MWS Cloud запустила платформу хранения больших данных для обучения ИИ
 
                 
Поиск по сайту
 bit.samag.ru     Web
Рассылка Subscribe.ru
подписаться письмом
Вход в систему
 Запомнить меня
Регистрация
Забыли пароль?

Календарь мероприятий
декабрь    2025
Пн
Вт
Ср
Чт
Пт
Сб
Вс
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31

показать все 

Новости партнеров

27.11.2025

Более 40% российских компаний, переехавших в облако, используют мультиклауд

Читать далее 

27.11.2025

STEP LOGIC внедряет ИИ для безопасной работы с корпоративными данными

Читать далее 

27.11.2025

Чайная церемония: разговор о ЦОДах

Читать далее 

27.11.2025

Цифровая платформа «СмартСпорт 2:0» включена в Реестр Минцифры

Читать далее 

27.11.2025

«Группа Астра» раскрыла неаудированные финансовые и операционные показатели за 9 месяцев 2025 года

Читать далее 

показать все 

Статьи

16.11.2025

Генеративный ИИ. Универсальный ИИ. Где место человека?

Читать далее 

16.11.2025

Как продолжать расти в сложные времена?

Читать далее 

31.10.2025

Поддержка 1С - "черная дыра" IT- бюджета: как превратить хаос в управляемый процесс и оптимизировать затраты

Читать далее 

18.10.2025

Как посчитать реальную выгоду от ИИ в видеонаблюдении?

Читать далее 

18.10.2025

Управление расходами: режем косты с помощью ИИ

Читать далее 

29.07.2025

Точность до метра и сантиметра: как применяют технологии позиционирования

Читать далее 

18.04.2024

Как искусственный интеллект изменит экономику

Читать далее 

22.09.2023

Эпоха российской ориентации на Запад в сфере программного обеспечения завершилась

Читать далее 

22.09.2023

Сладкая жизнь

Читать далее 

22.09.2023

12 бизнес-концепций, которыми должны овладеть ИТ-руководители

Читать далее 

показать все 

MWS Cloud запустила платформу хранения больших данных для обучения ИИ

Главная / Новости партнеров / MWS Cloud запустила платформу хранения больших данных для обучения ИИ



MWS Cloud, входит в МТС Web Services, сообщает о запуске платформы для хранения и обработки данных — MWS Data Lakehouse. Платформа позволяет работать с любыми типами данных — структурированными, неструктурированными и векторными, что дает возможность создать единую среду для выполнения разного типа задач: от построения оперативных отчетов до обучения и инференса ML-моделей и LLM.

Платформа позволяет хранить и обрабатывать любые типы данных, такие как информация о продажах и заказах, спрос на товары и логистика, информация о платежах и предоставляемых услугах. Поверх платформы можно запустить инструменты для обучения и инференса ML и больших языковых моделей. К примеру, развернуть  модель для прогнозирования спроса на товар исходя из накопившейся информации о продажах, или спрогнозировать процент возврата кредитов, или найти наиболее оптимальный маршрут поставок. Компания может развернуть как свои сервисы для работы с ИИ, так и использовать готовые MLOps-инструменты MWS.

 MWS Data Lakehouse – Cloud Native платформа, которая позволяет независимо масштабировать слои хранения и вычислений, что дает возможность максимально эффективно использовать имеющиеся ресурсы и размещать в ней петабайты данных. В качестве инфраструктуры для развёртывания платформы могут использоваться различные решения, среди которых, Kubernetes, объектное S3 совместимое хранилище, что позволяет снизить затраты компаний на 40% в сравнении с размещением в классических DWH-хранилищах. В платформу также встроены инструменты централизации контроля доступа, аудита и шифрования, динамического маскирования чувствительных данных, которые полностью соответствуют современным требованиям информационной безопасности.

Платформа совместима с Greenplum и Postgres. Это позволяет заказчикам сохранить свои исторические активы, сократить цикл реализации проекта по миграции, а также снизить затраты и риски, связанные с переходом на новое решение.

 Платформа обладает поддержкой широкого спектра данных, включая открытые форматы Apache Parquet и Iceberg. Система оптимизирована под разнообразные рабочие нагрузки: от SQL-запросов до задач машинного обучения. Для повышения эффективности предусмотрена возможность запускать параллельно несколько вычислительных кластеров под разные продуктовые команды, приложения и типы запросов без дублирования данных и дополнительной репликации.

 Администрирование сервиса происходит через единый интерфейс, позволяющий централизованно управлять пользователями, кластерами и масштабированием. Поддерживается динамическое изменение ресурсов вычислительных кластеров, обеспечивая непрерывность работы и отсутствие простоев при масштабировании.

 «Lakehouse в данный момент является самой передовой технологией для работы с данными в мире. Десятки тысяч западных компании уже используют ее для работы с BigData. MWS Data Lakehouse позволяет компаниям на 40% эффективнее хранить данные в сравнении с DWH и Data Lake, в 2 раза сократить время расчетов аналитических витрин и в 2,5 раза экономить время ИТ-специалистов за счет централизации и автоматизации функций администрирования. Архитектура платформы позволяет компаниям работать как со структурированными, так и с неструктурированными данными, что особенно важно для обучения и инференса моделей искусственного интеллекта. Это делает успешное внедрение ИИ в бизнес-процессы компании практически невозможным без использования платформы», — отметил CEO MWS Cloud, исполнительный директор МТС Web Services Игорь Зарубинский.

 Платформа является частью комплекса сервисов MWS по работе с данными – MWS Data. Всего в него входит более 25 продуктов для хранения, обработки и трансформации данных, а также сервисы бизнес-аналитики и AI-агенты для работы с данными.

 

В начало⇑

 

Комментарии отсутствуют

Комментарии могут отставлять только зарегистрированные пользователи

Выпуск №7 (150) 2025г.
Выпуск №7 (150) 2025г. Выпуск №6 (149) 2025г. Выпуск №5 (148) 2025г. Выпуск №4 (147) 2025г. Выпуск №3 (146) 2025г. Выпуск №2 (145) 2025г. Выпуск №1 (144) 2025г.
Вакансии на сайте Jooble

           

Tel.: (499) 277-12-41  Fax: (499) 277-12-45  E-mail: sa@samag.ru

 

Copyright © Системный администратор

  Яндекс.Метрика