Публикации
2023 г. – новый этап практического применения CXL, статья
VMware сдвигает акцент в проекте Capitola на CXL, статья
Dell Validated Design for Analytics — Data Lakehouse: интегрированное хранилище данных, статья
OCP Global Summit: решения для Computational Storage и компонуемых масштабируемых архитектур, статья
Samsung CXL MemoryySemantic SSD: 20M IOPs, статья
UCIe – открытый протокол для взаимосвязи чиплетов и построения дезагрегированных инфраструктур, статья
Omni-Path Express – открытый интерконнект для экзафлопных HPC/AI-систем, статья
GigaIO: CDI_решение на базе AMD для высшего образования, статья
Энергоэффективные ЦОД на примерах решений Supermicro, Lenovo, Iceotope, Meta, статья
От хранилищ данных и “озер данных” к open data lakehouse и фабрике данных, статья
EuroHPC JU развивает НРС-экосистему на базе RISC-V, статья
LightOS™ 2.2 – программно-определяемое составное блочное NVMe/TCP хранилище, статья
End-to-end 64G FC NAFA, статья
Computational Storage, статья
Технология KIOXIA Software-Enabled Flash™, статья
Pavilion: 200 млн IOPS на стойку, статья
CXL 2.0: инновации в операциях Load/Store вводаавывода, статья
Тестирование референсной архитектуры Weka AI на базе NVIDIA DGX A100, статья
Fujitsu ETERNUS CS8000 – единая масштабируемая платформа для резервного копирования и архивирования, статья
SmartNIC – новый уровень инфраструктурной обработки, статья
Ethernet SSD, JBOF, EBOF и дезагрегированные хранилища, статья
Compute, Memory и Storage, статья
Lenovo: CXL – будущее серверов с многоуровневой памятью , статья
Liqid: компонуемые дезагрегированные инфраструктуры для HPC и AI, статья
Intel® Agilex™ FPGA, статья
Weka для AI-трансформации, статья
Cloudera Data Platform – “лучшее из двух миров”, статья
Fujitsu ETERNUS DSP - разработано для будущего, статья
Технологии охлаждения для следующего поколения HPC-решений, статья
Что такое современный HBA?, статья
Fugaku– самый быстрый суперкомпьютер в мире, статья
НРС – эпоха революционных изменений, статья
Новое поколение СХД Fujitsu ETERNUS, статья
Зональное хранение данных, статья
За пределами суперкомпьютеров, статья
Применение Intel® Optane™ DC и Intel® FPGA PAC, статья
Адаптивные HPC/AI-архитектуры для экзаскейл-эры, статья
DAOS: СХД для HPC/BigData/AI приложений в эру экзаскейл_вычислений, статья
IPsec в пост-квантовую эру, статья
LiCO: оркестрация гибридныхНРС/AI/BigData_инфраструктур, статья
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
МТС запустила VDI для работы с «тяжелыми» графическими приложениями

18, август 2021  —  ПАО «МТС» (NYSE: MBT, MOEX: MTSS), ведущая российская компания по предоставлению цифровых, медийных и телекоммуникационных сервисов, сообщает о запуске провайдером #CloudMTS одного из первых в стране сервисов по созданию виртуальных рабочих мест  c использованием графических процессоров. Сервис «GPU Workspaces» позволяет создавать рабочие места в течение нескольких минут, обладает расширенными возможностями самостоятельного управления и предотвращает утечки данных. Решение разработано в технологическом партнерстве с VMware, мировым лидером в области программного обеспечения для виртуализации.

Дизайнерские студии, архитектурные и конструкторские бюро, инженерно-проектировочные компании, производители кинофильмов и рекламные агентства смогут обеспечить своих сотрудников безопасным удаленным доступом к сложным графическим программам, требующим высокопроизводительного оборудования. Среди них – графические и видеоредакторы, программное обеспечение для 3D-рендеринга и анимации, системы автоматизированного проектирования и инженерного анализа. Сервис позволит сотрудникам без установки «тяжелого» софта иметь полноценный доступ к специализированным программам практически с любого устройства независимо от его производительности.

Компании будут в разы быстрее организовывать новые рабочие места и экономить на их администрировании за счет централизованного управления ИТ-инфраструктурой в облаке. С помощью «GPU Workspaces» можно полностью самостоятельно управлять инфраструктурой виртуальных рабочих мест, — как при использовании частных облачных инсталляций для организации VDI (1). Сервис построен на базе решения VMware Horizon DaaS, которое имеет консоль администратора для быстрого создания и мониторинга рабочих мест, а также перераспределения ИТ-ресурсов между ними.

Сервис обеспечивает высокие скорости работы приложений за счет использования облачной инфраструктуры, включающей ресурсы графических процессоров (GPU, graphics processing unit (2)). Архитектура параллельных вычислений дает возможность в разы быстрее обрабатывать огромные объемы графических данных. Это позволяет без задержек выполнять задачи и транслировать на устройства сотрудников результат сложных вычислений, осуществляющихся в облаке МТС.

«Новый сервис обеспечивает высокую производительность корпоративных систем, обладает расширенными возможностями управления и интеграции с собственными ИТ-решениями компаний. Благодаря использованию публичного облака бизнес оптимизирует затраты на VDI в среднем на 30%. Кроме того, клиентам не нужно приобретать пакеты с заранее определенной конфигурацией вычислительных ресурсов. «GPU Workspaces» предполагает покупку нужного на данный момент объема вычислительных мощностей с возможностью их дальнейшего наращивания», — отмечает руководитель направления сервисов VDI облачного бизнеса МТС Александр Мухин.

«GPU Workspaces» развернут на флагманском оборудовании в дата центре уровня Tier III. Безопасность сервиса обеспечивается использованием защищенного шлюза для внешних пользовательских подключений к приложениям, а также шифрованием передаваемых данных (3).

Дополнительно о сервисе « GPU Workspaces »

  • Можно воспользоваться двумя видами сервиса – на графических (GPU) и центральных процессорах (CPU). Плата за одно рабочее место с использованием ресурса графического процессора начинается от четырех тысяч рублей в месяц.
  • Услуга имеет гибкую тарификацию без заранее определенных пакетов вычислительных ресурсов. Можно арендовать необходимый на данный момент объем мощностей с возможностью их увеличения в дальнейшем. Использование графического GPU-процессора производительностью один гигабайт в секунду будет стоить 2300 рублей в месяц. Один гигабайт оперативной памяти – 90 рублей в месяц.
  • Решение совместимо с большинством сервисов #CloudMTS, например, облачным антивирусом или сервисами резервного копирования. «GPU Workspaces» можно бесплатно протестировать в течении двух недель.

* * *

Публичное акционерное общество «Мобильные ТелеСистемы» (ПАО «МТС») – ведущая компания в России и странах СНГ по предоставлению услуг мобильной и фиксированной связи, передачи данных и доступа в интернет, кабельного и спутникового ТВ-вещания; провайдер цифровых сервисов, включая финтех и медиа в рамках экосистем и мобильных приложений; поставщик ИТ-решений в области интернета вещей, мониторинга, обработки данных, облачных вычислений. В России, Беларуси и Армении услугами мобильной связи Группы МТС пользуются более 86 миллионов абонентов. На российском рынке мобильного бизнеса МТС занимает лидирующие позиции, обслуживая крупнейшую 78-миллионную абонентскую базу. Фиксированными услугами МТС – телефонией, доступом в интернет и ТВ-вещанием – охвачено почти десять миллионов российских домохозяйств, сервисами платного ТВ в различных средах – более семи миллионов пользователей, программами лояльности – свыше 11 миллионов клиентов. Компания располагает в России розничной сетью из 5 330 салонов связи по обслуживанию клиентов, продаже мобильных устройств и предоставлению финансовых услуг. Крупнейшим акционером МТС является ПАО АФК «Система». Акции МТС котируются на Нью-Йоркской фондовой бирже под кодом MBT, на Московской бирже - под кодом MTSS. Сайт компании: www.mts.ru

(1) Virtual Desktop Infrastructure — инфраструктура виртуальных рабочих столов.

(2) GPU — это графический процессор (англ. graphics processing unit). Представляет собой компьютерную микросхему, которая делает быстрые математические вычисления. GPU используют для кодирования видео, машинного обучения, научных расчетов.

(3) Используется SSL-сертификат (своеобразное «удостоверение» сайта, подтверждающее его безопасность для пользователей).

Публикации по теме
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
 
Новости MTC

© "Storage News" journal, Russia&CIS
(495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.