Частная инфраструктура vs облако: что дешевле?

На примере реального кейса считаем совокупную стоимость владения (TCO) для On-Premises (частной) и облачной IT-инфраструктуры за 3 года. В статье приводится прозрачная модель расчетов, которую вы можете использовать в своих проектах.

​​ИИ-системы визуального анализа станут доступнее

😬 Проблема: ИИ-системы визуального анализа обрабатывают данные с видеокамер и обычно используются в области безопасности, автономной доставки, здравоохранения и в умных городах. Но чем больше развивается ИИ, тем он требовательнее к ресурсам. Это делает системы визуального анализа сложными и дорогими для внедрения.

👍 Решение: Исследователи из компании Qualcomm работают над новым проектом, который позволит избежать избыточной обработки данных. Во-первых, алгоритмы убирают из анализа кадры, которые практически ничем не отличаются от предыдущих. Во-вторых, анализируются только различия между кадрами, а не весь кадр целиком. Эти методы существенно снижают нагрузку на вычисления.

🔥 Эффект: Сейчас кадры с видеокамер для анализа отправляются во внешние системы. Разрабатываемые алгоритмы снижают требования к мощности оборудования, поэтому чипы для обработки данных можно будет встраивать прямо в видеокамеры.

Источник на английском

​​MLOps в облаке: как развернуть Kubeflow без боли и страданий

В Data Science постоянно пробуют новые модели, и не все из них срабатывают. Когда проектов слишком много, управлять инфраструктурой для машинного обучения становится сложно.

На помощь приходит MLOps — современный подход к автоматизации работы аналитика данных. Для начала можно освоить Kubeflow — инструмент, позволяющий создавать индивидуальные окружения для тестирования, используя Docker и Kubernetes, и решить проблему воспроизводимости экспериментов.

Настройка Kubeflow — нетривиальная задача. Как ее решить, на вебинаре рассказал Александр Волынский, архитектор платформы Mail.ru Cloud Solutions. Вы узнаете, как подготовить кластер Kubernetes, установить Istio и Kubeflow, обучить и опубликовать модель машинного обучения. Посмотрите запись вебинара.

Репозиторий в GitHub c инструкцией и шаблонами

​​«Завтра облачно» в Сlubhouse

В эту пятницу приглашаем вас присоединиться к беседе в Clubhouse «Завтра облачно: о настоящем и будущем облачных вычислений».

Илья Летунов, руководитель Mail.ru Cloud Solutions и Дмитрий Лазаренко, директор по продукту MCS, вместе с Антоном Саловым из MerliONCloud и Евгением Вислогузовым из X5 Retail Group, обсудят:

— Чем 2020 год запомнился для IT?
— Чего бизнес ожидает от облачного провайдера?
— Облака будущего — что нас ждет впереди?

👉 Ждем вас завтра, 19 февраля, в 09:00 по Москве в Сlubhouse. Подписывайтесь на комнату.

​​Стартуем в Clubhouse уже через полчаса

В 9:00 начинаем в Сlubhouse дискуссию «Завтра облачно: о настоящем и будущем облачных вычислений».

Илья Летунов, руководитель Mail.ru Cloud Solutions, и Дмитрий Лазаренко, директор по продукту MCS, вместе гостями из X5 Retail Group, Lamoda и СберАвто обсудят, чем запомнился 2020 год для IT, что бизнес ожидает от облачного провайдера и какими облака станут в будущем.

Переходите по ссылке и присоединяйтесь!

11 факапов PRO-уровня при внедрении Kubernetes и как их избежать

Добро пожаловать в мир факапов внедрения Kubernetes уровня PRO. Дмитрий Лазаренко, директор по продукту Mail.ru Cloud Solutions, рассказывает о типичных стратегических просчетах при внедрении технологии в крупных проектах.

Как построить интернет-магазин в облаке: с 0 до Aliexpress

Чтобы развернуть интернет-магазин в облаке, нужно выбрать наиболее подходящий вам способ. Например, для быстрого старта продаж важно максимально быстро запустить приложение. Чтобы у всех пользователей был стабильный доступ к магазину — важна отказоустойчивость.

Но вне зависимости от выбранного способа потребуется надежная и производительная инфраструктура — ведь даже минута простоя может обернуться потерей в сотни, тысячи и даже миллионы рублей. Как организовать хостинг в облаке, обеспечив максимальную производительность сервиса, на вебинаре рассказал Хамзет Шогенов, архитектор платформы Mail.ru Cloud Solutions.

Вы узнаете, как настроить сети, виртуальные машины и firewall, обеспечить защищенный удаленный доступ по VPN, настроить резервное копирование, СУБД и разместить контент в S3-хранилище. Посмотрите запись его выступления.

​​Новая система 3D-печати умеет создавать дронов без вмешательства человека

Возможно, в будущем не потребуется учиться на робототехника, чтобы создавать роботов.

😳 Что произошло. Исследователи разработали систему 3D-печати, которая может изготавливать дронов без вмешательства человека. Дроны готовы к работе сразу после печати. Система называется LaserFactory и состоит из двух частей: программное обеспечение для проектирования устройства и аппаратная платформа для производства.

🤖 Как работает. Сначала пользователи проектируют устройство: рисуют форму платы, размещают компоненты из библиотеки деталей и соединяют их медными или алюминиевыми дорожками. После этого принтер вырезает плату, устанавливает и соединяет компоненты.

🧐 Зачем. Систему можно использовать для быстрого создания прототипов объектов, например носимых устройств, роботов и печатной электроники.

👾 Что дальше. Исследователи планируют повысить качество и разрешающую способность схем, чтобы можно было создавать более сложные устройства.

Источник на английском

Интернет-магазин в облаке: как построить отказоустойчивое приложение и аналитическую платформу

Маркетологи запустили новую акцию или случилась «черная пятница» — на интернет-магазина обрушилась лавинообразная нагрузка. Чтобы ее выдержать, магазину с большим количеством клиентов нужна стабильность, а для этого требуется гибкая и производительная инфраструктура.

Как ее организовать — рассказал Александр Волынский, архитектор платформы Mail.ru Cloud Solutions. Вы узнаете, как снизить нагрузку на основные OLTP-базы приложений, используя платформенные сервисы, реализовать процесс change data capture, построить ETL/ELT-пайплайны и платформу для работы аналитиков. Посмотрите запись его выступления.

Репозиторий в Github с инструкцией и шаблонами

Зачем нужны очереди сообщений в микросервисной архитектуре: преимущества и недостатки

При проектировании микросервисов нужно выбрать способ связи между ними. В статье рассказываем о таком варианте, как очереди сообщений — вы узнаете, для каких сценариев они подходят.

Как жили до Kubernetes: сравниваем самый популярный оркестратор с другими решениями

Сегодня Kubernetes — стандарт для оркестрации контейнеров, но на рынке есть и другие решения. Чтобы вам было проще выбрать, провели исследование: сравнили разные варианты с Kubernetes и разобрали их преимущества и недостатки.

​​Какие данные можно считать большими?

Таблица в Экселе на 500 000 строк — это большие данные или еще нет? А если строк миллиард? Ну а распечатки температурных графиков со всех метеостанций Архангельской области — Big Data или нет?

На самом деле, большие данные соответствуют трем критериям:

✅ Данные — цифровые. Книги в национальной библиотеке или стопки документов в архиве компании — это данные, и их много. Но термин Big Data означает только цифровые данные, которые хранятся на серверах.

✅ Данных поступает много и они быстро накапливаются. Например, за 20 лет в базе данных интернет-магазина накопилось 10 миллионов заказов, но пополняется она на 100 заказов в сутки — это не Big Data. А вот записи показателей сенсоров в двигателе самолета в объеме нескольких гигабайт в час — уже большие данные.

✅ Данные разнородны и слабо структурированы. Заказы в онлайн-магазине упорядочены, из них легко извлечь информацию, например, определить самые популярные товары, поэтому они не относятся к Big Data. Напротив, показания датчиков температуры с корпуса самолета, собранные за шесть месяцев, — большие данные. В них вроде бы есть польза, но пока непонятно, как ее извлечь.

Подробнее о больших данных для бизнеса