Инфосистемы Джет и Аэродиск протестировали первый российский метрокластер

Инфосистемы Джет и Аэродиск протестировали первый российский метрокластер

Инфосистемы Джет и Аэродиск протестировали первый российский метрокластер

Интегратор «Инфосистемы Джет» и отечественный вендор систем хранения данных «Аэродиск» провели успешные испытания первого отечественного метрокластера на базе СХД в рамках трех сценариев эмуляции различных отказов и сбоев.

В состав метрокластера входят две идентичные СХД, разнесенные по разным площадкам.

Между системами настраивается синхронное зеркалирование, в итоге при выходе из строя одной СХД или целой площадки данные остаются доступны на второй, и работа всех систем продолжается. При этом переключение узлов в случае сбоя происходит автоматически и не требует вмешательства администратора.

В рамках конференции IT Elements тестировалась конфигурация, собранная полностью на отечественных решениях, произведённых на заводе «Аквариуса»: две СХД «Аэродиск» AQ440, соединенные между собой оптическими каналами связи через коммутаторы 25GBE AQ-N5001.

Ферма виртуализации функционировала на серверах T50 и отечественном ПО, как системном, так и СУБД PostgreSQL. В работу также вносились сетевые задержки для эмуляции использования канала связи между географически разнесенными ЦОД.

В первом тестовом сценарии была смоделирована ситуация отказа СХД на одной площадке в результате аварийного отключения электропитания. В этом случае виртуальный интерфейс (VIP) метрокластера мигрировал на другую СХД в течение 30 секунд. В ходе него работа виртуальной машины не прерывалась. 

Второй сценарий — эмуляция отказа всей площадки путем отключения электропитания оборудования, включая сервер, СХД, сетевые коммутаторы. В этом испытании потребовалось провести переключение виртуальной машины из-за отказа хоста виртуализации.

После этого тестовая нагрузка была перезапущена на второй площадке. Весь процесс с восстановлением нагрузки после аварии занял не более трех минут.

В третьем тесте оценивалась работа метрокластера при сбое каналов связи. В ходе него эксперты проверили работу механизма арбитража между двумя СХД. СХД, сохраняющая связь с арбитром, становится основной и принимает на себя нагрузку, при этом вторая СХД исключается из кластера, чтобы избежать повреждения данных.

«Все крупные компании привыкли к конфигурации метрокластера, когда использовали западные решения, однако с уходом зарубежных вендоров этой технологии не стало. На IT Elements мы продемонстрировали первую подобную российскую разработку, у которой нет прямых аналогов. Мы уже провели ряд пилотных тестирований в ИТ-ландшафте заказчиков и рекомендуем компаниям, для которых важна отказоустойчивая ферма виртуализации, провести тесты и пилоты в собственном ИТ-окружении и в условиях реальных нагрузок», — отметил Юрий Семенюков, директор центра инфраструктурных решений «Инфосистемы Джет».

«Такие тестирования не только помогают выявить слабые места в инфраструктуре, но и дают возможность командам разработать более эффективные стратегии реагирования на чрезвычайные ситуации. Мы были рады помочь нашим партнерам, предоставив оборудование для испытаний. Команда “Инфосистемы Джет” продемонстрировала работу решений в максимально реалистичных условиях и тут же комментировала процесс, отвечая на вопросы из зала. Лучшего формата развития российских ИТ-продуктов для создания новых цифровых ландшафтов придумать сегодня сложно», — отметил Роман Козлов, руководитель отдела системной архитектуры компании «Аэродиск».

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru