Российский рынок систем хранения вырос за год на 27%

Российский рынок систем хранения вырос за год на 27%

По данным исследования IDC Russia Quarterly Storage Tracker, во втором квартале 2012 года выручка игроков российского рынка внешних систем хранения данных достигла без малого 105 млн. долларов, что в годовом выражении соответствует росту на 27,3%. Потребителями во втором квартале были закуплены внешние СХД суммарной емкостью 53 900 Тбайт. Рост по этому показателю в сравнении с аналогичным периодом 2011 года составил чуть менее 70%.

Более трети рынка в денежном выражении удерживает EMC. Еще 43% продаж совокупно приходится на решения HP и IBM, причем два этих поставщика закончили квартал с практически идентичными показателями выручки.

Как и ожидалось, динамика снижения стоимости хранения в расчете на один гигабайт уже не выглядит столь впечатляющей, как прежде. За год этот показатель сократился менее чем на 25% (для сравнения, темпы его падения составляли более 40% три года назад), передает cybersecurity.ru.

Поставщики продолжают интенсивно наращивать число инструментов оптимизации хранения в своих продуктах. Эти усилия проявляются в распространении различных технологий, от виртуализации СХД до новых подходов к интеграции SSD в многоуровневых хранилищах. В то же время, заказчики, не обладающие значительным бюджетом на ИТ, не избалованы вниманием крупнейших игроков. В этой нише, как и прежде, превалируют системы, собранные – зачастую непосредственно пользователями – на основе наиболее недорогих решений.

«Далеко не всегда мировые тенденции находят отражение в отечественных реалиях, однако, этого нельзя сказать в отношении рынка СХД, – отмечает руководитель программы исследований «Корпоративные системы» Александр Загнетко. – Проблемы, с которыми сталкиваются заказчики за рубежом, актуальны и для нашей страны. Среди ключевых задач, стоящих перед индустрией – размещение экспоненциально растущих объемов данных, а также их интеллектуальный анализ, что осложняется быстрым увеличением доли неструктурированной информации. Поэтому, несмотря на то, что перспективы российской экономики вызывают беспокойство, можно заключить, что системы хранения будут одним из последних рынков оборудования, на котором может сказаться сокращение расходов».

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru