Яндекс опубликовал подробный разбор масштабного сбоя 29 ноября

Яндекс опубликовал подробный разбор масштабного сбоя 29 ноября

Яндекс опубликовал подробный разбор масштабного сбоя 29 ноября

Сбой 29 ноября был вызван нарушением сетевой связности из-за технических неполадок в работе инфраструктуры «Яндекс Облака». Компания выложила подробный разбор и разъяснила причины.

Массовый сбой в работе целого ряда сервисов произошел вечером 29 ноября. Он затронул работу банков, служб доставки, операторов связи, соцсетей, маркетплейсов, интернет-компаний.

Инциденте также отразился на работе системы бронирования авиабилетов «Леонардо».

Уже вечером 29 ноября пресс-служба Яндекса признала в ответ на запрос «Ведомостей», что в одной из зон доступности Yandex Cloud возникли проблемы с сетевой связностью.

«29 ноября один из контроллеров сети отказал, и совокупность вышеуказанных факторов привела к тому, что сетевые контроллеры в пике могли осуществлять распространение нескольких миллионов обновлений маршрутов в секунду, при этом работая медленнее, но штатно, всё ещё сохраняя функциональность связанного сервиса, — такие подробности привели технические специалисты Yandex Cloud. — При этом пограничные маршрутизаторы (узлы, отвечающие за внешнюю связность) не были готовы к такому потоку обновления маршрутной информации и не успевали декодировать обновления. Это приводило к росту очереди обновлений одновременно на всех инстансах разных группировок внешней связности и связному росту потребления памяти. Рост нагрузки на пограничные маршрутизаторы привел к их частичному отказу».

Для устранения инцидента технические специалисты локализовали контроллер, который вызвал отказ, и восстановили его работоспособность. Помимо этого, они увеличили объем памяти и доработали механизм защиты от исчерпания памяти для группировок пограничных маршрутизаторов, отвечающих за внешнюю связность.

Затем сотрудники технической службы воспроизвели инцидент в лабораторном контуре для проверки эффективности сделанных изменений и приняли меры к тому, чтобы циклическое обновление невалидных маршрутов не повторялось, причем при разных сценариях. Полностью работы по устранению сбоя были завершены 1 декабря.

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