсальный софт для каждого робота нет. Но целесообразно разрабатывать ПО верхнего уровня, способное работать с широким спектром машин, а также развивать облачные платформы контроля, диспетчеризации и управления.

Компания Kept отмечает, что развитию российского рынка промышленной робототехники препятствуют несколько факторов. Это, в частности, нехватка специалистов на всех уровнях — от менеджмента до инженеров-программистов и сервисных техников. Кроме того, требования к уровню локализации для получения субсидий не соответствуют реальным возможностям производителей, что снижает эффективность господдержки. Наблюдается низкая производительность интеграторов и недостаток финансирования участников рынка. Плюс ко всему себестоимость российских роботов значительно выше китайских аналогов, что связано в том числе с сильной зависимостью от импортных комплектующих.

«СберТех» (входит в экосистему «Сбера») сообщил о доступности профессиональной аудитории облачной среды для разработки GigaIDE Cloud с интегрированным ассистентом на базе искусственного интеллекта (ИИ). Новинка дополняет выпущенную ранее версию GigaIDE Desktop и открывает ещё больше возможностей для более эффективной организации работы команд программистов.

GigaIDE Cloud встроена в отечественную платформу для работы с исходным кодом GitVerse и предоставляет пользователям необходимый набор инструментов для организации полного цикла разработки ПО — от создания концепции до реализации проекта. Взаимодействовать с рабочим окружением IDE-среды можно как с помощью веб-интерфейса в браузере, так посредством локального нативного приложения для удалённой разработки на любом устройстве. При этом все вычислительные ресурсы развёрнуты в облаке, а для оптимизации расходов предусмотрен режим сна с сохранением настроек и результатов работы.

GigaIDE Cloud позволяет писать и отлаживать код, запускать автоматические тесты и следить за результатом работы приложений. Доступна разработка на JavaScript, Go, Python и других востребованных языках программирования. Проекты можно переносить с других платформ или создавать из шаблонов, среди которых — React, Vue, Jupyter Notebook. Среду можно конфигурировать и настраивать под себя с помощью расширений Visual Studio Code — стандарта для разработки веб-приложений.

Отличительной особенностью GigaIDE Cloud является встроенный в среду ИИ-ассистент GigaCode. Он анализирует контекст проекта, отображает советы и подсказки, а также предлагает полные конструкции функций, циклов и других элементов. По заверениям «СберТеха», благодаря автоматизации рутинных процессов умный помощник позволяет писать код в среднем на 25 % быстрее.

«Российские разработчики оказались в непростой ситуации: зарубежные решения стали недоступны пользователям, а отечественные аналоги не получили широкого распространения. В ответ на потребности российских программистов мы предложили собственную интегрированную среду — GigaIDE, — которая позволяет разработчикам обеспечить непрерывный рабочий процесс, сохраняя привычный пользовательский опыт», — отмечает «Сбер».

«Лаборатория Касперского» сообщила о расширении функциональных возможностей программного комплекса Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform (KUMA) и включении в состав продукта инструментов анализа событий безопасности посредством нейросетевой модели GigaChat от «Сбера».

KUMA относится к классу решений SIEM (Security Information and Event Management) и позволяет IT-службам в режиме реального времени осуществлять централизованный мониторинг событий ИБ, выявлять инциденты информационной безопасности, оперативно реагировать на возникающие угрозы, а также выполнять требования, предъявляемые регуляторами к защите персональных данных, в том числе к обеспечению безопасности государственных информационных систем.

Построенный на базе GigaChat инструментарий получил название KIRA — Kaspersky Investigation and Response Assistant. Он позволяет сократить объём выполняемых ИБ-персоналом рутинных операций и снизить вероятность ошибок при анализе инцидентов — искусственный интеллект автоматически формирует карточки событий, оценивает степень их риска и помогает в принятии решений о приоритетности реагирования. Также ИИ в KUMA позволяет работать с системой профильным сотрудникам с разным уровнем подготовки. Так, опираясь на анализ от GigaChat, начинающие специалисты могут принимать более быстрые и точные решения по реагированию на инциденты.

Пример работы Kaspersky Investigation and Response Assistant (источник изображения: «Лаборатория Касперского»)

«Лаборатория Касперского внедряет инструменты искусственного интеллекта в свои решения уже более 20 лет. Интеграция KUMA с GigaChat — логичное продолжение развития наших защитных продуктов с опорой на передовые технологии и прекрасный пример того, как лидеры в своих областях объединяют усилия, чтобы усовершенствовать безопасность организаций и помочь специалистам в их работе», — говорится в заявлении «Лаборатории Касперского».

SIEM-платформа KUMA зарегистрирована в реестре отечественного ПО и имеет статус рекомендованной для использования в государственных ведомствах и организациях РФ.

Структура «СберИнвест» («Сбербанк Инвестиции»), входящая в блок корпоративно-инвестиционного бизнеса «Сбера», по сообщению РБК, заключила сделку по приобретению 12-процентной доли в компании «Аквариус» — российском разработчике и производителе компьютерной техники и IT-решений.

Как рассказали осведомленные источники, обсуждение сделки велось достаточно давно. Закрыта она была в I половине 2024 года, но известно об этом стало только сейчас. Говорится, что привлечённые средства направлены на финансирование инвестиционной программы «Аквариуса».

Участники рынка считают, что сделка выгодна обеим сторонам. В частности, для «Сбера» она является стратегической инвестицией. Благодаря участию в структуре «Аквариуса» кредитная организация сможет ускорить инициативы по импортозамещению и расширить стек отечественных технологий. У «Сбера» существует потребность в российском оборудовании для выполнения требований указа президента для владельцев критической информационной инфраструктуры (КИИ).

Источник изображения: «Аквариус»

В свою очередь, «Аквариус» получит дополнительные средства, которые могут быть направлены на установку нового производственного оборудования, закупку компонентов и пр. Кроме того, как ожидается, «Сбер» выступит одним из банков — организаторов первичного публичного размещения акций «Аквариуса» на бирже (IPO). Осуществить данную процедуру IT-производитель рассчитывает в 2025 году.

Представители «Сбера» и Т-банка жалуются на трудности поиска свободных площадок для постройки новых дата-центров, в том числе связанных с ИИ-проектами. Более того, банки сообщили, что им уже не хватает свободных мощностей, передают «Ведомости».

Если ранее проект «Сбера» по строительству ЦОД на 40 МВт считался крупным, то теперь объекты до 200 МВт даже не рассматриваются — по словам главы структуры Германа Грефа, оптимальным вариантом считаются проекты 300–400 МВт. В Т-банке также подтверждают сложность постройки ЦОД даже на 50 МВт из-за нехватки мощностей и высоких тарифов. В ВТБ тоже подтверждают, что поиск оптимальных объектов для размещения вычислительного оборудования представляет серьёзную проблему.

В «Сбере» отметили и высокую стоимость самого строительства — инвестиции в инфраструктуру для систем генеративного ИИ в мире в 2024 году уже составили $300 млрд, а годовой рынок ИИ ЦОД оценивается в десятки миллиардов долларов. При этом Греф подчеркнул, что речь идёт об инвестициях в будущее и траты неизбежны.

Вопрос о нехватке вычислительных мощностей для ИИ поднимался Сбербанком ещё в марте. Утверждается, что это одна из главных причин отставания российских ИИ-продуктов от решений OpenAI и Google. По словам Грефа, на тот момент российские решения отставали на 6–18 мес. При этом в конце сентября Греф заявил, что «Сбер» — владелец крупнейшего парка вычислительных мощностей в России и располагает 63 тыс. серверов в четырёх дата-центрах.

Источник изображения: Joshua Olsen / Unsplash

Участники рынка и представители властей подтверждают нехватку энергии в некоторых регионах России, в том числе из-за роста энергопотребления IT-инфраструктурой. Замглавы администрации президента России Максим Орешкин уже объявил, что проблема дефицита электричества может стать актуальной в России в ближайшие 5–10 лет.

ЦОД по-прежнему сконцентрированы в Москве и Подмосковье, где уже сложно найти площадку для объекта более чем на 40 МВт. По данным iKS-Consulting в 2023 году на Москву и область приходилось 76 % всего рынка коммерческих ЦОД России, это 53,4 тыс. стойко-мест с максимальной подведённой мощностью 540 МВт. На Санкт-Петербург приходится 9,3 % рынка (7,3 тыс. стойко-мест), на прочие регионы — 14,8 % (9,6 тыс.). Если в 2023 году рынок ЦОД в регионах вырос на 8,5 %, то в 2024 году, вероятно, рост составит 27,1 %. В 2024 году коммерческие ЦОД в России получат 12 тыс. новых стойко-мест, ожидают в iKS-Consulting.

В рамках масштабной программы импортозамещения Сбербанк успешно осуществил перенос хранилищ данных на собственное решение SberData Platform. При этом программно-аппаратные комплексы Teradata выведены из эксплуатации.

Платформа по работе с данными SberData Platform объединяет ряд ключевых сервисов. Это SDP DataFlow (загрузка и преобразование данных), SDP Hadoop (хранение и обработка больших данных), SDP Analytics (анализ и визуализация информации), SDP DataLab (разработка моделей машинного обучения) и пр. Дополнительные сервисы — SDP Data Quality (контроль качества данных), Platform V Pangolin (реляционная СУБД на базе PostgreSQL) и SDP AnalyticDB (аналитическое хранилище данных).

Как отмечается, Сбербанк начал переводить хранилища данных на SberData Platform в 2022 году. В 2023-м на использование собственного решения мигрировала основная часть служб кредитной организации, а в 2024 году процесс полностью завершился. В проекте были задействованы 205 команд, представляющих все подразделения банка. При этом количество активных участников проекта превысило 2 тыс. человек.

Источник изображения: Сбербанк

Компания подчёркивает, что перевод хранилищ на SberData Platform снял для исследователей данных существенные ограничения, обусловленные архитектурными особенностями зарубежного решения. Кроме того, значительно снизилась стоимость хранения информации. В целом, реализация проекта повысила доступность технологий работы с данными для широкого круга пользователей. Платформа SberData Platform включена в Реестр программного обеспечения Минцифры РФ.

Сбербанк осуществляет активное импортозамещение в различных сферах. В частности, кредитная организация намерена полностью отказаться от зарубежных СУБД в значимых объектах критической инфраструктуры. Кроме того, ведётся переход с Citrix на отечественную VDI-платформу Termidesk, а на замену SAP ERP создаётся несколько прикладных платформ по управлению финансами, закупками, недвижимостью и кадрами.

«Сбер» назван владельцем самого большого парка вычислительных мощностей в России, сообщает портал «1 Прайм» со ссылкой на главу «Сбера» Германа Грефа, выступавшего на форуме «Микроэлектроника-2024». По словам последнего, бизнес компании стал главным потребителем микроэлектроники в России.

Как заявил Греф, в четырёх ЦОД размещено более 63 тыс. серверов различного назначения. Глава бизнес-структуры отметил, что «Сбер» стал и крупнейшим «потребителем» специалистов, связанных с микроэлектроникой.

По словам бизнесмена, консалтинговые компании прогнозируют дефицит специалистов в сфере микроэлектроники, который продлится до 2030 года, нехватка составит приблизительно миллион человек. По расчётам «Сбера», в России речь идёт о дефиците 50 тыс. человек, даже если плановый рост учтут при подготовке специалистов в вузах. Греф отметил, что сегодня управляемая им организация уже сотрудничает с кафедрами российских вузов, отбирая и помогая готовить талантливых специалистов, в том числе на практике.

Источник изображения: Сбер

Стоит отметить, что «Сбер» стал не только потребителем микроэлектроники, но и активно развивает собственное производство, а также занимается ключевым ПО. Например, только по последним данным компания организовала производство собственных серверов, намерена создать собственную ERP-систему как альтернативу SAP, а до конца года намерена полностью отказаться от иностранных СУБД на объектах критической инфраструктуры.

В рамках программы импортозамещения СберТех провёл тестирование серверов на базе процессоров Эльбрус-8С. По результатам системы признаны работоспособными, но не отвечающими предъявляемым требованиям по целому ряду параметров. Все пожелания и замечания переданы МЦСТ, разработчику Эльбрус.

Банковские информационные системы — критически важная часть любого государства. Поэтому неудивительно стремление использовать в них решения собственной разработки, дабы меньше зависеть от чужих чипов и серверов. Примеры Huawei это подтверждают, но в данной заметке речь пойдёт не о китайских процессорах, а о российских. Лаборатория СберТех провела полноценное тестирование серверов на базе процессоров Эльбрус-8С, результаты которого, к сожалению, трудно назвать удовлетворительными.

Фото: МЦСТ

Это первое полномасштабное испытание процессоров Эльбрус в «полевых условиях», то есть, на уровне реальных серверов и задач, которые эти серверы должны выполнять. В испытаниях приняли участие платформы с двумя и четырьмя чипами Эльбрус-8С (VLIW, 8C/8T, 1,3 ГГц, 16 Мбайт L3-кеш, 70 Вт TDP, 28 нм). В качестве оппонентов выступили «типичные системы» на базе Intel Xeon Gold 6230 (x86-64, Cascade Lake-SP, 20C/40T, 2,1-3,9 ГГц, 27,5 Мбайт кеш, 125 Ватт TDP, 14 нм), которых в Сбере тысячи и тысячи.

Изображения: YouTube/ElbrusTV

По итогам тестирования серверы признаны работоспособными, но показавшими неудовлетворительный уровень производительности. Озвучены основные выводы: «мало памяти, медленная и устаревшая память, мало ядер, низкая тактовая частота». Особенно низкой оказалась производительность в приложениях, использующих Java.

Если в тестах PGbench/PostreSQL Xeon опередил Эльбрус в 1,7-3,3 раза, то в тестах на время отклика Java-приложения разница составила 23-26 раз. Запуск приложения, который по нормативам СберТеха должен укладываться в 60 секунд, занял у серверов Эльбрус 220 секунд в двухпроцессорном варианте и 164 секунды — в четырёхпроцессорном.

Кроме того, в рамках стандартных спецификаций компании системы на базе Эльбрус-8С смогли пройти всего по 7 параметрам из 44 предъявляемых. Если отсутствие монтажных стоечных рельсов можно отнести к «мелким претензиям», которые легко решаются, то отсутствие системы удалённого управления — недоработка весьма серьёзная, поскольку затраты на увеличение штата ИТ-специалистов окажутся непомерно велики.

Стоит, однако, отметить, что Эльбрус-8С уже устарел в рамках собственной экосистемы: МЦСТ обещает представить на тестирование усовершенствованные варианты серверов на базе Эльбрус-8СВ с более высокой частотой (1,5 против 1,3 ГГц), удвоенной производительностью в операциях над числами с плавающей запятой, а также использующие память DDR4-2400 (до 1 Тбайт на сервер) вместо окончательно устаревшей DDR3-1600. Однако массовые поставки таких серверов при заказе 1-5 тыс. единиц возможны не ранее IV квартала 2022 года при заказе в III квартале 2021 года.

Признана необходимость проведения тестов систем на базе Эльбрус под управлением ОС, сертифицированных ФСТЭК по профилю не ниже ОС.А4 (использование для обработки персональных данных и ГИС). Также отмечена необходимость введения полноценной поддержки технологий виртуализации, а не только контейнеризации.

Отметим также, что МЦСТ успешно завершила разработку Эльбрус-16С, в котором ряд фундаментальных недостатков, присущих процессорам Эльбрус-8С/8СВ успешно устранён. Новый чип будет иметь 16 ядер с возросшей до 2 ГГц частотой, восьмиканальный контроллер памяти DDR4-3200 (до 16 Тбайт на сервер), контроллер 10GbE и интегрированный контроллер PCIe 3.0 (32 линии). Последний снимает серьёзные ограничения по пропускной способности чипов Эльбрус-8C/CB к периферийным устройствам. Также с 8 до 48 Гбайт/с возрастёт скорость межпроцессорного обмена данными.

Представитель МЦСТ отметил, что низкие результаты в Java-тестах отчасти обусловлены «слепым тестированием», в котором разработчикам не были предоставлены данные, необходимые для полноценной оптимизации Java-машины. Простым подбором опций МЦСТ удалось улучшить показатели в три раза, а «макет» оптимизированного приложения СберТеха позволил сократить время отклика с 24 до 4 мс, что практически равнозначно показателям систем на базе процессоров Intel (Core i7-9700, 3 мс).