Российскому бизнесу не хватает надежных и производительных NGFW

Российскому бизнесу не хватает надежных и производительных NGFW

Российскому бизнесу не хватает надежных и производительных NGFW

Согласно результатам опроса, проведенного Positive Technologies, россияне при выборе межсетевого экрана нового поколения (NGFW) в основном обращают внимание на функциональность, надежность и производительность.

С уходом зарубежных производителей NGFW с российского рынка бизнес-структурам пришлось рассматривать отечественные аналоги, планировать переход, внедрять их и использовать. У PT тоже имеется такое решение, и, прежде чем выпустить его на рынок, разработчики решили узнать, что важно для потребителей в продуктах такого класса и каких проблем они хотели бы избежать.

Опрос проводился в период с апреля по июль с использованием профильных СМИ и телеграм-каналов. В нем приняли участие порядка 250 ИТ- и ИБ-специалистов российских компаний разного профиля и разной величины.

Как оказалось, NGFW используют 56% опрошенных, иногда вместе с дополнительными системами защиты периметра (классическими файрволами, прокси-серверами, бесплатными инструментами). Чаще всего NGFW можно встретить в ИТ-компаниях, малых и средних кредитно-финансовых организациях, промышленном бизнесе среднего размера.

Больше всего в NGFW ценятся такие функции безопасности, как контроль приложений, контроль пользователей и предотвращение вторжений.

 

Из ИТ-функций наиболее популярны маршрутизация трафика, централизованное управление и поддержка отказоустойчивой конфигурации.

 

 

В идеале NGFW, по словам экспертов, должен быть незаметен для обычного пользователя, однако отсутствие проблем отметили лишь 16% участников опроса.

Около трети респондентов пожаловались на низкую производительность, чуть больше недовольны качеством обнаружения сетевых угроз из-за отсутствия коробочной экспертизы. Четверть респондентов не устраивает количество поддерживаемых режимов работы и протоколов маршрутизации, еще столько же — сложность администрирования.

 

Кроме того, выяснилось, что 75% компаний используют аппаратный межсетевой экран, а 50% — ещё и виртуальные машины. Облачные NGFW пока непопулярны, хотя крупный бизнес уже готовится к переходу, и спрос на такие услуги будет расти. Это означает, что продукт должно поставляться в нескольких формфакторах, чтобы у клиентов был выбор.

Об NGFW недавно и в очередной раз говорили также в студии AM Live. Опрос, проведенный среди слушателей эфира, показал, что для половины решающим фактором при выборе такого продукта является функциональность.

 

В российских NGFW, коих уже около двух десятков на рынке, зрителей AM Live меньше всего устраивает надежность, функциональность и производительность.

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