MWS запустила платформу для хранения данных и работы с ИИ-моделями

MWS запустила платформу для хранения данных и работы с ИИ-моделями

MWS запустила платформу для хранения данных и работы с ИИ-моделями

Компания MWS Cloud (входит в МТС Web Services) представила платформу MWS Data Lakehouse — решение для работы с данными разного типа: структурированными, неструктурированными и векторными. Платформа предназначена для задач аналитики, машинного обучения и инференса больших языковых моделей.

Среди возможностей — работа с петабайтами данных, хранение и обработка информации о продажах, логистике, заказах, платёжах и других бизнес-процессах. На базе платформы можно запускать модели для прогноза спроса, расчёта вероятности возврата кредитов, оптимизации маршрутов и других сценариев.

Одно из ключевых отличий — архитектура, которая позволяет независимо масштабировать хранение и вычисления. Это даёт гибкость в управлении ресурсами и помогает экономить: по оценкам MWS, на 40% меньше затрат по сравнению с классическими DWH-решениями. Такой эффект достигается за счёт отказа от дублирования данных, централизованного управления и автоматизации рутинных задач.

Для развёртывания можно использовать Kubernetes и совместимое с S3 объектное хранилище. Платформа поддерживает форматы Apache Parquet и Iceberg, совместима с Greenplum и PostgreSQL, что упрощает миграцию с других систем и позволяет сохранить уже накопленные данные. Есть встроенные инструменты по управлению доступом, шифрованию, маскированию чувствительных данных и аудиту.

Важно, что данные в системе можно обрабатывать параллельно в разных кластерах — в зависимости от команд, приложений или типов запросов. Это снижает риски конфликтов и позволяет избежать повторного копирования данных. Изменение ресурсов происходит динамически, без простоев.

Управление платформой осуществляется через единый интерфейс, где можно настраивать кластеры, пользователей и масштабирование.

MWS Data Lakehouse входит в более широкий стек сервисов MWS Data, который включает решения для хранения, обработки и анализа данных, а также инструменты для автоматизации и работы с ИИ.

30-летняя уязвимость в libpng поставила под удар миллионы приложений

Анонсирован выпуск libpng 1.6.55 с патчем для опасной уязвимости, которая была привнесена в код еще на стадии реализации проекта, то есть более 28 лет назад. Пользователям и разработчикам советуют как можно скорее произвести обновление.

Уязвимость-долгожитель в библиотеке для работы с растровой графикой в формате PNG классифицируется как переполнение буфера в куче, зарегистрирована под идентификатором CVE-2026-25646 и получила 8,3 балла по шкале CVSS.

Причиной появления проблемы является некорректная реализация API-функции png_set_dither(), имя которой было со временем изменено на png_set_quantize(). Этот механизм используется при чтении PNG-изображений для уменьшения количества цветов в соответствии с возможностями дисплея.

Переполнение буфера возникает при вызове png_set_quantize() без гистограммы и с палитрой, в два раза превышающей максимум для дисплея пользователя. Функция в результате уходит в бесконечный цикл, и происходит чтение за границей буфера.

Эту ошибку можно использовать с целью вызова состояния отказа в обслуживании (DoS). Теоретически CVE-2026-25646 также позволяет получить закрытую информацию или выполнить вредоносный код, если злоумышленнику удастся внести изменения в структуру памяти до вызова png_set_quantize().

Уязвимости подвержены все версии libpng, с 0.90 beta (а возможно, и с 0.88) до 1.6.54. Ввиду широкого использования библиотеки пользователям настоятельно рекомендуется перейти на сборку 1.6.55 от 10 февраля 2026 года.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru