Облачный дайджест: новинки в Azure и Google Cloud, расширение ИИ-возможностей и ИБ-вызовы
Последние новости из мира облачных технологий: AWS готовит расширение дата-центров, Azure и Google вводят новые инструменты, ИИ-даст подсказку по разработке в облаках, ИБ-эксперты назвали основные вызовы кибербезопасности из облаков.
Облачные провайдеры
Провайдер Google Cloud объявил о выпуске предварительной версии Backup for GKE - облачного способа защиты, управления и восстановления контейнерных приложений и данных, работающих на Kubernetes. С помощью нового сервиса разработчики могут восстанавливать каждую резервную копию на кластере в том же или в другом регионе.
Компания Microsoft запустила инструмент резервирования мощностей для виртуальных машин Azure. Ранее клиенты облака могли получить соглашение об уровне обслуживания (SLA) для мощностей виртуальных машин Azure только при их реальном развертывании. Теперь возможно резервирование необходимых мощностей в облаке по запросу, независимо от количества реально запущенных виртуальных машин.
Amazon Web Services (AWS) сообщил о планах по запуску нового центра обработки данных в Новой Зеландии в 2024 году. Проект будет реализован в рамках стратегии инвестирования в страну 7,5 миллиардов новозеландских долларов в течение следующих 15 лет. Кластер дата-центров будет расположен в Окленде и дополнит зоны присутствия AWS в 25 географических регионах.
ИИ и облака
Облачное подразделение компании Huawei обнародовало новую стратегию развития экосистемы. Один из планов – инвестиции в размере $100 млн в 2022 году для модернизации платформы Huawei Cloud.
Проект апгрейда включает в себя развитие MacroVerse – новой платформы для разработки приложений по модели aPaaS(«как услуга»). Платформа будет объединять приложения для различных отраслей, обслуживая миллионы разработчиков благодаря инновационному ядру редактора кода на базе технологий ИИ – Huawei CloudIDE.
Решение должно обеспечить эффективную разработку в облаке, включая совместную работу в парадигме low code/no code.
Разработчики могут тратить 25% (или более) своего времени на поиск и исправление ошибок в софте. Этот процесс включает в себя поиск ответов на специализированных онлайн-форумах и платформах.
Компания Peritus.ai разработала рекомендательный механизм на основе машинного обучения, который позволяет находить наиболее релевантные ответы на все вопросы, возникающие по более чем двум десяткам облачных технологий, включая Kubernetes, Docker, Kafka, Elastic, MongoDB, Ngnix, Redis и др.
Peritus создал сеть знаний, состоящую из 27 миллионов вопросов, ответов и советов, полученных в ходе онлайн-общения, которое ведется на Stack Overflow, GitHub и многочисленных форумах поставщиков.
Облачный стартап в области искусственного интеллекта Akkio Inc. привлек $3 млн от Bain Capital Ventures для развития своей платформы ИИ и машинного обучения.
Платформа Akkio предлагается как набор облачных ИИ-инструментов для людей, которые не являются специалистами в области работы с данными. Предлагая облачную платформу по модели no code, Akkio нацелена на проектные команды без выделенных специалистов по data science.
Среднее время обучения ИИ-модели на массивах данных в облаке Akkio может составлять всего 1 минуту по сравнению с 1 часом в облаках Google LLC, Amazon Web Services Inc. или Microsoft.
Security & Compliance
Облачные приложения сегодня являются наиболее распространенным способом распространения вредоносного ПО злоумышленниками.
Во втором квартале 2021 года исследователи компании Netskope обнаружили, что большинство (66,4%) вредоносных программ происходят из приложений для облачного хранения данных. За ними следуют приложения для совместной работы и инструменты разработки – 8,5% и 7,8% соответственно.
Между тем, на IaaS и PaaS пришлась наименьшая доля загрузок вредоносного ПО – 3,1%.