Тестирование на масштабируемость в облачной среде

Тестирование на масштабируемость в облачной среде

Не так давно в Trend Micro задались целью выполнить тест масштабируемости одного из собственных продуктов (Trend Micro Deep Security). Скорый поверхностный расчет показал, что для выполнения этой задачи потребовалось бы 35 серверов Dell 710 с возможностью виртуализации. Найти столько доступных серверов – непростая задача для любой компании, а о том, чтобы купить столько серверов ради месячного тестирования, не могло быть и речи.



Поэтому было решено обратиться за помощью к облакам. Подходящим решением стала инфраструктура Amazon Web Services (AWS), с помощью которой удалось получить необходимое количество менее крупных ресурсов. (В данном случае небольшие экземпляры идеально подходили для моделирования крупной архитектуры «менеджер-агент», причем каждый экземпляр моделировал множество агентов).

Следует иметь в виду, что просто открыть учетную запись и сделать запрос на 1000 небольших экземпляров не удастся. Сотрудники Amazon связываются с клиентом по электронной почте, чтобы определить требуемое соотношение типов экземпляров, платформ, зон доступности и регионов, которые будут выгодны как вашему проекту, так и AWS. Сразу после определения конфигурации мы разработали необходимые инструменты быстрого увеличения или уменьшения масштаба нашей тестовой среды. К ним относились AMI (шаблоны) и инструменты, использовавшие интерфейсы прикладного программирования для обнаружения и мониторинга ресурсов.

Нас не миновали странности платформы AWS, такие как перекос временной диаграммы при активном использовании ресурсов ЦП, некорректная информация о ресурсах ЦП для небольших экземпляров в CloudWatch и неизбежные «войны цен» за точечные экземпляры. Из-за особого характера тестов не все шло по плану. Порой при увеличении масштаба возникали сообщения об ошибке от интерфейса прикладного программирования AWS с формулировкой «недостаточно ресурсов». Будет нелишним иметь запасные варианты на случай, когда нужный тип экземпляра или регион перегружены.

В процессе решения различных задач платформа AWS показала хорошие возможности поиска и быстрого решения проблем с масштабируемостью. Имея возможность быстро получить сотни виртуальных машин с одного AMI, мы могли увеличивать и уменьшать масштаб в зависимости от условий тестирования.

В итоге были достигнуты поставленные цели по масштабируемости и потрачено гораздо меньше средств.

Бывшему сотруднику Google грозит 15 лет за кражу секретов ИИ-разработок

Большое жюри суда Северной Каролины утвердило обвинительное заключение по делу 38-летнего Линь-Вэй Дина (Linwei Ding), открытому в связи с кражей у Google более 2000 документов, связанных с разработками в сфере ИИ.

По версии следствия, Дин, проработавший в Google программистом с 2019 года до конца 2023-го, решил создать свой стартап в КНР и даже встречался с потенциальными инвесторами, попросив сослуживца прикрыть свое отсутствие в офисе.

Чтобы не начинать с чистого листа, предприимчивый инженер стал выкачивать данные из сети работодателя — о суперкомпьютерном ЦОД, специально построенном для ИИ, о софте для его управления, ИИ-моделях, приложениях, кастомных чипах.

Исходники он скачивал в Apple Notes на рабочем MacBook, а затем конвертировал их в PDF и под своим Google-аккаунтом выгружал в облако, чтобы замести следы. За две недели до увольнения Дин скачал все украденные секреты на свой персональный компьютер.

Когда пропажу обнаружили, техногигант обратился в суд. Арест подозреваемого в связи с выдвинутыми обвинениями состоялся в марте 2024 года.

Позднее выяснилось, что тот также подал заявку на участие в программе правительства КНР, призванной обеспечить приток в страну специалистов по исследованиям и разработке. Этот факт позволял трактовать кражу секретов Google как промышленный шпионаж в пользу иностранного государства.

В США Дину инкриминируют семь эпизодов хищения коммерческой тайны и семь эпизодов экономического шпионажа. По первой статье ему грозит до 10 лет лишения свободы, по второй — до 15 лет.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru