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».

Разработка новосибирских ученых снизит галлюцинации ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали библиотеку, которая повышает точность и надёжность ответов нейросетей и помогает снизить количество «выдуманных» или заведомо недостоверных ответов — так называемых ИИ-галлюцинаций. Решение получило название RAGU (Retrieval-Augmented Graph Utility) и основано на использовании графов знаний, отражающих связи между различными элементами информации.

Такие графы помогают нейросетям лучше понимать контекст запросов и выявлять неочевидные зависимости. В рамках проекта они были интегрированы с большими языковыми моделями, что позволило повысить качество генерации ответов.

«Саму концепцию придумали не мы. Архитектура GraphRAG была предложена в статье Microsoft, опубликованной около года назад. Идея оказалась удачной, но мы увидели ряд недостатков — в частности, очень долгий процесс построения графа знаний и недетерминированный результат. Наш подход позволил ускорить работу и повысить её надёжность», — рассказал научный сотрудник лаборатории прикладных цифровых технологий Международного научно-образовательного математического центра НГУ Иван Бондаренко.

В отличие от оригинального подхода Microsoft, новосибирские исследователи применили многошаговый метод формирования графа знаний. Это позволило существенно ускорить процесс и снизить требования к вычислительным ресурсам. Если в исходной реализации использовалось порядка 32 млрд параметров, то в RAGU их число удалось сократить почти на два порядка — не только без потери качества, но и с его заметным улучшением.

Помимо специалистов НГУ, в проекте участвовали представители других российских вузов, включая МГУ, Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта, Университет науки и технологий МИСИС, Дальневосточный федеральный университет и Университет ИТМО.

Проект RAGU стал победителем в номинации «Инновации в области искусственного интеллекта» конкурса «Код без границ». Всего в конкурсе приняли участие более 200 проектов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru