Panasonic и Рэйдикс разработают технологию для хранения данных

Panasonic и Рэйдикс разработают технологию для хранения данных

Panasonic и Рэйдикс разработают технологию для хранения данных

Panasonic, российская фирма "Рэйдикс" и фонд "Сколково" подписали меморандум о намерениях разработать технологию freeze-ray, которая позволит хранить данные 100 лет. Как сообщили журналистам представители сторон на церемонии подписания документа, продукт будет создан с использованием российского программного обеспечения и оборудования Panasonic.

"Сколково", в свою очередь, предоставил грантовую поддержку компании "Рэйдикс" для разработки технологии. Продажи продукта начнутся в четвертом квартале 2016 года.

По словам представителя Panasonic, сейчас данные нужно перезаписывать каждые пять-десять лет. Кроме того, новая технология позволит хранить как "холодные" (редко или никогда не используемая информация, размещенная в дата-центрах), так и "горячие" (часто использующаяся информация) данные, сообщает ria.ru.

"Мы рассчитываем создать совершенно новый уникальный продукт, не имеющий российских аналогов, при этом обладающий высоким экспортным потенциалом. Объем продаж только в России может составить более одного миллиарда рублей за три года", —сказал вице-президент Panasonic в России Масато Накамура.

Ранее Panasonic в сотрудничестве с Facebook разработал подобную технологию, но только для хранения "холодных" данных. В настоящий момент Facebook внедряет эту технологию в своих центрах обработки данных.

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