IBM анонсировала бюджетную систему хранения данных

IBM анонсировала бюджетную систему хранения данных

IBM анонсировала новую систему хранения начального уровня Storwize V3700, стоимость которой стартует с 11 000 долларов. В IBM говорят, что из всех продаваемых компанией систем хранения, V3700 - является самой дешевой.

Как говорится в заявлении компании, V3700 поддерживает собой набор технологий, таких как виртуализация и мониторинг архивов, что позволяет эффективно совмещать хранение информации на жестких дисках и SSD-накопителях. Также продукт имеет простой интерфейс управления, а драйверы, поставляемые с системой, поддерживают платформу OpenStack, представляющую собой операционную систему, объединяющую систему хранения, серверы и сетевые роутеры для работы в едином виртуальном массиве, пишет cybersecurity.ru.

В IBM говорят, что новая система подходит для концепции Больших данных, а также может работать как со структурированными, так и неструктированными данными за счет поддержки технологий, которые ранее существовали только в значительно более дорогих системах, таких как Storwize V7000. В заявлении компании говорится, что массив для хранения информации ориентирован на средний и малый бизнес.

С точки зрения конструкции, новинка представляет собой 2-юнитовую систему, которая поддерживает до 180 терабайт данных. Здесь есть сдвоенный контроллер, каждая секция которого поддерживает до 8 гб кеш-памяти. Стандартный хост-контроллер здесь работает на скорости 1 Гбит/сек, но есть возможности для установки карт Fibre Channel и iSCSI/Fibre Channel over Ethernet (FCoE).

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru