Новости

Раньше данные каждого продукта хранились отдельно, и чтобы проверить гипотезу, аналитикам и разработчикам приходилось согласовывать доступ с несколькими командами, заказывать ручную выгрузку и ждать датасеты. Security Lakehouse автоматически приводит их к единому формату, и разработчики сразу получают данные, готовые к работе. Внутренняя платформа принимает в пике до 1 млн событий в секунду и способна обработать десятки терабайт новых данных. В сутки в Lakehouse попадает более 50 млрд обезличенных записей от всех продуктов Positive Technologies о том, что происходит в сетях и на устройствах защищаемых компаний.

В отличие от классических архитектур работы с данными в ИБ и традиционного подхода со статическими правилами корреляции, Security Lakehouse позволяет находить то, чего еще не заметил никто. Такую атаку не видно по данным отдельных средств защиты отдельной компании. Зато мы можем ее отследить, когда данные собраны и взаимообогащаются в едином хранилище из нескольких источников сразу.

На основе имеющихся данных PT Cloud AF – облачная защита веб-приложений и API – находит IP-адреса, которые атакуют сразу несколько компаний. Для каждой из этих компаний в отдельности атака выглядит как несколько разрозненных срабатываний защиты, неотличимых от фонового шума. Еще один пример – поиск аномалий в трафике и атаках. PT Cloud AF замечает резкие отклонения от обычной картины: начало или всплеск атаки, неожиданное падение трафика или изменение характера атак – например, фиксирует ситуацию, когда вместо привычных типов угроз начинают массово появляться другие.

ИИ-модели, обученные на данных из Security Lakehouse, замечают то, что проявляется только на стыке разных продуктов – например, когда программа на устройстве устанавливает сетевое соединение по нехарактерному для нее протоколу. Чтобы это заметить, нужно одновременно видеть и поведение на самом устройстве, и сетевую активность, а по отдельности данные из одного продукта такой картины не дают.

Security Lakehouse в облаке Positive Technologies накапливает данные с клиентских PT NAD и данные киберразведки, на основе которых рассчитываются облачные детекты и обогащения. Таким образом клиенты получают более точные детекты.

Security Lakehouse уже лежит в основе PT X. Появление ИИ по обе стороны, и в атаке, и в защите, увеличило глубину хранения данных, скорость ретроспективного поиска событий, с которыми приходится работать, а традиционные архитектуры на таких нагрузках упираются в предел. Поэтому компания строит на платформе следующее поколение продуктов, включая MaxPatrol O2, где аналитика, искусственный интеллект и работа с большими данными объединены в систему.

По данным исследования HyperPC, на САПР и инженерные расчеты CAE/CFD приходится 57% спроса на высокопроизводительную инфраструктуру. Для сравнения, ИИ, машинное обучение и большие языковые модели формируют 19%, корпоративное ПО, разработка и задачи ЦОД – еще 12%. Среди причин роста исследователи называют переход предприятий тяжелого машиностроения, авиастроения и других отраслей на новые программные и вычислительные стеки.

Традиционно ресурсоемкое инженерное ПО запускается на мощной рабочей станции непосредственно у пользователя. Альтернативный вариант – разместить вычислительные ресурсы в серверной инфраструктуре, предоставив инженеру удаленный доступ к рабочему столу или необходимым приложениям.

Рост требований к производительности заставляет компании пересматривать и подход к организации инженерных рабочих мест. Сценарии с графикой, проектированием и инженерным ПО уже используются в крупных VDI-инфраструктурах. Процессоры и графические ускорители в таком случае находятся в серверной части, а пользователю передается изображение рабочего стола. Такой подход позволяет отвязать вычислительную мощность от конкретного компьютера и централизованно управлять программной средой.

Разница становится особенно заметной там, где инженерных рабочих мест десятки или сотни. Помимо стоимости самих станций ИТ-службе приходится учитывать установку и обновление специализированного ПО, версии драйверов, пользовательские конфигурации и распределение вычислительных ресурсов.

Анализ рынка, ранее проведенный Termidesk, показывает схожую зависимость и для удаленного доступа в целом. VDI используют 50% опрошенных организаций, при этом более половины респондентов одновременно сочетают несколько моделей удаленного доступа. В инфраструктурах с несколькими тысячами рабочих мест чаще встречаются VDI, терминальные сервисы и публикация приложений, тогда как в небольших организациях распространено прямое подключение к физическим компьютерам.

При этом для инженерных сценариев одного масштаба недостаточно. На выбор модели влияют требования конкретной САПР или CAE-системы, работа с GPU, качество сети, задержка, несколько мониторов и специализированная периферия.

«Ингосстрах» развивает рекомендательную систему на базе искусственного интеллекта, которая помогает формировать персонализированные предложения для клиентов. На новом этапе развития системы рекомендации формируются непосредственно в момент оформления страхового полиса онлайн. Решение анализирует данные о клиенте в режиме реального времени и подбирает релевантные варианты дополнительных страховых продуктов.

Система работает в компании два года и является частью развития клиентского цифрового опыта. Персонализированные рекомендации формируются автоматически в процессе оформления договора: клиент получает предложения, которые соответствуют его потребностям и выбранному страховому продукту. Такой подход позволяет сделать дополнительные предложения более релевантными и одновременно повысить удобство для клиента.

Развитие рекомендательной системы стало частью масштабной стратегии цифровизации «Ингосстраха». Ранее компания внедрила корпоративного ИИ-ассистента для поддержки сотрудников, что позволило сократить время маршрутизации и решения обращений на 45%, а также повысить качество ИТ-сервисов на 50%. Кроме того, в компании создана единая платформа управления жизненным циклом ИИ-моделей IMAN, которая обеспечивает быстрое внедрение новых решений на базе искусственного интеллекта.

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.

Долгое время команда ЦМТ пользовалась системой Directum 5.5 с высокой степенью кастомизации. Часть процессов велась в электронном виде, но значительный объем документов находился на бумаге. Переход на Directum RX должен был сохранить исторические данные и действующие бизнес-процессы, и при этом расширить электронный документооборот.

Центр международной торговли перенес в Directum RX согласование договоров и допсоглашений, служебных и докладных записок, входящих и исходящих писем, приказов и распоряжений, прейскурантов, а также все исторические данные за 20 лет. Параллельно с миграцией специалисты ЦМТ разработали 50 маршрутов согласования и 130 шаблонов документов, развернули финансовый архив, настроили интеграцию с «1С».

Сегодня в Directum RX работают более 600 специалистов ЦМТ. В едином цифровом контуре платформы объединены договорный, канцелярский и финансовый документооборот, а также финансовый архив. Доля бумажных документов снизилась с 40% до 10%, а согласование оплат счетов ускорилось на 41%.

В ближайших планах ЦМТ — увеличить количество пользователей платформы и внедрить кадровые решения на базе Directum HR Pro.

Старту проекта предшествовал этап тестирования: команда ВДГБ начала работу в облачной версии «Фарадей» весной 2026 года и, убедившись в эффективности решения, в августе приняла окончательное решение о внедрении. За это время платформа прошла проверку на соответствие требованиям безопасности холдинга: решение поддерживает логирование событий ИБ, настройку политик управления паролями и доступами, интеграцию с SIEM-системами. Платформа соответствует уровню безопасности для работы в контуре государственной корпорации и может разворачиваться без доступа в интернет, использует внутренние стандарты и регламенты заказчика.

Для ВДГБ «Фарадей» автоматизирует ключевые этапы проектного цикла: составление требований, подготовку оценок трудозатрат и работу с проектной документацией. В условиях растущего числа проектов миграции на продукты «1С» решение позволяет ключевым специалистам заказчика кратно повысить скорость и качество выполнения проектных задач.

Как отмечает Сергей Артамонов, генеральный директор ВДГБ:ИТС новая платформа станет инструментом, который позволит быстрее и качественнее реализовывать проекты импортозамещения для предприятий нефтегазовой отрасли, где крайне высоки требования к ИБ и срокам. По итогам тестирования уже сейчас видно, как можно сократить время выдачи оценки по проекту с трех месяцев до одной-двух недель. Кроме того, для компании принципиально важны возможность работы с платформой в закрытом контуре и ее универсальность. Эти свойства открывают перспективы для масштабирования решения на смежные направления – в частности, на работу с инженерными данными и проектирование.

Пилотный проект стартовал в прошлом году, когда на базе платформы «Датабриз» провели капитальные ремонты двух ключевых агрегатов ЕВРАЗ КГОК. Ремонт агломерационной машины №1 завершили за 28 дней вместо 33 — ускорение составило 15,8%. Работы на дробилке крупного дробления закрыли на сутки раньше плана. Разработка стала полноценной заменой зарубежных аналогов и позволила ускорить ремонты ключевых агрегатов.

Платформа дает возможность гибко планировать ресурсы с опорой на данные об их мобилизации, автоматически строить и отслеживать критический путь ремонта, менять график в режиме реального времени через мобильное приложение, а также получать оперативную аналитику и статистику.

После успешного пилота на КГОК систему тиражируют на все предприятия ЕВРАЗа. В 2026 году с ее использованием проходит 13 остановочных ремонтов ключевых агрегатов в дивизионах «Урал» и «Сибирь». На одном из объектов капитальный ремонт и инвестиционный проект ведутся одновременно — с единым управлением работами, оптимальным распределением ресурсов и контролем критического пути. Внедрение платформы уже принесло экономический эффект более 100 млн руб.

Масштаб проекта стал его ключевой особенностью и главным вызовом. Отделения «Почты России» расположены во всех регионах страны, в разных часовых поясах, делятся на несколько классов в зависимости от объемов работы, предоставляемых услуг и графика, и каждое имеет свое штатное расписание с утвержденными обязанностями. Компании была необходима единая информационная система планирования и учета рабочего времени, которая бы позволила консолидировать данные по графикам, табелям и людям. Главная задача — повысить эффективность использования трудовых ресурсов, оперативность и прозрачность процессов.

На первом этапе проекта было настроено интеллектуальное планирование графиков, в результате эффективность работы существенно выросла: количество операторов стало соответствовать объему работ в каждый конкретный момент. WFM-система вычисляет для каждого отделения его возможную нагрузку на основе профиля дня и строит гибкое расписание для сотрудников. Из центрального офиса в Москве теперь можно в режиме реального времени контролировать ситуацию в любом регионе — от Северного Кавказа до Дальнего Востока.

Вторым этапом стал переход на полностью автоматизированный процесс учета рабочего времени для 120 тыс. сотрудников отделений почтовой связи. Ранее итоговые цифры приходилось вручную заносить в программу, что отнимало много времени, теперь табель формируется день в день. WFM-система фиксирует начало и окончание рабочего дня, опоздания и ранние приходы, отпуска и отсутствия и пр., учитывается и совместительство должностей у персонала, что является одной из особенностей «Почты России».

Цифровизация учета рабочего времени дополнена мобильным механизмом регистрации на базе QR-кодов: факт присутствия сотрудника фиксируется через сканирование кода с помощью смартфона. Решение реализовано как часть единой автоматизированной системы и позволяет масштабировать точный учет на всю филиальную сеть без дополнительных технических вложений.

Все данные о фактически отработанном времени, сформированные Goodt WFM, автоматически передаются для расчета заработной платы. Специально для проекта был разработан интеграционный модуль с 1С, который способен вычислять дельту изменений для эффективного обмена данными.

Помимо этого, была выполнена интеграция с другими системами «Почты России» — ИСС «Паспорт ОПС» и Единой информационно-аналитической платформой.

Интеграция охватывает полный цикл работ: от обоснования инвестиций до выпуска документации и авторского надзора. Применение данных решений обеспечит прирост результативности без увеличения численности персонала, позволит улучшить качество проектов за счёт точного описания объектов и подготовит институт к переходу государственной экспертизы на машиночитаемые форматы.

В основе инженерных решений «Северсталь-Проекта» лежит информационное моделирование: более 80% объектов «Северстали» ведутся с применением BIM/3D-координации. Именно эта цифровая среда стала фундаментом для внедрения ИИ-инструментов. Они снимают с инженеров рутинные операции и формируют узлы будущего цифрового двойника проекта, где вся информация об объекте существует в единой модели. Например, AI-Ревизор автоматически находит несоответствия в документации со ссылкой на нормы, AI-ПК формирует структуру объекта и оценивает затраты, а AI-УЛ рассчитывает трудозатраты.

В разработке ИИ-решений заняты сами сотрудники института – участники внутреннего сообщества «Амбассадоры генеративного ИИ». Они самостоятельно автоматизируют рутинные операции, рассчитывают пожарную нагрузку и управляют рисками. На сегодняшний день собрано около 20 таких проектов, часть из них уже внедрена в ежедневную работу. Также для удобства инженеров внедрены инструменты «единого окна» с готовыми сценариями, не требующие самостоятельного составления сложных запросов.

Все решения постоянно совершенствуются: накопленные данные и обратная связь автоматически повышают точность алгоритмов, формируя единый информационный контур – основу будущего цифрового двойника проекта.

Каждый крупный проект сопровождается кредитной документацией объемом в сотни страниц и десятками дополнительных соглашений. До внедрения платформы специалистам приходилось вручную сверять актуальные редакции договоров, контролировать сроки исполнения обязательств и вести многочисленные Excel-таблицы. Такой подход увеличивал трудозатраты и повышал риск работы с устаревшими версиями документов или пропуска отчетных дедлайнов.

Теперь эти процессы полностью автоматизированы. ИИ-контролер автоматически формирует мастер-версию каждого кредитного договора с учетом всех дополнительных соглашений в хронологическом порядке. Система ведет единый календарь обязательств и заранее предупреждает ответственных сотрудников о приближении дедлайнов. ИИ берет на себя рутинный контроль, позволяя команде сосредоточиться на принятии решений, а не на ручной проверке документов.

Эффект от внедрения оказался ощутимым уже на первых этапах работы. Время на анализ кредитной документации сократилось на 80%, все ковенанты и обязательства по разным банкам-кредиторам объединены в единый цифровой контур, а система готова к аудиту и комплексным проверкам в любой момент. При этом экспертиза больше не зависит от присутствия конкретного сотрудника — знания и контроль процессов стали частью единой интеллектуальной платформы.