Новости

Помимо ИТ-специалистов, риелторов и фитнес-тренеров, в пятерку профессий, которые чаще других называли переоцененными, также вошли блогеры и специалисты по продажам. При оценке профессий респонденты прежде всего обращали внимание на соотношение дохода и сложности работы, а также соотношение необходимых для профессии знаний и требований к квалификации.

Программистов чаще всего называли переоцененными из-за несправедливого, по мнению анкетируемых, соотношения зарплаты и объема выполняемой работы – на это указали 34% респондентов, проголосовавших за профессию. При этом 24% ИТ-специалистов голосовали против себя.

На большинстве горнодобывающих предприятий эффективность использования вспомогательного самоходного оборудования традиционно оценивается методом хронометража. Выводы делаются по времени выезда машины на смену и возвращения, при этом предполагается, что весь этот период техника занята полезной работой. Внедренная система мониторинга ВСО позволяет получать объективные данные о фактическом использовании техники. Датчики-акселерометры фиксируют вибрацию от работы машины, на основании чего система определяет, находится ли техника в движении или простаивает с заглушенным двигателем. Передача данных осуществляется по промышленному Wi-Fi через сеть точек доступа, установленных на руднике. Информация агрегируется в информационной системе на поверхности, в том числе данные выводятся в существующую на руднике систему диспетчеризации.

В ходе проекта специалисты объединенной команды «Норникеля» и «Рексофт» провели исследования по определению корректных пороговых значений вибрации для различных классов машин. Информация о фактической загрузке техники позволила более комплексно подойти к вопросу планирования. В ряде сценариев для выполнения того же объема задач требуется меньшее количество единиц техники, что дает экономию на обслуживании и топливе за счет более точного планирования. Дополнительным результатом стало повышение коэффициента использования оборудования (КИО) оборудования и организационного КИО на буровых установках.

Система охватывает порядка 80 единиц вспомогательной самоходной техники, которая обеспечивает перевозку людей, запчастей и горюче-смазочных материалов и напрямую не участвует в транспортировке горной массы.

В I полугодии 2026 года было зарегистрировано 214 событий, связанных с утечками данных, что на 47% меньше, чем годом ранее. При этом объем утечек относительно аналогичного периода прошлого года вырос на 31%: с 288 млн до 378 млн строк.

Сильно изменилась отраслевая структура утечек. Если в 2025 году безоговорочным лидером по объему был госсектор (52% заявленного объема), то в 2026 году его доля сократилась до 4%. «Центр тяжести» сместился в финансовую отрасль, что по итогу дало долю в 38%. Также всплеск был замечен в сфере услуг: рост с 19 до 108 млн строк (доля 28%). Вместе они сформировали почти две трети полугодового объема.

Как отмечают аналитики, резкий взлет госсектора годом ранее во многом объяснялся составом публикаций того периода: несколько крупных баз данных злоумышленники атрибутировали как имеющие отношение к госорганам, хотя при проверке эти базы оказались не связаны с названными структурами. Рост утечек у финансового сектора в 2026 году, в свою очередь, связан с большим количеством происшествий у микрофинансовых организаций.

Отдельного внимания заслуживает малый и средний бизнес, в который в том числе входят услуги и ретейл. Данный кластер предприятий часто воспринимается как «слишком маленький, чтобы быть мишенью», но на деле именно он в I полугодии 2026 года стал основной жертвой утечек с долей 83%. Причин тому несколько: ограниченный бюджет на информационную безопасность, невысокая зрелость процессов, а также то, что СМБ нередко становится «точкой входа» в цепочки поставок для атак на более крупных партнеров.

Как отмечают аналитики, рынок находится в состоянии системного противоречия. Спрос на управляемый сервис сформировался, но модель закупки за ним не поспевает — компании покупают набор работ там, где им нужна управляемая эксплуатация с явной ответственностью исполнителя за результат.

Лидерами рынка по объему выручки остаются универсальные системные интеграторы, у которых DevOps as a Service в большинстве проектов остается встроенной функцией, а не самостоятельным направлением закупки — его доля в бюджете, как правило, не превышает 10%. Среди специализированных DevOps-компаний наибольшую долю занимает «Флант».

При инерционном сценарии среднегодовой рост рынка до 2030 года составит около 5%, а объем затрат на услуги DaaS достигнет 22 млрд руб. В ускоренном сценарии — при переходе к платформенным моделям и росте спроса на управляемые сервисы — рост может составить 15–25% в год.

Заказчики пока склоняются к классическому ИТ-аутсорсингу: около 40% всех затрат на аутсорсинг направляется на сервисы информационной безопасности, а DevOps as a Service еще не имеет четкого позиционирования среди целевой аудитории.

Системное противоречие рынка

Рынок DevOps as a Service находится на переходном этапе: модель потребления услуг пока отстает от уровня зрелости самой отрасли. Сформировавшийся спрос на управляемый сервис с ответственностью за результат еще не в полной мере отражается в практике закупок, которая во многом опирается на привлечение отдельных специалистов и разовые работы.

Это отражает общую тенденцию: отрасль постепенно смещается от модели аутстаффинга к сервисному и инженерному подходу. На первый план выходит запрос на качественное сопровождение production-систем (круглосуточность, SLA, работа с инцидентами), предсказуемые модели оказания услуг и встроенные практики безопасной разработки.

Дефицит смещается от технологий к людям и ответственности

Проблема номер один для всех категорий респондентов — нехватка квалифицированных DevOps-специалистов (32%), за ней следуют обеспечение безопасности (30%) и сопровождение CI/CD (29%). При этом сильнее всего дефицит компетенций ощущается в части DevSecОps и соответствия регламентам РБПО (36%), DataOps (29%) и observability (28,5%).

Показательно, что дефицит смещен не в сторону «модных» технологий, а в сторону критичных для стабильности и безопасности компетенций. Компании научились внедрять инструменты быстрее, чем формировать команды, способные их стабильно и безопасно эксплуатировать.

По факту DevOps в большинстве организаций — это набор отдельных практик, а не целостная инженерная модель. Наиболее распространены базовые практики: observability (33%), безопасная разработка (32%) и Infrastructure as Code (31%), тогда как DataOps используют лишь 22%, а MLOps — менее 5% опрошенных.

Гибридная модель — новая норма рынка

Исключительно на аутсорсинг DevOps отдает лишь десятая часть всех респондентов. Основной моделью становится гибридный подход, сочетающий аутсорсинг с внутренними ресурсами: его используют 56% компаний малого и среднего бизнеса и 42% компаний крупного бизнеса. Большинство крупнейших организаций пока предпочитают реализовывать все самостоятельно, ссылаясь на наличие собственных ресурсов.

Однако наличие собственной команды не устраняет дефицит компетенций, а лишь маскирует его. Рынок уже движется к сервисной модели, но пока не готов полностью отдать DevOps внешним провайдерам — при этом справляться своими силами получается все хуже.

Рынок движется к платформенной и сервисной модели

В ближайшие 1–2 года компании ожидают перехода к более централизованной DevOps-модели с едиными стандартами и платформой (28%) и развития DevOps как внутреннего сервиса (27%). DataOps, observability и SRE постепенно становятся частью базового контура, а сама эволюция DevOps в сторону внутренней платформы и сервисной модели открывает рынок DevOps as a Service.

Отдельная особенность рынка — характер принятия решений. DevOps as a Service остается «инициативой снизу, но покупкой сверху»: потребность формируют инженеры, но деньги и финальное решение — на уровне руководства. Сам выбор провайдера строится скорее на доверии и репутации, чем на формальных процедурах.

Ежегодно «Ингосстрах» направляет в медицинские учреждения более 2 млн гарантийных писем. Документ подтверждает клинике, какие медицинские услуги страховая компания согласовала застрахованному в рамках программы добровольного медицинского страхования (ДМС).

Для подготовки гарантийного письма специалисту необходимо изучить медицинский протокол, в котором содержатся жалобы пациента, диагноз, назначения врача и другие сведения. При этом документы поступают в разных форматах и с разным качеством — это могут быть электронные файлы, сканы или фотографии.

Ранее специалистам приходилось самостоятельно находить необходимую информацию в каждом документе. Для автоматизации этого этапа компания разработала IngoRead – решение на базе технологий OCR (Optical Character Recognition) и больших языковых моделей. OCR-модель распознает текст медицинских документов, а LLM анализирует его содержание и извлекает из протоколов сведения, необходимые для обработки обращения.

В течение года команда дорабатывала и обучала модель на медицинских документах, поступающих от разных учреждений. В результате IngoRead научился работать с протоколами, различающимися по структуре, формату и качеству изображения. Сегодня модель обрабатывает подавляющее большинство протоколов, поступающих в медицинский контактный центр «Ингосстраха». Автоматизация обработки документов стала одним из факторов, позволивших компании в два раза сократить время обработки обращений в текстовых каналах.

Эксперты InfoWatch в исследовании «Искусственный интеллект в сетевой кибербезопасности» отмечают, что в настоящее время преимущество находится на стороне киберзащиты с применением ИИ. Однако использование ИИ в кибератаках сокращает разрыв за счет децентрализации и генеративных технологий. Так, уже примерно каждый шестой инцидент и успешный взлом сетей в мире (16%) осуществляется с применением ИИ-инструментов. Что касается фишинговых атак, то использование ИИ в них фиксируется почти повсеместно (86%).

Как отмечает главный аналитик ЭАЦ InfoWatch Сергей Слепцов, гонка кибервооружений на базе ИИ — это цифровая война на истощение. У защищающегося есть три преимущества: полный, легитимный и непрерывный доступ к терабайтам «чистых» внутренних данных для защиты, аппаратное превосходство благодаря ASIC и локальным ЦОД, а также технология киберобмана. Так, защитный ИИ контролирует сетевой ландшафт и может за миллисекунды перестроить топологию или подсунуть атакующему ИИ тысячи ловушек. Но атакующие быстро учатся — они используют коммерческие модели и модели на open source, взламывают их ограничения, а это делает ИИ-атаки дешевыми и массовыми. Эффективно противостоять ИИ-атаке можно только с помощью ИИ-защиты.

Аналитики ЭАЦ отмечают взрывной рост активности автономных ИИ-агентов, которые сканируют сети в поисках уязвимостей. Объем трафика, генерируемого вредоносными ИИ-ботами и агентами-разведчиками, за год вырос на 187%, а трафик от автономных ИИ-агентов («агентских браузеров») — почти в 80 раз. ИИ позволяет злоумышленникам находить уязвимости нулевого дня на 70% эффективнее. Кроме того, атакующий ИИ научился маскировать свой трафик под легитимный и мимикрировать под обычную активность пользователя. Это существенно затрудняет обнаружение вторжений.

При этом ИИ-защита демонстрирует не менее впечатляющие результаты. ИИ-расширения систем обнаружения угроз (NDR/XDR) выявляют аномалии и продвинутые постоянные угрозы (APT-атаки) вдвое быстрее обычных систем — вместо нескольких дней на реакцию уходят минуты. ИИ-фильтрация на почтовых шлюзах блокирует до 94% фишинговых писем. ИИ-системы, которые анализируют поведение пользователей в ИТ-инфраструктуре, снижают риски внутренних угроз и кражи учетных данных на 45%. Благодаря ИИ-ассистентам, которые берут на себя часть рутины, нагрузка на аналитиков центров мониторинга по первичной сортировке и разбору сетевых предупреждений снижается на 60%.

Ключевым полем битвы в ближайшие годы станет устойчивость самих ИИ-моделей к отравлению данных и уклонение от атак. А на объектах, которые до сих пор полагаются на классические сигнатурные антивирусы, ИИ-атакующий пройдет незамеченным и победит в 100% случаев. Интеграция ИИ во все уровни мониторинга — от межсетевых экранов нового поколения (NGFW) до систем обнаружения аномалий в промышленных сетях — становится не конкурентным преимуществом, а условием выживания.

Динамика открытых закупок подтверждает рост спроса на S3-хранение. Аналитики К2Тех изучили тендеры на проекты с применением S3 за последние три года: в 2023 году выборка включала 20 процедур с совокупной начальной ценой контракта (НМЦ) 294,8 млн руб., в 2024-м – 43 процедуры на 310,2 млн руб., в 2025-м – 56 закупок на 1,91 млрд руб. В первом полугодии 2026 года зафиксировано 26 процедур с совокупной НМЦ почти 798,8 млн руб. Поскольку активность обычно усиливается в третьем и четвертом кварталах, показатели первого полугодия 2026 года нельзя напрямую сопоставлять с данными за полные годы.

По экспертной оценке К2Тех, публично доступные закупки могут составлять около 40% общего объема проектов с применением S3-хранения. Остальная часть приходится на закупки коммерческих компаний, которые нередко отбирают поставщиков через закрытые процедуры или собственные закупочные контуры и не раскрывают информацию на открытых площадках. Также выборка может не включать закупки серверного оборудования для реализации объектных хранилищ, если соответствующее назначение не указано в документации явно.

Выбор смещается от импортозамещения к прикладным критериям

Заказчики все глубже разбираются в специфике требований к производительности объектных хранилищ. Для них важны количество операций с объектами в секунду, задержки, время до получения первого байта, пропускная способность, работа с мелкими и крупными объектами, число параллельных запросов и способность архитектуры масштабироваться горизонтально.

Решение, которое показывает хорошие результаты при передаче крупных файлов, может не подойти для сценария с миллионами небольших объектов. Тестирование на сопоставимой инфраструктуре и пилоты в среде заказчика позволяют оценить работу решения на целевых нагрузках, возможности интеграции и масштабирования, качество документации и технической поддержки. После выбора платформы компаниям необходимо определить модель ее эксплуатации и масштабирования в ИТ-ландшафте.

Централизация заменяет теневые хранилища

В крупных проектах компании стремятся консолидировать ранее созданные разрозненные S3-инсталляции в единый сервис объектного хранения для внутренних команд. Централизованная платформа позволяет сократить дублирование данных и ресурсов, ввести единые правила предоставления емкости и доступа, а также обеспечить предсказуемую поддержку и развитие сервиса.

S3 включают в комплексные проекты по развитию серверной инфраструктуры, систем хранения, резервных контуров, локальных кластеров и платформ данных. В отдельных закупках требования уже предусматривают создание единой S3-платформы с катастрофоустойчивостью на уровне нескольких ЦОД.

S3 не только для резервного копирования

Компании размещают в S3 архивы, документы, медиаконтент, данные мониторинга и журналы событий, а также используют объектный слой для аналитических систем, платформ данных, современных приложений и контейнерных сред.

Отдельный сценарий – перенос холодных и менее востребованных данных из высокопроизводительных систем в объектное хранилище. Это помогает разгрузить более дорогую инфраструктуру, оптимизировать размещение данных и сохранить доступ к ним по мере необходимости.

Безопасность становится требованием к архитектуре

Расширение сценариев использования S3-хранения повышает требования к безопасности и отказоустойчивости. В технических заданиях на проекты с S3-хранением все чаще встречаются требования к защите данных от изменения и удаления, включая WORM-режим, а также к интеграции с системами резервного копирования и восстановления.

Для корпоративных внедрений важны четыре группы возможностей: разграничение доступа и интеграция с корпоративными системами идентификации, сетевая сегментация и мониторинг, репликация между площадками, неизменяемость данных и восстановление после инцидентов. Требования к работе с конфиденциальной информацией определяют, в каком контуре и по каким правилам должна эксплуатироваться платформа.

Облачная и локальная модели решают разные задачи

Облако сохраняет важную роль в проектах с быстро меняющимися объемами данных, пилотных и временных средах, а также в сценариях с менее критичной информацией. Локальные S3-хранилища востребованы, когда необходимо контролировать физическое размещение данных, ИТ-периметр и выполнение регуляторных требований.

По проектному опыту К2Тех, при объеме данных порядка 300 Тбайт компании чаще начинают сопоставлять совокупную стоимость владения облачным сервисом и собственной инфраструктурой. Это не универсальный порог: модель потребления зависит от темпов роста данных, требований регулятора, целевой архитектуры и стоимости эксплуатации.

Таким образом, локальное объектное хранение становится частью базовой корпоративной инфраструктуры, а не только решением для отдельных задач резервного копирования или архивирования. Объемы данных растут, при этом компаниям важно контролировать физическое размещение критичной информации, ее резервирование и доступность при отказе отдельных площадок. Драйверами рынка в ближайшие два-три года будут импортозамещение критичной инфраструктуры, развитие платформ данных, а также перенос корпоративных архивов и систем резервного копирования в собственный контур. По оценке экспертов, сегмент локальных объектных хранилищ может расти темпами свыше 20% в год.

За последние три года бюджеты типовых инфраструктурных проектов выросли на 70–85%, а стоимость серверного и сетевого оборудования увеличилась примерно в два раза. По мнению экспертов ОТР, распространение сервисов на базе искусственного интеллекта стало одним из факторов, которые усложняют проектирование корпоративных систем. Для работы с ИИ-нагрузками требуется не только производительное оборудование, но и высокоскоростные сети, системы охлаждения, дополнительные мощности электропитания и подготовленные площадки.

