Восстановить работу сервисов после одновременного повреждения нескольких крупных дата-центров гораздо сложнее, чем просто переключить нагрузку на резервные серверы. Инфраструктура Яндекса обслуживает миллионы пользователей, а её компоненты тесно связаны между собой. Когда сразу несколько площадок выходят из строя, приходится заново распределять вычислительные мощности, восстанавливать системы и при этом поддерживать работу оставшихся сервисов. Даже хорошо спроектированная отказоустойчивая архитектура не рассчитана на абсолютно любые сценарии. Сейчас Такси, Еда, Поиск, Алиса и другие сервисы постепенно возвращаются к нормальной работе. За этим стоят тысячи инженеров, многие из которых работают практически без отдыха. К качеству инфраструктуры и причинам сбоев ещё будет немало вопросов. Но труд людей, которые прямо сейчас восстанавливают сложнейшие системы, определённо заслуживает уважения.
Материал агрегирован из первоисточника:
Telegram — AI Machine Learning Big Data
Читать полностью в Telegram — AI Machine Learning Big DataВосстановить работу сервисов после одновременного повреждения нескольких крупных дата-центров гораздо сложнее, чем пр...
Восстановить работу сервисов после одновременного повреждения нескольких крупных дата-центров гораздо сложнее, чем просто переключить нагрузку на резервные серверы. Инфраструктура Яндекса обслуживает миллионы пользователей, а её компоненты тесно связаны между собой. Когда сразу…
Кратко от AI: Главные тезисы
- Восстановить работу сервисов после одновременного повреждения нескольких крупных дата-центров гораздо сложнее, чем просто переключить нагрузку на резервные серверы
- Инфраструктура Яндекса обслуживает миллионы пользователей, а её компоненты тесно связаны между собой
- Когда сразу…
Восстановить работу сервисов после одновременного повреждения нескольких крупных дата-центров гораздо сложнее, чем пр...
Похожие материалы
Каждый четвёртый навык для ИИ-агентов оказался небезопасным — NVIDIA представила инструмент для их проверки.
Каждый четвёртый навык для ИИ-агентов оказался небезопасным — NVIDIA представила инструмент для их проверки. Компания NVIDIA выпустила бесплатный сканер SkillSpector, который анализирует навыки (skills), расширяющие возможности ИИ-агентов. Такие навыки позволяют нейросетям…
ИИ приносит «нулевую финансовую отдачу» большинству компаний, говорит экономист Apollo
«Несмотря на огромные инвестиции и широко распространенную шумиху вокруг искусственного интеллекта, эта технология не принесла корпоративной Америке нулевой финансовой отдачи за пределами технологий».
Nvidia открывает исходный код Flora, чтобы сделать роботизированную маркировку видео в 125 раз дешевле, чем GPT-6 Astra
Новый движок данных Nvidia Flora оценивает один час роботизированного видео за 72 цента вместо 88 долларов с GPT-6 Astra, при этом его качество немного выше. Открытая система, построенная на трех точно настроенных моделях Qwen3.5, выявляет ошибки в действиях робота гораздо надежнее, чем любой конкурент...
Чему американское движение против центров обработки данных может научиться у зарубежья
Пэрис Маркс, автор книги «Гипермасштабирование», уже много лет отслеживает глобальное развитие центров обработки данных. США есть чему поучиться из того, что произошло повсюду — от Ирландии до Новой Зеландии.

