DevOps — это методология, которая объединяет разработчиков, тестировщиков и администраторов. Это позволяет наладить единый процесс создания и выпуска ПО, где коммуникация не прерывается, а обновления выходят вовремя. Сегодня DevOps стал нормой для большинства компаний. 

Пару лет назад продолжением DevOps стал DevSecOps. Это подход, при котором безопасность встраивается во все этапы жизненного цикла продукта: от написания кода до эксплуатации. 

Хотя многие компании начали внедрение новой методологии, результаты пока остаются неутешительными. Исследование среди 100 компаний, разрабатывающих ПО в IT, телекоме, финансах и нефтепереработке, показало:

🌟28% из них практически не использует инструменты безопасной разработки (DevSecOps) или только планирует их внедрять
🌟половина ограничивается быстрой проверкой кода
🌟лишь 23% полностью автоматизировали тестирование продуктов на безопасность.

Почему стоит задуматься?

Когда компании пренебрегают вопросами безопасности, цена ошибки становится слишком высокой. Как один из результатов, в 2024 году РКН зафиксировал рекордное количество утечек персональных данных — 710 млн записей. А в этом году уже половина российских компаний столкнулась с кибератаками. Совокупный ущерб за 8 месяцев 2025 года в корпоративном секторе может составить 1,5 трлн рублей. 
 
Что мешает компаниям внедрять DevSecOps?

На практике внедрение подхода часто упирается в барьеры. Во‑первых, в 19% IT-компаний сотрудники плохо знают основы информационной безопасности. То есть проблема начинается ещё на уровне корпоративной культуры.

Во-вторых, DevSecOps — относительно новый тренд, и рынок AppSec/DevSecOps-инженеров в России пока ограничен. Компании часто пытаются «навалить» всё на IT-отдел или полагаются на случайные инициативы. 

Кроме того, часто наблюдается разрыв ответственности, когда IT-отделы и ИБ работают отдельно, а единого подхода к управлению уязвимостями нет. Наконец, существует страх замедлить релизы: многие опасаются, что дополнительные проверки и процессы безопасности будут тормозить цикл разработки и снижать показатель time-to-market.

Что делать бизнесу? 

Безопасность должна стать не отдельной задачей или финальной проверкой, а неотъемлемым элементом стратегии разработки: от сбора требований до эксплуатации. При этом важно выбирать качественные, проверенные инструменты, которые помогают защищать системы, не замедляя разработку.

Например, недавно Yandex Cloud обновил сервисы кибербезопасности для бизнеса и представил новый модуль Kubernetes Security Posture Management (KSPM) в Security Deck. Он предоставляет единое пространство разработчикам и ИБ‑командам для контроля безопасности, обнаруживает и защищает Kubernetes‑кластеры. Модуль также позволяет определять политику безопасности при развёртывании ПО и защищать его во время исполнения.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Любая компания накапливает массивы данных, которые могут стать источниками полезных инсайтов. Но от 40 до 90% корпоративных данных остаются «тёмными» — собираются, но не используются. Всё потому, что часто они хранятся разрозненно и никто не управляет ими как единым активом. Тот, кто мог бы извлечь из массива данных пользу, может даже не знать о его существовании. 

Решить проблему может Data Fabric — подход, превращающий разрозненные данные компании в единый материал.

Что такое Data Fabric

Data Fabric — архитектура и набор технологий, которые объединяют разнородные источники данных и делают их доступными так, будто они хранятся в одном месте. Через неё любой авторизованный пользователь может получить доступ к нужной информации. 

Data Fabric работает как инфраструктурная надстройка над существующими облаками, «озёрами данных», базами данных SQL и другими источниками, связывая их. 

В чем плюсы такого подхода?

🔴Сокращает время на аналитику. Data Fabric позволяет запрашивать данные из разных систем без предварительного копирования — через data virtualization и федерацию запросов.

🔴Упрощает развёртывание ИИ и ML-решений. Подход обеспечивает им чистые данные и единые политики доступа. 

🔴Вписывает данные в широкий контекст через knowledge graph. Этот инструмент описывает сущности и связи между ними, вплетая данные в контекст. Разрозненные факты превращаются в единую картину. 

🔴Сокращает дублирование разработки. Часто, если данные хранятся разрозненно, отделы нередко повторяют одни и те же действия для работы с ними. Например, дублируют очистку или фильтрацию данных. С Data Fabric этого не происходит.

🔴Повышает безопасность данных. Data Fabric позволяет внедрить сквозные политики безопасности и в автоматическом режиме осуществлять их. 

Как внедрить?

Data Fabric можно собрать на Yandex Cloud. 

Так, для хранения и обработки инфрмации подойдут сервисы Платформы данных, а аналитику и визуализацию данных обеспечивает Yandex DataLens, который подключается к различным источникам, создаёт модели данных и дашборды без копирования данных.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech  

Дайджест новостей из мира технологий для бизнеса. 

🟨 Toyota инвестирует $1,5 млрд в технологические стартапы
В компании создали дочернюю Toyota Invention Partners и расширили свой венчурный фонд Woven Capital, чтобы вкладываться в стартапы на всех стадиях развития — от первоначальных идей до зрелых проектов. В числе первых кандидатов — Electroflow с инновационными технологиями для аккумуляторов электрокаров и Flai, разработчик ИИ-решений для оптимизации процессов в автосалонах, включая продажи, обслуживание и коммуникацию с клиентами.

Это подтверждает амбиции Toyota стать ведущей технологической компанией, наряду с Google, Apple и Amazon, развивая стартап-экосистему как стратегический актив и конкурентное преимущество. Тренд поддерживают и другие крупнейшие автоконцерны. BMW развивает собственный венчурный фонд BMW i Ventures, который инвестирует в стартапы, связанные с мобильностью, автономным вождением и электротранспортом. Ford одним из первых вложил сотни миллионов долларов в стартап Argo AI, разрабатывающий системы автопилота. Porsche активно инвестирует в стартапы, фокусируясь на цифровых сервисах, ИИ и новых форматах мобильности через подразделение Porsche Ventures.

🟨 Банки и страховщики вложили в ИИ почти 60 млрд рублей за год
При помощи ИИ финтех и страховые компании стремятся повысить эффективность операций и снизить издержки. Инвестиции охватили самые разные направления, включая автоматизацию, аналитические платформы и клиентские сервисы.

При этом компании вкладывают не только в покупку готовых систем, но и в развитие собственных проектов внутри отрасли. В число других отраслей, больше всех инвестирующих в ИИ, вошли нефтегазовая индустрия (2,9 млрд рублей) и транспорт и логистика (1,9 млрд рублей). Это значит, что банки и страховые компании переходят от экспериментальных пилотов к масштабным внедрениям ИИ-решений. 

🟨 Yandex B2B Tech и К2Тех запустят совместные ИИ-решения для бизнеса
Компании заключили соглашение о совместной разработке с фокусом на финансовый сектор, ритейл и промышленность. В рамках сотрудничества К2Тех интегрирует Yandex AI Studio в свою платформу ПАК-AI с инструментами для создания ИИ-агентов, распознавания речи, синтеза и аналитики. Кроме этого, партнёрство предполагает внедрение СУБД YDB и аналитической платформы DataLens от Yandex в решения К2Тех. 

🟨 Вышла новая карта российских компаний сервисной робототехники 
Проект создан RoboJobs совместно с НАУРР и PRO Роботов при поддержке и участии Яндекс Роботикс, Таск Рус, ИНЕЛСО и Корпорации роботов. В исследовании собраны все игроки, причастные к развитию робототехники сегодня.

Всего на карте 2025 года 563 компании, работающих в сегменте сервисной робототехники, — на 119 больше, чем год назад. Все они распределены по 21 направлению. Из них 56,5% занимаются разработкой роботов, 20,4% — дистрибуцией и развитием роботизированных решений, а 23,1% — научными исследованиями и образованием. Быстрее всего растут компании в сегментах складской логистики (с 39 до 67 за год), уборки и дезинфекции (с 15 до 28) и сельского хозяйства (с 16 до 29). 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

23 октября в 12:00 пройдёт первая конференция Яндекса, посвящённая физическому ИИ — технологиям, которые соединяют искусственный интеллект с реальным миром.

🟣 Расскажем о новых технологичных решениях, делающих наши автономные системы надёжными, безопасными и готовыми к масштабированию.

🟪 Представим наш актуальный автономный флот и поделимся планами по его применению.

🟣 Покажем, как ИИ выходит за пределы экранов и взаимодействует с физическим миром.

Подключайтесь к прямой трансляции нашего канала или смотрите конференцию по ссылке. Она будет активна с 10:00 23 октября.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Когда бизнес задумывается о внедрении автономного транспорта, например для доставки товаров клиентам или перевозки грузов внутри складского комплекса, возникает закономерный вопрос: как долго система будет изучать территорию?

Рассказываем.

Симуляции помогают обучить алгоритмы за считанные дни

ИИ-модель автономного вождения Яндекса обучаются не только в реальном мире, но и в виртуальном — с помощью собственного симулятора. Это позволяет модели за короткое время «прокатать» сотни тысяч сценариев: от внезапно выезжающего погрузчика на территории склада до сложных погодных условий в городе.

Как работает симулятор

Чтобы автономные авто и роботы-доставщики могли безопасно ездить по городу, они должны учиться решать четыре основные задачи.

🔘 Локализация — понимать, где именно находится машина.

🔘 Восприятие — распознавать объекты вокруг: здания или полки склада, другую технику, людей.

🔘 Предсказание — оценивать, куда поедут другие машины и куда пойдут пешеходы.

🔘 Планирование — прокладывать собственный маршрут так, чтобы он был безопасным и удобным.

В симуляциях используют два подхода.

🔴 Open Loop — берутся реальные данные с камер, лидаров и радаров и «прокручивается» через систему. Машина их анализирует, но её действия не влияют на дальнейший ход событий. Это похоже на просмотр записи: удобно для проверки локализации, распознавания и предсказаний.

🔴 Closed Loop — здесь появляется обратная связь. Симулятор строит виртуальную сцену, где вокруг движутся машины, пешеходы, меняется среда. Автопилот принимает решения, и эти решения меняют ход симуляции. Это позволяет проверить, как работает планирование движения. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Сегодня в новостях, завтра — в офисах.

🟣 В России создадут некоммерческую Ассоциацию облачно-ориентированных технологий
В неё войдут Yandex Cloud, VK Cloud, «Флант» и другие. Участником АОТ сможет стать любая компания или разработчик, использующие облачные сервисы и заинтересованные в развитии cloud-native подходов. Цель ассоциации — объединить участников российского облачного рынка, продвигать архитектуры cloud-native и стандарты, а также развивать экосистему облачных технологий независимо от конкретного вендора. Это поможет повысить масштабируемость, гибкость и снизить издержки для бизнеса при использовании облачных решений, таких как Kubernetes и их аналоги.

🟪 Anthropic в 2026 году планирует заработать до $26 млрд за счёт корпоративных клиентов
По итогам 2025-го бизнес-сегмент принёс разработчику Claude около $9 млрд. Компания планирует многократно увеличить эту цифру за счёт специализированных тарифов и более дешёвых и производительных моделей, таких как новая Haiku 4.5, которая стоит в три раза дешевле модели Sonnet 4 и в 15 раз дешевле флагманской Opus. При этом её производительность сопоставима или даже превосходит Sonnet 4, включая задачи по программированию. Решение ориентировано на традиционные компании за пределами Кремниевой долины, которые хотят внедрять ИИ в масштабах всего бизнеса без высоких затрат. 

🟣 23% топ-менеджеров планируют масштабные внедрения ИИ в ближайшее время
Опрос платформы hh.ru показал, что 10% руководителей уже активно используют генеративный ИИ в работе, а ещё 37% регулярно экспериментируют с популярными инструментами, такими как ChatGPT, Midjourney и др. Среди функций наиболее продвинутыми в использовании ИИ оказались IT-подразделения: 15% активно используют ИИ, ещё 39% пробуют. А в HR-сфере и производстве доли значительно ниже.

🟪 Более 70% сделок с европейскими ИИ-стартапами приходится на американских инвесторов
Европейские стартапы в области ИИ всё чаще обращаются к рынку США за финансированием — там больше средств, быстрее сделки и более риск-толерантная среда. Сейчас американские инвесторы закрывают более 70% от всех сделок, тогда как в прошлом году этот показатель был около 57,5%. Разрыв в привлечённых средствах между США и Европой огромен: американские ИИ-стартапы за первые девять месяцев года собрали более $160 млрд, в то время как европейские — около $20 млрд.

Европейские компании жалуются, что на родине они сталкиваются с более медленным циклом принятия решений, скромными суммами и строгим регулированием в области ИИ, что стимулирует их регистрировать компании в США или переезжать туда физически. Хотя уровень технических кадров в Европе гораздо выше, а ИИ-разработки обходятся дешевле, глобальный успех в этой сфере сейчас требует доступа к большому капиталу и благоприятной среде для роста — и именно это они находят в США. 

🟣 Команда Т-Банка роботизировала тестирование ПО банкоматов и экономит более 100 часов работы команды QA в месяц
Раньше в рамках тестирования ПО банкоматов в Т-Банке QA-инженеры вручную повторяли сотни однотипных действий на АТМ. Команда научила коллаборативного робота выполнять тест-кейсы вместо человека.

Система разработана на базе кобота и управляется ПО на C#. Код взаимодействует с роботом через его API. Внедрение open-source фреймворка ROS2 и Movelt2 вместо SDK производителя дало роботу возможность динамично реагировать на окружение и корректировать маршрут под конкретную модель банкомата. С помощью роборуки команда проводит около 200 тестов на 5 моделях банкоматов в месяц.

🟪 На господдержку роботизации российской промышленности выделят около 43 млрд рублей
В 2025 году объём финансирования этой сферы составит менее 2,5 млрд рублей, но уже в 2026–2028 годах он вырастет до 9, 11 и почти 23 млрд соответственно. Минпромторг ставит задачу увеличить уровень роботизации к 2030 году до 145 роботов на 10 тысяч работников (против 29 в 2024-м), а для госкорпораций — до 230. Это должно вывести Россию на 25-е место в мире по уровню роботизации, улучшив позицию с текущего 41-го.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

30 октября в кинотеатре «Каро 11 Октябрь» и онлайн Яндекс 360 проведёт вторую конференцию Yandex Connect.

В фокусе — предстоящие запуски Яндекс 360, практические кейсы крупных компаний и актуальные вызовы в сфере информационной безопасности. 

Для кого? 

Для владельцев бизнеса, руководителей IT и ИБ-направлений и всех, кто хочет знать о реальном опыте ведущих компаний страны и быть в курсе актуальных инструментов для совместной работы команды. 

Что ждёт участников?

Три трека: 

🙌 Кейсориум: практический опыт использования Яндекс 360 в работе крупных компаний

🔲 Дискуссия о подходах к защите данных в облачных решениях и on-premises

✔️ Инструменты внедрения сервисов Яндекс 360 в процессы малого и среднего бизнеса (только онлайн) 

Среди приглашённых спикеров конференции — представители таких компаний, как «Ашан Тех», «Черкизово», «Брусника», ФК «Пульс», «Вкусно — и точка» и не только. 

Интерактивные зоны, в которых можно будет протестировать новые возможности продуктов и пообщаться с разработчиками, тоже будут! 

☀️ Участие в конференции бесплатное — регистрируйтесь на сайте.

И напоминаем, что 23 октября в канале будет прямая трансляция первой онлайн-конференции Яндекса, посвящённой физическому ИИ.

Такой вот насыщенный октябрь у Yandex B2B Tech.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech