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.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Компании возвращают уволенных из-за ИИ сотрудников: ожидания не оправдались

Количество сотрудников, которых уволили из-за внедрения систем на основе искусственного интеллекта (ИИ), а затем вернули обратно, заметно растёт. По мнению аналитиков, это говорит о том, что ожидания от внедрения ИИ во многих компаниях оказались завышенными.

Такую тенденцию зафиксировали аналитики компании Visier, проанализировав данные о занятости 2,4 млн человек в 142 странах.

Доля сотрудников, уволенных после внедрения ИИ-систем и впоследствии возвращённых на работу, превысила прежний стабильный уровень в 5,3%, который сохранялся несколько лет.

Как отметила генеральный директор Visier Андреа Дерлер, такой результат связан с двумя факторами, о которых нередко забывают на старте проектов по внедрению высокоавтоматизированных систем.

Во-первых, ИИ способен выполнять отдельные функции, но не полноценные роли, которые выполняют сотрудники. Это требует тщательной настройки систем, а квалифицированных специалистов в этой области мало, и их услуги стоят дорого.

Во-вторых, многие руководители недооценивают затраты на создание инфраструктуры, необходимой для внедрения ИИ. Речь идёт о дополнительном оборудовании, расширении хранилищ данных и мерах по обеспечению кибербезопасности.

Нередко эти расходы оказываются выше, чем экономия на зарплатах уволенных сотрудников. По данным платформы Orgvue, в среднем затраты на внедрение ИИ превышают ожидаемую экономию примерно на 27%.

Похожие выводы, как отмечает издание Techspot, сделали исследователи Массачусетского технологического института (MIT). Согласно их данным, 95% компаний и организаций не получили измеримой финансовой отдачи от инвестиций в искусственный интеллект.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru