PL
EN

Kategoria: pl

Switche – informacje i liderzy na rynku

Posted on by test Leave a Comment on 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?

Posted on by test Leave a Comment on 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.

Sztuczna inteligencja – Znaczna pomoc czy zagrożenie?

Posted on by test Leave a Comment on 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?

Posted on by test Leave a Comment on 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.

Posted on by test Leave a Comment on 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.

NVIDIA H100 – Rewolucyjny akcelerator graficzny dla obliczeń o wysokiej wydajności

Posted on by test Leave a Comment on 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.

Serwery i Centra Danych

Posted on by test Leave a Comment on Serwery i Centra Danych


/Serwery i Centra Danych

Centra danych oraz serwery stanowią kręgosłup współczesnego świata cyfrowego. Codziennie przechowują, przetwarzają i przesyłają ogromne ilości danych, umożliwiając nam dostęp do informacji, komunikację z innymi i prowadzenie działalności w Internecie. W tym artykule przedstawimy znaczenie centrów danych i serwerów, sposób ich działania, a także wyzwania oraz trendy kształtujące ich przyszłość.

Czym jest centrum danych?

Centrum danych jest obiektem używanym do przechowywania systemów komputerowych i powiązanych komponentów, takich jak systemy telekomunikacyjne oraz pamięci masowej. Centra danych są zaprojektowane w celu zapewnienia wysokiego poziomu dostępności, bezpieczeństwa i niezawodności, aby zapewnić, że przechowywane i przetwarzane dane są zawsze dostępne i chronione.

Występują one w różnych rozmiarach, od małych serwerowni po duże obiekty korporacyjne, które mogą zajmować setki metrów kwadratowych. Niektóre centra danych są własnością i są obsługiwane przez pojedyncze organizacje, podczas gdy inne są obsługiwane przez zewnętrznych dostawców usług i oferują usługi hostingowe dla wielu klientów.

Jak działają serwery?

Serwery stanowią podstawę centrów danych, zapewniając moc obliczeniową potrzebną do przetwarzania i przechowywania danych. Serwer to system komputerowy, który jest przeznaczony do świadczenia określonych usług lub zasobów dla innych komputerów lub urządzeń podłączonych do sieci.

Serwery mogą pełnić wiele funkcji, takich jak hosting stron internetowych, uruchamianie aplikacji oraz przechowywanie i przetwarzanie danych. Serwer może być maszyną fizyczną lub maszyną wirtualną, która działa na maszynie fizycznej. Technologia wirtualizacji umożliwia uruchomienie wielu wirtualnych serwerów na jednej maszynie fizycznej, co pozwala organizacjom zmaksymalizować zasoby obliczeniowe i zmniejszyć koszty.

Wyzwania i trendy

Wraz z ciągłym wzrostem zapotrzebowania na usługi cyfrowe, centra danych i serwery stoją przed kilkoma wyzwaniami i trendami, które będą kształtować ich przyszłość.

  • Jednym z podstawowych wyzwań jest potrzeba większej efektywności energetycznej. Centra danych zużywają ogromne ilości energii, a wraz ze wzrostem liczby centrów danych rośnie ich wpływ na środowisko. Aby sprostać temu wyzwaniu, centra danych stosują bardziej energooszczędne technologie, takie jak zaawansowane systemy chłodzenia, oraz wykorzystują odnawialne źródła energii, takie jak energia słoneczna i wiatrowa.
  • Kolejnym wyzwaniem jest potrzeba większego bezpieczeństwa. Naruszenie danych może mieć poważne konsekwencje, zarówno dla organizacji, jak i osób prywatnych. Centra danych wdrażają bardziej rygorystyczne środki bezpieczeństwa, takie jak uwierzytelnianie wieloczynnikowe i szyfrowanie, w celu ochrony przed cyberatakami.
  • Jeśli chodzi o trendy, “edge computing” wyłania się jako istotny trend w architekturze centrów danych i serwerów. Polega on na przetwarzaniu danych bliżej źródła, zmniejszając opóźnienia i poprawiając wydajność. Jest to szczególnie ważne dla aplikacji wymagających przetwarzania danych w czasie rzeczywistym, takich jak pojazdy autonomiczne i automatyka przemysłowa.

Podsumowanie

Centra danych i serwery są podstawowymi elementami infrastruktury cyfrowej, która wspiera nasz współczesny świat. Umożliwiają nam dostęp do ogromnych ilości informacji i ich przechowywanie, a także zapewniają moc obliczeniową niezbędną dla krytycznych aplikacji i usług. Wraz z ciągłym wzrostem zapotrzebowania na usługi cyfrowe, centra danych i serwery będą musiały stawić czoła ciągłym wyzwaniom i trendom, które będą kształtować ich przyszłość. Przyjmując innowacyjne technologie i strategie, centra danych i serwery mogą nadal ewoluować i spełniać potrzeby naszego szybko zmieniającego się cyfrowego świata.

Maszyna Wirtualna – Czym Jest i Dlaczego Jest Tak Przydatna?

Posted on by test Leave a Comment on Maszyna Wirtualna – Czym Jest i Dlaczego Jest Tak Przydatna?


/Maszyna Wirtualna – Czym Jest i Dlaczego Jest Tak Przydatna?

Wiele z dzisiejszych najnowocześniejszych technologii, takich jak chmura obliczeniowa, edge computing i mikrosierwisy, zawdzięcza swój początek koncepcji maszyny wirtualnej – oddzielenia systemów operacyjnych i instancji oprogramowania od bazowego komputera fizycznego.

Czym jest maszyna wirtualna?

Maszyna wirtualna (VM) to oprogramowanie, które uruchamia programy lub aplikacje bez powiązania z maszyną fizyczną. W instancji maszyny wirtualnej na komputerze-hoście może działać jedna lub więcej maszyn gościnnych. Każda maszyna wirtualna ma swój własny system operacyjny i działa niezależnie od innych maszyn wirtualnych, nawet jeśli znajdują się one na tym samym hoście fizycznym. Maszyny wirtualne są zazwyczaj uruchamiane na serwerach, ale mogą być również uruchamiane na systemach stacjonarnych, a nawet na platformach wbudowanych. Wiele maszyn wirtualnych może współdzielić zasoby z fizycznego hosta, w tym cykle procesora, przepustowość sieci i pamięć.

Można powiedzieć, że maszyny wirtualne powstały już u początków informatyki w latach 60-tych XX wieku, kiedy to w celu oddzielenia oprogramowania od fizycznego systemu hosta stosowano współdzielenie czasu dla użytkowników komputerów mainframe. Maszyna wirtualna została zdefiniowana na początku lat 70. jako „wydajny, odizolowany duplikat prawdziwej maszyny komputerowej”.

Maszyny wirtualne, jakie znamy dziś, zyskały na popularności w ciągu ostatnich 20 lat, gdy firmy przyjęły wirtualizację serwerów w celu bardziej efektywnego wykorzystania mocy obliczeniowej serwerów fizycznych, zmniejszając ich liczbę i oszczędzając miejsce w centrum danych. Ponieważ aplikacje o różnych wymaganiach systemowych mogły być uruchamiane na jednym fizycznym hoście, dla każdej z nich nie był wymagany inny sprzęt serwerowy.

Jak działają maszyny wirtualne?

Ogólnie rzecz biorąc, istnieją dwa rodzaje maszyn wirtualnych: procesowe maszyny wirtualne, które wydzielają pojedynczy proces, oraz systemowe maszyny wirtualne, które oferują pełne oddzielenie systemu operacyjnego i aplikacji od fizycznego komputera. Przykładami procesowych maszyn wirtualnych są Java Virtual Machine, .NET Framework i maszyna wirtualna Parrot. Systemowe maszyny wirtualne opierają się na hyperwizorach jako pośrednikach, które dają oprogramowaniu dostęp do zasobów sprzętowych. Hyperwizor emuluje procesor, pamięć, dysk twardy, sieć i inne zasoby sprzętowe komputera, tworząc pulę zasobów, które mogą być przydzielane poszczególnym maszynom wirtualnym zgodnie z ich specyficznymi wymaganiami. Hyperwizor może obsługiwać wiele wirtualnych platform sprzętowych, które są od siebie odizolowane, umożliwiając maszynom wirtualnym uruchamianie systemów operacyjnych Linux i Windows Server na tym samym fizycznym hoście.

Znani dostawcy hyperwizorów to VMware (ESX/ESXi), Intel/Linux Foundation (Xen), Oracle (MV Server for SPARC i Oracle VM Server for x86) oraz Microsoft (Hyper-V). Systemy komputerów stacjonarnych również mogą wykorzystywać maszyny wirtualne. Przykładem może być użytkownik komputera Mac, który uruchamia wirtualną instancję systemu Windows na swoim fizycznym sprzęcie Mac.

Jakie są dwa rodzaje hyperwizorów?

Hyperwizor zarządza zasobami i przydziela je maszynom wirtualnym. Ponadto planuje i dostosowuje sposób dystrybucji zasobów w oparciu o konfigurację hyperwizora i maszyn wirtualnych, a także może realokować zasoby w przypadku zmian zapotrzebowania. Większość hyperwizorów należy do jednej z dwóch kategorii:

  • Typ 1. Hyperwizor typu bare-metal działa bezpośrednio na fizycznym hoście i ma bezpośredni dostęp do jego sprzętu. Hyperwizory typu 1 działają zwykle na serwerach i są uważane za bardziej wydajne i lepiej funkcjonujące niż hyperwizory typu 2, dzięki czemu dobrze nadają się do wirtualizacji serwerów, desktopów i aplikacji. Przykładami hyperwizorów typu 1 są Microsoft Hyper-V i VMware ESXi.
  • Typ 2. Czasami nazywany hyperwizorem hostowanym, hyperwizor typu 2 jest instalowany na wierzchu systemu operacyjnego maszyny głównej, który zarządza połączeniami z zasobami sprzętowymi. Hiperwizory typu 2 są zazwyczaj wdrażane w systemach użytkowników końcowych dla określonych przypadków użycia. Na przykład, programista może użyć hyperwizora typu 2 do stworzenia specyficznego środowiska do budowy aplikacji lub analityk danych może użyć go do testowania aplikacji w odizolowanym środowisku. Przykładami są VMware Workstation i Oracle VirtualBox.

Jakie są zalety maszyn wirtualnych?

Ponieważ oprogramowanie jest oddzielone od fizycznego komputera gospodarza, użytkownicy mogą uruchamiać wiele instancji systemu operacyjnego na jednym kawałku sprzętu, co pozwala firmie zaoszczędzić czas, koszty zarządzania i przestrzeń fizyczną. Inną zaletą jest to, że maszyny wirtualne mogą obsługiwać starsze aplikacje, zmniejszając lub eliminując potrzebę i koszty migracji starszej aplikacji do zaktualizowanego lub innego systemu operacyjnego. Ponadto programiści wykorzystują maszyny wirtualne do testowania aplikacji w bezpiecznym, piaskowym środowisku. Programiści chcący sprawdzić, czy ich aplikacje będą działać na nowym systemie operacyjnym, mogą wykorzystać maszyny wirtualne do testowania oprogramowania zamiast kupować z wyprzedzeniem nowy sprzęt i system operacyjny. Na przykład, Microsoft niedawno zaktualizował swoje darmowe maszyny wirtualne Windows, które pozwalają programistom pobrać ewaluacyjną maszynę wirtualną z systemem Windows 11, aby wypróbować system operacyjny bez konieczności aktualizowania głównego komputera. Może to również pomóc w wyizolowaniu złośliwego oprogramowania, które może zainfekować daną instancję maszyny wirtualnej. Ponieważ oprogramowanie w maszynie wirtualnej nie może manipulować komputerem głównym, złośliwe oprogramowanie nie może rozprzestrzeniać tak dużych szkód.

Jakie są wady maszyn wirtualnych?

Maszyny wirtualne mają kilka wad. Uruchomienie wielu maszyn wirtualnych na jednym fizycznym hoście może skutkować niestabilną wydajnością, zwłaszcza jeśli wymagania infrastrukturalne dla danej aplikacji nie są spełnione. To również sprawia, że w wielu przypadkach są one mniej wydajne w porównaniu z komputerem fizycznym. W dodatku, jeśli fizyczny serwer ulegnie awarii, wszystkie działające na nim aplikacje przestaną działać. Większość sklepów IT wykorzystuje równowagę pomiędzy systemami fizycznymi i wirtualnymi.

Jakie są inne formy wirtualizacji?

Sukces maszyn wirtualnych w wirtualizacji serwerów doprowadził do zastosowania wirtualizacji w innych obszarach, takich jak pamięć masowa, sieć i komputery stacjonarne. Jeśli w centrum danych wykorzystywany jest jakiś rodzaj sprzętu, to istnieje możliwość zwirtualizowania go (np. kontrolery dostarczania aplikacji). W zakresie wirtualizacji sieci firmy badają opcje network-as-a-service oraz wirtualizację funkcji sieciowych (NFV), która wykorzystuje serwery klasy commodity do zastąpienia wyspecjalizowanych urządzeń sieciowych, aby umożliwić bardziej elastyczne i skalowalne usługi. Różni się to nieco od sieci definiowanej programowo, która oddziela płaszczyznę sterowania siecią od płaszczyzny przekazywania danych, aby umożliwić bardziej zautomatyzowane dostarczanie i zarządzanie zasobami sieciowymi oparte na polityce. Trzecia technologia, wirtualne funkcje sieciowe, to oparte na oprogramowaniu usługi, które mogą działać w środowisku NFV, w tym procesy takie jak routing, zapora ogniowa, równoważenie obciążenia, przyspieszenie sieci WAN i szyfrowanie.

Na przykład Verizon wykorzystuje NFV do świadczenia swoich wirtualnych usług sieciowych, które umożliwiają klientom uruchamianie nowych usług i możliwości na żądanie. Usługi obejmują aplikacje wirtualne, routing, sieci WAN definiowane programowo, optymalizację sieci WAN, a nawet kontroler Session Border Controller jako usługę (SBCaaS) do centralnego zarządzania i bezpiecznego wdrażania usług czasu rzeczywistego opartych na protokole IP, takich jak VoIP i ujednolicona komunikacja.

Maszyny wirtualne i kontenery

Rozwój maszyn wirtualnych doprowadził do dalszego rozwoju technologii takich jak kontenery, które stanowią kolejny krok w rozwoju tej koncepcji i zyskują uznanie wśród twórców aplikacji internetowych. W środowisku kontenerowym pojedyncza aplikacja wraz z jej zależnościami może zostać zwirtualizowana. Przy znacznie mniejszym narzucie niż maszyna wirtualna, kontener zawiera jedynie binaria, biblioteki i aplikacje. Chociaż niektórzy uważają, że rozwój kontenerów może zabić maszynę wirtualną, istnieje wystarczająco dużo możliwości i korzyści z maszyn wirtualnych, aby utrzymać tę technologię w ruchu. Na przykład maszyny wirtualne pozostają przydatne podczas uruchamiania wielu aplikacji razem lub podczas uruchamiania starszych aplikacji na starszych systemach operacyjnych. Ponadto, zdaniem niektórych, kontenery są mniej bezpieczne niż hyperwizory VM, ponieważ kontenery mają tylko jeden system operacyjny, który aplikacje współdzielą, podczas gdy maszyny wirtualne mogą izolować aplikację i system operacyjny. Gary Chen, kierownik badań w dziale Software-Defined Compute firmy IDC, powiedział, że rynek oprogramowania maszyn wirtualnych pozostaje technologią fundamentalną, nawet w miarę jak klienci badają architektury chmurowe i kontenery. „Rynek oprogramowania maszyn wirtualnych był niezwykle odporny i będzie nadal pozytywnie rósł w ciągu najbliższych pięciu lat, mimo że jest wysoce dojrzały i zbliża się do nasycenia” – pisze Chen w opracowaniu IDC „Worldwide Virtual Machine Software Forecast, 2019-2022”.

Maszyny wirtualne, 5G i edge computing

Maszyny wirtualne są postrzegane jako część nowych technologii, takich jak 5G i edge computing. Na przykład dostawcy infrastruktury wirtualnych desktopów (VDI), tacy jak Microsoft, VMware i Citrix, szukają sposobów na rozszerzenie swoich systemów VDI na pracowników, którzy teraz pracują w domu w ramach modelu hybrydowego post-COVID. „W przypadku VDI potrzebujesz ekstremalnie niskich opóźnień, ponieważ wysyłasz swoje naciśnięcia klawiszy i ruchy myszy do w zasadzie zdalnego pulpitu” – mówi Mahadev Satyanarayanan, profesor informatyki na Carnegie Mellon University. W 2009 roku Satyanarayanan napisał o tym, jak można wykorzystać chmury oparte na maszynach wirtualnych, aby zapewnić lepsze możliwości przetwarzania urządzeniom mobilnym na obrzeżach Internetu, co doprowadziło do rozwoju edge computing. W przestrzeni bezprzewodowej 5G proces krojenia sieci wykorzystuje sieci definiowane programowo i technologie NFV, aby pomóc w zainstalowaniu funkcjonalności sieci na maszynach wirtualnych na zwirtualizowanym serwerze w celu zapewnienia usług, które kiedyś działały tylko na zastrzeżonym sprzęcie. Podobnie jak wiele innych używanych obecnie technologii, te wyłaniające się innowacje nie powstałyby, gdyby nie oryginalne koncepcje maszyn wirtualnych wprowadzone dziesiątki lat temu.

źródło: https://www.computerworld.pl

Bezpieczeństwo Danych

Posted on by test Leave a Comment on Bezpieczeństwo Danych


/Bezpieczeństwo Danych

W ciągu ostatnich kilku lat bezpieczeństwa danych stało się priorytetowym tematem wśród właścicieli firm. Przez rozwój technologii coraz więcej sektorów podlega procesowi cyfryzacji, nie tylko usprawniając działanie przedsiębiorstwa, ale i narażając je na ataki ze strony cyberprzestępców. Nie jesteśmy w stanie zapewnić poufnym informacjom stuprocentowej ochrony, jednak dzięki wprowadzeniu odpowiednich czynności, możemy zminimalizować ryzyko potencjalnego wycieku. Dzięki temu nie ucierpi zarówno dobre imię firmy, jak i jej budżet. 

W dobie przyzwalającej pracownikom na korzystanie z prywatnych urządzeń w celach służbowych, zagadnienia związanie z bezpieczeństwem nie były jeszcze nigdy tak newralgiczne. Z przeprowadzonych badań wynika, że jedynie 40% osób pracujących w Polsce rozważa kwestie związane z ochroną sprzętu, na którym pracuje. Stawia to spore wyzwanie przed właścicielami przedsiębiorstw, którzy muszę zadbać nie tylko o bezpieczeństwo samych danych, ale i usystematyzowanie regulacji względem nadzoru prywatnych urządzeń swoich podwładnych. Musimy zdać sobie sprawę z konsekwencji, jakie może towarzyszyć wyciekowi danych – nawet jeśli prowadzimy małą lub średnią firmę. Wyciek prywatnych informacji klientów, spowodowany zarówno celowymi działaniami zewnętrznych hakerów, jak i pracownikiem, który skorzystał z pechowej, otwartej sieci Wi-Fi może kosztować naszą firmę niebotyczne sumy pieniędzy (pomijając ryzyko ewentualnej odpowiedzialności wynikającej np. z przepisów ochrony danych osobowych). 

Potencjalne zagrożenie może nie przyjść jedynie z sieci – dotyczy również kradzieży czy uszkodzenia fizycznych urządzeń. Dlatego powinniśmy powziąć starania, aby istotny dla funkcjonowania firmy sprzęt był odpowiednio zabezpieczony, zwłaszcza przed możliwością kontaktu z osobami z zewnątrz. W zakresie ochrony danych ustalenie odpowiedniego nadzoru jest znacznie bardziej kluczowe. Podstawa to dobranie właściwego systemu zabezpieczeń – takiego, który będzie skrojony na miarę naszej  firmy. To właśnie na tym etapie kluczowe jest utworzenie hierarchii danych, dzięki temu dostęp do najistotniejszych dla przedsiębiorstwa informacji, m.in. poufnych danych klientów, będzie zarezerwowany dla osób mających autoryzacje- czyli pracowników, dla których taka wiedza jest absolutnie niezbędna, aby móc pełnić swoje obowiązki. Zadajmy sobie też istotne pytanie – co zrobimy, jeśli w jakiś sposób te dane przepadną? Jeżeli jeszcze nie znamy odpowiedzi, jak najszybciej pomyślmy o  wydzieleniu zespołu, którego zadaniem będzie cykliczne tworzenie kopii zapasowych oraz ich odpowiednie zabezpieczenie. Dzięki temu w przypadku ataku i skasowania informacji bądź zwyczajnej awarii, będziemy mogli odzyskać dane. Najdoskonalszy system nie sprawdzi się, jeśli nie będą z niego korzystały osoby kompetentne. Dlatego tak istotne są działania uwrażliwiające samych pracowników na zagadnienia związane z bezpieczeństwem urządzeń. Zacznijmy od sporządzenia listy  zadań, które wszyscy podwładni będą musieli wykonać przed włączeniem ich urządzenia do działań firmowych, oraz kolejnej, opisującej cykliczne procedury (takie jak aktualizacja czy częsta zmiana haseł). Na tym opierać będzie się wiedza pracowników, natomiast aby w pełni zrealizować wymagania bezpieczeństwa, niezbędne może okazać się osobne szkolenie i każdorazowe wdrażanie nowych osób w firmową rutynę ochrony. 

Jak każde profesjonalne rozwiązanie, tak i system nadzoru nad poufnymi informacjami wymaga po pierwsze rozważnego zaplanowania. Nie musimy zajmować się tym sami- istnieją firmy, które zawodowo zajmują się pomocą przedsiębiorstwom we wdrażaniu zabezpieczeń. Pamiętajmy jednak, aby i w tej kwestii kierować się rozsądkiem: decydując się na usługi specjalistów, miejmy pewność, że naprawdę są najlepsi w tym, co robią. W dobie internetu możemy zasięgnąć opinii dotyczących niemal każdego usługodawcy, sprawdzi się również stare, dobre polecenie przez zaprzyjaźnioną firmę. Dzięki wszystkim tym działaniom my będziemy mogli spać spokojnie, a nasza firma – funkcjonować bez przykrych niespodzianek. 

NVIDIA uderza potężnie na rynku Data Center

Posted on by test Leave a Comment on NVIDIA uderza potężnie na rynku Data Center


/NVIDIA uderza potężnie na rynku Data Center

Nvidia to firma znana z produkcji wydajnych kart graficznych i sprzętu dla graczy, ale firma robi też fale w przestrzeni centrum danych dzięki swojej platformie Nvidia Data Center. Platforma oferuje zestaw produktów sprzętowych i programowych zaprojektowanych w celu przyspieszenia obciążeń centrum danych, od uczenia maszynowego i AI do obliczeń naukowych i infrastruktury wirtualnych desktopów.

Oferta sprzętowa

Sercem platformy Nvidia Data Center jest linia procesorów graficznych dla centrów danych, w tym A100, V100 i T4. Układy te zostały zoptymalizowane pod kątem akceleracji szerokiego zakresu obciążeń, od trenowania modeli głębokiego uczenia po uruchamianie wirtualnych desktopów. Oferują one wysoki poziom równoległości i wydajności, a także są zaprojektowane tak, aby były skalowalne i spełniały potrzeby dużych centrów danych. Oprócz procesorów graficznych, Nvidia oferuje również szereg produktów sprzętowych dla centrów danych, w tym system DGX A100, który łączy osiem procesorów graficznych A100 z technologią połączeń NVLink, zapewniając wysoką wydajność obliczeń i pamięci masowej w pojedynczym serwerze.

Oferta oprogramowania

Oprócz swoich produktów sprzętowych, Nvidia oferuje również pakiet produktów programowych zaprojektowanych, aby pomóc operatorom centrów danych w zarządzaniu i optymalizacji ich obciążeń. Obejmuje on Nvidia GPU Cloud (NGC), który zapewnia repozytorium wstępnie wytrenowanych modeli głębokiego uczenia się, a także narzędzia do wdrażania i zarządzania obciążeniami akcelerowanymi przez GPU. Nvidia oferuje także szereg narzędzi programowych do zarządzania i optymalizacji wydajności procesorów graficznych, w tym zestaw narzędzi Nvidia CUDA, który zapewnia zestaw bibliotek i interfejsów API do tworzenia aplikacji akcelerowanych przez procesory graficzne oraz zestaw Nvidia GPU Management Toolkit, który dostarcza narzędzi do monitorowania i optymalizacji wydajności procesorów graficznych w środowiskach centrów danych.

Przeznaczenie systemów

Platforma Nvidia Data Center jest wykorzystywana w szerokim zakresie branż i aplikacji, od obliczeń naukowych i prognozowania pogody po usługi finansowe i opiekę zdrowotną. Na przykład platforma jest wykorzystywana przez National Center for Atmospheric Research do przeprowadzania symulacji zmian klimatycznych o wysokiej rozdzielczości oraz przez Centers for Disease Control and Prevention do analizowania danych genomicznych w celu identyfikacji ognisk chorób. W branży usług finansowych platforma Nvidia Data Center jest wykorzystywana do przeprowadzania złożonych symulacji ryzyka i modeli analityki predykcyjnej, natomiast w służbie zdrowia służy do przyspieszania obrazowania medycznego i badań nad odkrywaniem leków.

Podsumowanie

Platforma Nvidia Data Center oferuje potężny zestaw produktów sprzętowych i programowych zaprojektowanych w celu przyspieszenia obciążeń w centrach danych w szerokim zakresie branż i aplikacji. Dzięki skupieniu się na akceleracji procesorów graficznych i obliczeniach o wysokiej wydajności, platforma ta jest dobrze dostosowana do obciążeń związanych z uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją, a także do obliczeń naukowych i infrastruktury wirtualnych desktopów. W miarę wzrostu złożoności i skali obciążeń w centrach danych, platforma Nvidia Data Center prawdopodobnie będzie odgrywać coraz większą rolę w przyspieszaniu wydajności centrów danych i umożliwianiu nowych aplikacji i przypadków użycia.

Compan-IT International IT hardware supplier
+48 75 62 99 015
Polska, 58-560 Jelenia Góra, ul. Wojewódzka 13a
PL
EN