PL
EN

Miesiąc: kwiecień 2023

Switche – informacje i liderzy na rynku



/Switche – informacje i liderzy na rynku

Switche są istotnym elementem sieci komputerowych, zapewniając sposób łączenia urządzeń razem, aby umożliwić komunikację między nimi. Przełącznik jest urządzeniem sieciowym, które łączy urządzenia w sieci lokalnej (LAN), umożliwiając im wzajemną komunikację. Przełączniki działają w warstwie łącza danych modelu OSI, która jest drugą warstwą modelu siedmiowarstwowego. Warstwa ta odpowiada za niezawodne przesyłanie danych między urządzeniami sieciowymi.

Podstawowe informacje o przełącznikach

Switche występują w różnych typach i konfiguracjach, o zróżnicowanych możliwościach i charakterystyce wydajności. Najczęściej spotykane typy to:

  • Unmanaged Switches – przełączniki te są najprostszym typem i są zazwyczaj stosowane w małych sieciach. Zapewniają podstawową łączność między urządzeniami i nie mogą być konfigurowane.
  • Managed Switches – urządzeniami te oferują bardziej zaawansowane funkcje, takie jak sieci VLAN (Virtual Local Area Networks), QoS (Quality of Service) i mirroring portów. Mogą być one skonfigurowane w celu optymalizacji wydajności sieci i bezpieczeństwa.
  • Przełączniki warstwy 3 – switche te są również znane jako przełączniki routingu, ponieważ mogą kierować ruch pomiędzy różnymi podsieciami lub sieciami VLAN. Są one droższe niż inne typy tych urządzeń, ale są niezbędne w większych sieciach.

Przełączniki mogą być dalej klasyfikowane w oparciu o ich architekturę, takie jak:

  • Modular Switches – przełączniki te pozwalają na dodanie większej ilości portów lub funkcji poprzez dodanie modułów do przełącznika.
  • Fixed Switches – urządzenia te są dostarczane z ustaloną liczbą portów i funkcji, których nie można zmienić ani uaktualnić.
  • Stackable Switches – można je układać w stos, tworząc jeden, większy przełącznik z większą liczbą portów.

Przełączniki wykorzystują różne technologie, aby umożliwić komunikację między urządzeniami, takie jak:

  • Najczęstszą technologią stosowaną w przełącznikach jest Ethernet. Jest to zestaw standardów do przesyłania danych przez sieć LAN.
  • Spanning Tree Protocol (STP) to protokół używany w przełącznikach w celu zapobiegania pętlom w sieci. Działa on poprzez wyłączenie nadmiarowych łączy pomiędzy przełącznikami, zapewniając, że istnieje tylko jedna aktywna ścieżka pomiędzy dowolnymi dwoma urządzeniami.
  • Virtual Local Area Networks (VLANs). Sieci VLAN umożliwiają tworzenie logicznych sieci w obrębie sieci fizycznej. Zapewnia to korzyści w zakresie bezpieczeństwa i wydajności poprzez rozdzielenie ruchu pomiędzy różne grupy urządzeń.
  • Jeśli chodzi o wybór przełącznika sieciowego dla organizacji, należy wziąć pod uwagę kilka czynników, w tym wydajność, skalowalność, niezawodność i koszty. Trzech głównych graczy na rynku przełączników to Cisco, Dell i IBM. Przyjrzyjmy się bliżej każdej z tych firm i ich ofercie przełączników, aby zobaczyć, jak wypadają w porównaniu.

Cisco

Cisco jest dominującym graczem w branży sieciowej i oferuje szeroką gamę modeli przełączników przeznaczonych dla przedsiębiorstw każdej wielkości. Ich przełączniki są znane z wysokiej wydajności, niezawodności i zaawansowanych funkcji, takich jak wirtualizacja i bezpieczeństwo.

Jednym z flagowych modeli przełączników firmy Cisco jest seria Catalyst, która oferuje szereg opcji dla różnych rozmiarów i wymagań sieci. Switche te są przeznaczone do środowisk centrów danych, kampusów i biur oddziałów i mogą obsługiwać przepustowość do 10 Gb/s na port. Catalysty są również wyposażone w zaawansowane funkcje bezpieczeństwa, takie jak listy kontroli dostępu (ACL), zabezpieczenia portów i filtrowanie adresów MAC.

Inną popularną serią przełączników Cisco jest seria Nexus, która została zaprojektowana dla wysokowydajnych środowisk centrów danych. Przełączniki Nexus mogą obsługiwać przepustowość do 40 Gb/s na port i oferują zaawansowane funkcje, takie jak wirtualizacja, sieci pamięci masowej i wysoka dostępność.

Dell

Dell to kolejny duży gracz na rynku przełączników, oferujący szereg modeli switchy dla małych i średnich firm. Przełączniki Dell są znane z łatwości obsługi, przystępnej ceny i skalowalności.

Jedną z popularnych serii przełączników firmy Dell jest seria PowerConnect, która oferuje szereg opcji dla różnych rozmiarów i wymagań sieci. Te urządzenia są przeznaczone dla małych i średnich firm i mogą obsługiwać przepustowość do 10 Gb/s na port. Switche PowerConnect są również wyposażone w zaawansowane funkcje, takie jak obsługa sieci VLAN, agregacja łączy i QoS.

Inną popularną serią przełączników firmy Dell jest seria N, która została zaprojektowana z myślą o wysokowydajnych środowiskach centrów danych. Przełączniki z tej serii mogą obsługiwać przepustowość do 40 Gb/s na port i oferują zaawansowane funkcje, takie jak wirtualizacja, sieci pamięci masowej i wysoka dostępność.

IBM

IBM jest również głównym graczem na rynku przełączników, oferując szereg modeli przełączników dla przedsiębiorstw na poziomie korporacyjnym. Przełączniki IBM są znane ze swoich zaawansowanych funkcji, wysokiej wydajności i niezawodności.

Jednym z flagowych modeli przełączników IBM jest seria System Networking RackSwitch, która oferuje szereg opcji dla sieci o różnych rozmiarach i wymaganiach. Są one przeznaczone do środowisk centrów danych i mogą obsługiwać przepustowość do 40 Gb/s na port. Urządzenia RackSwitch są również wyposażone w zaawansowane funkcje, takie jak wirtualizacja, sieci pamięci masowej i wysoka dostępność.

Inną popularną serią przełączników IBM jest seria System Networking SAN, która jest przeznaczona do środowisk sieci pamięci masowej (SAN). Takie przełączniki  mogą obsługiwać przepustowość do 16 Gb/s na port i oferują zaawansowane funkcje, takie jak technologia Fabric Vision, która zapewnia widoczność i monitorowanie tego środowiska w czasie rzeczywistym.

Podsumowanie

Ogólnie rzecz biorąc, każdy z tych producentów przełączników oferuje szereg modeli spełniających potrzeby przedsiębiorstw o różnej wielkości i wymaganiach. Przy wyborze takiego urządzenia należy wziąć pod uwagę takie czynniki, jak wydajność, skalowalność, niezawodność i koszt, a także konkretne funkcje i możliwości oferowane przez każdy model przełącznika.


Czym Jest Cyberbezpieczeństwo?



/Czym Jest Cyberbezpieczeństwo?

Szybkie tempo postępu technologicznego przyniosło bezprecedensowe możliwości w zakresie innowacji, komunikacji i wydajności. Jednak wraz z rosnącą zależnością od technologii rośnie ryzyko cyberataków. Cyberbezpieczeństwo  stało się jednym z najbardziej palących problemów naszych czasów, wpływając na osoby prywatne, firmy i rządy na całym świecie. Konsekwencje cyberataków mogą sięgać od strat finansowych po zakłócenia infrastruktury krytycznej, a nawet utratę życia ludzkiego.

W ostatnich latach byliśmy świadkami wielu głośnych cyberataków, w tym ataku z użyciem oprogramowania ransomware WannaCry, który dotknął setki tysięcy komputerów na całym świecie, naruszenia danych Equifax, które ujawniło poufne informacje milionów osób, oraz ataku na łańcuch dostaw SolarWinds, który objął wiele agencji rządowych i firm prywatnych. Incydenty te podkreślają powagę sytuacji w zakresie zagrożeń cybernetycznych oraz potrzebę stosowania skutecznych środków bezpieczeństwa cybernetycznego.

Obecny stan bezpieczeństwa cybernetycznego

Pomimo znacznych wysiłków na rzecz poprawy bezpieczeństwa w sieci, obecny stan bezpieczeństwa cybernetycznego pozostaje niepewny. Cyberataki są coraz bardziej wyrafinowane, częstsze i mają coraz większy wpływ. Cyberprzestępcy stale opracowują nowe metody ataków i wykorzystują luki w oprogramowaniu i systemach sprzętowych.

Co więcej, pandemia COVID-19 stworzyła nowe możliwości dla cyberataków. Wraz z szybkim przejściem na pracę zdalną i usługi online, organizacje są bardziej niż kiedykolwiek narażone na cyberataki. Ataki phishingowe, ataki typu ransomware i inne formy cyberataków nasiliły się podczas pandemii.

Najczęstsze zagrożenia cybernetyczne

Istnieje wiele zagrożeń cybernetycznych, z których powinny zdawać sobie sprawę osoby prywatne, firmy i rządy. Oto najczęstsze ryzyka z tym związane:

  • Malware – to rodzaj złośliwego oprogramowania, które jest zaprojektowane w celu uszkodzenia systemów komputerowych lub kradzieży poufnych informacji. Typowe rodzaje złośliwego oprogramowania to wirusy lub trojany.
  • Ransomware – to rodzaj złośliwego oprogramowania, które zostało zaprojektowane w celu wyłudzenia pieniędzy poprzez zablokowanie dostępu do plików lub systemu komputerowego do momentu zapłacenia okupu.
  • Phishing – jest to rodzaj ataku socjotechnicznego, w którym cyberprzestępcy wykorzystują wiadomości e-mail, rozmowy telefoniczne lub wiadomości tekstowe, aby podstępnie nakłonić osoby do ujawnienia poufnych informacji lub kliknięcia złośliwego łącza.
  • Ataki DDoS (Distributed Denial of Service) – polegają na zalaniu witryny lub serwera ruchem, co powoduje jego awarię i niedostępność dla użytkowników.
  • Ataki typu „man-in-the-middle” – mają one miejsce, gdy osoba atakująca przechwytuje i zmienia komunikację między dwiema stronami w celu kradzieży poufnych informacji lub wstrzyknięcia złośliwego kodu.
  • Zero-day exploits – to luki w oprogramowaniu lub sprzęcie, które nie są znane producentowi i dlatego nie są załatane. Cyberprzestępcy mogą wykorzystać te luki, aby uzyskać nieautoryzowany dostęp do systemów lub danych.

Wyzwania związane z bezpieczeństwem cybernetycznym

Istnieje kilka wyzwań, które stoją przed nami w osiągnięciu skutecznego bezpieczeństwa cybernetycznego. Jednym z podstawowych wyzwań jest brak wykwalifikowanych specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa. Ta branża doświadcza znacznego niedoboru wykwalifikowanych specjalistów, co utrudnia organizacjom znalezienie i zatrudnienie wykwalifikowanych ekspertów do ochrony ich systemów.

Kolejnym wyzwaniem jest złożoność systemów nowoczesnych technologii. Wraz z rozprzestrzenianiem się urządzeń IoT (“Internet of Things” – internet rzeczy), chmury obliczeniowej i innych pojawiających się technologii, powierzchnia ataku wzrosła znacząco, a to utrudnia wykrywanie i reagowanie na cyberataki.

Pojawiające się technologie i strategie

Pomimo tych wyzwań istnieją nowe technologie i strategie, które dają nadzieję na bezpieczniejszą przyszłość. Na przykład sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) mogą być wykorzystywane do wykrywania i reagowania na zagrożenia cybernetyczne w czasie rzeczywistym. Technologia Blockchain ma potencjał zwiększenia bezpieczeństwa danych i prywatności, natomiast obliczenia kwantowe mogą umożliwić nam opracowanie bezpieczniejszych metod szyfrowania.

Ponadto organizacje przyjmują bardziej pro aktywne podejście do cyberbezpieczeństwa. Obejmuje to wdrożenie środków bezpieczeństwa, takich jak uwierzytelnianie wieloczynnikowe, programy szkoleniowe i świadomościowe dla pracowników oraz ciągłe monitorowanie i testowanie systemów.

Podsumowanie

Podsumowując, cyberbezpieczeństwo jest krytyczną kwestią, która wpływa na wszystkie aspekty naszego życia. Cyberataki mogą potencjalnie spowodować znaczne szkody. Istnieją jednak nowe technologie i strategie, które dają nadzieję na bezpieczniejszą przyszłość. Dzięki wspólnej pracy możemy pokonać wyzwania związane z bezpieczeństwem cybernetycznym i zbudować bezpieczniejszy, bardziej chroniony świat cyfrowy.


What is Cybersecurity?



/What is Cybersecurity?

The rapid pace of technological progress has brought unprecedented opportunities for innovation, communication and productivity. However, with increasing reliance on technology comes an increasing risk of cyber attacks. Cyber security has become one of the most pressing issues of our time, affecting individuals, businesses and governments around the world. The consequences of cyber attacks can range from financial loss to disruption of critical infrastructure and even loss of human life.

In recent years, we have witnessed a number of high-profile cyber attacks, including the WannaCry ransomware attack that affected hundreds of thousands of computers worldwide, the Equifax data breach that exposed the confidential information of millions of individuals, and the SolarWinds supply chain attack that involved multiple government agencies and private companies. These incidents highlight the seriousness of the cyber threat situation and the need for effective cyber security measures.

The current state of cyber security

  • Despite significant efforts to improve online security, the current state of cyber security remains precarious. Cyber attacks are becoming more sophisticated, more frequent and more influential. Cybercriminals are constantly developing new attack methods and exploiting vulnerabilities in software and hardware systems.
  • Moreover, the COVID-19 pandemic has created new opportunities for cyber attacks. With the rapid shift to remote working and online services, organisations are more vulnerable than ever to cyber attacks. Phishing attacks, ransomware attacks and other forms of cyber attacks have increased during the pandemic.

The most common cyber threats

There are many cyber risks that individuals, companies and governments should be aware of. Here are the most common risks involved:

  • Malware – is a type of malware that is designed to damage computer systems or steal sensitive information. Typical types of malware are viruses or Trojans.
  • Ransomware – is a type of malware that is designed to extort money by blocking access to files or a computer system until a ransom is paid.
  • Phishing – is a type of social engineering attack in which cybercriminals use emails, phone calls or text messages to trick people into divulging sensitive information or clicking on a malicious link.
  • Distributed Denial of Service (DDoS) attacks – involves flooding a website or server with traffic, causing it to crash and make it unavailable to users.
  • Man-in-the-middle attacks – these occur when an attacker intercepts and alters communications between two parties in order to steal sensitive information or inject malicious code.
  • Zero-day exploits – these are vulnerabilities in software or hardware that are unknown to the manufacturer and therefore not patched. Cybercriminals can exploit these vulnerabilities to gain unauthorised access to systems or data.

Challenges of cyber security

There are several challenges to achieving effective cyber security. One of the primary challenges is the shortage of qualified cyber security professionals. The cyber security industry is experiencing a significant shortage of skilled professionals, making it difficult for organisations to find and hire qualified experts to protect their systems.

Another challenge is the complexity of modern technology systems. With 

with the proliferation of IoT (’Internet of Things’) devices, cloud computing and other emerging technologies, the attack surface has increased significantly, and this makes detecting and responding to cyber attacks more difficult.

Emerging technologies and strategies

Despite these challenges, there are emerging technologies and strategies that offer hope for a more secure future. For example, artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) can be used to detect and respond to cyber threats in real time. Blockchain technology has the potential to increase data security and privacy, while quantum computing may enable us to develop more secure encryption methods.

In addition, organisations are taking a more proactive approach to cyber security. This includes the implementation of security measures such as multi-factor authentication, employee training and awareness programmes and continuous monitoring and testing of systems.

Summary

In summary, cyber security is a critical issue that affects all aspects of our lives. Cyber attacks have the potential to cause significant damage. However, there are new technologies and strategies that offer hope for a safer future. By working together, we can overcome cyber security challenges and build a safer, more protected digital world.


Poleasingowy sprzęt IT – Czy warto?



/Poleasingowy sprzęt IT – Czy warto?

Ponieważ firmy i osoby prywatne stale modernizują swój sprzęt informatyczny, coraz większego znaczenia nabiera potrzeba właściwej utylizacji lub ponownego wykorzystania starego lub przestarzałego sprzętu. W tym artykule przedstawimy korzyści płynące z ponownego wykorzystania i recyklingu sprzętu IT po zakończeniu leasingu, zarówno w przypadku serwerów i centrów danych, jak i komputerów osobistych.

Odsprzedaż sprzętu IT po zakończeniu leasingu

Jedną z opcji ponownego wykorzystania poleasingowego sprzętu IT jest odsprzedanie go zewnętrznym sprzedawcom, którzy specjalizują się w odnowieniu i odsprzedaży używanego sprzętu. Sprzedawcy ci mogą przeprowadzić dokładne testy i naprawy, aby zapewnić, że sprzęt jest w dobrym stanie, a następnie sprzedać go po obniżonych kosztach firmom lub osobom, które mogą nie mieć budżetu na nowy sprzęt. Może to być sytuacja korzystna dla obu stron, ponieważ sprzedawca może osiągnąć zysk, a kupujący może zaoszczędzić pieniądze i nadal otrzymywać niezawodny sprzęt.

Oddawanie sprzętu IT po leasingu

Inną opcją jest przekazanie sprzętu do szkół, organizacji non-profit lub innych grup w potrzebie. To może nie tylko pomóc tym, którzy mogą nie mieć dostępu do najnowszych technologii, ale może również zapewnić korzyści podatkowe dla firmy lub osoby przekazującej sprzęt. W wielu firmach istnieją programy, które umożliwiają pracownikom przekazywanie używanego sprzętu IT organizacjom charytatywnym.

Recykling poleasingowego sprzętu IT

Recykling sprzętu to kolejna opcja, która może przynieść korzyści dla środowiska. Wiele urządzeń elektronicznych zawiera materiały niebezpieczne, które mogą być szkodliwe, jeśli nie zostaną odpowiednio zutylizowane, a recykling zapewnia, że materiały te zostaną bezpiecznie i odpowiedzialnie usunięte. Ponadto wiele firm recyklingowych może odzyskać ze sprzętu cenne materiały, takie jak miedź i złoto, które można ponownie wykorzystać w nowych urządzeniach elektronicznych.

Zmiana przeznaczenia sprzętu IT po leasingu

Oprócz ponownego wykorzystania poleasingowego sprzętu IT na potrzeby serwerów i centrów danych, osoby prywatne mogą również skorzystać z ponownego wykorzystania używanego sprzętu na potrzeby komputerów osobistych. Na przykład stary laptop może być używany jako urządzenie do tworzenia kopii zapasowych lub serwer multimediów, natomiast przestarzały komputer stacjonarny można wykorzystać jako domowy serwer do przechowywania plików lub strumieniowego przesyłania multimediów. Poprzez zmianę przeznaczenia tego sprzętu osoby prywatne mogą zaoszczędzić pieniądze i zmniejszyć ilość odpadów elektronicznych. Można również ulepszać i  rozbudowywać swoje komputery, a także laptopy wykorzystując poleasingowe części, ponieważ mają one niższą cenę niż nowe.

Należy jednak pamiętać o tym, aby kupować poleasingowe sprzęty z pewnych sklepów. Firma „Compan-IT” oferuje poleasingowe sprzęty z pewnych i zaufanych źródeł, które są testowane oraz dokładnie sprawdzane przed sprzedażą.

Podsumowanie

Ponowne wykorzystanie i recykling sprzętu IT po zakończeniu leasingu może przynieść wiele korzyści, w tym oszczędności, zrównoważenie środowiskowe i możliwość pomocy potrzebującym. Ważne jest, aby firmy i osoby prywatne rozważyły te opcje podczas modernizacji swojego sprzętu IT, ponieważ może to być odpowiedzialna i mądra finansowo decyzja. Decydując się na odsprzedaż, darowiznę lub recykling sprzętu, firmy i osoby prywatne mogą mieć pozytywny wpływ na środowisko i społeczność, a jednocześnie korzystnie wpływać na własne wyniki finansowe.


Sztuczna inteligencja – Znaczna pomoc czy zagrożenie?



/Sztuczna inteligencja – Znaczna pomoc czy zagrożenie?

Sztuczna inteligencja (AI – Artificial Intelligence) to szybko rozwijająca się technologia, która zmienia sposób, w jaki żyjemy i pracujemy. Od wirtualnych asystentów i chatbotów aż po samochody, które same prowadzą oraz analizują sytuację na drodze i inteligentne domy, AI ma już znaczący wpływ na nasze codzienne życie i czasem nawet nie zdajemy sobie z tego sprawy. W tym artykule zbadamy rozwój AI, pojawienie się czatu GPT oraz możliwości i zagrożenia stwarzane przez tę technologię.

Rozwój sztucznej inteligencji

AI jest rozwijana od dziesięcioleci, ale ostatnie postępy w uczeniu maszynowym i głębokim uczeniu znacznie przyspieszyły jej postęp. Uczenie maszynowe to rodzaj sztucznej inteligencji, który pozwala komputerom uczyć się na podstawie danych bez wyraźnego programowania. Głębokie uczenie jest podzbiorem uczenia maszynowego, które wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe do symulowania sposobu działania ludzkiego mózgu.

W wyniku tych postępów AI obecnie jest w stanie wykonywać zadania, które kiedyś uważano za niemożliwe, takie jak rozpoznawanie obrazów i przetwarzanie języka naturalnego. Możliwości te otworzyły szeroki zakres nowych zastosowań dla sztucznej inteligencji, od opieki zdrowotnej i finansów po transport i rozrywkę.

Czat GPT

Jednym z najbardziej ekscytujących wydarzeń związanych ze sztuczną inteligencją jest pojawienie się czatu GPT. Ten skrót oznacza „Generative Pre-trained Transformer”, czyli rodzaj modelu AI, który może generować podobne do ludzkich odpowiedzi na pytania, które mu zadamy. Technologia ta została wykorzystana do stworzenia chatbotów, które mogą rozmawiać z użytkownikami w naturalny i angażujący sposób, zupełnie tak jakbyśmy pisali z człowiekiem. Czat GPT ma wiele potencjalnych zastosowań, od obsługi klienta i sprzedaży do wsparcia zdrowia psychicznego i edukacji. Można go również wykorzystać do stworzenia wirtualnych towarzyszy lub asystentów, którzy mogliby zapewnić wsparcie emocjonalne lub pomóc w codziennych zadaniach.

Zagrożenia wynikające z rozwoju sztucznej inteligencji

Rozwój sztucznej inteligencji ma potencjał, aby zrewolucjonizować wiele obszarów naszego życia, ale stwarza również istotne zagrożenia. Oto kilka kluczowych zagrożeń wynikających z rozwoju AI:

  • Wypieranie miejsc pracy – w miarę jak AI staje się coraz bardziej zdolna, może zastąpić wiele miejsc pracy, które obecnie są wykonywane przez ludzi. Może to doprowadzić do powszechnego bezrobocia i zakłóceń gospodarczych, szczególnie w branżach, które w dużym stopniu polegają na pracy fizycznej lub rutynowych zadaniach.
  • Stronniczość i dyskryminacja – algorytmy AI są tylko tak bezstronne, jak dane, na których są szkolone. Jeśli dane są stronnicze lub niekompletne, algorytm może uzyskać stronnicze lub dyskryminujące wyniki. Może to prowadzić do niesprawiedliwego traktowania osób lub grup, szczególnie w takich obszarach jak zatrudnianie, udzielanie pożyczek i wymiar sprawiedliwości w sprawach karnych.
  • Zagrożenia dla bezpieczeństwa i prywatności – ponieważ sztuczna inteligencja staje się bardziej wszechobecna, staje się również bardziej atrakcyjnym celem cyberataków. Systemy AI mogą być również wykorzystywane do przeprowadzania cyberataków, takich jak phishing lub ataki socjotechniczne. Ponadto systemy sztucznej inteligencji mogą gromadzić i analizować ogromne ilości danych osobowych, co budzi obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa danych.
  • Broń autonomiczna – technologia AI może zostać wykorzystana do stworzenia autonomicznej broni, która może podejmować decyzje o tym, kto i kiedy ma być celem ataku. Może to doprowadzić do wyścigu zbrojeń, w którym kraje będą dążyć do opracowania coraz bardziej wyrafinowanej broni napędzanej przez sztuczną inteligencję, co potencjalnie może doprowadzić do katastrofalnego konfliktu.
  • Ryzyko egzystencjalne – niektórzy eksperci wyrazili obawy dotyczące możliwości wystąpienia „technologicznej osobliwości”, w której AI staje się tak potężna, że przewyższa ludzką inteligencję i staje się niemożliwa do kontrolowania. Może to prowadzić do wielu katastrofalnych skutków, takich jak całkowite podporządkowanie sobie ludzkości lub wyginięcie rasy ludzkiej.

Możliwości płynące z rozwoju AI

Rozwój AI oferuje wiele potencjalnych możliwości w wielu dziedzinach. Oto niektóre z kluczowych możliwości, które mogą pojawić się w związku z ciągłym rozwojem AI:

  • Poprawa efektywności i produktywności – AI ma potencjał do zautomatyzowania wielu zadań, które obecnie są wykonywane ręcznie, co prowadzi do zwiększenia efektywności i produktywności. Może to prowadzić do obniżenia kosztów i wyższych zysków dla przedsiębiorstw, a także do większej ilości wolnego czasu dla osób, które do tej pory wykonywali to zadanie ręcznie.
  • Ulepszone podejmowanie decyzji – sztuczna inteligencja może przetwarzać ogromne ilości danych i tworzyć prognozy i zalecenia w oparciu o te dane. Może to pomóc osobom i organizacjom w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji, szczególnie w takich dziedzinach jak opieka zdrowotna, finanse i transport.
  • Personalizacja i dostosowanie – AI można wykorzystać do analizy danych o osobach i personalizacji produktów i usług w oparciu o ich preferencje i potrzeby. Może to prowadzić do lepszych doświadczeń klientów i zwiększonej lojalności.
  • Ulepszona opieka zdrowotna –  sztuczną inteligencją można się wspomóc przy analizie danych medycznych oraz identyfikacji wzorców i trendów, które mogłyby prowadzić do dokładniejszych diagnoz i skuteczniejszych metod leczenia. Urządzenia medyczne napędzane przez AI mogłyby również pomóc w skuteczniejszym monitorowaniu i leczeniu pacjentów.
  • Zrównoważony rozwój środowiska – AI można wykorzystać do optymalizacji zużycia energii, zmniejszenia ilości odpadów i poprawy alokacji zasobów, co prowadzi do bardziej zrównoważonej przyszłości.
  • Odkrycia naukowe – sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do analizowania dużych zbiorów danych i identyfikowania wzorców, które mogą prowadzić do nowych odkryć naukowych i przełomów.
  • Zwiększone bezpieczeństwo i ochrona – AI może być wykorzystywana do wykrywania i zapobiegania cyberatakom, poprawy bezpieczeństwa publicznego i pomocy organom ścigania w identyfikacji i zatrzymywaniu przestępców.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja to szybko rozwijająca się technologia, która zmienia świat na wiele sposobów. Pojawienie się czatu GPT jest tylko jednym z przykładów niesamowitego potencjału AI. Jednak stwarza ona również pewne istotne zagrożenia, takie jak potencjalny wpływ na miejsca pracy i ryzyko niewłaściwego wykorzystania. Ważne jest, aby kontynuować rozwój AI w sposób odpowiedzialny i dokładnie rozważyć możliwości i zagrożenia, jakie stwarza ta technologia.


Co to Edge Computing?



/Co to Edge Computing?

Rozwój technologii edge computingu zrewolucjonizował sposób myślenia o przetwarzaniu i przechowywaniu danych. Wraz z rosnącym zapotrzebowaniem na szybszy i bardziej efektywny dostęp do danych i aplikacji, edge computing pojawił się jako swego rodzaju wybawca. W tym artykule zbadamy koncepcję tej technologii w kontekście serwerów, w tym jej definicję, historię i zastosowania. Omówimy również cechy, zalety i wady tego rozwiązania w serwerach oraz najnowsze trendy i technologie w tej dziedzinie.

Czym jest edge computing?

Edge computing to model przetwarzania rozproszonego, który przybliża przetwarzanie i przechowywanie danych do miejsca, w którym są one potrzebne, w celu zmniejszenia opóźnień i zwiększenia wydajności. Ta koncepcja została po raz pierwszy wprowadzona w 2014 roku i od tego czasu zyskała popularność ze względu na rozwój Internetu rzeczy (IoT) i potrzebę przetwarzania danych w czasie rzeczywistym.

Historia edge computingu

Jego początków można doszukiwać się w koncepcji przetwarzania rozproszonego, która sięga lat 70. XX wieku. Jednak specyficzny termin „edge computing” został ukuty w 2014 roku przez firmę Cisco, która dostrzegła potrzebę nowego modelu obliczeniowego do obsługi rosnącej liczby urządzeń IoT.

Jak działa edge computing?

Edge computing polega na wdrażaniu małych komputerów o niskiej mocy, znanych jako urządzenia brzegowe, na brzegu sieci, bliżej miejsca, w którym generowane są dane. Te urządzenia brzegowe przetwarzają i przechowują dane lokalnie, a do chmury wysyłają tylko najbardziej istotne dane do dalszego przetwarzania i przechowywania. Zmniejsza to ilość danych, które muszą być wysłane do chmury, a tym samym zmniejsza opóźnienia i poprawia czas reakcji.

Edge computing w kontekście serwerów

Edge computing jest coraz częściej stosowany w serwerach, szczególnie w kontekście brzegowych centrów danych. Edge data centers to mniejsze centra danych, które są zlokalizowane bliżej użytkowników końcowych, aby zapewnić szybszy dostęp do danych i aplikacji. Wdrażając serwery brzegowe w tych miejscach, przedsiębiorstwa mogą poprawić wydajność swoich aplikacji i zmniejszyć opóźnienia.

Cechy edge computingu w serwerach

Edge computing w serwerach oferuje szereg kluczowych cech, w tym:

  • Niskie opóźnienia – przetwarzając dane lokalnie, serwery brzegowe mogą zapewnić użytkownikom odpowiedzi w czasie rzeczywistym.
  • Skalowalność – serwery brzegowe mogą być łatwo skalowane w górę lub w dół w zależności od potrzeb, co pozwala firmom szybko reagować na zmiany popytu.
  • Bezpieczeństwo – przetwarzając dane lokalnie, edge computing pomóc w poprawie bezpieczeństwa danych i prywatności, ponieważ wrażliwe dane nie muszą być przesyłane przez sieć.
  • Efektywność kosztowa – poprzez zmniejszenie ilości danych, które muszą być wysyłane do chmury, edge computing może pomóc w zmniejszeniu kosztów przechowywania i przetwarzania danych w chmurze.

Zalety edge computingu w serwerach

Edge computing w serwerach oferuje szereg korzyści dla przedsiębiorstw, w tym:

  • Poprawa wydajności – poprzez zmniejszenie opóźnień i poprawę czasu reakcji, edge computing może pomóc firmom w dostarczaniu szybszych i bardziej responsywnych aplikacji.
  • Zwiększona niezawodność – przetwarzając dane lokalnie, serwery brzegowe mogą pomóc zapewnić, że aplikacje pozostaną operacyjne nawet w przypadku utraty łączności z chmurą.
  • Większa elastyczność – wdrażając serwery brzegowe, firmy mogą wybrać przetwarzanie danych lokalnie lub w chmurze, w zależności od konkretnych potrzeb.
  • Zwiększone bezpieczeństwo – przetwarzając dane lokalnie, edge computing może przyczynić się do poprawy bezpieczeństwa i prywatności danych.

Wady edge computingu w serwerach

Chociaż edge computing w serwerach oferuje wiele korzyści, istnieją również pewne potencjalne wady, które należy rozważyć. Należą do nich:

  • Zwiększona złożoność – wdrażanie serwerów brzegowych wymaga starannego planowania i zarządzania, a także może zwiększyć złożoność całej infrastruktury IT.
  • Wyższe koszty – wprowadzanie edge computingu może być droższe niż poleganie wyłącznie na infrastrukturze chmury, ze względu na konieczność zakupu i utrzymania dodatkowego sprzętu.
  • Ograniczona moc przetwarzania – serwery brzegowe mogą mieć ograniczoną moc przetwarzania w porównaniu z serwerami w chmurze, co może wpłynąć na ich zdolność do obsługi dużych ilości danych.

Podsumowanie

Edge computing to potężna technologia, która może pomóc przedsiębiorstwom w zwiększeniu wydajności, niezawodności i bezpieczeństwa ich aplikacji. Wdrażając serwery brzegowe, firmy mogą korzystać z zalet przetwarzania brzegowego, a jednocześnie wykorzystywać skalowalność i efektywność kosztową chmury obliczeniowej. Ważne jest jednak, aby dokładnie rozważyć potencjalne zalety i wady przetwarzania brzegowego przed podjęciem decyzji o jego wprowadzeniu.


HPE FRONTIER – Najpotężniejszy superkomputer na świecie.



/HPE FRONTIER – Najpotężniejszy superkomputer na świecie.

Superkomputer Hewlett Packard Enterprise (HPE) Frontier jest jednym z najpotężniejszych superkomputerów na świecie. Został opracowany we współpracy z amerykańskim Departamentem Energii (DOE) i znajduje się w Oak Ridge National Laboratory w stanie Tennessee w USA. Superkomputer Frontier został zaprojektowany, aby pomóc naukowcom w rozwiązywaniu najbardziej złożonych i palących problemów z różnych dziedzin, w tym medycyny, nauk o klimacie i energii.

Specyfikacja techniczna

Superkomputer HPE Frontier został zbudowany w oparciu o architekturę superkomputera HPE Cray EX, która składa się z kombinacji procesorów AMD EPYC i procesorów graficznych NVIDIA A100. Jego szczytowa wydajność wynosi 1,5 eksaflopsów (jeden kwintylion operacji zmiennoprzecinkowych na sekundę) i może wykonywać ponad 50 000 bilionów obliczeń na sekundę. System posiada 100 petabajtów pamięci masowej i może przesyłać dane z prędkością do 4,4 terabajtów na sekundę.

Zastosowania

Superkomputer HPE Frontier jest wykorzystywany do wielu zastosowań, w tym do modelowania klimatu, materiałoznawstwa i astrofizyki. Jest również wykorzystywany do opracowywania nowych leków i metod leczenia chorób takich jak rak i COVID-19.

Modelowanie klimatu

Superkomputer Frontier jest wykorzystywany do poprawy naszego zrozumienia systemu klimatycznego Ziemi oraz do opracowania dokładniejszych modeli klimatycznych. Pomoże to naukowcom przewidzieć wpływ zmian klimatu i opracować strategie łagodzenia ich skutków.

Materiałoznawstwo

Superkomputer jest również wykorzystywany do modelowania i symulacji zachowania materiałów na poziomie atomowym i molekularnym. Pomoże to naukowcom opracować nowe materiały o unikalnych właściwościach, takich jak zwiększona wytrzymałość, trwałość i przewodność.

Astrofizyka

Superkomputer Frontier jest wykorzystywany do symulacji zachowania wszechświata na dużą skalę, w tym formowania się galaktyk i ewolucji czarnych dziur. Pomoże to naukowcom lepiej zrozumieć naturę wszechświata i siły, które nim rządzą.

Rozwój leków

Superkomputer jest wykorzystywany do symulacji zachowania cząsteczek biologicznych, takich jak białka i enzymy, w celu opracowania nowych leków i sposobów leczenia chorób. Pomoże to naukowcom zidentyfikować nowe cele dla rozwoju leków i opracować bardziej skuteczne metody leczenia szerokiego zakresu chorób.

Podsumowanie

Superkomputer HPE Frontier stanowi duży krok naprzód w rozwoju obliczeń o wysokiej wydajności. Jego bezprecedensowa moc obliczeniowa i pojemność pamięci masowej sprawiają, że jest on cennym narzędziem dla naukowców z wielu dziedzin. Jego zdolność do symulowania złożonych systemów na wysokim poziomie szczegółowości pomaga nam lepiej zrozumieć otaczający nas świat i opracować rozwiązania dla niektórych z najbardziej palących wyzwań stojących przed ludzkością.


HPE FRONTIER – World’s Most Powerful Supercomputer



/HPE FRONTIER – World’s Most Powerful Supercomputer

The Hewlett Packard Enterprise (HPE) Frontier supercomputer is one of the most powerful supercomputers in the world. It was developed in collaboration with the US Department of Energy (DOE) and is located at Oak Ridge National Laboratory in Tennessee, US. The Frontier supercomputer is designed to help scientists solve the most complex and pressing problems in a variety of fields, including medicine, climate science and energy.

Technical specifications

The HPE Frontier supercomputer is built on the HPE Cray EX supercomputer architecture, which consists of a combination of AMD EPYC processors and NVIDIA A100 GPUs. It has a peak performance of 1.5 exaflops (one quintillion floating point operations per second) and can perform more than 50,000 trillion calculations per second. The system has 100 petabytes of storage and can transfer data at up to 4.4 terabytes per second.

Applications

The HPE Frontier supercomputer is used for a wide range of applications, including climate modelling, materials science and astrophysics. It is also used to develop new drugs and treatments for diseases such as cancer and COVID-19.

Climate modelling

The Frontier supercomputer is being used to improve our understanding of the Earth’s climate system and to develop more accurate climate models. This will help scientists predict the impacts of climate change and develop mitigation strategies.

Materials science

The supercomputer is also being used to model and simulate the behaviour of materials at the atomic and molecular level. This will help scientists develop new materials with unique properties such as increased strength, durability and conductivity.

Astrophysics

The Frontier supercomputer is being used to simulate the large-scale behaviour of the universe, including the formation of galaxies and the evolution of black holes. This will help scientists better understand the nature of the universe and the forces that govern it.

Drug development

The supercomputer is being used to simulate the behaviour of biological molecules, such as proteins and enzymes, in order to develop new drugs and treatments for diseases. This will help scientists identify new targets for drug development and develop more effective treatments for a wide range of diseases.

Summary

The HPE Frontier supercomputer represents a major step forward in the development of high performance computing. Its unprecedented computing power and storage capacity make it a valuable tool for researchers in many fields. Its ability to simulate complex systems at a high level of detail helps us better understand the world around us and develop solutions to some of the most pressing challenges facing humanity.


NVIDIA H100 – Rewolucyjny akcelerator graficzny dla obliczeń o wysokiej wydajności



/NVIDIA H100 – Rewolucyjny akcelerator graficzny dla obliczeń o wysokiej wydajności

NVIDIA, wiodący producent procesorów graficznych (GPU), zaprezentował NVIDIA h100, rewolucyjny akcelerator GPU przeznaczony do wysokowydajnych obliczeń (HPC). Ten przełomowy akcelerator został zaprojektowany tak, by sprostać wymaganiom najbardziej wymagających obciążeń w dziedzinach sztucznej inteligencji (AI), uczenia maszynowego (ML), analizy danych i innych.

Budowa

NVIDIA h100 to potężny akcelerator GPU, który oparty jest na architekturze Ampere firmy NVIDIA. Zaprojektowany został z myślą o zapewnieniu niezrównanej wydajności dla obciążeń HPC i może obsługiwać szeroki zakres aplikacji, od głębokiego uczenia po symulacje naukowe. h100 zbudowany jest na procesorze graficznym NVIDIA A100 Tensor Core, który jest jednym z najpotężniejszych procesorów graficznych dostępnych obecnie na rynku.

Cechy

NVIDIA h100 wyposażony jest w kilka funkcji, które wyróżniają go spośród innych akceleratorów GPU dostępnych na rynku. Niektóre z najbardziej godnych uwagi cech to:

  • Wysoka wydajność – NVIDIA h100 został zaprojektowany, aby zapewnić najwyższy poziom wydajności dla obciążeń HPC. Wyposażony jest w 640 rdzeni Tensor, które oferują do 1,6 teraflopsów wydajności w trybie podwójnej precyzji i do 3,2 teraflopsów wydajności w trybie pojedynczej precyzji.
  • Przepustowość pamięci – H100 posiada 320 GB/s przepustowości pamięci, co pozwala mu na łatwą obsługę dużych zbiorów danych i złożonych obliczeń.
  • NVLink – H100 obsługuje również technologię NVLink firmy NVIDIA, która umożliwia współpracę wielu procesorów graficznych jako pojedynczej jednostki. Umożliwia to szybszy transfer danych i przetwarzanie pomiędzy procesorami graficznymi, co może znacząco zwiększyć wydajność w obciążeniach HPC.
  • Skalowalność – NVIDIA h100 jest wysoce skalowalna i może być wykorzystywana w wielu różnych aplikacjach HPC. Może być wdrażany zarówno w środowiskach lokalnych, jak i w chmurze, co czyni go elastycznym rozwiązaniem dla organizacji każdej wielkości.

Porównanie

Porównując NVIDIA h100 do innych akceleratorów GPU na rynku, należy wziąć pod uwagę kilka kluczowych różnic. Oto krótkie porównanie pomiędzy akceleratorem NVIDIA h100 a niektórymi z jego czołowych konkurentów:

  • NVIDIA H100 vs. NVIDIA A100 – NVIDIA H100 zbudowana jest na tej samej architekturze co A100, ale posiada dwukrotnie większą przepustowość pamięci i jest zoptymalizowana pod kątem obciążeń HPC.
  • NVIDIA H100 kontra AMD Instinct MI100 – H100 przewyższa MI100 pod względem wydajności pojedynczej precyzji, przepustowości pamięci i efektywności energetycznej.
  • NVIDIA H100 kontra Intel Xe-HP – H100 został zaprojektowany specjalnie dla obciążeń HPC, podczas gdy Xe-HP jest bardziej wszechstronny i może być użyty w szerszym zakresie aplikacji.

Podsumowanie

Ogólnie rzecz biorąc, NVIDIA h100 to potężny i wszechstronny akcelerator GPU, który został zaprojektowany z myślą o obciążeniach związanych z obliczeniami o wysokiej wydajności. Jego wysoka wydajność, przepustowość pamięci i obsługa NVLink sprawiają, że jest to doskonały wybór dla organizacji wymagających najwyższej mocy obliczeniowej. W porównaniu z najlepszymi konkurentami, h100 wyróżnia się optymalizacją i skalowalnością HPC, co czyni go doskonałym wyborem dla organizacji każdej wielkości.


NVIDIA H100 – Revolutionary Graphics Accelerator for High Performance Computing



/NVIDIA H100 – Revolutionary Graphics Accelerator for High Performance Computing

NVIDIA, a leading graphics processing unit (GPU) manufacturer, has unveiled the NVIDIA h100, a revolutionary GPU gas pedal designed for high-performance computing (HPC). This groundbreaking gas pedal is designed to meet the demands of the most demanding workloads in the fields of artificial intelligence (AI), machine learning (ML), data analytics and more.

Construction

NVIDIA h100 is a powerful GPU gas pedal that is based on NVIDIA’s Ampere architecture. It is designed to deliver unparalleled performance for HPC workloads and can support a wide range of applications, from deep learning to scientific simulation. The h100 is built on the NVIDIA A100 Tensor Core GPU, which is one of the most powerful GPUs available on the market today.

Features

NVIDIA H100 comes with several features that set it apart from other GPU gas pedals on the market. Some of the most notable features are:

  • High performance: the NVIDIA H100 is designed to provide the highest level of performance for HPC workloads. It features 640 Tensor cores that offer up to 1.6 teraflops of performance in double precision mode and up to 3.2 teraflops of performance in single precision mode.
  • Memory bandwidth: the H100 has 320 GB/s of memory bandwidth, allowing it to easily handle large data sets and complex calculations.
  • NVLink: The h100 also supports NVIDIA’s NVLink technology, which allows multiple GPUs to work together as a single unit. This enables faster data transfer and processing between GPUs, which can significantly increase performance in HPC workloads.
  • Scalability: the NVIDIA H100 is highly scalable and can be used in a wide variety of HPC applications. It can be deployed in both on-premises and cloud environments, making it a flexible solution for organizations of all sizes.

Comparison

When comparing the NVIDIA h100 to other GPU gas pedals on the market, there are a few key differences to consider. Here is a brief comparison between the NVIDIA H100 gas pedal and some of its top competitors:

  • NVIDIA H100 vs. NVIDIA A100: The NVIDIA h100 is built on the same architecture as the A100, but has twice the memory bandwidth and is optimized for HPC workloads.
  • NVIDIA H100 vs. AMD Instinct MI100: The h100 outperforms the MI100 in terms of single precision performance, memory bandwidth and power efficiency.
  • NVIDIA H100 vs. Intel Xe-HP: h100 is designed specifically for HPC workloads, while Xe-HP is more versatile and can be used in a wider range of applications.

Summary

Overall, the NVIDIA H100 is a powerful and versatile GPU gas pedal that is designed for high-performance computing workloads. Its high performance, memory bandwidth and NVLink support make it an excellent choice for organizations that require superior computing power. Compared to top competitors, the h100 excels in HPC optimization and scalability, making it an excellent choice for organizations of all sizes.