Deckhouse и mt cloud объединили ВМ и Kubernetes в одной платформе

Deckhouse и mt cloud объединили ВМ и Kubernetes в одной платформе

Deckhouse и mt cloud объединили ВМ и Kubernetes в одной платформе

Компания Deckhouse и облачный провайдер mt cloud объявили о запуске cloud-native платформы виртуализации на базе Deckhouse Virtualization Platform. Решение объединяет управление виртуальными машинами и Kubernetes-кластерами в рамках одной инфраструктуры.

Вместо использования отдельных контуров для виртуализации и контейнерных платформ в mt cloud развернули единую среду, где виртуальные машины, контейнеры и инфраструктурные сервисы управляются по общим правилам.

Такой подход позволяет централизовать администрирование и сократить количество разрозненных инфраструктурных компонентов.

В основе платформы лежит идея объединения виртуализации и Kubernetes в единый слой оркестрации. Инфраструктура описывается декларативно, а управление ресурсами происходит через единые механизмы. В результате виртуальные машины рассматриваются как часть общей платформы наряду с контейнерами.

Инфраструктура mt cloud размещена на двух независимых площадках уровня Tier III. Для хранения данных используются NVMe-массивы, а сетевая архитектура построена на базе VMware NSX. Также предусмотрено подключение к двум магистральным операторам связи для повышения устойчивости сервисов.

Для сценариев, где одновременно используются виртуальные машины и Kubernetes-нагрузки, реализованы изолированные контуры. Это позволяет избежать взаимного влияния разных типов рабочих нагрузок и поддерживать стабильную работу многопользовательской среды.

Отдельное внимание уделено автоматизации. DevOps-команды получили возможность разворачивать изолированные среды и управлять виртуальными машинами через привычные механизмы Kubernetes. Поддерживаются подходы Infrastructure as Code (IaC), что упрощает создание и сопровождение инфраструктуры.

В платформу также встроены инструменты аудита событий, регулярного обновления компонентов и работы в закрытых контурах. Для эксплуатационных подразделений предусмотрена единая система управления, которая, по данным разработчиков, может масштабироваться до 1000 серверов и 50 тысяч виртуальных машин.

Проект отражает общий тренд рынка: виртуализация и контейнерные платформы всё чаще перестают существовать как отдельные миры и постепенно объединяются в единую инфраструктурную среду с общими инструментами управления.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru