Рег.облако запускает Data Science сервисы для работы с данными
Компания выходит на рынок AI-разработки и представляет новые облачные сервисы для Data-проектов и анализа данных. В облачной платформе уже доступен популярный инструмент JupyterHub, предназначенный для командной работы с кодом, данными и машинным обучением.
Российский облачный провайдер Рег.облако усиливает экспертизу в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Компания расширяет экосистему продуктов новой линейкой сервисов для дата-саентистов, ML-инженеров и аналитиков данных. В облачной платформе можно организовать совместную работу с большими массивами данных, в том числе для BI, образовательных и исследовательских проектов.
Рег.облако уже подключил к собственной облачной платформе популярный инструмент JupyterHub. Это решение упростит взаимодействие специалистов по данным, позволяя разворачивать изолированные рабочие среды с доступом через веб-интерфейс. Сервис предоставляет централизованное управление к вычислительным ресурсам, разграничивая права пользователей и упрощая совместную работу.
Решение масштабируется под команды любого размера и предоставляет изолированные среды для каждого пользователя, повышая безопасность и стабильность работы. Сервис свободно интегрируется с Git, CI/CD, S3-хранилищем и базами данных, не требует самостоятельной настройки серверов и делает работу с данными более быстрой и эффективной.
«Data Science сервисы открывают пользователям Рег.облака новые возможности для командной аналитики и разработки ML-моделей. Это удобные и масштабируемые инструменты, которые ускоряют работу с данными и снижают операционные затраты. Мы подготовили готовые решения, такие как JupyterHub, которые не требуют самостоятельной установки и настройки инфраструктуры, чтобы специалисты могли сосредоточиться на коде и AI-моделях, а не на администрировании инфраструктуры», – отмечает Евгений Мартынов, директор по информационным технологиям Рег.облака.
Рег.облако начал расширять экспертизу в области больших данных в прошлом году, запустив объектное хранилище S3 на базе Ceph. В сентябре 2025 года компания подключила ИИ-ассистента для работы с корпоративными сервисами. Технологические мощности облачного провайдера подготовлены к высоким нагрузкам и оснащены высокопроизводительными GPU-серверами на базе процессоров AMD EPYC с быстрыми накопителями NVMe SSD.