Раньше нехватку производительности можно было компенсировать покупкой более мощного оборудования. Сейчас такой подход становится все дороже, поэтому архитектуру приходится изначально проектировать с учетом дальнейшего развития системы.

В новых условиях компании переходят от масштабирования всей инфраструктуры к развитию отдельных компонентов. Это позволяет увеличивать мощность именно тех элементов, которые создают основную нагрузку, и подключать дополнительные ресурсы по мере необходимости.

Еще один способ снизить затраты — оптимизация программного обеспечения. Настройка работы кода, запросов к базам данных и механизмов кэширования помогает уменьшить потребность в вычислительных ресурсах. По оценке ОТР, такая оптимизация может сократить инфраструктурные расходы на 25–40%.

При этом при создании ИТ-систем компании все чаще учитывают возможность замены отдельных компонентов без полной перестройки архитектуры. Это особенно важно в условиях быстрого развития технологий, когда используемые решения могут меняться уже через несколько лет после внедрения.

Дополнительные требования возникают и в области информационной безопасности. Если учитывать их после создания системы, могут потребоваться новые сетевые контуры, изменение интеграций и установка дополнительного оборудования.

Таким образом, развитие ИИ меняет сам подход к построению корпоративной инфраструктуры. Компании оценивают не только текущие потребности, но и стоимость дальнейшего масштабирования, возможность модернизации отдельных компонентов и готовность системы к новым нагрузкам.

MWS AI перевела в электронный формат прием на работу, увольнения, отпуска, командировки и другие кадровые процессы с помощью Directum HR Pro. Цифровая трансформация показала экономический эффект: согласования ускорились на 30-40%, а трудозатраты на кадровые процессы снизились на 20%.

К системе подключены 100% сотрудников, больше 85% из них отмечают ее удобство. Directum HR Pro стала единым окном для большинства операционных задач и повысила прозрачность: в ней фиксируются сроки и ответственные, можно отследить историю действий.

Для проекта цифровой трансформации MWS AI выбрала коробочное решение с готовыми блоками, с его помощью удалось закрыть 80% потребностей компании. Доработки нужны были, чтобы настроить специфические маршруты согласования, интегрировать Directum HR Pro с учетными системами, увеличить количество полей в заявлениях и приказах, адаптировать интерфейс. На эти работы потребовалось 9 месяцев. Реализацией проекта занимался генеральный партнер Directum — компания РосА.

В дальнейших планах — внедрение новых функциональных блоков: адаптации сотрудников, оценки KPI, развития компетенций.

Также MWS AI и Directum начали совместное тестирование интеграции Directum HR Pro с языковой моделью Cotype (собственная разработка MWS AI) для дальнейшей трансформации кадровых процессов. ИИ-агент на базе модели будет отвечать на вопросы сотрудников по документам компании. Следующим этапом может стать выполнение кадровых операций через диалог с агентом. Например, по просьбе сотрудника оформить отпуск агент сможет уточнить даты, подготовить заявление и направить его на согласование в Directum HR Pro.

Как отмечают в «Северстали», цифровые инструменты дают реальный эффект в области охраны труда. Платформа «СОВА» отвечает не просто за фиксацию нарушений, но и является инструментом профилактики. В планах – научить ее распознавать критические ситуации, такие как падение людей с высоты или возгорание, а также расширить функционал до прогнозирования и предотвращения несчастных случаев. Кроме того, система интегрируется с другими цифровыми платформами предприятия, включая большие языковые модели и геопозиционирование. Она помогает видеть риски, но соблюдение правил безопасности остается за человеком.

Платформа СОВА разработана совместными усилиями ИТ-специалистов и специалистов по охране труда «Северстали». Она основана на технологиях компьютерного зрения и выявляет нарушения требований безопасности в режиме реального времени. С помощью штатных камер видеонаблюдения система отслеживает 10 видов нарушений: отсутствие касок, перчаток, очков и других средств индивидуальной защиты, нахождение работников в опасных зонах, несоблюдение правил погрузочно-разгрузочных работ и работ на высоте. Главная цель инструмента – не наказание, а профилактика: при обнаружении опасной ситуации она может мгновенно отправлять сигнал в цех, чтобы сотрудники успели среагировать до того, как произойдет происшествие.

Внедрение системы видеоаналитики «Северсталь» начала в конце 2024 года. Сегодня система охватывает более 700 камер в 40 цехах ЧерМК, на предприятии «Северсталь-метиз» и Яковлевском горно-обогатительном комбинате.