RIPE NCC: В ноябре 2019 года у нас полностью закончатся IPv4-адреса

RIPE NCC: В ноябре 2019 года у нас полностью закончатся IPv4-адреса

RIPE NCC: В ноябре 2019 года у нас полностью закончатся IPv4-адреса

Представители RIPE NCC, одного из пяти региональных интернет-регистраторов, заявили, что запас IPv4-адресов подходит к концу. По текущим прогнозам, последний пул таких адресов будет полностью израсходован в ноябре 2019 года.

Проблемы с адресным пространством начались еще в 2012 году. Уже тогда региональный интернет-регистратор стал строго нормировать то, что осталось.

А в начале октября 2019 года организация подтвердила: доступен лишь миллион IPv4-адресов в пуле. И это количество подойдёт к концу в ноябре 2019 года.

К счастью, большинство провайдеров давно используют и IPv6-адреса, однако некоторым предстоит ещё много работы в этом направлении (например, TalkTalk).

«На самом деле, мы давно предвидели ситуацию с IPv4-адресами, что позволило принять контрмеры. Пользователям не стоит беспокоиться, что интернет внезапно сломается», — рассказал представитель RIPE NCC изданию ISPreview.

«Мы рекомендуем провайдерам убедиться, что их работа над IPv6 идёт полным ходом».

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru