Сбой питания в зоне Yandex Cloud: компания сделала выводы и назвала причины

Сбой питания в зоне Yandex Cloud: компания сделала выводы и назвала причины

Сбой питания в зоне Yandex Cloud: компания сделала выводы и назвала причины

30 марта 2025 года произошёл серьёзный сбой в одном из ключевых дата‑центров Яндекса — сервисы, размещённые в зоне, оказались временно недоступны. Причиной стал двойной отказ линий электропитания после аварии на опорной подстанции, вызвавшей каскадные отказы оборудования.

Ключевые факты:

  • Авария началась в 12:18 по московскому времени. В течение нескольких минут было зафиксировано критическое занижение напряжения.
  • Обе линии 110 кВ, питающие дата‑центр, отключились одновременно — ситуация крайне маловероятная, но всё же произошла.
  • Дизельные генераторы и ДРИБП поддержали критическую инфраструктуру (наблюдение, сеть, управление), но не могли принять полную нагрузку.
  • Полное восстановление сервисов заняло около 10 часов: к полуночи работа дата‑центра была полностью нормализована.

План по предотвращению повторений:

  • В Яндексе заявили о пересмотре рисков энергоснабжения и об усилении архитектуры резервирования.
  • Упор будет сделан не только на технические решения (включая ДГУ), но и на операционные учения и мультизональную устойчивость.
  • Для клиентов Yandex Cloud будет расширяться библиотека архитектур отказоустойчивости, включая инструменты вроде Zonal Shift, уже доказавшего свою эффективность в кризисной ситуации.

Яндекс подчёркивает: мультизональная архитектура — критически важна для надёжности. Опыт 30 марта — это повод для всех инженеров пересмотреть модели резервирования и подготовки к редким, но возможным аварийным сценариям.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru