/13270348/i_800.jpg)
В фокусе внимания компаний – устойчивость цифровых сервисов, управляемость затрат и подготовка вычислительной базы для новых классов задач.
Меняется подход к резервированию
Рост числа кибератак делает способность быстро восстановить ИТ-ландшафт одним из ключевых условий устойчивости бизнеса. По данным «Лаборатории Касперского», в первом квартале 2026 года количество обнаруженных и предотвращенных ИБ-инцидентов в российских организациях выросло на 68% по сравнению с аналогичным периодом 2025 года. При этом риски для инфраструктуры не ограничиваются киберугрозами: компании учитывают также недоступность площадок, перебои энергоснабжения, повреждение каналов связи и другие физические факторы, способные нарушить работу критичных сервисов.
В ответ меняется подход к резервированию инфраструктуры. Наряду с защищенными резервными копиями компании развивают изолированные контуры восстановления, резервные вычислительные мощности и независимые каналы связи. Критичные данные выносят в отдельные контуры с раздельными учетными записями, неизменяемыми копиями, сетевой изоляцией, удаленным или офлайн-хранением. Одновременно возрастает значение независимости резервных ресурсов: площадки, энергоконтуры, каналы связи и системы управления не должны образовывать единую точку отказа. Контрольной метрикой становится не объем сохраненных данных или количество резервных элементов, а способность восстановить критичные сервисы в заданные сроки и из заранее определенной точки восстановления.
При серьезном инциденте восстановление редко сводится к возврату данных из резервной копии. Сначала необходимо понять, каким системам можно доверять, где развернуть чистый контур, как изолировать восстановленную среду и обеспечить ее вычислительными ресурсами. Поэтому готовность к критическим событиям должна быть спроектирована заранее: с независимыми резервными копиями и мощностями, отработанными процедурами и понятным распределением ролей между ИТ, ИБ и бизнесом.
Переход к сценарному планированию
За последний год изменился набор факторов, которые компании учитывают при развитии ИТ-инфраструктуры. Наряду с ростом требований к устойчивости бизнес сталкивается с нестабильной стоимостью компонентов, неопределенностью сроков поставки, необходимостью поддерживать основные и резервные мощности, а также с увеличением затрат на эксплуатацию. Поэтому инфраструктурная устойчивость все чаще рассматривается не как отдельный проект по защите, а как долгосрочная задача управления мощностями, затратами и готовностью сервисов.
В этих условиях компании переходят от единого календарного цикла обновления к сценарному планированию. Для разных классов систем определяются требования к производительности, сроку поддержки, доступности компонентов и необходимому уровню готовности. Это позволяет точечно модернизировать отдельные узлы, перераспределять нагрузки, сочетать собственный контур с облачными ресурсами и не создавать избыточную инфраструктуру «на вырост».
Для обеспечения работоспособности критичных сервисов нужно определить требования сервисов к готовности, оценить потребность в основных и резервных мощностях, а также возможности для обновления оборудования и оптимизации его использования. Практика показывает, что аудит, перераспределение нагрузок и контроль утилизации позволяют высвободить порядка 2–10% имеющихся ресурсов, подобрать оптимальное сочетание защиты и вычислительных мощностей, обеспечить устойчивость бизнеса и сохранить управляемость инвестиций.
ИИ-инфраструктура: от пилотов к платформенному подходу
ИИ превращает высокопроизводительные вычислительные ресурсы в капиталоемкий актив, эффективность которого зависит от загрузки, качества данных и зрелости бизнес-сценариев. Потребности в инфраструктуре существенно различаются для экспериментов, тестовых запусков и промышленного использования моделей, поэтому компании наращивают ИИ-мощности поэтапно – по мере подтверждения задач и роста спроса.
При планировании масштабирования они оценивают стоимость обработки запросов, потребность в хранении и подготовке данных, требования к скорости отклика, загрузку GPU и экономику дальнейшего развития. Исходя из этих параметров выбирается модель потребления: собственный вычислительный кластер, аренда ускорителей, облачные сервисы, GPU-as-a-Service или гибридная схема.
Для ИИ-инфраструктуры недостаточно рассчитать количество серверов и графических ускорителей. При создании ИИ-платформы важно оценивать всю цепочку: как готовятся и хранятся данные, как они поступают в вычислительный контур, какая нагрузка приходится на GPU, как организованы сеть и инженерная инфраструктура и каким образом система будет масштабироваться. Такой подход позволяет управлять GPU как капиталоемким активом и избежать ситуации, когда инвестиции в вычисления сделаны, а платформа не обеспечивает нужного бизнесу результата.
Управляемость становится ключевым принципом инфраструктурной стратегии: от способности восстановить критичные сервисы до контроля стоимости владения и эффективного использования новых вычислительных активов.
