Россия заняла 13-е место по устойчивости национальных сегментов сети

Россия заняла 13-е место по устойчивости национальных сегментов сети

Россия заняла 13-е место по устойчивости национальных сегментов сети

Qrator Labs представила результаты исследования влияния возможных сбоев сетей системообразующих операторов связи на глобальную доступность национальных сегментов интернета.

Связность интернета на сетевом уровне является результатом взаимодействия автономных систем (АС) операторов связи. Чем больше число альтернативных маршрутов трафика между автономными системами, тем более отказоустойчивым и стабильным является интернет-сегмент. Наличие как можно большего количества альтернатив является единственным способом диверсификации рынка.

Рейтинг устойчивости национальных сегментов сети интернет рассчитывается Qrator Labs третий год подряд (первое исследование было опубликовано в 2016 году).

По результатам исследования национальных сегментов 244 стран мира 2018 года был составлен рейтинг государств в порядке возрастания показателя, отражающего зависимость доступности национальных сегментов интернета от отказов в работе наиболее значимых операторов связи.

Расчет показателя для каждой исследуемой страны был сделан по следующей методике:

На первом этапе с использованием системы моделирования работы глобального интернета Qrator.Radar для каждого оператора в мире был сделан расчет всех альтернативных маршрутов прохождения трафика до трансконтинентальных Tier-1 операторов.

На втором этапе, используя базу геоданных IPIP, страны были сопоставлены с представленным адресом каждой AS.

Далее для каждой АС была подсчитана доля её адресного пространства, соответствующую выбранному региону

Для формирования рейтинга отбирались операторы, отказ которых может привести к потере глобальной доступности наибольшего процента автономных систем заданного национального сегмента.

Сравнительная таблица Топ-20 стран по устойчивости национальных сегментов сети интернет 2017-2018 гг

Подпишитесь на новости

ChatGPT посадили за руль Toyota Corolla, он справился с трассой из конусов

Чат-боту доверили не письмо начальнику, а руль, газ и тормоз настоящей машины. Команда DrivingBench подключила несколько ИИ-моделей к Toyota Corolla и проверила, смогут ли они проехать трассу из конусов на парковке в районе Сан-Франциско.

В эксперименте участвовали GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, Grok 4.6 и GPT-5.6 Sol. Это модели общего назначения, без специального дообучения для вождения. Код, промпты и устройство испытаний команда раскрыла в отчёте DrivingBench.

Ноутбук передавал моделям изображения с камер и телеметрию. Их команды поступали в автомобиль через устройство comma four и программную прослойку на базе openpilot. Таким образом, чат-бот выбирал манёвры, а отдельная система превращала решения в действия машины.


Результаты получились неровными. Grok, Sol и Fable проехали лишь несколько метров и не завершили маршрут. Astra после нескольких попыток справилась. Между заездами модели предлагали разобрать ошибки и попробовать снова.

Человек всё время находился за рулём и был готов нажать тормоз. Скорость ограничили, маршрут проходил на парковке. Выпускать такого водителя в городской поток эксперимент не предлагает.


Самый занятный результат: универсальная языковая модель смогла управлять физической машиной, получая обратную связь через инструменты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru