Google открыл облачное хранилище по цене жесткого диска

Google открыл облачное хранилище по цене жесткого диска

Корпорация Google запустила новый облачный сервис под названием Google Cloud Storage Nearline. Он предназначен для хранения в облаке в течение длительного срока данных, доступ к которым клиенту нужен редко. Ограничений на размер нет.

Стоимость хранения 1 ГБ информации в сервисе Google Cloud Storage Nearline составляет $0,01 в месяц, что сопоставимо со стоимостью 1 ГБ емкости жесткого дика, который клиент может купить на рынке. Для сравнения, стоимость стандартного облачного хранилища Google Cloud Storage составляет $0,026 в месяц за 1 ГБ емкости.

Помимо оплаты хранения данных, пользователь Cloud Storage Nearline, должен будет заплатить за чтение этих данных — также по $0,01 за каждый гигабайт.

При этом минимальный период, за который взымается плата за хранение, составляет один месяц. То есть если клиент, к примеру, запишет тысячу гигабайт в первый день и удалит все эти данные на второй день, по истечении 30 дней ему необходимо будет заплатить $10, как если бы эти данные хранились на серверах Google все это время. То же самое касается и перезаписи. Если клиент решит перезаписать информацию ранее чем через 30 дней, ему придется оплатить месячное хранение первоначальных данных исходя из их объема и отдельно за запись новых данных, пишет cnews.ru.

Cloud Storage Nearline, как заявили в Google, представляет собой нечто среднее между стандартным облачным и «холодным» хранилищем. В «холодном» хранилище данные могут быть размещены, например, на магнитных лентах, которые не подключены к интернету. После отправки запроса на извлечение данных может пройти несколько минут, часов или даже дней перед тем, как эти данные будут предоставлены. В стандартном облачном хранилище доступ осуществляется за миллисекунды, а в Google Cloud Storage Nearline — за 3-5 секунд, говорят в компании. Таким образом, Cloud Storage Nearline предназначен преимущественно для хранения архивных данных и резервных копий. 

Новый сервис Google на рынке не первый в своем роде. Он стал ответом на запущенный в 2012 г. сервис под названием Glacier компании Amazon. Стоимость хранения 1 ГБ данных в Glacier также составляет $0,01.

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