На «Госуслугах» появится раздел «Мои SIM-карты»
Там можно будет посмотреть все оформленные на свой паспорт SIM-карты и отключить неиспользуемые
В соответствии с внесённым сегодня, 13 июня 2024 года, законопроектом в Государственную думу, на портале «Госуслуг» появится раздел «Мои SIM-карты». Об этом рассказал один из авторов инициативы: замглавы думского комитета по информполитике Антон Горелкин.
https://www.ixbt.com/news/2024/06/13/na-gosuslugah-pojavitsja-razdel-moi-simkarty.html

Расходы на внедрение российского ПО будут списываться с коэффициентом 2. Что это означает? Что вы тратите 100 рублей на 1С, а в расходах отражаете 200. Соответственно, уменьшаете базу налога на прибыль.
https://t.me/d_code/19337

Lockigest

Lockigest - это экспериментальное программное обеспечение для обеспечения безопасности устройств, которое устанавливает ловушку вместо блокировки экрана.

☝🏻Программа отслеживает движения курсора и, после периода бездействия, устанавливает ловушку, которая активируется при повторном движении курсора.

Если курсор не перемещается в заранее определенную область в течение заданного времени (например, 5 секунд), устройство блокируется, захватывая злоумышленников врасплох.

Этот метод позволяет устройству казаться разблокированным, устраняя необходимость многократного ввода пароля.

Систему ловушек, также можно настроить с помощью различных триггеров деактивации, таких как определенные нажатия клавиш. Гибкость этих триггеров позволяет творчески подходить к реализации на основе предпочтений пользователя.

https://github.com/elmsec/lockigest

Как я чуть не стал миллионером, продавая воздух, или почему Россия – не Америка
Лирическое отступление
Все знают, что Россия — энергетическая сверхдержава, она же – «разорванная в клочья Обамой бензоколонка». Но не все знают, как это может отражаться в области развития математического моделирования. Расскажу одну жизненную историю.

Начну с далекого 2007 года. Довелось мне в те времена поработать на крупном заводе, который «эффективные менеджеры» как раз делили на несколько отдельных предприятий, каждое из которых крутилось, как могло. В том цеху, который и стал одним из таких предприятий, на токарных станках могла крутиться (и крутилась!) металлическая болванка размером с автобус. А в печку для нагрева металла можно было затолкать паровоз. Целиком. Когда я в первый раз увидел токарный станок, на котором крутится и обтачивается деталь размером с автобус, моему восторгу не было предела. Гордость за страну переполняла до состояния «в зобу дыханье сперло». А потом старожилы показали ту часть цеха, где стояли фундаменты таких же станков и пояснили:

- А вот тут были станки для точной обработки. Их продали китайцам по цене металлолома.

- А почему вот другие не продали?

- Потому, что у них точность обработки такая, что их только в металлолом можно сдать. Поэтому они здесь работают и крутятся как могут, и обтачивают валы турбин Siemiens.

Схема бизнеса был гениальна: Siemiens привозил на завод многотонные болванки, их неделями и месяцами обтачивали до состояния заготовок и увозили для чистовой обработки в Германию. Где уже выполняли чистовую доводку на точных и дорогих станках. Главные затраты при черновой обработке – это износ станков и инструмента, зарплата токаря и электроэнергия, необходимая для вращения тонн металла. Поскольку электроэнергия в РФ дешевле немецкой, недели обработки болванок с лихвой окупают транспортировку, а низкая точность обработки не требует дорогого обслуживания и мало чувствительна к износу еще советского оборудования. В итоге весь бизнес заключался в «перепродаже» дешевой электроэнергии из РФ в Германию, но в виде металлических обточенных болванок.

Если вы думаете, что электроэнергию можно продавать только в виде обработанного металла, то вы заблуждаетесь. Ее можно продавать и в виде результатов математического моделирования. Схема ровно такая же: западный автоконцерн хочет провести расчет прочности на суперкомпьютере. Например, посмотреть, как машина разбивается о стенку. Понятно, что бить машину дорого и машин не напасешься. Можно посчитать на СуперЭВМ, но он жрет электроэнергии, как не в себя. Но при этом тут рядом Россия, где есть СуперЭВМ, дешёвая электроэнергия и эффективные манагеры (собственно, все, что нужно для профита). Берем модель в виде сетки для расчёта на западном 3D софте, благо в ней практически нет реальных данных по конструкции, отправляем русским ученым с СуперЭВМ и они за 3 копейки неделями обсчитывают варианты для западных автоконцернов. Считают на суперЭВМ, как БМВ, Рено и Мерседесы разбиваются об стенку, сжигая дешевую электроэнергию. Цифровой двойник, епта!

И вот в 2013 году у меня появился шанс тоже получить свою долю от продажи дешевых углеводородов, отбитых казаком Ермаком у хана Кучума. Нет, газовой скважины от дальнего родственника я в наследство не получил. Появилась возможность буквально из воздуха заработать денег за счет экономии электроэнергии в РФ, чтобы больше энергоносителей можно было продать за бугор.

Цифровой двойник дата центра
К нам обратилась одна крупная российская компания, «та-которую-нельзя-называть», но у которой по всей России целая куча дата-центров. А, как известно, перепады температуры в России могут быть от – 30 до + 40. И дата-центры нужно охлаждать. Для этого ставятся гигантские вентиляторы на крышах, но работают они неравномерно: зимой крутится 1 из 10, летом, когда прохладно, 5 из 10, а когда жарко (2 – 3 дня в году) все 10. Вопрос был в следующем: можно ли как-то посчитать суточные расходы охлаждаемого воздуха для дата-центра, чтобы определить, как рационально охлаждать, и сколько все-таки вентиляторов надо на крыше.

Первое предложение, с ходу, было такое: выкинуть 5 вентиляторов, пусть сервера пару-тройку дней в году работают с перегревом. Делов-то! Все равно они устаревают раньше, чем изнашиваются.

Но услышав доводы заказчика, я почувствовал запах больших денег и воображение уже нарисовало Ламборгини, Монако и замену математических моделей на реальных с грудью 5-го размера. Если нам удастся настроить подачу воздуха, так чтобы сэкономить заказчику несколько процентов электроэнергии для охлаждения дата-центров, то денег хватит, чтобы самим охлаждаться коктейлями в Майями-Бич.

Как оказалось, нагрев серверного оборудования в процессе работы вызывает не только, и не столько повышенный износ, но и существенное увеличение затрат электроэнергии. Нагретые процессоры, память и жёсткие диски сжирают больше электроэнергии, чем холодные, а для дата-центра затраты электроэнергии — это очень большая статья расходов. Может получиться, что на охлаждение вентиляцией будет потрачено больше энергии, чем потери за счет нагрева. В этой ситуации в масштабах дата-центра, если организовать подачу воздуха так, чтобы сэкономить хотя бы несколько процентов, то можно озолотиться.

В момент обращения к нам, система охлаждения серверов уже была достаточно хорошо отработана. Четыре сервера объединялись в одну охлаждаемую ячейку, на которую работали три вентилятора с регуляторами.

На уровне отдельного сервера и охлаждающей ячейки компания имела хорошие подробные 3D-модели нагрева оборудования и его охлаждения. Используя эти модели, специалисты создали эффективную систему регулирования оборотов вентиляторов охлаждающих ячейки в зависимости от нагрузки на вычислительные мощности серверов. В зависимости от времени суток и конкретного дата центра нагрузка распределяется по-разному. Например, запустил кто-то в дата центре распределенный расчет – греются процессоры. Или, днем почта и мессенджеры – процессор, вечером народ валит домой и начинает качать фильмы – разгоняются и нагреваются жесткие диски, увеличилось количество поисковых запросов – пошла перегреваться память.

Можно померить профиль нагрузки и получить энерговыделение в каждом элементе. По профилю работы и энерговыделения можно настроить регуляторы вентиляторов, не просто «включен-выключен», а задавать обороты каждого вентилятора, которые тоже жрут электроэнергию так, чтобы общий расход электроэнергии был минимальным.

И все было хорошо для отдельного сервера и четырех серверов в ячейке, но, когда их больше 20 000, они стоят в одном помещении сложной конфигурации и охлаждаются из одного воздуховода, оптимальность начинает исчезать. Поскольку в дата-центре арендуют вычислительные мощности разные организации и выполняются разные задачи, нагрузка постоянно меняется и, имея оптимальный регулятор на каждом отдельном сервере, общий коллектор и общий расход электроэнергии могут быть совсем не оптимальны. При этом у компании была объективная картина по нагрузке на каждый сервер, которую можно снимать в режиме online, чуть ли не каждую секунду. Но что с ней делать, не понятно. Классическая задача для цифрового двойника: снимаем данные, загоняем в модель и оптимизируем.

Проблема была в том, что считать нужно 20 000 серверов со своими системами регулирования и моделями охлаждения воздухом. Компания крупная и они, конечно, обратились к западным вендорам моделирующего ПО, которые в то время еще активно продавали свое ПО и услуги. Результат был следующий: посчитать дата-центр они были готовы, но скорость расчета была такова, что, получив данные по загрузке, оптимальный расход получался через сутки, когда уже было поздно. Либо рядом с действующим дата-центром нужно построить второй, в котором в 3D будет рассчитываться охлаждение первого, чтобы получить оптимальное охлаждение.

У компании уже было коммерческое предложение от поставщиков западного моделирующего ПО. И когда они пришли к нам, наша задача была показать, что мы сможем посчитать дата-центр целиком с учетом хитрых алгоритмов охлаждения каждого сервера. Тут-то нам карта и поперла.

Наше моделирующее ПО родом из атомной индустрии, где охлаждение – главная задача отрасли, поскольку атомный реактор упрощенно — это просто большой чайник, у которого при перегреве и кипении крышка подпрыгивает. Все знают, как в 1986 году в Чернобыле от перегрева подпрыгнула и перевернулась в воздухе крышка массой 2000 тонн. После этого считать охлаждение у нас научились. И любая научно конструкторская организация в Росатоме имеет по несколько расчетных тепло-гидравлических кодов для решения задач охлаждения реакторов. Более того, большая часть данных кодов еще и аттестована в специальных органах, которые проверяют насколько близко к реальности считает тот или иной расчетный код для оценки процесса охлаждения реактора.

Я уже ранее рассказывал, как создавать цифровой двойник для авиационного теплообменника. Это маленькая коробочка размером с корпус компьютера. Далее по нарастающей. Вот здесь описано как делать цифровой двойник системы кондиционирования воздуха для всего самолета. А теперь настало время рассказать как делать цифровой двойник полного здания.

От 3D к 1D. Движение вверх по лестнице ведущей вниз
В качестве исходных данных у нас была полная честная 3D-модель одного сервера в различной конфигурации. Используя данную модель за 3 – 4 дня можно рассчитать варианты работы этого сервера с различной нагрузкой и в различном температурном режиме. Более того, данную модель можно завалидировать на реальном железном сервере. Также можно посчитать разные конфигурации (разные процессоры, количество памяти, разные жесткие диски).

Используя данные 3D-расчета, мы сформировали в среде структурного моделирования SimInTech 1D-модель, которая представляет собой набор таблиц, в которых собрано посчитанное в 3D модели выделение тепла всем элементами сервера при различных режимах работы. Далее достаточно простой интерполяции, чтобы получить значение выделяемой энергию при любых условиях.

Принципы работы такой модели достаточно просты: каждый элемент является источником тепловой энергии, величина которой зависит от температуры элемента. Температура элемента определяется охлаждением за счет воздуха, коэффициенты теплоотдачи и коэффициенты гидравлического сопротивления также рассчитаны в 3D и валидированы на реальном оборудовании.

Поскольку у компании серверов в наличии неограниченное количество, то можно выделить несколько штук в разных конфигурациях, с разным количеством памяти, разными процессорами, разными жестким дисками и все их аккуратно рассчитать в 3D и проверить на реальных режимах работы.

Данные расчетов были упакованы в модель, в которой можно как в реальном сервере менять настройки, выбирать тип процессора, количество и тип памяти, количество и тип жесткого диска.