Qrator Labs и Яндекс.Облако запускают новый сервис по защите от DDoS

Qrator Labs и Яндекс.Облако запускают новый сервис по защите от DDoS

Qrator Labs и Яндекс.Облако запускают новый сервис по защите от DDoS

Qrator Labs, специализирующаяся на противодействии DDoS-атакам и обеспечении доступности интернет-ресурсов, и Яндекс.Облако, публичная облачная платформа от российской интернет-компании Яндекс, представляют новый сервис  Yandex DDoS Protection для защиты приложений, размещенных в облачной инфраструктуре, от DDoS-атак.

Yandex DDoS Protection подключается в момент создания облачного ресурса и  применяется к публичным IP-адресам виртуальных машин, сетевых балансировщиков и хостов баз данных, размещенных в Яндекс.Облаке.

Весь входящий трафик защищаемых ресурсов проходит через узлы фильтрации сети Qrator и анализируется вне зависимости от наличия атаки, после чего очищенный трафик перенаправляется на защищаемый ресурс. Yandex DDoS Protection автоматически «очищает» трафик на 2-м и 3-м уровнях сетевой модели OSI, а также защищает от атак вида SYN-флуд.

Постоянный мониторинг позволяет определить нормальный профиль трафика для каждого ресурса и быстро обнаружить DDoS-атаку практически в реальном времени без вмешательства пользователя.

Yandex DDoS Protection сочетает в себе возможности внешней опорной сети Qrator и оборудования, размещенного непосредственно в сети облака. Площадки фильтрации Qrator, развернутые в инфраструктуре Яндекс.Облака,  гарантируют полную очистку трафика, генерируемого локально, в национальном сегменте Интернета, от «мусора» и аномалий. Задачу по защите ресурсов облака от атак, трафик которых генерируется в других странах мира, решает основная сеть  Qrator, обладающая многотерабитной пропускной способностью и возможностями пакетной обработки большой емкости для мгновенной фильтрации самых распространенных DDoS-атак.

«В разработку нового проекта с Яндекс.Облаком мы вложили весь свой опыт, накопленный за годы исследовательской деятельности по анализу интернет-трафика и построению отказоустойчивой распределенной сети. Ключевая цель нашего сотрудничества с ведущей облачной платформой – объединение усилий по созданию доступного сервиса защиты от DDoS-атак, воспользоваться которым сможет большое число клиентов, размещающих свои приложения в облачной инфраструктуре, – комментирует Александр Лямин, основатель и генеральный директор Qrator Labs. – Наше партнерство с Яндекс.Облаком носит долгосрочный характер. В планах – дальнейшее масштабирование системы и развертывание дополнительных площадок фильтрации в инфраструктуре Яндекс.Облака для развития функционала предоставляемого сервиса».

«Уровень запросов наших пользователей к возможностям по защите своей инфраструктуры в Облаке достаточно высокий. Понимая это, мы выделяем безопасность в отдельный приоритет. Наше сотрудничество с Qrator Labs позволило предоставить широко известную и популярную услугу защиты от атак DDoS в формате сервиса, интегрированного в платформу Яндекс.Облако и доступного пользователям по одному клику», – прокомментировал Олег Коверзнев, директора по развитию бизнеса Яндекс.Облако.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru