Быстрая установка и выдача VPS/VDS серверов в течение <5 минут.
Виртуальный частный сервер (VPS) с Windows
Для проектов, ориентированных на аудиторию в Российской Федерации и ближайших странах. Соблюдение 152-ФЗ.
Отлично подойдут для проектов под американскую аудиторию.
Идеальная локация для глобальных проектов. Лояльное законодательство
Эффективная защита от DDoS-атак уровня L2-L7. Многоуровневая фильтрация.
Получите готовый сервер в течение 1 рабочего дня.
Сконфигурировать сервер под заказ на новейшем серверном оборудовании.
Серверы с безлимитными каналами 1 Гбит/с, 10 Гбит/с, 20 Гбит/с и 40 Гбит/с
Высокопроизводительные серверы на AMD EPYC.
Высокопроизводительные серверы на AMD RYZEN.
Сбалансированное решение для средних и крупных проектов.
Серверы с GPU процессор для машинного обучения, 3D-моделирования, рендеринга и других ресурсоемких задач.
Узнайте больше о дата-центрах, которые использует наша компания.
Узнайте больше об использовании серверов в жизни и в бизнесе.
Больше об опыте наших клиентов.
Зарабатывайте до 35% от стоимости услуг хостинга на протяжении всего периода пребывания клиентов.
Свяжитесь с нашими специалистами, для заказа услуг или решения технических вопросов.
Ознакомиться с информацией о нашей компании, оборудовании и инфраструктуре
Разбираем attack surface management для бизнеса: как увидеть внешний периметр со стороны интернета, какие активы проверять, с чего начать ASM и как снизить риски без лишней паники.
Практическое руководство по OpenTelemetry: как единообразно собирать traces, metrics и logs через Collector, связывать сигналы в Grafana и безопасно интегрировать стек с Prometheus, Loki и Jaeger.
Практическое руководство по построению WireGuard site-to-site между офисом, облаком и выделенными серверами: архитектура, маршрутизация, безопасность, HA, автоматизация и чеклисты внедрения.
Сравниваем Trivy, Grype и OpenVAS/GVM для сканирования контейнеров, серверов и CI/CD: сценарии применения, команды запуска, политики, remediation и типичные ошибки.
Практический разбор безопасности RAG-систем: prompt injection, утечки данных, ошибки доступа, риски векторных баз, excessive agency и инженерные меры защиты LLM-приложений.
Как распределять GPU между inference, training и batch-задачами: приоритеты, очереди, MIG, MPS, time-slicing, checkpointing, autoscaling и мониторинг для стабильной AI-инфраструктуры.
Как рассчитать стоимость одного LLM-запроса на своём сервере: инфраструктура, GPU, токены, загрузка, RAG, кэширование, пики нагрузки и практическая формула для оценки экономики.
Разбираем, какие инфраструктурные задачи стоит строить внутри, какие лучше отдавать провайдеру и как принимать Build vs Buy-решения без крайностей, скрытых расходов и потери контроля.
Статья объясняет, как проектировать multi-region API: active-active и active-passive, RTO/RPO, модели записи, консистентность, routing, репликацию, failover и типичные ошибки.
