Kaspersky: SD-WAN сбережет до 40% расходов на развитие корпоративных сетей

Kaspersky: SD-WAN сбережет до 40% расходов на развитие корпоративных сетей

Kaspersky: SD-WAN сбережет до 40% расходов на развитие корпоративных сетей

«Лаборатория Касперского» представила решение класса SD-WAN, реализующее платформенный подход к построению корпоративных сетей. Использование такой виртуальной надстройки над каналами связи, по оценке разработчика, позволит сэкономить до 40% трат на развитие сети, а также повысить ее безопасность за счёт гибкой интеграции разнородных средств защиты.

Концепция SD-WAN предполагает, что управление сетью не зависит от технологий передачи данных и конкретных сетевых устройств; основной упор делается на политики, учитывающие особенности используемых приложений. Подобный подход, по словам Kaspersky, также «помогает преодолеть главный недостаток традиционных инструментов построения сетей (MPLS, MSSP, VPN) — потребность в чрезмерном количестве временных, кадровых и денежных ресурсов для подключения офисов и масштабирования сети».

Решение Kaspersky SD-WAN, построенное на базе технологий компании Brain4Net, призвано обеспечить надежную связь в пределах распространенной сети, централизованное управление и автоматическое подключение единых для всей компании функций безопасности. Продукт, способный заменить ныне недоступные зарубежные аналоги, уже внесен в реестр отечественного ПО.

Платформа разворачивается в дата-центре заказчика, в офисах устанавливается телекоммуникационное оборудование с технологией Zero Touch Provisioning (ZTP, позволяет автоматически развертывать новые устройства и подключать офисы без помощи ИТ-специалистов). Управление сетью осуществляется из единой консоли, предоставляющей такие возможности, как удаленная настройка каналов связи, мониторинг потребления ресурсов, приоритизация трафика приложений, установка общих настроек оборудования и правил безопасности.

«Вопрос эффективного развития филиальной сети актуален для всех больших компаний из любой отрасли экономики, — комментирует Максим Каминский, руководитель программы сетевой безопасности «Лаборатории Касперского». — В последние годы остро встаёт вопрос сокращения издержек на подключение и обслуживание IT-системы офисов, а новые реалии требуют быстрых изменений и диктуют повышенные требования к кибербезопасности, что в свою очередь требует роста соответствующих затрат. В таких условиях актуальность получает современный подход к построению сетей — SD-WAN, который позволяет гибко управлять инфраструктурой корпоративных сетей по всей стране без необходимости развёртывать IT-систему с нуля в каждом новом офисе».

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru