UserGate представила аппаратный ускоритель Катунь

UserGate представила аппаратный ускоритель Катунь

UserGate представила аппаратный ускоритель Катунь

В рамках развития собственных аппаратных платформ UserGate представила первый продукт — ускоритель, получивший имя «Катунь». Таким образом компания анонсировала новое направление разработки.

На «Катунь» будет возложено выполнение наиболее ресурсозатратных операций: анализ интернет-трафика, пресечение вторжения и других функций, связанных с обеспечением безопасности.

В этом ключе разработчики не зря выбрали имя Катунь — горная Алтайская река символизирует высокую скорость анализа трафика.

За счёт обработки самых «тяжелых» задач «Катунь» помогает разгрузить основную систему. Стоит отметить, что программно-аппаратные комплексы UserGate обрабатывают трафик посредством стандартных CPU.

Основное назначение ускорителей — перенести на себя наиболее ресурсоемкие части алгоритма, чтобы они не ложились полностью на плечи центрального процессора.

Использование аппаратных ускорителей дает массу очевидных преимуществ, среди которых:

  • Масштабируемость — суммарная мощность системы определяется количеством установленных однородных плат — такое решение значительно выгоднее чем набор разнородных платформ;
  • Нет требований к предельно высокой производительности CPU, т. к. основная «тяжелая» работа будет перенесена на ускорители;
  • Лучшие (по сравнению с платформами на закрытой архитектуре) гарантии безопасности;
  • Полный контроль (в отличие от «классической» системы) над латентностью;
  • Низкое энергопотребление и тепловыделение, что особенно важно для центров обработки данных;
  • Уменьшение габаритов;
  • Понижение стоимости оборудования, способного обеспечивать обработку трафика на высоких скоростях.

Разрабатывая собственные аппаратные платформы, UserGate может позволить себе производить более безопасные и экономичные решения, которые будут соответствовать всем современным требованиям. Помимо этого, аппаратный ускоритель поспособствует реализации технологии искусственного интеллекта и машинного обучения в решениях компании.