Сообщения россиян обяжут хранить на отечественном оборудовании

Сообщения россиян обяжут хранить на отечественном оборудовании

Сообщения россиян обяжут хранить на отечественном оборудовании

Российских провайдеров могут обязать хранить сообщения граждан только на отечественных накопителях. Авторы инициативы во власти считают, что подобный подход обеспечит независимость от санкционных политик зарубежных государств, а также поможет лучше защитить данные россиян.

Свет на эти планы Минкомсвязи пролил опубликованный вчера проект постановления правительства. Согласно документу, провайдеры будут обязаны хранить сообщения пользователей исключительно на произведенных в России накопителях.

Цель документа, как утверждают его авторы, — усилить информационную безопасность российской инфраструктуры. Это особенно актуально при современной санкционной политике западных стран и таком распространенном нынче явлении, как масштабные кибератаки.

В Минкомсвязи также уверены в том, что проект скажется положительно на конкурентоспособности российских производителей и поддержит их начинания.

Однако эксперты области обращают внимание на тот факт, что для выполнения поставленных задач производители могут собирать СХД в России, но из иностранных комплектующих, что приведет к росту цен на оборудование.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru